for sensor_id, values in channel.items(): diff = abs(int(values[0]) - int(values[1])) sensor_name = sensor_names.get(sensor_id) if diff >= 3 and diff <= 5: WarnType=((sensor_names)+'传感器异常')

时间: 2024-04-21 10:24:14 浏览: 17
这段代码是一个循环，用于遍历`channel`字典中的每个元素。在循环内部，首先计算`values`列表中第一个元素和第二个元素之间的差值`diff`的绝对值。 然后，通过`sensor_id`从`sensor_names`字典中获取传感器的名称，并将其赋值给`sensor_name`变量。 接下来，如果`diff`的值大于等于3且小于等于5，那么执行以下操作： - 将传感器名称和字符串`'传感器异常'`拼接起来，并将结果赋值给`WarnType`变量。 这段代码的作用是遍历`channel`字典的每个元素，计算差值，并根据差值的范围生成相应的警告类型。
相关问题

BEGIN REGION Servo Power //Servo Power IF "AlwaysTRUE" AND "Control Voltage On" THEN "Robot1 Power for Servo 1-2" := "Robot2 Power for Servo 3-4" := "Robot3 Power for Servo 5-6" := "Robot4 Power for Travelling Servo 7-8" := "Robot5 Power for Travelling Servo 9-10" := true; ELSE "Robot1 Power for Servo 1-2" := "Robot2 Power for Servo 3-4" := "Robot3 Power for Servo 5-6" := "Robot4 Power for Travelling Servo 7-8" := "Robot5 Power for Travelling Servo 9-10" := FALSE; END_IF; //Servo Limit Sensor - 启用硬限位 IF "AlwaysTRUE" AND NOT "Buzzer Stop Button" THEN "DB1002_Control Status Epos".Robot1.X.CamAct := "DB1002_Control Status Epos".Robot1.Z.CamAct := "DB1002_Control Status Epos".Robot2.X.CamAct := "DB1002_Control Status Epos".Robot2.Z.CamAct := "DB1002_Control Status Epos".Robot3.X.CamAct := "DB1002_Control Status Epos".Robot3.Z.CamAct := "DB1002_Control Status Epos".Robot4.X.CamAct := "DB1002_Control Status Epos".Robot4.Z.CamAct := "DB1002_Control Status Epos".Robot5.X.CamAct := "DB1002_Control Status Epos".Robot5.Z.CamAct := "DB1002_Control Status Epos".Load.X.CamAct := "DB1002_Control Status Epos".UnLoad.X.CamAct := TRUE; ELSE "DB1002_Control Status Epos".Robot1.X.CamAct := "DB1002_Control Status Epos".Robot1.Z.CamAct := "DB1002_Control Status Epos".Robot2.X.CamAct := "DB1002_Control Status Epos".Robot2.Z.CamAct := "DB1002_Control Status Epos".Robot3.X.CamAct := "DB1002_Control Status Epos".Robot3.Z.CamAct := "DB1002_Control Status Epos".Robot4.X.CamAct := "DB1002_Control Status Epos".Robot4.Z.CamAct := "DB1002_Control Status Epos".Robot5.X.CamAct := "DB1002_Control Status Epos".Robot5.Z.CamAct := "DB1002_Control Status Epos".Load.X.CamAct := "DB1002_Control Status Epos".UnLoad.X.CamAct := false; END_IF; //Robot1 X Power And Reset "FC192_Robot_Power"("E-Stop" := "DB1002_Control Status Epos".Robot1.X."E-Stop", Fault := "DB1001_Actual Status Epos".Robot1.X.Fault, Ready := "DB1001_Actual Status Epos".Robot1.X.OFF1_Ready, "Alarm Reset" := "Alarm Reset", Off1 => "DB1002_Control Status Epos".Robot1.X.Off1, "Enable Temp" := "DB1003_Servo Button"."Robot1 X"."Servo enabled Temp", "Enable Reset" := "DB1003_Servo Button"."Robot1 X"."Servo enabled Reset", "Time" := "DB3_Time".Robot1.T65);

