state = [ self.hull.angle, # Normal angles up to 0.5 here, but sure more is possible. 2.0 * self.hull.angularVelocity / FPS, 0.3 * vel.x * (VIEWPORT_W / SCALE) / FPS, # Normalized to get -1..1 range 0.3 * vel.y * (VIEWPORT_H / SCALE) / FPS, self.joints[ 0 ].angle, # This will give 1.1 on high up, but it's still OK (and there should be spikes on hiting the ground, that's normal too) self.joints[0].speed / SPEED_HIP, self.joints[1].angle + 1.0, self.joints[1].speed / SPEED_KNEE, 1.0 if self.legs[1].ground_contact else 0.0, self.joints[2].angle, self.joints[2].speed / SPEED_HIP, self.joints[3].angle + 1.0, self.joints[3].speed / SPEED_KNEE, 1.0 if self.legs[3].ground_contact else 0.0, ]

时间: 2024-02-14 13:22:26 浏览: 19
这段代码是用来获取游戏状态的信息,其中包含了小人的角度、角速度、速度、关节的角度、速度以及腿部是否接触地面等信息。这些信息可以用来进行游戏控制和策略制定。其中,速度的计算使用了常量FPS和SCALE,以及VIEWPORT_W和VIEWPORT_H来进行规范化,关节的速度也使用了SPEED_HIP和SPEED_KNEE来进行规范化。
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def reset(self): self._destroy() self.world.contactListener_bug_workaround = ContactDetector(self) self.world.contactListener = self.world.contactListener_bug_workaround self.game_over = False self.prev_shaping = None self.scroll = 0.0 self.lidar_render = 0 W = VIEWPORT_W / SCALE H = VIEWPORT_H / SCALE self._generate_terrain(self.hardcore) self._generate_clouds() init_x = TERRAIN_STEP * TERRAIN_STARTPAD / 2 init_y = TERRAIN_HEIGHT + 2 * LEG_H self.hull = self.world.CreateDynamicBody( position=(init_x, init_y), fixtures=HULL_FD ) self.hull.color1 = (0.5, 0.4, 0.9) self.hull.color2 = (0.3, 0.3, 0.5) self.hull.ApplyForceToCenter( (self.np_random.uniform(-INITIAL_RANDOM, INITIAL_RANDOM), 0), True )

这段代码运行在BipedalWalker游戏环境中,用于初始化游戏的状态。 `TERRAIN_LENGTH`代表游戏中地形的长度,`TERRAIN_STEP`表示地形每个小块的宽度,`VIEWPORT_H`和`VIEWPORT_W`分别表示游戏窗口的高度和宽度。 在代码中,首先调用了`_destroy()`方法,用于清除之前游戏中的物体,然后创建一个`ContactDetector`对象并将其设置为物理世界的接触监听器。 接下来,将游戏结束标志`game_over`设置为`False`,将上一次的奖励值`prev_shaping`设置为`None`,滚动量`scroll`设置为`0.0`,激光雷达渲染标志`lidar_render`设置为`0`。 然后,根据游戏难度`hardcore`调用`_generate_terrain()`方法来生成地形,并调用`_generate_clouds()`方法来生成云朵。 接着,初始化主角的初始位置`init_x`和`init_y`,并创建一个主角的刚体(用`CreateDynamicBody()`方法创建),并将其初始位置设置为`(init_x, init_y)`,同时设置其夹具为`HULL_FD`。最后,给主角施加一个力来使其有一个初始的加速度。

hull = ConvexHull(points) internal_area = hull.area / 2这段代码什么意思

这段代码使用了SciPy库中的ConvexHull函数来计算给定点集的凸包,然后将凸包的面积除以2得到凸多边形的内部面积。 具体地,ConvexHull函数返回一个包含给定点集的凸包的对象,该对象包含凸包的顶点、边缘和面积等信息。hull.area返回凸包的面积,而将其除以2得到凸多边形的内部面积。

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修改代码使其能够正确运行。import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import cv2 import open3d as o3d from skimage import color import colour from scipy.spatial import ConvexHull def convert_data(data): res=[] data=data.tolist() for d in data: res.append(tuple(d)) # print(res) return res def load_data_and_plot_scatter(path1="1号屏srgb+rgb16预热10分钟切换0.5s.csv"): df1 = pd.read_csv(path1)[["X", "Y", "Z", "R", "G", "B"]] X1 = df1["X"].values Y1 = df1["Y"].values Z1 = df1["Z"].values df1_c = df1[["R", "G", "B"]].values / 255.0 XYZT = np.array([X1,Y1,Z1]) XYZ = np.transpose(XYZT) ABL = colour.XYZ_to_Lab(XYZ) LABT = np.array([ABL[:,1], ABL[:,2], ABL[:,0]]) LAB = np.transpose(LABT) # 将 numpy 数组转换为 open3d 中的 PointCloud 类型 pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(LAB) # 估计点云法向量 pcd.estimate_normals() # 计算点云的凸包表面 mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(pcd, alpha=0.1) mesh.compute_vertex_normals() # 获取凸包表面上的点的坐标 surface_points = np.asarray(mesh.vertices) # 显示点云的凸包表面 o3d.visualization.draw_geometries([mesh]) # 创建一个 3D 坐标 fig = plt.figure() # ax = Axes3D(fig) ax = plt.axes(projection='3d') ax.scatter(LAB[:,0], LAB[:,1], LAB[:,2], c=df1_c) # # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('a* Label') ax.set_ylabel('b* Label') ax.set_zlabel('L Label') # 显示图形 plt.show() if __name__ == "__main__": load_data_and_plot_scatter()

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