if (toBallDist < 10 && fabs(model->get_our_player_dir(robot_id) - task.orientate) < 0.15){ task.kickPower = 60;

时间: 2024-04-20 17:22:51 浏览: 24
这段代码的作用是判断机器人与球的距离是否小于10,并且机器人的朝向与目标朝向之间的差值是否小于0.15。如果满足这两个条件,就将`task.kickPower`设置为60,表示机器人踢球的力量为60。 这段代码的目的是控制机器人在合适的位置和朝向时进行踢球动作。距离小于10表示机器人已经接近球,而朝向差值小于0.15表示机器人的朝向与目标朝向相差不大,可以精确地对准球门进行射门。 根据具体的需求和场景,可以调整距离和朝向的阈值条件,以及踢球力量的大小。
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#include "def.h" #include "utils/maths.h" //用户注意;接口需要如下声明 extern "C"_declspec(dllexport) PlayerTask player_plan(const WorldModel* model, int robot_id); enum ball_near //PenaltyArea { outOfOrbit, onOrbit, shoot }; PlayerTask player_plan(const WorldModel* model, int robot_id){ PlayerTask task; const point2f& opp_goal = model->get_place_pos(); const float pi = 3.1415926; const float& circleR = 30; const float& DetAngle = 0.6; const point2f& goal = FieldPoint::Goal_Center_Point; const point2f& ball = model->get_ball_pos(); const point2f& kicker = model->get_our_player_pos(robot_id); const float& dir = model->get_our_player_dir(robot_id); ball_near orbit; point2f shootPosOnOrbit = ball + Maths::vector2polar(circleR, (ball - opp_goal).angle()); float toShootDir = fabs((kicker - ball).angle() - (ball - opp_goal).angle()); //(kicker - shootPosOnOrbit).length(); float toBallDist = (kicker - ball).length(); float toOppGoalDir = (opp_goal - kicker).angle(); float toBallDir = (ball - kicker).angle(); point2f robotBallAcrossCirclePoint = ball + Maths::vector2polar(circleR, (kicker - ball).angle()); point2f AntishootPosOnOrbit = ball + Maths::vector2polar(circleR, (opp_goal - ball).angle()); point2f BallToRobot = kicker - ball; if (toBallDist >circleR + 10) orbit = outOfOrbit; else if (toShootDir > 1) orbit = onOrbit; else orbit = shoot; bool getBall = toBallDist < 10; float diffdir_onorbit = 0; float b2r = BallToRobot.angle(); float o2b = (ball - opp_goal).angle(); bool add; switch (orbit) { case outOfOrbit: task.target_pos = robotBallAcrossCirclePoint; task.orientate = toOppGoalDir; break; case onOrbit: if (b2r * o2b >0){ if (b2r > 0){ if (b2r > o2b) add = false; else add = true; } else{ if (b2r > o2b) add = false; else add = true; } } else{ if (b2r > 0) add = true; else add = false; } if (add) { //+ task.target_pos = ball + Maths::vector2polar(circleR, BallToRobot.angle() + DetAngle); task.orientate = toOppGoalDir; } else { //- task.target_pos = ball + Maths::vector2polar(circleR, BallToRobot.angle() - DetAngle); task.orientate = toOppGoalDir; } break; case shoot: task.target_pos = ball + Maths::vector2polar(5, (ball - opp_goal).angle()); task.orientate = toOppGoalDir; task.needKick = true; task.flag = 1; if (toBallDist < 10 && fabs(model->get_our_player_dir(robot_id) - task.orientate) < 0.15){ task.kickPower = 60; } break;