这段代码是一个程序的一部分，主要包含了一些条件判断和变量赋值。 首先，在 "Servo Power" 区域内，根据条件判断 "AlwaysTRUE" 和 "Control Voltage On" 的结果，设置了多个变量的值。如果条件为真，则将一些名为 "RobotX Power for Servo X-X" 的变量设置为 true；否则设置为 false。 接着，在 "Servo Limit Sensor - 启用硬限位" 区域内，根据条件判断 "AlwaysTRUE" 和 "Buzzer Stop Button" 的结果，设置了多个名为 "DB1002_Control Status Epos" 的变量的属性值。如果条件为真，则将这些变量的某个属性（CamAct）设置为 true；否则设置为 false。 最后，在 "Robot1 X Power And Reset" 部分，调用了一个名为 "FC192_Robot_Power" 的函数，并传递了多个参数。这些参数包括了一些变量和常量的值，用于控制机器人的电源和复位操作。 请注意，这只是代码的一部分，可能还有其他部分的代码没有提供。因此，完整理解代码功能需要考虑整个程序的逻辑。

转matlab： n_points_total = numpy.int(noisy_sensor_measured_total.shape[1]/(n_obs_in_sensor_array + 1)) intrinsic_process_total_reshaped = numpy.reshape(intrinsic_process_total, [dim_intrinsic, n_points_total, n_obs_in_sensor_array + 1], order='C') noisy_sensor_measured_total_reshaped = numpy.reshape(noisy_sensor_measured_total, [dim_measurement, n_points_total, n_obs_in_sensor_array + 1], order='C') intrinsic_process_base_total = intrinsic_process_total_reshaped[:, :, 0] intrinsic_process_step_total = intrinsic_process_total_reshaped[:, :, 1:] noisy_sensor_base_total = noisy_sensor_measured_total_reshaped[:, :, 0] n_obs_used_in_each_cluster = min(n_obs_used_in_cluster, n_obs_in_sensor_array) obs_used_in_each_cluster_indexes = numpy.random.choice(n_obs_in_sensor_array, size=n_obs_used_in_each_cluster, replace=False) sensor_array_matrix = sensor_array_matrix_dense[:, obs_used_in_each_cluster_indexes] noisy_sensor_step_total = noisy_sensor_measured_total_reshaped[:, :, 1:]

在Matlab中，您可以将以下Python代码转换为对应的Matlab代码： ```matlab n_points_total = int(size(noisy_sensor_measured_total, 2) / (n_obs_in_sensor_array + 1)); intrinsic_process_total_reshaped = reshape(intrinsic_process_total, [dim_intrinsic, n_points_total, n_obs_in_sensor_array + 1]); noisy_sensor_measured_total_reshaped = reshape(noisy_sensor_measured_total, [dim_measurement, n_points_total, n_obs_in_sensor_array + 1]); intrinsic_process_base_total = intrinsic_process_total_reshaped(:, :, 1); intrinsic_process_step_total = intrinsic_process_total_reshaped(:, :, 2:end); noisy_sensor_base_total = noisy_sensor_measured_total_reshaped(:, :, 1); n_obs_used_in_each_cluster = min(n_obs_used_in_cluster, n_obs_in_sensor_array); obs_used_in_each_cluster_indexes = datasample(1:n_obs_in_sensor_array, n_obs_used_in_each_cluster, 'Replace', false); sensor_array_matrix = sensor_array_matrix_dense(:, obs_used_in_each_cluster_indexes); noisy_sensor_step_total = noisy_sensor_measured_total_reshaped(:, :, 2:end); ``` 请注意，上述代码中的 `datasample` 函数用于在 `1:n_obs_in_sensor_array` 中随机选择 `n_obs_used_in_each_cluster` 个索引，并且不允许重复。如果您的Matlab版本不支持 `datasample` 函数，可以使用以下代码替代： ```matlab obs_used_in_each_cluster_indexes = randsample(1:n_obs_in_sensor_array, n_obs_used_in_each_cluster, false); ``` 这里使用了 `randsample` 函数来实现相同的功能。

