给下列代码添加注释: if reached == True:#计算中心线,并根据中心点计算转向角度 done_pub.publish(False) line_xy = np.column_stack(np.where(cropped1 >= 245))#像素值大于等于245 line_x = np.mean(line_xy[:,0])#计算x,y坐标的平均值 line_y = np.mean(line_xy[:,1]) center_x = line_x + 80 center_y = line_y + 20 #计算中点坐标 error_check = 0#错误检测计数器 max_error_check = 5#最大错误检测次数 p_s = cv2.getTrackbarPos('p','image')#滑动条 x_x = cv2.getTrackbarPos('x','image') r_r = cv2.getTrackbarPos('r','image') if np.isnan(center_x) or np.isnan(center_y):#如果有nan的值,按照以前的计算,否则重新计算。 angle = old_angle else: angle = (x_x-center_y)*p_s*0.1 if angle<0: angle = angle*(1+r_r*0.01) angle = 0.7 * angle + 0.3 * old_angle#计算平均角度 print(p_s) print(center_x,center_y) print(angle) ark_contrl.steering_angle = angle ark_contrl.speed = 0.1#设置小车速度 old_angle = angle cmd_vel_pub.publish(ark_contrl)#发布小车控制指令 '''if (np.isnan(line_x) or np.isnan(line_y)) and reached: while True: error_check += 1 print(error_check) if error_check == max_error_check: #ark_contrl.steering_angle = angle #ark_contrl.speed = 0.25 #cmd_vel_pub.publish(ark_contrl) #done_pub.publish(True) error_check = 0 print("done") break'''

时间: 2024-02-10 22:29:22 浏览: 123
RAR

BCH.rar_8 bch_Reached_bch_bch c++_bch_.c

# 计算中心线,并根据中心点计算转向角度 if reached == True: done_pub.publish(False) # 发布False,表示任务未完成 line_xy = np.column_stack(np.where(cropped1 >= 245)) # 获取像素值大于等于245的点的坐标 line_x = np.mean(line_xy[:,0]) # 计算x坐标的平均值 line_y = np.mean(line_xy[:,1]) # 计算y坐标的平均值 center_x = line_x + 80 # 计算中心点的x坐标 center_y = line_y + 20 # 计算中心点的y坐标 error_check = 0 # 错误检测计数器 max_error_check = 5 # 最大错误检测次数 p_s = cv2.getTrackbarPos('p','image') # 获取滑动条p的值 x_x = cv2.getTrackbarPos('x','image') # 获取滑动条x的值 r_r = cv2.getTrackbarPos('r','image') # 获取滑动条r的值 if np.isnan(center_x) or np.isnan(center_y): # 如果中心点的坐标有nan值,使用之前的计算结果 angle = old_angle else: angle = (x_x - center_y) * p_s * 0.1 # 根据中心点计算转向角度 if angle < 0: angle = angle * (1 + r_r * 0.01) # 根据滑动条r的值调整转向角度 angle = 0.7 * angle + 0.3 * old_angle # 计算平均角度 print(p_s) print(center_x, center_y) print(angle) ark_contrl.steering_angle = angle # 设置小车的转向角度 ark_contrl.speed = 0.1 # 设置小车速度 old_angle = angle cmd_vel_pub.publish(ark_contrl) # 发布小车控制指令 ''' if (np.isnan(line_x) or np.isnan(line_y)) and reached: while True: error_check += 1 print(error_check) if error_check == max_error_check: error_check = 0 print("done") break ''' # 如果线的坐标有nan值且任务已经完成,进入错误检测循环,最多检测max_error_check次,如果超过次数,则输出"done"并退出循环。
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该代码如何使小车判断交通灯颜色,判断后又如何使小车做出相应反应?class navigation_demo: def init(self): # self.set_pose_pub = rospy.Publisher('/initialpose', PoseWithCovarianceStamped, queue_size=5) # nav 创建发布器用于发送目标位置 self.pub_goal = rospy.Publisher('/move_base_simple/goal', PoseStamped, queue_size=10) # 创建客户端,用于发送导航目标 self.move_base = actionlib.SimpleActionClient("move_base", MoveBaseAction) self.move_base.wait_for_server(rospy.Duration(60)) self.sub_socket = rospy.Subscriber('/socket', Int16, self.socket_cb) # traffic light self.sub_traffic = rospy.Subscriber('/traffic_light', Bool, self.traffic_light) # line check车道线检测信息 self.pub_line = rospy.Publisher('/detector_line',Bool,queue_size=10) # 交通灯信息 self.pub_color = rospy.Publisher('/detector_trafficlight',Bool,queue_size=10) self.pub_reached = rospy.Publisher('/reached',Bool,queue_size=10) self.sub_done = rospy.Subscriber('/done',Bool,self.done_cb) #add self.tf_listener = tf.TransformListener() # 等待map到base_link坐标系变换的建立 try: self.tf_listener.waitForTransform('map', 'base_link', rospy.Time(0), rospy.Duration(1.0)) except (tf.Exception, tf.ConnectivityException, tf.LookupException): pass print("tf point successful") #add 初始化 self.count = 0 self.judge = 0 self.start = 0 self.end = 0 self.traffic = False self.control = 0 self.step = 0 self.flage = 1 # self.done = False #add 交通灯状态 def traffic_light(self, color): self.traffic = color.data # self.traffic = True if (self.traffic == False): print ("traffic red") self.judge = 0 if (self.traffic == True): print ("traffic green") self.judge = 1 def get_pos(self,x1,y1): try: (trans, rot) = self.tf_listener.lookupTransform('map', 'base_link', rospy.Time(0)) except (tf.LookupException, tf.ConnectivityException, tf.ExtrapolationException): rospy.loginfo("tf Error") return None euler = transformations.euler_from_quaternion(rot) #print euler[2] / pi * 180 获取xy的坐标 x = trans[0] y = trans[1] # 计算当前位置与目标位置的距离 result = pow(abs(x-x1),2)+pow(abs(y-y1),2) result = sqrt(result) if (result <= 0.6):# 如果距离小于0.6,表示到达目标, return True #th = euler[2] / pi * 180 else: return False #return (x, y, th)