这段代码是一个足球机器人控制程序的一部分。它定义了一个名为`player_plan`的函数,该函数接收一个`WorldModel`指针和一个机器人ID作为参数,并返回一个`PlayerTask`结构体。 函数中使用了一些变量来存储球场上的位置和角度信息,如球的位置、对方球门的位置、机器人的位置和朝向等。根据这些信息,函数根据球与机器人之间的距离和角度关系,确定机器人的动作。 在`outOfOrbit`情况下,机器人将目标位置设置为球与机器人之间的圆上的一个点,并将朝向设置为指向对方球门的方向。 在`onOrbit`情况下,根据球与机器人之间的角度关系,确定机器人应该朝哪个方向移动。如果球在机器人的右侧,则机器人向右移动一定角度;如果球在机器人的左侧,则机器人向左移动一定角度。目标位置也设置为球与机器人之间的圆上的一个点,并将朝向设置为指向对方球门的方向。 在`shoot`情况下,机器人将目标位置设置为球与对方球门之间的一个点,并将朝向设置为指向对方球门的方向。同时,设置`needKick`为真表示需要踢球,并设置`flag`为1表示需要执行踢球动作。 最后,根据距离和角度的阈值条件,确定机器人的踢球力量。 以上是这段代码的主要逻辑和功能。

解释这段代码static void chassis_control_loop(chassis_move_t *chassis_move_control_loop) { fp32 max_vector = 0.0f, vector_rate = 0.0f; fp32 temp = 0.0f; fp32 wheel_speed[4] = {0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f}; uint8_t i = 0; float position_error, speed_error; float position_output, speed_output; float current_position, current_speed; float target_position, target_speed; chassis_move_control_loop->vx_set=vx_set; chassis_move_control_loop->vy_set=vy_set; chassis_move_control_loop->wz_set=angle_set; chassis_vector_to_mecanum_wheel_speed(chassis_move_control_loop->vx_set, chassis_move_control_loop->vy_set, chassis_move_control_loop->wz_set, wheel_speed); if (chassis_move_control_loop->chassis_mode == CHASSIS_VECTOR_RAW) { for (i = 0; i < 4; i++) { chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].give_current = (int16_t)(wheel_speed[i]); } } for (i = 0; i < 4; i++) { chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed_set = wheel_speed[i]; temp = fabs(chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed_set); if (max_vector < temp) { max_vector = temp; } } if (max_vector > MAX_WHEEL_SPEED) { vector_rate = MAX_WHEEL_SPEED / max_vector; for (i = 0; i < 4; i++) { chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed_set *= vector_rate; } } for (i = 0; i < 4; i++) { PID_Calc(&chassis_move_control_loop->motor_speed_pid[i], chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed, chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed_set); } for (i = 0; i < 4; i++) { chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].give_current = (int16_t)(chassis_move_control_loop->motor_speed_pid[i].out); } }

chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].position_pid, chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed_pid, chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].position_get, chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed_get, chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed_set, &position_error, &speed_error, &position_output, &speed_output); current_position = chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].position_get; current_speed = chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed_get; target_position = chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].position_set; target_speed = speed_output; if(chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].position_pid.enable == 1) //PID启动 { chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].give_current = PID_Calc(&chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].position_pid, current_position, target_position); } else { chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].give_current = PID_Calc(&chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed_pid, current_speed, target_speed); } } } 该函数为底盘控制代码,主要实现底盘的位置和速度控制。 具体实现方法为: 1.根据控制指令,将底盘的速度向量转换为各个驱动电机的速度。 2.根据底盘模式选择不同的控制方式: 如果模式为 CHASSIS_VECTOR_RAW,直接将每个驱动电机的输出电流设置为对应速度。 3.根据电机的最大速度设置,对转换后的速度进行限制。 4.对每个驱动电机进行PID控制,计算出目标位置和目标速度,并根据位置控制或速度控制模式下达电机电流控制指令。 5.将目标速度和目标位置在PID计算中使用,并将计算出的电流控制指令转换为电机的输出电流。