相关推荐

zip

DHT_sensor_library-1.3.8.zip

库来自github，非原创，Arduino IDE中的DHT库，下载后，放到arduino IDE的库目录下，即C:\Users\用户名\Documents\...可能会提示找不到头文件Adafruit_Sensor.h,那你需要再下载一个Adafruit_Sensor库放到库目录下。
rar

huichen-.rar_dust sensor_site:www.pudn.com_气体_气体传感器_灰尘传感器

灰尘传感器资料，用于测定单位气体内灰尘质量
txt

Boost.Python.ArgumentError: Python argument types in错误解决及Boost安装配置-附件资源

Boost.Python.ArgumentError: Python argument types in错误解决及Boost安装配置-附件资源

void CheckpointDetector::CameraInfoCallback(const sensor_msgs::CameraInfoConstPtr& camera_info) { sensor_msgs::CameraInfo my_camera_info_ // my_camera_info_ = camera_info; my_camera_info_.header = camera_info->header; my_camera_info_.distortion_model = camera_info->distortion_model; my_camera_info_.binning_x = camera_info->binning_x; my_camera_info_.binning_y = camera_info->binning_y; my_camera_info_.width = camera_info->width; my_camera_info_.height = camera_info->height; my_camera_info_.D = camera_info->D; my_camera_info_.K = camera_info->K; my_camera_info_.P = camera_info->P; my_camera_info_.R= camera_info->R; } 帮我把以上代码移植到ros2

int main(int argc, char** argv) { rclcpp::init(argc, argv); rclcpp::spin(std::make_shared()); rclcpp::shutdown(); return 0; } 请注意，ROS2中使用rclcpp库代替了ROS中的ros::NodeHandle和ros:...

process_dict=None self.edge_index_sets = edge_index_sets self.embed_dim = dim self.node_num = node_num sensor_f = 0 embedding_modules = [] for process in process_dict: sensor_i = sensor_f n_processes = process_dict.get(process) sensor_f += n_processes embedding_modules.append(nn.Embedding(sensor_f - sensor_i, self.embed_dim)) self.embeddings = nn.ModuleList(embedding_modules)

7. for process in process_dict: 这个循环遍历了process_dict字典中的键（传感器类型）。 8. sensor_i = sensor_f 这里将sensor_f赋值给sensor_i，表示当前传感器类型的起始索引。 9. n_processes = ...

.mode = SENSOR_DEFAULT_MODE, .offset_x = 0, .offset_y = 0, .scale_factor = 0, .is_pdaf_supported = 1,分析这段代码

1. mode：传感器的默认模式。在这里，它被设置为SENSOR_DEFAULT_MODE，这表示使用传感器的默认设置。 2. offset_x和offset_y：这两个成员用于指定传感器的偏移量。这些值可以用来校准传感器数据，以确保它们准确地...

SELECT bd.SENSOR_ID as sensorId, si.sensor_name AS sensorName, si.dam_id as damId, bd.WATER_LEVEL AS waterLevel, bd.WATER_TOP AS waterTop , bd.HOLE_DEPTH AS holeDepth, td.height-bd.WATER_TOP AS buryDepth FROM ( SELECT DAM_ID,SENSOR_ID, WATER_LEVEL,WATER_TOP, HOLE_DEPTH FROM B_DAM_WATER_LEVEL bd1 WHERE bd1.RN = 1 AND EXISTS ( SELECT 1 FROM B_DAM_WATER_LEVEL bd2 WHERE bd2.SENSOR_ID = bd1.SENSOR_ID AND bd2.UPLOAD_TIME > bd1.UPLOAD_TIME ) ) bd WHERE bd.SENSOR_ID = si.sensor_id AND bd.DAM_ID = td.dam_id; 这个语句是错误的

