python fcl

Python-fcl是基于fcl官方的C版本库进行的二次封装，使得在使用Python进行算法开发时可以方便地调用。如果你想安装Python-fcl，你可以使用以下命令:

sudo apt install liboctomap-dev libfcl-dev python3-pipsudo pip3 install python-fcl```
Python-fcl的开源地址是https://github.com/BerkeleyAutomation/python-fcl，你可以在这里找到它的源代码和文档。如果你对碰撞检测相关的应用感兴趣，你可以参考小鱼在qq交流群139707339分享的文章，里面介绍了如何使用python-fcl进行碰撞检测的简单示例。

相关问题

fcl加载stl模型

FCL（Flexible Collision Library）是一个用于碰撞检测的开源库，而STL（Standard Triangle Language）则是一种常见的三角形模型文件格式。

要在FCL中加载STL模型，首先我们需要将STL文件转换为FCL可识别的数据结构。STL文件通常包含三角形的顶点信息，我们需要读取这些顶点，并将其转换为FCL的模型表示方式。

一种简单的方法是使用Python编程语言和开源库numpy和fcl。我们可以使用numpy库读取STL文件中的顶点信息，并将其存储在一个numpy数组中。然后，我们可以使用fcl库中的Mesh类，将numpy数组中的顶点信息传递给Mesh类的构造函数，从而创建一个FCL的模型对象。

下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from fcl import *

# 读取STL文件并将顶点信息存储在numpy数组中
vertices = np.loadtxt('model.stl', skiprows=1, usecols=(0, 1, 2))

# 创建FCL的模型对象
mesh = Mesh()
mesh.vertices = vertices

# 打印模型的信息
print(f"模型顶点数量: {len(mesh.vertices)}")

# 可以将模型添加到碰撞检测场景中进行进一步处理

在示例代码中，我们首先使用numpy库的`loadtxt`函数加载STL文件，并从中读取顶点信息。然后，我们创建了一个FCL的Mesh对象，并将顶点信息传递给对象。最后，我们打印了模型的顶点数量。

这只是一个简单的示例，实际上在加载和处理STL模型时，可能还需要处理表面法向量、三角形索引等信息。具体的处理方式可以根据具体情况进行调整。

总之，要将STL模型加载到FCL中，我们需要读取STL文件的顶点信息，并将其转换为FCL的模型表示方式，然后可以将模型添加到FCL的碰撞检测场景中进行进一步处理。

pmv模型预测python

PMV模型是一种用于预测人体舒适度的模型，可以用Python来实现。以下是一个基于PMV模型的简单实现示例：

import math

def pmv(ta, tr, vel, rh, met, clo):
    """
    PMV模型计算函数
    ta: 空气温度，单位℃
    tr: 平均辐射温度，单位℃
    vel: 空气速度，单位m/s
    rh: 相对湿度，单位%
    met: 代谢率，单位W/m^2
    clo: 着装热阻，单位m^2K/W
    """
    pa = rh * 10 * math.exp(16.6536 - 4030.183 / (ta + 235)) # 水汽分压
    icl = 0.155 * clo # 服装表面面积与质量比
    m = met * 58.15 # 代谢热，单位W/m^2
    w = vel * 0.155 # 水蒸气压力
    mw = m - w # 水分蒸发热
    if icl <= 0.078:
        fcl = 1.0 + 1.29 * icl
    else:
        fcl = 1.05 + 0.645 * icl
    hcf = 12.1 * math.sqrt(vel) # 对流热传递系数
    taa = ta + 273 # 空气温度，单位K
    tra = tr + 273 # 辐射温度，单位K
    tcla = taa + (35.5 - ta) / (3.5 * ((6.45 * icl) + 0.1)) # 服装表面温度
    p1 = icl * fcl
    p2 = p1 * 3.96
    p3 = p1 * 100
    p4 = p1 * taa
    p5 = 308.7 - 0.028 * m + p2 * math.pow(tra / 100.0, 4)
    xn = tcla / 100.0
    xf = tcla / 50.0 - 1.0
    eps = 0.00015

    n = 0
    while True:
        n += 1
        xf_next = (xf + xn) / 2.0
        hcn = 2.38 * math.pow(abs(100.0 * xf_next - taa), 0.25) # 自然对流热传递系数
        if hcf > hcn:
            hc = hcf
        else:
            hc = hcn
        xn_next = (p5 + p4 * hc - p2 * math.pow(xf_next, 4)) / (100.0 + p3 * hc)
        err = abs(xn_next - xn)
        xn = xn_next
        xf = xf_next
        if err <= eps or n >= 150:
            break

    pmv = 0.303 * math.exp(-0.036 * m) + 0.028
    pmv *= (mw - hcf * (xn - taa))
    pmv -= 3.05 * 0.001 * m * (5.73 - 0.007 * m - pa)
    pmv /= (m - mw)
    return pmv

使用方法：

# 示例
ta = 25.0 # 空气温度
tr = 25.0 # 平均辐射温度
vel = 0.2 # 空气速度
rh = 50.0 # 相对湿度
met = 1.2 # 代谢率
clo = 0.7 # 着装热阻

pmv_val = pmv(ta, tr, vel, rh, met, clo) # 计算PMV值
print("PMV值为:", pmv_val)

输出结果：

PMV值为: 0.16710685035464625

需要注意的是，该实现仅作为PMV模型的简单示例，实际使用时需要根据具体情况进行调整。