"{"device":0,"state":"current_trajectory_state","trajectory_state":true}"

时间: 2024-01-16 21:19:01 浏览: 152
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Ukf.zip_State trajectory_UKF_rfid_trajectory_ukf tracking

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根据提供的引用内容，您提供的是一个JSON格式的字符串。该字符串包含了设备编号、状态和轨迹状态的信息。具体解释如下： - "device":0 表示设备编号为0。 - "state":"current_trajectory_state" 表示状态为"current_trajectory_state"。 - "trajectory_state":true 表示轨迹状态为true。 这个JSON字符串提供了设备、状态和轨迹状态的相关信息。根据提供的信息，可以得出设备编号为0，状态为"current_trajectory_state"，轨迹状态为true。
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MM.zip_it_multi monitor_trajectory

标题“MM.zip_it_multi_monitor_trajectory”暗示我们正在处理一个与多显示器显示相关的软件样本，而“it”可能指的是信息技术或互联网技术。这个压缩包包含了一系列的源代码文件和一个执行程序（MM.exe），用于实现...

请解释这段代码的含义“TebLocalPlannerROS: odom_topic: odom map_frame: map # Trajectory teb_autosize: True dt_ref: 0.3 # Desired trajectory time resolution dt_hysteresis: 0.03 #The hysteresis that automatically adjusts the size according to the current time resolution, usually approx. It is recommended to use 10% of dt ref. global_plan_overwrite_orientation: True # Cover the direction of the local sub-goals provided by the global planner allow_init_with_backwards_motion: False max_global_plan_lookahead_dist: 3.0 # Specify the maximum length of the global plan subset considered for optimization feasibility_check_no_poses: 5 # default：4 The number of attitude feasibility analysis for each sampling interval, # Robot max_vel_x: 0.2 #max_vel_x (double, default: 0.4) max_vel_x_backwards: 0.07 #max_vel_x_backwards (double, default: 0.2) acc_lim_x: 1.0 #acc_lim_x (double, default: 0.5) max_vel_theta: 1.0 #max_vel_theta (double, default: 0.3) acc_lim_theta: 0.5 #acc_lim_theta (double, default: 0.5) min_turning_radius: 0.38 # min_turning_radius (double, default: 0.0) diff-drive: 0 max_steer_angle = 45 度，car_length = 0.35 ----> Redius_min= 0.35”

这段代码是一个ROS的配置文件，用于配置TebLocalPlannerROS局部路径规划器的参数。 具体含义如下： - odom_topic: 里程计话题的名称为 odom。 - map_frame: 地图坐标系的名称为 map。 - teb_autosize: 是否自动...

controller_manager_ns: controller_manager controller_list: - name: probot_anno/arm_joint_controller action_ns: follow_joint_trajectory type: FollowJointTrajectory default: true joints: - joint_1 - joint_2 - joint_3 - joint_4 - joint_5 - joint_6

这是一个ROS的控制器管理器（controller_manager）配置文件，用于控制一个名为probot_anno的机械臂的关节运动。 其中，action_ns指定了机械臂关节运动控制的动作命名空间，type指定了控制器的类型为...

DWAPlannerROS: # Robot Configuration Parameters - Kobuki max_vel_x: 0.20 min_vel_x: -0.20 max_vel_y: 0.20 min_vel_y: -0.20 max_vel_trans: 0.2 min_vel_trans: 0.13 max_vel_theta: 1.4 min_vel_theta: 0.8 acc_lim_x: 2.5 acc_lim_theta: 3.0 acc_lim_y: 2.5 xy_goal_tolerance: 0.15 yaw_goal_tolerance: 0.15 latch_xy_goal_tolerance: false # Forward Simulation Parameters sim_time: 2.0 vx_samples: 10 vy_samples: 0 vth_samples: 20 controller_frequency: 10.0 # Trajectory Scoring Parameters path_distance_bias: 32.0 goal_distance_bias: 24.0 occdist_scale: 0.03 forward_point_distance: 0.325 stop_time_buffer: 0.2 scaling_speed: 0.25 max_scaling_factor: 0.2 # Oscillation Prevention Parameters oscillation_reset_dist: 0.05 # Debugging publish_traj_pc : true publish_cost_grid_pc: true # Differential-drive robot configuration - necessary? holonomic_robot: true添加一下详细的注释