这个 SQL 查询语句确实有一些语法错误，具体如下： 1. 在 SELECT 子句中，引用了别名为 "si" 的表，但没有在 FROM...JOIN SENSOR_INFO si ON bd.SENSOR_ID = si.sensor_id JOIN DAM_INFO td ON bd.DAM_ID = td.dam_id;

arm-none-eabi-gcc -o "SENSOR_CB.elf" @"objects.list" -mcpu=cortex-m3 -T"C:\Users\WangBingqian\Desktop\SC10L151Cube\trunk\NO_FOTA_VERSION\STM32L151CBTXA_FLASH.ld" --specs=nosys.specs -Wl,-Map="SENSOR_CB.map" -Wl,--gc-sections -static --specs=nano.specs -mfloat-abi=soft -mthumb -Wl,--start-group -lc -lm -Wl,--end-group Core/Src/rs485.o: In function get_sample_data_max_min_value': rs485.c:(.text.get_sample_data_max_min_value+0x0): multiple definition of get_sample_data_max_min_value' Core/Src/lora_wan.o:lora_wan.c:(.text.get_sample_data_max_min_value+0x0): first defined here Core/Src/rs485.o: In function computeMvScale': rs485.c:(.text.computeMvScale+0x0): multiple definition of computeMvScale' Core/Src/lora_wan.o:lora_wan.c:(.text.computeMvScale+0x0): first defined here Core/Src/rs485.o: In function computeMvScale_f': rs485.c:(.text.computeMvScale_f+0x0): multiple definition of computeMvScale_f' Core/Src/lora_wan.o:lora_wan.c:(.text.computeMvScale_f+0x0): first defined here Core/Src/rs485.o: In function generate_frag_data': rs485.c:(.text.generate_frag_data+0x0): multiple definition of generate_frag_data' Core/Src/lora_wan.o:lora_wan.c:(.text.generate_frag_data+0x0): first defined here Core/Src/rs485.o:(.bss.frag_num+0x0): multiple definition of frag_num' Core/Src/lora_wan.o:(.bss.frag_num+0x0): first defined here collect2.exe: error: ld returned 1 exit status make: *** [makefile:50: SENSOR_CB.elf] Error 1 "make -j4 all" terminated with exit code 2. Build might be incomplete.是什么错误

这是一个编译错误，具体原因是因为链接器发现了多个重名的函数或变量，导致链接失败。具体来说，错误信息中显示了多个符号（如函数和变量）的多重定义（multiple definition）错误，其中一个定义在 "rs485.c" 文件中...

