Synchronizer(std::shared_ptr<Ts>... Sensors) : sensors_(std::make_tuple(Sensors...)) { static_assert(conjunction<typename has_next<Ts>::type ...>::value, "All sensors must implement next."); static_assert(conjunction<typename has_has_next<Ts>::type ...>::value, "All sensors must implement has_next."); static_assert(conjunction<typename has_get_time<Ts>::type ...>::value, "All sensors must implement get_time."); static_assert(conjunction<typename has_get_data<Ts>::type ...>::value, "All sensors must implement get_data."); static_assert(std::tuple_size<SensorPack>::value > 0, "Must have at least one sensor."); };

这是一段C++11代码，定义了一个Synchronizer类的构造函数。该类有多个模板参数Ts，每个Ts表示一个传感器的类型，这些类型都是通过std::shared_ptr进行封装的智能指针。构造函数通过std::make_tuple将所有传感器类型打包成一个元组(sensors_)。

构造函数中使用了多个static_assert来进行编译期断言，确保所有传感器类型都实现了必要的方法。具体来说，这些断言分别检查是否实现了next、has_next、get_time和get_data方法，并且至少有一个传感器。这些断言可以在编译期间检查代码的正确性，避免了在运行时出现错误。

该构造函数的作用是初始化Synchronizer对象，将所有传感器类型打包成一个元组，并检查所有传感器类型是否实现了必要的方法。

相关问题

SensorDataPack get_data() { auto master_time = apply(sensors_, [](auto...s) { return std::min({s->get_time()...}); }); SensorDataPack sdp = apply(sensors_, [&master_time](auto...s) { return std::make_tuple(Synchronizer::conditional_get_data(*s, s->get_time() <= master_time) ...); }); return sdp; }

这段代码是什么意思？

这段代码定义了一个名为 get_data 的函数，该函数返回一个 SensorDataPack 类型的数据。在函数内部，它首先通过 apply 函数对 sensors_ 变量中的所有元素执行 get_time 函数，并找出最小值，保存到 master_time 变量中。

接下来，它通过 apply 函数对 sensors_ 变量中的所有元素执行一个 lambda 表达式，该表达式接受一个指向传感器的指针和 master_time 变量，并调用 Synchronizer::conditional_get_data 函数来获取该传感器的数据，条件为该传感器的时间戳小于等于 master_time。将所有传感器的数据保存到一个元组中，并将该元组作为返回值返回。

总的来说，这段代码的作用是获取多个传感器在同一时间点的数据，并将其保存到一个 SensorDataPack 变量中。其中，Synchronizer::conditional_get_data 函数是一个用于同步传感器数据的工具函数。

ros::NodeHandle nh_; std::string img_pub_name, loca_pub_name, sub_color_name, sub_depth_name, sub_state_name, yolo_engine; float conf_thre; bool img_rotate, infer_state, is_seg; std::vector<std::string> class_names; std::map<std::string, int> all_classes{{"circle",1}, {"others_ballon",2}, {"red_ballon",3}, {"purple_ballon",4}, {"outdoor_ballon",5}}; ros::Publisher img_pub, loca_pub; message_filters::Subscriber<Image> *sub_color, *sub_depth; message_filters::Synchronizer<syncPolicy> *sync_; ros::Subscriber sub_state; cv_bridge::CvImagePtr color_ptr, depth_ptr; YoLov5TRT *yolov5trt; std::vector<Detection> res_boxes; std::vector<float> resized_box; detect_msgs::BoundingBoxes batch_boxes; std::vector<detect_msgs::BoundingBox> boxes; detect_msgs::BoundingBox b;

这段代码是一个类的成员变量的声明部分。其中包含了ROS相关的节点句柄（nh_）和发布器（img_pub和loca_pub），以及消息订阅器（sub_color、sub_depth和sub_state）。还有一些其他的变量，如图像发布器名称（img_pub_name）、目标位置发布器名称（loca_pub_name）、彩色图像订阅器名称（sub_color_name）、深度图像订阅器名称（sub_depth_name）、状态订阅器名称（sub_state_name）、YOLO引擎名称（yolo_engine）、置信度阈值（conf_thre）、图像旋转标志（img_rotate）、推理状态标志（infer_state）和是否进行分割的标志（is_seg）。

接下来是一些数据结构，如类别名称的字符串向量（class_names）和类别与编号的映射关系（all_classes）。

然后是一些指针和对象的声明，如消息过滤器的订阅器指针（sub_color和sub_depth）、同步器指针（sync_）、状态订阅器对象（sub_state）、图像指针对象（color_ptr和depth_ptr）、YOLOv5推理对象指针（yolov5trt）、检测结果的向量（res_boxes）、重新调整后的边界框向量（resized_box）、批量边界框消息对象（batch_boxes）、边界框向量（boxes）和边界框对象（b）。

这些成员变量被用于处理图像消息和执行目标检测推理的过程中。