翻译这段代码: # Find the closest point to the vehicle's current position min_dist = float("inf") min_index = None yaw_path = None for i in range(len(waypoints)): point = waypoints[i] dx = x - point[0] dy = y - point[1] dist = np.sqrt(dx**2 + dy**2) if dist < min_dist: min_dist = dist min_index = i if i == len(waypoints)-1 and min_dist > MIN_DIST: min_index = i

时间: 2023-06-13 18:08:23 浏览: 142
# 寻找距离车辆当前位置最近的点 min_dist = float("inf") # 初始化最小距离为正无穷 min_index = None # 初始化最小距离的索引为 None yaw_path = None # 初始化偏航路线为 None for i in range(len(waypoints)): # 循环遍历路点列表 point = waypoints[i] # 获取当前路点 dx = x - point[0] # 计算车辆当前位置与路点的水平距离 dy = y - point[1] # 计算车辆当前位置与路点的垂直距离 dist = np.sqrt(dx**2 + dy**2) # 计算车辆当前位置与路点的距离 if dist < min_dist: # 如果当前距离小于最小距离 min_dist = dist # 更新最小距离 min_index = i # 更新最小距离的索引 if i == len(waypoints)-1 and min_dist > MIN_DIST: # 如果已经遍历到最后一个路点并且最小距离大于最小距离阈值 min_index = i # 更新最小距离的索引为最后一个路点的索引
相关问题

python中closest_ids = closest_centroids_ids == centroid_id 这句话怎么理解

这句代码的含义是将最接近的质心的 ID 与当前质心的 ID 进行比较,如果相等则返回 True,否则返回 False。下面是一些关于这行代码的详细解释: - closest_centroids_ids:表示最接近每个数据点的质心的 ID 列表。 - centroid_id:表示当前质心的 ID。 - closest_ids:表示一个布尔类型的列表,用于存储与当前质心 ID 相等的最接近质心 ID 的位置。如果 closest_centroids_ids 中的某个元素等于 centroid_id,则该位置的值为 True,否则为 False。 因此,这句代码的作用是判断最接近每个数据点的质心是否等于当前质心,如果等于则将该位置的值设置为 True,否则为 False。

eRedrawFlag updateSelectedSnapPoint(TransInfo *t) { eRedrawFlag status = TREDRAW_NOTHING; if (t->tsnap.status & MULTI_POINTS) { TransSnapPoint *p, *closest_p = NULL; float dist_min_sq = TRANSFORM_SNAP_MAX_PX; const float mval_fl[2] = {t->mval[0], t->mval[1]}; float screen_loc[2]; for (p = t->tsnap.points.first; p; p = p->next) { float dist_sq; if (ED_view3d_project_float_global(t->region, p->co, screen_loc, V3D_PROJ_TEST_NOP) != V3D_PROJ_RET_OK) { continue; } dist_sq = len_squared_v2v2(mval_fl, screen_loc); if (dist_sq < dist_min_sq) { closest_p = p; dist_min_sq = dist_sq; } } if (closest_p) { if (t->tsnap.selectedPoint != closest_p) { status = TREDRAW_HARD; } t->tsnap.selectedPoint = closest_p; } } return status; }什么意思

这是一段 C++ 代码,大概的意思是: 这个函数用于更新选中的捕捉点,并返回需要重绘的标志。如果捕捉点的状态是 MULTI_POINTS,那么对于每个捕捉点,我们会计算它在屏幕上的位置和当前鼠标位置的距离,找到距离最近的捕捉点,然后将其设置为选中的捕捉点。如果选中的捕捉点发生了变化,就会返回需要进行硬重绘的标志。如果没有选中的捕捉点,就返回不需要重绘的标志。
阅读全文

相关推荐

import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeans from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin from sklearn.datasets import make_blobs # Generate sample data np.random.seed(0) batch_size = 45 centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]] n_clusters = len(centers) X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7) # Compute clustering with Means k_means = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10) t0 = time.time() k_means.fit(X) t_batch = time.time() - t0 # Compute clustering with MiniBatchKMeans mbk = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=3, batch_size=batch_size, n_init=10, max_no_improvement=10, verbose=0) t0 = time.time() mbk.fit(X) t_mini_batch = time.time() - t0 # Plot result fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) fig.subplots_adjust(left=0.02, right=0.98, bottom=0.05, top=0.9) colors = ['#4EACC5', '#FF9C34', '#4E9A06'] # We want to have the same colors for the same cluster from the # MiniBatchKMeans and the KMeans algorithm. Let's pair the cluster centers per # closest one. k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_ order = pairwise_distances_argmin(k_means.cluster_centers_, mbk.cluster_centers_) mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order] k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers) mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_centers) # KMeans for k, col in zip(range(n_clusters), colors): my_members = k_means_labels == k cluster_center = k_means_cluster_centers[k] plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], 'w', markerfacecolor=col, marker='.') plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=6) plt.title('KMeans') plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show() 这段代码每一句在干什么