#include <dummy.h> #include "esp_camera.h" #include <WiFi.h> #define CAMERA_MODEL_AI_THINKER #include "camera_pins.h" const char* ssid = "666"; const char* password = "qqljc123"; void startCameraServer(); void setup() { Serial.begin(115200); Serial.setDebugOutput(true); Serial.println(); camera_config_t config; config.ledc_channel = LEDC_CHANNEL_0; config.ledc_timer = LEDC_TIMER_0; config.pin_d0 = Y2_GPIO_NUM; config.pin_d1 = Y3_GPIO_NUM; config.pin_d2 = Y4_GPIO_NUM; config.pin_d3 = Y5_GPIO_NUM; config.pin_d4 = Y6_GPIO_NUM; config.pin_d5 = Y7_GPIO_NUM; config.pin_d6 = Y8_GPIO_NUM; config.pin_d7 = Y9_GPIO_NUM; config.pin_xclk = XCLK_GPIO_NUM; config.pin_pclk = PCLK_GPIO_NUM; config.pin_vsync = VSYNC_GPIO_NUM; config.pin_href = HREF_GPIO_NUM; config.pin_sscb_sda = SIOD_GPIO_NUM; config.pin_sscb_scl = SIOC_GPIO_NUM; config.pin_pwdn = PWDN_GPIO_NUM; config.pin_reset = RESET_GPIO_NUM; config.xclk_freq_hz = 20000000; config.pixel_format = PIXFORMAT_JPEG; if(psramFound()){ config.frame_size = FRAMESIZE_UXGA; config.jpeg_quality = 10; config.fb_count = 2; } else { config.frame_size = FRAMESIZE_SVGA; config.jpeg_quality = 12; config.fb_count = 1; } #if defined(CAMERA_MODEL_ESP_EYE) pinMode(13, INPUT_PULLUP); pinMode(14, INPUT_PULLUP); #endif esp_err_t err = esp_camera_init(&config); if (err != ESP_OK) { Serial.printf("Camera init failed with error 0x%x", err); return; } sensor_t * s = esp_camera_sensor_get(); if (s->id.PID == OV3660_PID) { s->set_vflip(s, 1); s->set_brightness(s, 1); s->set_saturation(s, -2); } s->set_framesize(s, FRAMESIZE_QVGA); #if defined(CAMERA_MODEL_M5STACK_WIDE) || defined(CAMERA_MODEL_M5STACK_ESP32CAM) s->set_vflip(s, 1); s->set_hmirror(s, 1); #endif WiFi.begin(ssid, password); while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) { delay(500); Serial.print("."); } Serial.println(""); Serial.println("WiFi connected"); startCameraServer(); Serial.print("Camera Ready! Use 'http://"); Serial.print(WiFi.localIP()); Serial.println("' to connect"); } void loop() { delay(10000); } 每句代码具体意思解释

13. config.ledc_channel = LEDC_CHANNEL_0;：设置LED控制器通道为0。 14. config.ledc_timer = LEDC_TIMER_0;：设置LED控制器定时器为0。 15. config.pin_d0 = Y2_GPIO_NUM;：设置D0引脚为Y2_GPIO_NUM宏定义...

openMV用UART库将以下代码通过串口发送给arduino: import sensor import image import time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) #检测圆形 for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print(c) img = sensor.snapshot() #检测矩形 for r in img.find_rects(threshold=10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) print(r) #检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 110: print('三角形') print("FPS %f" % clock.fps())

for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 ...

import sensor, image, time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 灰度更快 sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) clock = time.clock() while(True): clock.tick() #lens_corr(1.8)畸变矫正 img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) for c in img.find_circles(threshold = 3500, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10,r_min = 2, r_max = 100, r_step = 2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0)) print(c) clock.tick() img = sensor.snapshot() for r in img.find_rects(threshold = 10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color = (255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color = (0, 255, 0)) print(r) print("FPS %f" % clock.fps()) print("FPS %f" % clock.fps()) for l in img.find_line_segments(merge_distance = 10, max_theta_diff = 10): img.draw_line(l.line(), color = (255, 0, 0)) sum += l.theta() sum -= 180 if sum<110 and sum>1: print('三角形') num_segment=1

for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 ...

将以下openMV代码和Arduino mega2560 实现串口通信 i import sensor import image import time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print(c) img = sensor.snapshot() # 检测矩形 for r in img.find_rects(threshold=10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) print(r) # 检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 110: print('三角形') print("FPS %f" % clock.fps())

for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 ...

def __init__(self,client, carla_world, hud, actor_filter): self.client=client self.world = carla_world self.hud = hud self.map = self.world.get_map() self.player = None self.collision_sensor = None self.lane_invasion_sensor = None self.gnss_sensor = None self.camera_manager = None self._weather_presets = find_weather_presets() self._weather_index = 0 self._actor_filter = actor_filter self.restart() self.world.on_tick(hud.on_world_tick) start_waypoint = self.map.generate_waypoints(1)

接着将self.player、self.collision_sensor、self.lane_invasion_sensor、self.gnss_sensor和self.camera_manager初始化为None，这些成员变量将在后续的代码中被赋值。然后使用find_weather_presets()函数查找可用...

openMV用UART库将以下代码通过串口发送给arduino import sensor import image import time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print(c) img = sensor.snapshot() # 检测矩形 for r in img.find_rects(threshold=10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) print(r) # 检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 110: print('三角形') print("FPS %f" % clock.fps())

for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 ...