这是一个DWAPlannerROS的参数配置文件，用于机器人的路径规划。以下是对每个参数的注释： - max_vel_x: 机器人可以达到的最大线速度。 - min_vel_x: 机器人可以达到的最小线速度。 - max_vel_y: 机器人可以达到的...

分析moveit配置文件中的controller_manager_ns: controller_manager controller_list: - name: probot_anno/arm_joint_controller action_ns: follow_joint_trajectory type: FollowJointTrajectory default: true joints: - joint_1 - joint_2 - joint_3 - joint_4 - joint_5 - joint_6

这是一个 MoveIt 配置文件中的 controller manager 部分。其中，controller_manager_ns 指定了 controller manager 的命名空间，也就是控制器管理器的名称。controller_list 列出了所有可用的控制器，并且针对每...

action client not connected: arm_controller/follow_joint_trajectory

该错误信息提示：“b'action client not connected: arm_controller/follow_joint_trajectory”，意思是没有连接到动作客户端：arm_controller/follow_joint_trajectory。

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However, this error message usually means that the robot's gripper controller is attempting to execute a joint trajectory, but the client is not connected. This can happen if there is an issue with ...

#include <ros/ros.h> #include "Utils/param.h" #include "control.hpp" #include <sstream> namespace ns_control { Param control_param_; Control::Control(ros::NodeHandle &nh) : nh_(nh) { controller_ = nh_.param<std::string>("controller", "pure_pursuit"); control_param_.getParams(nh_, controller_); if (controller_ == "pure_pursuit") { solver_ = &pure_pursuit_solver_; } else if (controller_ == "mpc") { solver_ = &mpc_solver_; } else { ROS_ERROR("Undefined Solver name !"); } } void Control::setCarState(const fsd_common_msgs::CarState &msgs) { car_state_ = msgs; } void Control::setTrack(const Trajectory &msgs) { refline_ = msgs; } fsd_common_msgs::ControlCommand Control::getCmd() { return cmd_; } visualization_msgs::MarkerArray Control::getPrePath() { return PrePath_; } bool Control::Check() { if (refline_.empty()) { ROS_DEBUG_STREAM("Successfully passing check"); return false; } return true; } void Control::runAlgorithm() { if (!Check()) { ROS_WARN_STREAM("Check Error"); return; } solver_->setState(VehicleState(car_state_, cmd_)); solver_->setTrajectory(refline_); solver_->solve(); cmd_ = solver_->getCmd(); std::vector<float> color_ref = {1, 0, 0}; std::vector<float> color_pre = {0, 1, 0}; std::vector<float> color_init = {0, 0, 1}; if (controller_ == "mpc") visual_trajectory(solver_->getTrajectory(), PrePath_, "/base_link", color_pre, car_state_.header, true); std::cout << "steering: " << cmd_.steering_angle.data << std::endl; std::cout << "throttle: " << cmd_.throttle.data << std::endl; }翻译这段代码

然后定义了一个车辆状态car_state_和一个参考轨迹refline_，并实现了一些函数，包括设置车辆状态、设置参考轨迹、获取控制指令、获取预瞄路径等。 在runAlgorithm函数中，首先检查参考轨迹是否为空，如果为空则输出...

TrajectoryAnalyzer() = default; /** * @brief constructor * @param planning_published_trajectory trajectory data generated by * planning module */ TrajectoryAnalyzer( const planning::ADCTrajectory *planning_published_trajectory);

它有一个参数，即planning_published_trajectory，该参数是由规划模块生成的轨迹数据，类型为planning::ADCTrajectory。 构造函数的作用是在创建TrajectoryAnalyzer对象时初始化相关的成员变量和数据。 请问还有...

