根据tStep=0.025; %采样时间0.025s tFinal =10; %设定值 theta_last=0; x_f_last=0; %存放倒立摆数据 第一行是角度，第四行是位移 初始值 【角度，角速度，位移，线速度，力上 x0=[0,0,1,0,0]; wc(1)=x0(1)*180/pi; wx(1)=x0(3); tt=(0:tStep:tFinal); wx=(0:tStep:tFinal); wc=(0:tStep:tFinal); for tp=tStep:tStep:tFinal %模糊控制 [t,y] =ode45(@in_pendulum_zyc,[tp-tStep,tp],x0); theta =y(end,1); x_f=y(end,3); theta_v=(theta-theta_last)/tStep; x_f_v=(x_f-x_f_last)/tStep; %SIRM F=fuzzy_control_zyc([theta,theta_v,x_f,x_f_v]); x0=[y(end,1:4),F]; theta_last = theta; x_f_last = x_f; wc(int32(tp/tStep)+1)=theta*180/pi; %画图数据 wx(int32(tp/tStep)+1) =x_f; end figure plotyy(tt,wc,tt,wx); subplot(211) plot(tt,wc,'r-LineWidth',2); axis([0 tFinal-3030]);%设置坐标轴在指定的区间%ylabel('angle');% title('angle'); subplot(212) plot(tt,wx,'b-','LineWidth',2); axis([0 tFinal-1 1]);%设置坐标轴在指定的区间% ylabel('x); title(position');

根据你提供的代码，我可以看出你正在进行倒立摆的模糊控制和绘图操作。这段代码中涉及到了一些变量和函数，例如 `tStep`、`tFinal`、`theta_last`、`x_f_last`、`x0`、`wc`、`wx`、`tt` 等等。

根据代码逻辑，你需要定义一个名为 `in_pendulum_zyc` 的函数来计算倒立摆的微分方程。在这个函数中，你可以根据倒立摆的动力学方程来计算角度和位移的变化率。

以下是一个示例的 `in_pendulum_zyc` 函数的定义：

def in_pendulum_zyc(t, x):
    # 根据倒立摆的动力学方程计算角度和位移的变化率
    theta = x[0]
    theta_v = x[1]
    x_f = x[2]
    x_f_v = x[3]

    # 完善计算角度和位移变化率的代码逻辑

    # 返回角度和位移的变化率
    return [theta_v, 0, x_f_v, 0]

你需要根据实际情况，完善函数中计算角度和位移变化率的代码逻辑。

另外，你还需要定义一个名为 `fuzzy_control_zyc` 的模糊控制函数，用于根据当前倒立摆的状态输出控制力。

希望这能帮到你。如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

给下列程序添加注释： void DWAPlannerROS::reconfigureCB(DWAPlannerConfig &config, uint32_t level) { if (setup_ && config.restore_defaults) { config = default_config_; config.restore_defaults = false; } if ( ! setup_) { default_config_ = config; setup_ = true; } // update generic local planner params base_local_planner::LocalPlannerLimits limits; limits.max_vel_trans = config.max_vel_trans; limits.min_vel_trans = config.min_vel_trans; limits.max_vel_x = config.max_vel_x; limits.min_vel_x = config.min_vel_x; limits.max_vel_y = config.max_vel_y; limits.min_vel_y = config.min_vel_y; limits.max_vel_theta = config.max_vel_theta; limits.min_vel_theta = config.min_vel_theta; limits.acc_lim_x = config.acc_lim_x; limits.acc_lim_y = config.acc_lim_y; limits.acc_lim_theta = config.acc_lim_theta; limits.acc_lim_trans = config.acc_lim_trans; limits.xy_goal_tolerance = config.xy_goal_tolerance; limits.yaw_goal_tolerance = config.yaw_goal_tolerance; limits.prune_plan = config.prune_plan; limits.trans_stopped_vel = config.trans_stopped_vel; limits.theta_stopped_vel = config.theta_stopped_vel; planner_util_.reconfigureCB(limits, config.restore_defaults); // update dwa specific configuration dp_->reconfigure(config); }

/**
* @brief Callback function for dynamic reconfiguration of DWA planner parameters
*
* @param config Reference to the configuration object that stores the updated parameters
* @param level The level of reconfiguration, unused in this function
*/
void DWAPlannerROS::reconfigureCB(DWAPlannerConfig &config, uint32_t level) {

// If the setup has been completed and restore_defaults flag is set, restore default configuration
if (setup_ && config.restore_defaults) {
config = default_config_;
config.restore_defaults = false;
}

// If setup has not been completed, store default configuration and set the setup flag to true
if ( ! setup_) {
default_config_ = config;
setup_ = true;
}

// Update generic local planner parameters
base_local_planner::LocalPlannerLimits limits;
limits.max_vel_trans = config.max_vel_trans;
limits.min_vel_trans = config.min_vel_trans;
limits.max_vel_x = config.max_vel_x;
limits.min_vel_x = config.min_vel_x;
limits.max_vel_y = config.max_vel_y;
limits.min_vel_y = config.min_vel_y;
limits.max_vel_theta = config.max_vel_theta;
limits.min_vel_theta = config.min_vel_theta;
limits.acc_lim_x = config.acc_lim_x;
limits.acc_lim_y = config.acc_lim_y;
limits.acc_lim_theta = config.acc_lim_theta;
limits.acc_lim_trans = config.acc_lim_trans;
limits.xy_goal_tolerance = config.xy_goal_tolerance;
limits.yaw_goal_tolerance = config.yaw_goal_tolerance;
limits.prune_plan = config.prune_plan;
limits.trans_stopped_vel = config.trans_stopped_vel;
limits.theta_stopped_vel = config.theta_stopped_vel;

// Call reconfigureCB function of the planner_util_ object with updated limits and restore_defaults flag
planner_util_.reconfigureCB(limits, config.restore_defaults);

// Call reconfigure function of the dp_ object with updated configuration
dp_->reconfigure(config);
}

prob_theta = np.squeeze(prob_fit.theta_) prob_theta = prob_theta.reshape(-1, 1) coef_mat = np.column_stack((prob_theta, logit_fit.coef_[0], linear_fit.coef_[0]))

这段代码的作用是将三个模型的系数矩阵按列合并成一个矩阵`coef_mat`。其中，`prob_fit.theta_`是`GaussianNB`模型的系数矩阵，`logit_fit.coef_`是`LogisticRegression`模型的系数矩阵，`linear_fit.coef_`是`LinearRegression`模型的系数矩阵。

具体来说，`prob_fit.theta_`是一个形状为`(1, n)`的矩阵，其中`n`是特征的数量；`logit_fit.coef_`是一个形状为`(1, n)`的矩阵；`linear_fit.coef_`是一个形状为`(1, m)`的矩阵，其中`m`是特征的数量。为了将它们按列合并成一个矩阵，我们需要先将`prob_fit.theta_`转换成形状为`(n, 1)`的矩阵，然后再使用`np.column_stack`函数进行列合并。

具体的代码如下所示：

prob_theta = np.squeeze(prob_fit.theta_)
prob_theta = prob_theta.reshape(-1, 1)
coef_mat = np.column_stack((prob_theta, logit_fit.coef_[0], linear_fit.coef_[0]))

这里使用了`np.squeeze`函数将`prob_fit.theta_`的维度从`(1, n)`压缩成`(n,)`，然后使用`reshape`函数将其转换成`(n, 1)`的矩阵。最后，使用`np.column_stack`函数将三个矩阵按列合并成一个矩阵`coef_mat`。