更正这个Python代码使他可以在ros20.04里面发布消息#!/usr/bin/env python3 #coding=utf-8 import rospy import rospkg from quadrotor_msgs.msg import PositionCommand from nav_msgs.msg import Odometry from sensor_msgs.msg import Joy from mavros_msgs.msg import AttitudeTarget from tf.transformations import euler_from_quaternion import math rospy.init_node('traj_pub') local_pos_pub3 = rospy.Publisher('/position_cmd', PositionCommand, queue_size=10) poscom = PositionCommand() rate = rospy.Rate(20.0) i = 0 while not rospy.is_shutdown(): poscom.position.x = 2.5 * math.sin(math.pi * i / 400) poscom.position.y = 5 * math.sin(math.pi * i / 800) poscom.position.z = 2 poscom.velocity.x = 0 poscom.velocity.y = 0 poscom.velocity.z = 0 poscom.acceleration.x = 0 poscom.acceleration.y = 0 poscom.acceleration.z = 0 poscom.yaw = 0 poscom.jerk.x = 0 poscom.jerk.y = 0 poscom.jerk.z = 0 local_pos_pub3.publish(poscom) # Uncomment the following code to publish attitude target message # msg = AttitudeTarget() # q = tf.transformations.quaternion_from_euler(0, 0, 0.5) # msg.type_mask = msg.IGNORE_ROLL_RATE | msg.IGNORE_PITCH_RATE | msg.IGNORE_YAW_RATE # msg.orientation.x = q[0] # msg.orientation.y = q[1] # msg.orientation.z = q[2] # msg.orientation.w = q[3] # msg.thrust = 0.75 # local_pos_pub3.publish(msg) rate.sleep() i += 1

sudo apt-get install ros-<distro>-sensor-msgs sudo apt-get install ros-<distro>-mavros-msgs 在安装完依赖项后，您可以尝试以下更改以使其在ROS 20.04中运行： #!/usr/bin/env python3 #coding=utf-8...

将C++#include <ros/ros.h> #include <ros/package.h> #include <quadrotor_msgs/PositionCommand.h> #include #include <sensor_msgs/Joy.h> #include<mavros_msgs/AttitudeTarget.h> #include <tf/tf.h> #include <math.h> using namespace std; int main(int argc, char **argv) { ros::init(argc, argv, "traj_pub"); //##节点名traj_pub ros::NodeHandle nh; // ros::Publisher local_pos_pub3 = nh.advertise<quadrotor_msgs::PositionCommand> ("/position_cmd", 10); //##话题名字为/——position_cmd 10为缓存长度 quadrotor_msgs::PositionCommand poscom; //ros::Publisher local_pos_pub3 = nh.advertise<mavros_msgs::AttitudeTarget> // ("/mavros/setpoint_raw/attitude", 10); //mavros_msgs::AttitudeTarget msg; ros::Rate rate(20.0); //##循环频率20 int i = 0; while(ros::ok()) { poscom.position.x = 2.5*sin(M_PI*i/400); poscom.position.y = 5*sin(M_PI*i/800); poscom.position.z = 2; poscom.velocity.x = 0; poscom.velocity.y = 0; poscom.velocity.z = 0; poscom.acceleration.x = 0; poscom.acceleration.y = 0; poscom.acceleration.z = 0; poscom.yaw = 0; poscom.jerk.x=0; poscom.jerk.y=0; poscom.jerk.z=0; local_pos_pub3.publish(poscom); // tf::Quaternion q = tf::createQuaternionFromRPY(0, 0, 0.5); // msg.type_mask = msg.IGNORE_ROLL_RATE || msg.IGNORE_PITCH_RATE || msg.IGNORE_YAW_RATE; // msg.orientation.x = q.x(); // msg.orientation.y = q.y(); // msg.orientation.z = q.z(); // msg.orientation.w = q.w(); // msg.thrust = 0.75; // local_pos_pub3.publish(msg); ros::spinOnce(); rate.sleep(); i++; } } 转成pyrhon

from sensor_msgs.msg import Joy from mavros_msgs.msg import AttitudeTarget from tf.transformations import euler_from_quaternion import math rospy.init_node('traj_pub') local_pos_pub3 = rospy....