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void Trajectory::predict_box( uint idx_duration, std::vector<Box>& vec_box, std::vector<Eigen::MatrixXf, Eigen::aligned_allocatorEigen::MatrixXf>& vec_cova, bool& is_replay_frame) { vec_box.clear(); vec_cova.clear(); if (is_replay_frame) { for (auto iter = map_current_box_.begin(); iter != map_current_box_.end(); ++iter) { Destroy(iter->second.track_id()); } m_track_start_.Clear_All(); NU = 0; is_replay_frame = false; } Eigen::MatrixXf F_temp = F_; F_temp(0, 1) = idx_duration * F_(0, 1); F_temp(2, 3) = idx_duration * F_(2, 3); F_temp(4, 5) = idx_duration * F_(4, 5); uint64_t track_id; Eigen::Matrix<float, 6, 1> state_lidar; Eigen::Matrix<float, 6, 6> P_kkminus1; Eigen::Matrix3f S_temp; for (auto beg = map_current_box_.begin(); beg != map_current_box_.end(); ++beg) { float t = (fabs(0.1 - beg->second.frame_duration()) > 0.05) ? 0.1 : 0.2 - beg->second.frame_duration(); F_temp(0, 1) = t; F_temp(2, 3) = t; F_temp(4, 5) = t; // uint64_t timestamp_new = beg->second.timestamp() + uint(10.0 * t * NANO_FRAME); track_id = beg->first; state_lidar = F_temp * map_lidar_state_.at(track_id); P_kkminus1 = F_temp * map_lidar_cova_.at(track_id) * F_temp.transpose() + Q_lidar_; S_temp = H_ * P_kkminus1 * H_.transpose() + R_lidar_; float psi_new = (1 - P_D_ * P_G_) * beg->second.psi() / (1 - P_D_ * P_G_ * beg->second.psi()); Box bbox = beg->second; bbox.set_psi(psi_new); // bbox.set_timestamp(timestamp_new); bbox.set_position_x(state_lidar(0)); bbox.set_position_y(state_lidar(2)); bbox.set_position_z(state_lidar(4)); bbox.set_speed_x(state_lidar(1)); bbox.set_speed_y(state_lidar(3)); bbox.set_speed_z(state_lidar(5)); vec_box.emplace_back(bbox); vec_cova.emplace_back(S_temp); } AINFO << "Finish predict with duration frame num: " << idx_duration; } 代码解读

请详细解释下这段代码void FaceTracker::OnNewFaceData( const std::vector<human_sensing::CrosFace>& faces) { // Given |f1| and |f2| from two different (usually consecutive) frames, treat // the two rectangles as the same face if their position delta is less than // kFaceDistanceThresholdSquare. // // This is just a heuristic and is not accurate in some corner cases, but we // don't have face tracking. auto is_same_face = [&](const Rect<float>& f1, const Rect<float>& f2) -> bool { const float center_f1_x = f1.left + f1.width / 2; const float center_f1_y = f1.top + f1.height / 2; const float center_f2_x = f2.left + f2.width / 2; const float center_f2_y = f2.top + f2.height / 2; constexpr float kFaceDistanceThresholdSquare = 0.1 * 0.1; const float dist_square = std::pow(center_f1_x - center_f2_x, 2.0f) + std::pow(center_f1_y - center_f2_y, 2.0f); return dist_square < kFaceDistanceThresholdSquare; }; for (const auto& f : faces) { FaceState s = { .normalized_bounding_box = Rect<float>( f.bounding_box.x1 / options_.active_array_dimension.width, f.bounding_box.y1 / options_.active_array_dimension.height, (f.bounding_box.x2 - f.bounding_box.x1) / options_.active_array_dimension.width, (f.bounding_box.y2 - f.bounding_box.y1) / options_.active_array_dimension.height), .last_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(), .has_attention = std::fabs(f.pan_angle) < options_.pan_angle_range}; bool found_matching_face = false; for (auto& known_face : faces_) { if (is_same_face(s.normalized_bounding_box, known_face.normalized_bounding_box)) { found_matching_face = true; if (!s.has_attention) { // If the face isn't looking at the camera, reset the timer. s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Max(); } else if (!known_face.has_attention && s.has_attention) { // If the face starts looking at the camera, start the timer. s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(); } else { s.first_detected_ticks = known_face.first_detected_ticks; } known_face = s; break; } } if (!found_matching_face) { s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(); faces_.push_back(s); } } // Flush expired face states. for (auto it = faces_.begin(); it != faces_.end();) { if (ElapsedTimeMs(it->last_detected_ticks) > options_.face_phase_out_threshold_ms) { it = faces_.erase(it); } else { ++it; } } }

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