#include <ros/ros.h> #include <turtlesim/Pose.h> #include <geometry_msgs/Twist.h> #include <std_srvs/Empty.h> #include <cmath> ros::Publisher twist_pub; void poseCallback(const turtlesim::Pose& pose) { static bool is_forward = true; static int count = 0; static float x_start = pose.x; static float y_start = pose.y; static float theta_start = pose.theta; // Calculate distance from starting points float dist = std::sqrt(std::pow(pose.x - x_start, 2) + std::pow(pose.y - y_start, 2)); geometry_msgs::Twist twist_msg; twist_msg.linear.x = 1.0; twist_msg.linear.y = 0.0; twist_msg.linear.z = 0.0; twist_msg.angular.x = 0.0; twist_msg.angular.y = 0.0; twist_msg.angular.z = 0.0; // Check if turtle has reached distance of 2. If so, stop and shutdown the node. if (pose.x - x_start1) { twist_msg.linear.x = 0.0; twist_msg.linear.y = 1.0; twist_pub.publish(twist_msg); // Publish command if(pose.y - y_start>=2.0){ twist_msg.linear.x = -1.0; twist_msg.linear.y = 0.0; twist_pub.publish(twist_msg); // Publish command if(dist<=2.0){ twist_msg.linear.x = 0.0; twist_msg.linear.y = -1.0; twist_pub.publish(twist_msg); // Publish command ROS_INFO("Stop and Completed!"); twist_pub.publish(twist_msg); // Publish command ros::shutdown(); } } } twist_pub.publish(twist_msg); // Publish command } int main(int argc, char** argv) { ros::init(argc, argv, "lab1_node"); ros::NodeHandle nh; twist_pub = nh.advertise<geometry_msgs::Twist>("turtle1/cmd_vel", 1); ros::Subscriber pose_sub = nh.subscribe("turtle1/pose", 1, poseCallback); // reset the turtlesim when this node starts ros::ServiceClient reset = nh.serviceClient<std_srvs::Empty>("reset"); std_srvs::Empty empty; reset.call(empty); ros::spin(); // Keep node running until ros::shutdown() return 0; } 这段代码为什么不能实现乌龟沿完整矩形轨迹运动?并给出修改后的代码

写出下列代码可以实现的效果:def Normalization(Array): # 数组归一化到0~1 min = np.min(Array) max = np.max(Array) if max - min == 0: return Array else: return (Array - min) / (max - min) Device = torch.device("cuda:0") # GPU加速 #实例化UNET模型,定义输入和输出通道数,初始化特征数和激活函数 Unet = UNet(in_channels=3, out_channels=1, init_features=4, WithActivateLast=True, ActivateFunLast=torch.sigmoid).to( Device) #加载预训练权重 Unet.load_state_dict(torch.load(os.path.join('0700.pt'), map_location=Device)) # 将权重作为素材,提升预测的效果 Unet.eval() #验证模式 torch.set_grad_enabled(False) # 将梯度除外 InputImgSize = (128, 128)#定义输入图片尺寸 rospy.init_node('dete',anonymous=True) #ros初始化节点 cvBridge=CvBridge() ark_contrl= AckermannDrive() #实例化阿克曼消息 #定义数据预处理变换 ValImgTransform = transforms.Compose([ transforms.Resize(InputImgSize), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.46], std=[0.10]),]) # 把数据作为素材送去变形,全部变为tensor reached = False#到达标志位 done = False#完成标志位 color = True#颜色标志位 old_angle = 0#角度清零 Dist = np.array([-0.31835, 0.09464, 0.00097, -0.00028, 0.00000], dtype=np.float32) K = np.array([[ 393.77343 , 0.9925 , 320.28895], [ 0, 526.74596 , 249.73700], [ 0, 0, 1]], dtype=np.float32)#相机内参 H = np.array([[ -0.47188088, -2.00515086, 673.7630132], [ 0.04056235, 0.00548473, -246.8003057], [ 0.00015475, -0.00404723, 1. ]])#透视变换矩阵