import sensor import image import lcd import time lcd.init(freq=15000000) sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.run(1) green_threshold = (0, 80, -70, -10, -0, 30) while True: img=sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([green_threshold]) if blobs: for b in blobs: tmp=img.draw_rectangle(b[0:4]) tmp=img.draw_cross(b[5], b[6]) c=img.get_pixel(b[5], b[6]) lcd.display(img)

for b in blobs: tmp = img.draw_rectangle(b[0:4]) tmp = img.draw_cross(b[5], b[6]) c = img.get_pixel(b[5], b[6]) lcd.display(img) 在上述代码中，我将摄像头的曝光时间和增益值设置为自动模式...

最新推荐

recommend-type

美国地图json文件，可以使用arcgis转为spacefile

美国地图json文件，可以使用arcgis转为spacefile
recommend-type

Microsoft Edge 126.0.2592.68 32位离线安装包

Microsoft Edge 126.0.2592.68 32位离线安装包
recommend-type

FLASH源码：读写FLASH内部数据，读取芯片ID

STLINK Utility：读取FLASH的软件
recommend-type

基于Springboot的医院信管系统

"基于Springboot的医院信管系统是一个利用现代信息技术和网络技术改进医院信息管理的创新项目。在信息化时代，传统的管理方式已经难以满足高效和便捷的需求，医院信管系统的出现正是适应了这一趋势。系统采用Java语言和B/S架构，即浏览器/服务器模式，结合MySQL作为后端数据库，旨在提升医院信息管理的效率。 项目开发过程遵循了标准的软件开发流程，包括市场调研以了解需求，需求分析以明确系统功能，概要设计和详细设计阶段用于规划系统架构和模块设计，编码则是将设计转化为实际的代码实现。系统的核心功能模块包括首页展示、个人中心、用户管理、医生管理、科室管理、挂号管理、取消挂号管理、问诊记录管理、病房管理、药房管理和管理员管理等，涵盖了医院运营的各个环节。 医院信管系统的优势主要体现在：快速的信息检索，通过输入相关信息能迅速获取结果；大量信息存储且保证安全，相较于纸质文件，系统节省空间和人力资源；此外，其在线特性使得信息更新和共享更为便捷。开发这个系统对于医院来说，不仅提高了管理效率，还降低了成本，符合现代社会对数字化转型的需求。 本文详细阐述了医院信管系统的发展背景、技术选择和开发流程，以及关键组件如Java语言和MySQL数据库的应用。最后，通过功能测试、单元测试和性能测试验证了系统的有效性，结果显示系统功能完整，性能稳定。这个基于Springboot的医院信管系统是一个实用且先进的解决方案，为医院的信息管理带来了显著的提升。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

字符串转Float性能调优：优化Python字符串转Float性能的技巧和工具

![字符串转Float性能调优：优化Python字符串转Float性能的技巧和工具](https://pic1.zhimg.com/80/v2-3fea10875a3656144a598a13c97bb84c_1440w.webp) # 1. 字符串转 Float 性能调优概述 字符串转 Float 是一个常见的操作，在数据处理和科学计算中经常遇到。然而，对于大规模数据集或性能要求较高的应用，字符串转 Float 的效率至关重要。本章概述了字符串转 Float 性能调优的必要性，并介绍了优化方法的分类。 ### 1.1 性能调优的必要性 字符串转 Float 的性能问题主要体现在以下方面
recommend-type