void AGVScheduler::assign_task_to_agv(std::vector<Task>& tasks, std::vector<AGV>& agvs) { // 首先按照任务的完成状态、优先级进行排序 std::sort(tasks.begin(), tasks.end(), [](const Task& task_1, const Task& task_2) { if (task_1.completed != task_2.completed) { return !task_1.completed; } else { return task_1.priority < task_2.priority; } }); for (const auto& task : tasks) { std::cout << "Task name: " << task.id << ", Completed: " << task.completed << ", Priority: " << task.priority << std::endl; } // 遍历任务列表,分配任务给可用的小车 for (auto& task : tasks) { if (!task.completed) { AGV* closest_agv = nullptr; // 初始化为 nullptr while (closest_agv == nullptr) { // 查找可用的小车 for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { closest_agv = &agv; break; } } if (closest_agv == nullptr) { // 没有可用的小车,等待一段时间再查找 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); } } // 找到最近的可用小车 int min_distance = INT_MAX; for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { int distance = abs(agv.getCurrentX()- task.start_x) + abs(agv.getCurrentY() - task.start_y); if (distance < min_distance) { min_distance = distance; closest_agv = &agv; } } } // 将任务分配给 AGV 对象的起点和终点坐标 closest_agv->setStartCoord(task.start_x, task.start_y); closest_agv->setEndCoord(task.end_x, task.end_y); closest_agv->setState(false); task.completed = true; std::cout << closest_agv->getid() << "," << task.id << endl; } } },當沒有小車用的時候就卡死,添加代碼,找到可用小車的開始運行,沒找到可用小車的一直等待,直到有可用小車

for (const auto& task : tasks) { //std::cout << "Task name: " << task.id << ", Completed: " << task.completed << ", Priority: " << task.priority << std::endl; } // 遍历任务列表,分配任务给可用的小车 for (auto& task : tasks) { if (task.completed == 0) { // 只分配未完成的任务 AGV* closest_agv = nullptr; int wait_time = 0; // 等待时间计数器 // 初始化为 nullptr while (closest_agv == nullptr && wait_time < 3) { // 最多等待 1 秒钟 // 查找可用的小车 for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { closest_agv = &agv; break; } } if (closest_agv == nullptr) { // 没有可用的小车,等待一段时间再查找 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); wait_time++; } } if (closest_agv != nullptr) { // 找到可用小车 // 找到最近的可用小车 int min_distance = INT_MAX; for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { int distance = abs(agv.getCurrentX()- task.start_x) + abs(agv.getCurrentY() - task.start_y); if (distance < min_distance) { min_distance = distance; closest_agv = &agv; } } } // 将任务分配给 AGV 对象的起点和终点坐标 closest_agv->setStartCoord(task.start_x, task.start_y); closest_agv->setEndCoord(task.end_x, task.end_y); closest_agv->setState(false); // 小车被占用 task.completed = 1; // 任务状态修改为进行中 std::cout << "agv_id" << closest_agv->getid() << "————" << "task_id"<<task.id << endl; } else { std::cout << "task_id-" << task.id << "No available AGV!" << endl; } } },修改爲黨沒有可用小車的時候直接退出

def connect(self): s = self.get_slice() if self.connected: return # increment connect attempt self.stat_collector.incr_connect_attempt(self) if s.is_avaliable(): s.connected_users += 1 self.connected = True print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] connected to slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') return True else: self.assign_closest_base_station(exclude=[self.base_station.pk]) if self.base_station is not None and self.get_slice().is_avaliable(): # handover self.stat_collector.incr_handover_count(self) elif self.base_station is not None: # block self.stat_collector.incr_block_count(self) else: pass # uncovered print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] connection refused to slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') return False def disconnect(self): if self.connected == False: print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] is already disconnected from slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') else: slice = self.get_slice() slice.connected_users -= 1 self.connected = False print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] disconnected from slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') return not self.connected def start_consume(self): s = self.get_slice() amount = min(s.get_consumable_share(), self.usage_remaining) # Allocate resource and consume ongoing usage with given bandwidth s.capacity.get(amount) print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] gets {amount} usage.') self.last_usage = amount def release_consume(self): s = self.get_slice() # Put the resource back if self.last_usage > 0: # note: s.capacity.put cannot take 0 s.capacity.put(self.last_usage) print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] puts back {self.last_usage} usage.') self.total_consume_time += 1 self.total_usage += self.last_usage self.usage_remaining -= self.last_usage self.last_usage = 0中的资源分配

