path_bounds_decider

时间: 2023-04-17 10:02:50 浏览: 134
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path_bounds_decider.zip

path_bounds_decider是一个路径边界决策器，用于确定路径的边界。它可以根据路径的特征和环境条件，决定路径的最佳边界，以确保路径的安全和有效性。这个术语通常在自动驾驶、机器人导航等领域中使用。
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def calculate_birds_eye_view_parameters(x_bounds, y_bounds, z_bounds): """ Parameters ---------- x_bounds: Forward direction in the ego-car. y_bounds: Sides z_bounds: Height Returns ------- bev_resolution: Bird's-eye view bev_resolution bev_start_position Bird's-eye view first element bev_dimension Bird's-eye view tensor spatial dimension """ bev_resolution = torch.tensor([row[2] for row in [x_bounds, y_bounds, z_bounds]]) bev_start_position = torch.tensor([row[0] + row[2] / 2.0 for row in [x_bounds, y_bounds, z_bounds]]) bev_dimension = torch.tensor([(row[1] - row[0]) / row[2] for row in [x_bounds, y_bounds, z_bounds]], dtype=torch.long) return bev_resolution, bev_start_position, bev_dimension这段代码完成的事情

其中，x_bounds、y_bounds和z_bounds分别表示鸟瞰图的前、左、右、上和下边界，bev_resolution表示鸟瞰图的分辨率，bev_start_position表示鸟瞰图的起始位置，bev_dimension表示鸟瞰图的空间维度。具体而言，bev_...

bounds = [x1_bounds, x2_bounds, x3_bounds, x4_bounds]

你的第一个问题是关于 bounds 的。bounds 是一个包含四个元素的列表，每个元素代表一个变量的取值范围。这些变量可以是 x1、x2、x3 和 x4。 x1_bounds、x2_bounds、x3_bounds 和 x4_bounds 分别...

torch.tensor([row[2] for row in [x_bounds, y_bounds, z_bounds]])，用python复现

可以使用以下代码复现： import torch ...bounds_tensor = torch.tensor([row[2] for row in [x_bounds, y_bounds, z_bounds]]) print(bounds_tensor) 输出结果为： tensor([3, 6, 9])

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[52], line 69 67 f = interp1d(B2[0, :], B2[1, :], kind='quadratic') 68 a8 = f(i2) ---> 69 a9 = f(a20) 70 derivative = (a9 - a8) / a7 71 if derivative - a9 > 10e-6: File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_polyint.py:80, in _Interpolator1D.__call__(self, x) 59 """ 60 Evaluate the interpolant 61 (...) 77 78 """ 79 x, x_shape = self._prepare_x(x) ---> 80 y = self._evaluate(x) 81 return self._finish_y(y, x_shape) File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_interpolate.py:752, in interp1d._evaluate(self, x_new) 750 y_new = self._call(self, x_new) 751 if not self._extrapolate: --> 752 below_bounds, above_bounds = self._check_bounds(x_new) 753 if len(y_new) > 0: 754 # Note fill_value must be broadcast up to the proper size 755 # and flattened to work here 756 y_new[below_bounds] = self._fill_value_below File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_interpolate.py:786, in interp1d._check_bounds(self, x_new) 784 if self.bounds_error and above_bounds.any(): 785 above_bounds_value = x_new[np.argmax(above_bounds)] --> 786 raise ValueError("A value ({}) in x_new is above " 787 "the interpolation range's maximum value ({})." 788 .format(above_bounds_value, self.x[-1])) 790 # !! Should we emit a warning if some values are out of bounds? 791 # !! matlab does not. 792 return below_bounds, above_bounds ValueError: A value (0.21347609900000009) in x_new is above the interpolation range's maximum value (0.213476099).该怎么修改，代码怎么写

这个错误是因为你在使用 interpolate.interp1d 进行插值时，给出的 x_new 值超出了原始数据的范围，导致无法进行插值。你需要检查一下你的输入数据和插值范围是否对应。 如果你想要对超出范围的数据进行插值，可以...

下面这段代码的作用是什么：batch = prep_data( data_pickle_path=data_pickle_path, scene_bounds=scene_bounds, subtract_mean=args.subtract_mean_relevancy, dump_path=dump_path, ) logging.info( f"Fetched {len(batch['ovssc_obj_classes'])} classes: " + ", ".join(batch["ovssc_obj_classes"]) ) pickle.dump(batch, open("new-input.pkl", "wb")) batch = pickle.load(open("new-input.pkl", "rb"))

这段代码的作用是从数据文件中读取数据，对数据进行处理并存储到新的文件中，然后再从新的文件中读取数据。其中，prep_data()函数用于读取数据并进行处理，logging.info()函数用于输出日志信息，pickle.dump()函数...

<arg name="planning_plugin" value="chomp_interface/CHOMPPlanner" /> <arg name="start_state_max_bounds_error" value="0.1" /> <rosparam command="load" file="$(find probot_anno_moveit_config)/config/chomp_planning.yaml" />

这段代码看起来是一个 MoveIt!...“start_state_max_bounds_error”指定了起始状态的最大边界误差；“collision_detector”指定了碰撞检测器的类型。另外，还通过一个 YAML 文件来加载 CHOMP 算法的具体配置。
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下面这段代码的作用是什么：def ovssc_inference( data_pickle_path: str, model_ckpt_path: str, dump_path: str = "visualization/", ): args = config_parser().parse_args( args=["--load", model_ckpt_path, "--file_path", data_pickle_path] ) with open(os.path.dirname(args.load) + "/args.pkl", "rb") as file: exp_args = pickle.load(file) for arg in vars(exp_args): if any(arg == s for s in ["device", "file_path", "load"]): continue setattr(args, arg, getattr(exp_args, arg)) args.domain_randomization = False scene_bounds = tuple(args.scene_bounds) logging.info("Preparing batch")

这段代码的作用是进行 OVSSC 推理，其中 data_pickle_path 是数据 pickle 文件的路径，model_ckpt_path 是模型的 checkpoint 文件路径，dump_path 是可视化结果的保存路径。代码中还加载了模型的参数，并设置了一些...
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