Error: Cannot find module 'gulp-uglify

当你遇到 "Error: Cannot find module 'gulp-uglify'" 这个错误时，它通常意味着Node.js在尝试运行一个依赖了 `gulp-uglify` 模块的Gulp任务时，找不到这个模块。`gulp-uglify` 是一个Gulp插件，用于压缩JavaScript代码以减少文件大小。 解决这个问题的步骤一般包括： 1. **检查安装**：确保你已经全局安装了Gulp（`npm install -g gulp`），然后在你的项目目录下安装 `gulp-uglify`（`npm install --save-dev gulp-uglify`）。 2. **配置
recommend-type

基于Springboot的冬奥会科普平台

"冬奥会科普平台的开发旨在利用现代信息技术，如Java编程语言和MySQL数据库，构建一个高效、安全的信息管理系统，以改善传统科普方式的不足。该平台采用B/S架构，提供包括首页、个人中心、用户管理、项目类型管理、项目管理、视频管理、论坛和系统管理等功能，以提升冬奥会科普的检索速度、信息存储能力和安全性。通过需求分析、设计、编码和测试等步骤，确保了平台的稳定性和功能性。" 在这个基于Springboot的冬奥会科普平台项目中，我们关注以下几个关键知识点： 1. **Springboot框架**： Springboot是Java开发中流行的应用框架，它简化了创建独立的、生产级别的基于Spring的应用程序。Springboot的特点在于其自动配置和起步依赖，使得开发者能快速搭建应用程序，并减少常规配置工作。 2. **B/S架构**： 浏览器/服务器模式（B/S）是一种客户端-服务器架构，用户通过浏览器访问服务器端的应用程序，降低了客户端的维护成本，提高了系统的可访问性。 3. **Java编程语言**： Java是这个项目的主要开发语言，具有跨平台性、面向对象、健壮性等特点，适合开发大型、分布式系统。 4. **MySQL数据库**： MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，因其高效、稳定和易于使用而广泛应用于Web应用程序，为平台提供数据存储和查询服务。 5. **需求分析**： 开发前的市场调研和需求分析是项目成功的关键，它帮助确定平台的功能需求，如用户管理、项目管理等，以便满足不同用户群体的需求。 6. **数据库设计**： 数据库设计包括概念设计、逻辑设计和物理设计，涉及表结构、字段定义、索引设计等，以支持平台的高效数据操作。 7. **模块化设计**： 平台功能模块化有助于代码组织和复用，包括首页模块、个人中心模块、管理系统模块等，每个模块负责特定的功能。 8. **软件开发流程**： 遵循传统的软件生命周期模型，包括市场调研、需求分析、概要设计、详细设计、编码、测试和维护，确保项目的质量和可维护性。 9. **功能测试、单元测试和性能测试**： 在开发过程中，通过这些测试确保平台功能的正确性、模块的独立性和系统的性能，以达到预期的用户体验。 10. **微信小程序、安卓源码**： 虽然主要描述中没有详细说明，但考虑到标签包含这些内容，可能平台还提供了移动端支持，如微信小程序和安卓应用，以便用户通过移动设备访问和交互。 这个基于Springboot的冬奥会科普平台项目结合了现代信息技术和软件工程的最佳实践，旨在通过信息化手段提高科普效率，为用户提供便捷、高效的科普信息管理服务。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

Python字符串转Float最佳实践：从初学者到专家的进阶指南

![Python字符串转Float最佳实践：从初学者到专家的进阶指南](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1678da8423d7b3a1544fd4e6457be4d1.png) # 1. Python字符串转Float基础** Python中字符串转Float的本质是将文本表示的数字转换为浮点数。这在数据处理、科学计算和许多其他应用中至关重要。本章将介绍字符串转Float的基础知识，包括： * **字符串转Float的意义：**理解字符串和浮点数之间的差异，以及为什么需要进行转换。 * **内置函数：**探索float()函数和decima