auto mod2pi = [](const double &rad) { double ans = rad; // if (ans > M_PI) { // ans -= M_PI * 2.0; // } else if (ans < -M_PI) { // ans += M_PI * 2.0; // } if (ans > 180.0) { ans -= 360.0; } else if (ans < -180.0) { ans += 360.0; } return ans; };

时间: 2024-04-19 10:29:38 浏览: 29
这段代码定义了一个lambda函数,名为mod2pi,它接受一个常量引用rad(表示弧度)作为输入,并返回一个double类型的值。 在函数体内,首先将输入值赋给局部变量ans,然后使用条件语句对ans进行修正。如果ans大于180.0,那么将其减去360.0;如果ans小于-180.0,那么将其加上360.0。这样可以将ans限制在-180.0到180.0之间,实现对弧度的模2π调整。 需要注意的是,代码中注释掉的部分是使用M_PI(π的近似值)进行修正的方式,但由于M_PI并非C++标准库的一部分,所以注释掉了这部分代码。 最后,函数返回修正后的ans值。
相关问题

优化extern const float segmentTheta = 60.0/180.0*M_PI;

可以使用宏定义来优化这行代码,将60.0和180.0使用宏定义,如下所示: ``` #define SEGMENT_THETA_DEG 60.0 #define SEGMENT_THETA_RAD (SEGMENT_THETA_DEG / 180.0 * M_PI) extern const float segmentTheta = SEGMENT_THETA_RAD; ``` 这样做的好处是,如果需要修改角度值,只需要修改宏定义即可,而不需要在多个地方手动修改数值。同时,使用宏定义可以让代码更加易读,更容易理解。

error: unable to find numeric literal operator ‘operator""M_PI’ double angle = 2M_PI/5; //五角星内角如何解决

这个错误是因为编译器无法识别 M_PI,需要在代码中包含数学库头文件 `#include <cmath>`,并确保编译器支持使用 M_PI 常量。如果仍然出现错误,可以手动定义 M_PI 常量: ```c++ #define _USE_MATH_DEFINES #include <cmath> const double M_PI = acos(-1.0); double angle = 2 * M_PI / 5; ``` 这里我们使用了 `acos(-1.0)` 来手动定义 M_PI 常量。

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逐行详细解释: void DstExistenceFusion::UpdateWithoutMeasurement(const std::string &sensor_id, double measurement_timestamp, double target_timestamp, double min_match_dist) { SensorObjectConstPtr camera_object = nullptr; if (common::SensorManager::Instance()->IsCamera(sensor_id)) { camera_object = track_ref_->GetSensorObject(sensor_id); UpdateToicWithoutCameraMeasurement(sensor_id, measurement_timestamp, min_match_dist); } SensorObjectConstPtr lidar_object = track_ref_->GetLatestLidarObject(); SensorObjectConstPtr camera_object_latest = track_ref_->GetLatestCameraObject(); SensorObjectConstPtr radar_object = track_ref_->GetLatestRadarObject(); if ((lidar_object != nullptr && lidar_object->GetSensorId() == sensor_id) || (camera_object_latest != nullptr && camera_object_latest->GetSensorId() == sensor_id) || (radar_object != nullptr && radar_object->GetSensorId() == sensor_id && lidar_object == nullptr && camera_object_latest == nullptr)) { Dst existence_evidence(fused_existence_.Name()); double unexist_factor = GetUnexistReliability(sensor_id); base::ObjectConstPtr obj = track_ref_->GetFusedObject()->GetBaseObject(); double dist_decay = ComputeDistDecay(obj, sensor_id, measurement_timestamp); double obj_unexist_prob = unexist_factor * dist_decay; existence_evidence.SetBba( {{ExistenceDstMaps::NEXIST, obj_unexist_prob}, {ExistenceDstMaps::EXISTUNKNOWN, 1 - obj_unexist_prob}}); // TODO(all) hard code for fused exist bba const double unexist_fused_w = 1.0; double min_match_dist_score = min_match_dist; // if (!sensor_manager->IsCamera(sensor_id)) { // min_match_dist_score = std::max(1 - min_match_dist / // options_.track_object_max_match_distance_, 0.0); // } ADEBUG << " before update exist prob: " << GetExistenceProbability() << " min_match_dist: " << min_match_dist << " min_match_dist_score: " << min_match_dist_score; fused_existence_ = fused_existence_ + existence_evidence * unexist_fused_w * (1 - min_match_dist_score); ADEBUG << " update without, EXIST prob: " << GetExistenceProbability() << " 1 - match_dist_score: " << 1 - min_match_dist_score << " sensor_id: " << sensor_id << " dist_decay: " << dist_decay << " track_id: " << track_ref_->GetTrackId(); } UpdateExistenceState(); }

加速这一段代码#include <thread> #include <mutex> // 用于保护m_vpdEdgePoints和m_vdEdgeGradient的锁 std::mutex g_mutex; void process_edges(const cv::Mat& RoiMat, const std::vectorcv::Point2d& m_vpdEquinoxPoints, const double m_dMeasureLength, const double m_dMeasureHeight, const double m_dSigma, const int m_nThresholdCircle, const int m_nTranslationCircle, const std::vector<double>& m_vdMeasureAngle, std::vectorcv::Point2d& m_vpdEdgePoints, std::vector<double>& m_vdEdgeGradient, int start_idx, int end_idx, Extract1DEdgeCircle Extract1DEdgeCircle) { std::vector<Edge1D_Result> edges; for (int i = start_idx; i < end_idx; i++) { edges = Extract1DEdgeCircle.Get1DEdge(RoiMat, m_vpdEquinoxPoints[i], m_dMeasureLength, m_dMeasureHeight,m_vdMeasureAngle[i], m_dSigma, m_nThresholdCircle, m_nTranslationCircle == 1 ? Translation::Poisitive : Translation::Negative, Selection::Strongest); // 使用锁保护m_vpdEdgePoints和m_vdEdgeGradient //std::lock_guardstd::mutex lock(g_mutex); for (int j = 0; j < edges.size(); j++) { m_vpdEdgePoints.push_back(edges[j].m_pdEdgePoint); m_vdEdgeGradient.push_back(edges[j].m_dGradient); } } } const int num_threads = 10; std::vectorstd::thread threads(num_threads); std::vector<std::vectorcv::Point2d> edge_points(num_threads); std::vector<std::vector<double>> edge_gradients(num_threads); for (int i = 0; i < num_threads; i++) { int start_idx = i * m / num_threads; int end_idx = (i + 1) * m / num_threads; threads[i] = std::thread(process_edges, std::ref(RoiMat), std::ref(m_vpdEquinoxPoints), m_dMeasureLength, m_dMeasureHeight, m_dSigma, m_nThresholdCircle, m_nTranslationCircle, std::ref(m_vdMeasureAngle), std::ref(edge_points[i]), std::ref(edge_gradients[i]), start_idx, end_idx, Extract1DEdgeCircle); } for (int i = 0; i < num_threads; i++) { threads[i].join(); // 合并结果 m_vpdEdgePoints.insert(m_vpdEdgePoints.end(), edge_points[i].begin(), edge_points[i].end()); m_vdEdgeGradient.insert(m_vdEdgeGradient.end(), edge_gradients[i].begin(), edge_gradients[i].end()); }

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