说说这段代码可以实现什么功能:def imgRead(imgQueue): # %% 从摄像头读取数据 # cam = cv2.VideoCapture(0) global old_angle# 使用gstreamer_pipeline函数打开摄像头并获取摄像头对象cam cam = cv2.VideoCapture(gstreamer_pipeline(flip_method=0), cv2.CAP_GSTREAMER) if not cam.isOpened():# 判断摄像头是否成功打开 print("Unable to open camera") else: print('Open camera success!') sub_reached = rospy.Subscriber('/reached',Bool,reach_cb)# 创建一个订阅器,订阅/reached话题,当有新消息时,调用回调函数reach_cb处理消息 done_pub = rospy.Publisher('/done',Bool,queue_size=10)# 创建一个发布器,用于向/done话题发布消息,消息类型为Bool,队列大小为10 sub_color = rospy.Subscriber('/detector_trafficlight', Bool, socket_cb) # true检测红色,false检测蓝色 cmd_vel_pub=rospy.Publisher('/ackermann_cmd',AckermannDrive,queue_size=10)# 创建一个发布器,用于向/ackermann_cmd话题发布消息,消息类型为AckermannDrive,队列大小为10 cv2.namedWindow('image')# 创建一个名为'image'的窗口 cv2.createTrackbar('p','image',0,10,nothing)# 在'image'窗口中创建一个名为'p'的滑动条,初始值为0,最大值为10,回调函数为nothing cv2.createTrackbar('x','image',0,100,nothing)# 在'image'窗口中创建一个名为'x'的滑动条,初始值为0,最大值为100,回调函数为nothing cv2.createTrackbar('r','image',0,50,nothing)# 在'image'窗口中创建一个名为'r'的滑动条,初始值为0,最大值为50,回调函数为nothing cv2.setTrackbarPos('p','image',6)# 设置'image'窗口中名为'p'的滑动条的初始值为6 cv2.setTrackbarPos('x','image',60)# 设置'image'窗口中名为'x'的滑动条的初始值为60 cv2.setTrackbarPos('r','image',10)# 设置'image'窗口中名为'r'的滑动条的初始值为10

写出下列代码可以实现什么功能: #Img = cv2.undistort(Img, K, Dist) Img = cv2.resize(Img,(240,180),interpolation=cv2.INTER_AREA) #将opencv读取的图片resize来提高帧率 img = cv2.GaussianBlur(Img, (5, 5), 0) imgHSV = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 将BGR图像转为HSV lower = np.array([h_min, s_min, v_min]) upper = np.array([h_max, s_max, v_max]) mask = cv2.inRange(imgHSV, lower, upper) # 创建蒙版 指定颜色上下限 范围内颜色显示 否则过滤 kernel_width = 4 # 调试得到的合适的膨胀腐蚀核大小 kernel_height = 4 # 调试得到的合适的膨胀腐蚀核大小 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (kernel_width, kernel_height)) mask = cv2.erode(mask, kernel) mask = cv2.dilate(mask, kernel) mask = cv2.dilate(mask, kernel) light_img = mask[:100,:200 ] cv2.imshow("light",light_img) # 输出红绿灯检测结果 Img1 = Img Img = cv2.cvtColor(Img, cv2.COLOR_BGR2RGB) Img2 = Img cropped2 = Img2[70:128, 0:100] h,w,d = cropped2.shape #提取图像的信息 Img = Image.fromarray(Img) Img = ValImgTransform(Img) # 连锁其它变形,变为tesor Img = torch.unsqueeze(Img, dim=0) # 对tesor进行升维 inputImg = Img.float().to(Device) # 让数据能够使用 OutputImg = Unet(inputImg) Output = OutputImg.cpu().numpy()[0] OutputImg = OutputImg.cpu().numpy()[0, 0] OutputImg = (OutputImg * 255).astype(np.uint8) Input = Img.numpy()[0][0] Input = (Normalization(Input) * 255).astype(np.uint8) OutputImg = cv2.resize(OutputImg,(128,128),interpolation=cv2.INTER_AREA) # 将opencv读取的图片resize来提高帧率 ResultImg = cv2.cvtColor(Input, cv2.COLOR_GRAY2RGB) ResultImg[..., 1] = OutputImg cropped = ResultImg[80:128, 20:100] cropped1 = OutputImg[80:128, 20:100] cv2.imshow("out", cropped1)#显示处理后的图像 cv2.imshow("Img2", Img2) cv2.imshow("Img0", cropped)#显示感兴趣区域图像 print(reached)

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