大家在看

recommend-type

pjsip开发指南

pjsip是一个开源的sip协议栈,这个文档主要对sip开发的框架进行说明
recommend-type

RTX 3.6 SDK 基于Windows实时操作系统

RTX 3.6 SDK
recommend-type

网络信息系统应急预案-网上银行业务持续性计划与应急预案

包含4份应急预案 网络信息系统应急预案.doc 信息系统应急预案.DOCX 信息系统(系统瘫痪)应急预案.doc 网上银行业务持续性计划与应急预案.doc
recommend-type

基于区间组合移动窗口法筛选近红外光谱信息

基于区间组合移动窗口法筛选近红外光谱信息
recommend-type

毕业设计&课设-MATLAB的光场工具箱.zip

matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通,第一时间进行解答! matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通,第一时间进行解答! matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通,第一时间进行解答! matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通,第一时间进行解答! matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通,第一时间进行解答! matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随

最新推荐

recommend-type

Termux (Android 5.0+).apk.cab

Termux (Android 5.0+).apk.cab
recommend-type

基于go、vue开发的堡垒机系统(运维安全审计系统)全部资料+详细文档.zip

【资源说明】 基于go、vue开发的堡垒机系统(运维安全审计系统)全部资料+详细文档.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
recommend-type

葡萄城手册,快速上手,灵活报表

制作报表
recommend-type

WildFly 8.x中Apache Camel结合REST和Swagger的演示

资源摘要信息:"CamelEE7RestSwagger:Camel on EE 7 with REST and Swagger Demo" 在深入分析这个资源之前,我们需要先了解几个关键的技术组件,它们是Apache Camel、WildFly、Java DSL、REST服务和Swagger。下面是这些知识点的详细解析: 1. Apache Camel框架: Apache Camel是一个开源的集成框架,它允许开发者采用企业集成模式(Enterprise Integration Patterns,EIP)来实现不同的系统、应用程序和语言之间的无缝集成。Camel基于路由和转换机制,提供了各种组件以支持不同类型的传输和协议,包括HTTP、JMS、TCP/IP等。 2. WildFly应用服务器: WildFly(以前称为JBoss AS)是一款开源的Java应用服务器,由Red Hat开发。它支持最新的Java EE(企业版Java)规范,是Java企业应用开发中的关键组件之一。WildFly提供了一个全面的Java EE平台,用于部署和管理企业级应用程序。 3. Java DSL(领域特定语言): Java DSL是一种专门针对特定领域设计的语言,它是用Java编写的小型语言,可以在Camel中用来定义路由规则。DSL可以提供更简单、更直观的语法来表达复杂的集成逻辑,它使开发者能够以一种更接近业务逻辑的方式来编写集成代码。 4. REST服务: REST(Representational State Transfer)是一种软件架构风格,用于网络上客户端和服务器之间的通信。在RESTful架构中,网络上的每个资源都被唯一标识,并且可以使用标准的HTTP方法(如GET、POST、PUT、DELETE等)进行操作。RESTful服务因其轻量级、易于理解和使用的特性,已经成为Web服务设计的主流风格。 5. Swagger: Swagger是一个开源的框架,它提供了一种标准的方式来设计、构建、记录和使用RESTful Web服务。Swagger允许开发者描述API的结构,这样就可以自动生成文档、客户端库和服务器存根。通过Swagger,可以清晰地了解API提供的功能和如何使用这些API,从而提高API的可用性和开发效率。 结合以上知识点,CamelEE7RestSwagger这个资源演示了如何在WildFly应用服务器上使用Apache Camel创建RESTful服务,并通过Swagger来记录和展示API信息。整个过程涉及以下几个技术步骤: - 首先,需要在WildFly上设置和配置Camel环境,确保Camel能够运行并且可以作为路由引擎来使用。 - 其次,通过Java DSL编写Camel路由,定义如何处理来自客户端的HTTP请求,并根据请求的不同执行相应的业务逻辑。 - 接下来,使用Swagger来记录和描述创建的REST API。这包括定义API的路径、支持的操作、请求参数和响应格式等。 - 最后,通过Swagger提供的工具生成API文档和客户端代码,以及服务器端的存根代码,从而使得开发者可以更加便捷地理解和使用这些RESTful服务。 这个资源的实践演示对于想要学习如何在Java EE平台上使用Camel集成框架,并且希望提供和记录REST服务的开发者来说是非常有价值的。通过这种方式,开发者可以更加快速和简单地创建和管理Web服务,同时也增强了API的可访问性和可维护性。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【声子晶体模拟全能指南】:20年经验技术大佬带你从入门到精通

