psi1 = (z_values[i - 1] >= 0 and z_values[i - 1] <= 1) * (chi + 2 * chi * z_values[i - 1] * lamda + 3 * chi * mu * z_values[i - 1]**2) + \ (z_values[i - 1] > 1 and z_values[i - 1] < zk) * (chi_s * z1 + 2 * chi_s * z1 * lamda_s * z_values[i - 1]) + \ (z_values[i - 1] > zk) * 0

这段代码是一个数学表达式，根据不同的条件计算出一个结果。可以看出，它包含了多个条件和变量的运算。具体来说，根据z_values[i-1]的值的范围，分别计算出不同的部分，并将它们相加得到最终结果。其中，chi、lamda、mu、z1、chi_s和lamda_s都是变量，zk是一个常数。这段代码的主要目的是根据不同的情况，计算出psi1的值。

相关问题

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

这段代码是一个名为Trajectory的类中的predict_box函数。函数接受一个时间段的索引（idx_duration），一个存储Box对象的向量（vec_box），一个存储Eigen矩阵的向量（vec_cova），以及一个布尔变量（is_replay_frame）作为参数。

首先，函数清空vec_box和vec_cova两个向量。

然后，如果is_replay_frame为true，则遍历map_current_box_中的元素，并销毁每个元素的track_id。然后清空m_track_start_和NU，并将is_replay_frame设置为false。

接下来，创建一个临时的F_temp矩阵，并将其与原始的F_矩阵进行乘法操作，并将其中的某些元素乘以idx_duration。这是为了根据时间段来预测box的状态。

然后，遍历map_current_box_中的元素。对于每个元素，计算一个临时变量t，并根据t更新F_temp矩阵。然后使用F_temp和map_lidar_state_中相应的track_id来计算state_lidar矩阵。接着，使用F_temp、map_lidar_cova_中相应的track_id和Q_lidar_来计算P_kkminus1矩阵。再使用H_、P_kkminus1和R_lidar_来计算S_temp矩阵。

之后，根据一些计算得到的值，更新beg->second中的一些属性，并将其加入vec_box中。同时，将S_temp加入vec_cova中。

最后，输出一条日志信息，表示完成了使用给定时间段进行预测。

请注意，这只是对代码进行的初步解读，具体实现可能还涉及其他变量和函数。

详解 psis_all_orth=psis_all_origin[:] for loop_psi in range(len(psis_all_origin)): psi_temp=psis_all_origin[loop_psi] for loop_n in range(loop_psi): psi_temp=psi_temp- np.dot(psis_all_orth[loop_n].conj().T, psis_all_orth[loop_psi])[0][0] * psis_all_orth[loop_n] if np.sqrt(np.dot(psi_temp.conj().T, psi_temp))[0][0] > 0.01: # print('len of psi',loop_psi,np.sqrt(np.dot(psi_temp.conj().T, psi_temp))[0][0]) psi_temp = psi_temp * 1.0 / np.sqrt(np.dot(psi_temp.conj().T, psi_temp)[0][0]) psis_all_orth[loop_psi] = psi_temp

这段代码的作用是对一个包含多个向量的列表进行正交化处理，生成一个新的正交向量列表psis_all_orth。

具体实现方式是：先将原始向量列表psis_all_origin复制一份，赋值给psis_all_orth。然后对于psis_all_origin中的每一个向量，都进行以下操作：

1. 将该向量赋值给临时变量psi_temp。

2. 对于已经处理过的向量列表中的每一个向量，都进行以下操作：

a. 计算该向量与当前处理的向量的内积，将其乘以已处理向量的单位向量。

b. 将该向量减去上述结果，得到一个新的向量。

3. 判断新的向量的模长是否大于0.01，如果是，则将其添加到正交向量列表psis_all_orth中。

最终，psis_all_orth中的向量两两正交，且模长均大于0.01。