![【声子晶体模拟全能指南】:20年经验技术大佬带你从入门到精通](https://docs.lammps.org/_images/lammps-gui-main.png) # 摘要 声子晶体作为一种具有周期性结构的材料,在声学隐身、微波和红外领域具有广泛的应用潜力。本文从基础理论出发,深入探讨了声子晶体的概念、物理模型和声子带结构的理论解析,同时介绍了声子晶体的数值模拟方法,包括有限元方法(FEM)、离散元方法(DEM)和分子动力学(MD)。本文还提供了一套完整的声子晶体模拟实践指南,涵盖了模拟前的准备工作、详细的模拟步骤以及结果验证和案例分析。此外,文章探讨了声子晶体模拟的高级技巧和拓展
recommend-type

2024-07-27怎么用python转换成农历日期

在Python中,可以使用`lunarcalendar`库来将公历日期转换为农历日期。首先,你需要安装这个库,可以通过pip命令进行安装: ```bash pip install lunarcalendar ``` 安装完成后,你可以使用以下代码将公历日期转换为农历日期: ```python from lunarcalendar import Converter, Solar, Lunar, DateNotExist # 创建一个公历日期对象 solar_date = Solar(2024, 7, 27) # 将公历日期转换为农历日期 try: lunar_date = Co
recommend-type

FDFS客户端Python库1.2.6版本发布

资源摘要信息:"FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统,它对文件进行管理,功能包括文件存储、文件同步、文件访问等,适用于大规模文件存储和高并发访问场景。FastDFS为互联网应用量身定制,充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制,保证系统的高可用性和扩展性。 FastDFS 架构包含两个主要的角色:Tracker Server 和 Storage Server。Tracker Server 作用是负载均衡和调度,它接受客户端的请求,为客户端提供文件访问的路径。Storage Server 作用是文件存储,一个 Storage Server 中可以有多个存储路径,文件可以存储在不同的路径上。FastDFS 通过 Tracker Server 和 Storage Server 的配合,可以完成文件上传、下载、删除等操作。 Python 客户端库 fdfs-client-py 是为了解决 FastDFS 文件系统在 Python 环境下的使用。fdfs-client-py 使用了 Thrift 协议,提供了文件上传、下载、删除、查询等接口,使得开发者可以更容易地利用 FastDFS 文件系统进行开发。fdfs-client-py 通常作为 Python 应用程序的一个依赖包进行安装。 针对提供的压缩包文件名 fdfs-client-py-master,这很可能是一个开源项目库的名称。根据文件名和标签“fdfs”,我们可以推测该压缩包包含的是 FastDFS 的 Python 客户端库的源代码文件。这些文件可以用于构建、修改以及扩展 fdfs-client-py 功能以满足特定需求。 由于“标题”和“描述”均与“fdfs-client-py-master1.2.6.zip”有关,没有提供其它具体的信息,因此无法从标题和描述中提取更多的知识点。而压缩包文件名称列表中只有一个文件“fdfs-client-py-master”,这表明我们目前讨论的资源摘要信息是基于对 FastDFS 的 Python 客户端库的一般性了解,而非基于具体文件内容的分析。 根据标签“fdfs”,我们可以深入探讨 FastDFS 相关的概念和技术细节,例如: - FastDFS 的分布式架构设计 - 文件上传下载机制 - 文件同步机制 - 元数据管理 - Tracker Server 的工作原理 - Storage Server 的工作原理 - 容错和数据恢复机制 - 系统的扩展性和弹性伸缩 在实际使用中,开发者可以通过 fdfs-client-py 库来与 FastDFS 文件系统进行交互,利用其提供的 API 接口实现文件的存储、管理等功能,从而开发出高效、可靠的文件处理应用。开发者可以根据项目的实际需求,选择合适的 FastDFS 版本,并根据官方文档进行安装、配置及优化,确保系统稳定运行。 总的来说,fdfs-client-py 是 FastDFS 文件系统与 Python 应用之间的一座桥梁,它使得开发者能够更加方便地将 FastDFS 集成到基于 Python 开发的应用中,发挥出 FastDFS 在文件管理方面的优势。"
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

传感器集成全攻略:ICM-42688-P运动设备应用详解

![传感器集成全攻略:ICM-42688-P运动设备应用详解](https://static.mianbaoban-assets.eet-china.com/xinyu-images/MBXY-CR-ba33fcfbde1d1207d7b8fe45b6ea58d0.png) # 摘要 ICM-42688-P传感器作为一种先进的惯性测量单元,广泛应用于多种运动设备中。本文首先介绍了ICM-42688-P传感器的基本概述和技术规格,然后深入探讨了其编程基础,包括软件接口、数据读取处理及校准测试。接着,本文详细分析了该传感器在嵌入式系统、运动控制和人机交互设备中的实践应用,并且探讨了高级功能开发,