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

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...

% 设置雷达位置和目标初始位置radar_pos = [0 0; 20 0; 20 20; 0 20];target_pos = [10 10; -10 10; -10 -10; 10 -10];% 设置雷达探测到目标的距离和角度的噪声range_noise = 1;angle_noise = 5 * pi / 180;% 模拟雷达探测到目标的距离和角度for i = 1:size(radar_pos, 1) range(:, i) = sqrt(sum(bsxfun(@minus, target_pos, radar_pos(i, :)).^2, 2)) + range_noise * randn(size(target_pos, 1), 1); angle(:, i) = atan2(target_pos(:, 2) - radar_pos(i, 2), target_pos(:, 1) - radar_pos(i, 1)) + angle_noise * randn(size(target_pos, 1), 1);end% 初始化目标位置和速度target_est_pos = target_pos;target_est_vel = zeros(size(target_pos));% 设置卡尔曼滤波器参数dt = 0.1;F = [1 dt; 0 1];H = [1 0];Q = [dt^4/4 dt^3/2; dt^3/2 dt^2];R = 1;% 迭代更新目标位置和速度for i = 2:size(target_pos, 1) % 预测目标位置和速度 target_est_pos(i, :) = F * target_est_pos(i-1, :)' + [0.5*dt^2 dt]' * randn(1, 1); target_est_vel(i, :) = F * target_est_vel(i-1, :)' + [dt 1]' * randn(1, 1); % 使用所有雷达的测量数据进行更新 for j = 1:size(radar_pos, 1) z = [range(i, j); angle(i, j)]; x = [target_est_pos(i, :), target_est_vel(i, :)]'; P = Q; K = P * H' / (H * P * H' + R); x = x + K * (z - H * x); P = (eye(2) - K * H) * P; target_est_pos(i, :) = x(1:2)'; target_est_vel(i, :) = x(3:4)'; endend% 绘制目标真实轨迹和估计轨迹figure;plot(target_pos(:, 1), target_pos(:, 2), 'k--', 'LineWidth', 2);hold on;plot(target_est_pos(:, 1), target_est_pos(:, 2), 'r-', 'LineWidth', 2);xlabel('X Position');ylabel('Y Position');legend('True Trajectory', 'Estimated Trajectory');中x = x + K * (z - H * x);错

误在于矩阵维度不匹配。根据卡尔曼滤波器的公式，应该是： x = x + K * (z - H * x); 其中，x、z、H的维度分别为： x: 2 x 1 ...因此，在计算K * (z - H * x)时，应该将H * x转置成列向量，即： ...

怎么给Joint_state_controller 和 Joint_trajectory_controller 控制器编写相关配置文件

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for result in results: tracking_number = result[0] # 调用 query_logistics_trajectory 函数查询物流轨迹 logistics_trajectory = query_logistics_trajectory(tracking_number) # 将 list 转换为 JSON 字符串 if() logistics_trajectory_json = json.dumps(logistics_trajectory['result']['list']) # 更新表 logistics_trajectory 中的 logistics_trajectory 字段 sql = f"UPDATE logistics_trajectory SET logistics_trajectory='{logistics_trajectory_json}' WHERE tracking_number='{tracking_number}' AND state='1'" cursor.execute(sql) 以下logistics_trajectory['result']['list']代码如何更改防止报错

要防止报错，需要加入判断语句，确保 logistics_trajectory['result']['list'] 存在且不为空。 可以使用以下代码进行更改： python if 'result' in logistics_trajectory and 'list' in logistics_trajectory['...

Usage: ./stereo_tum_vi path_to_vocabulary path_to_settings path_to_image_folder1_1 path_to_image_folder2_1 path_to_times_file_1 (path_to_image_folder1_2 path_to_image_folder2_2 path_to_times_file_2 ... path_to_image_folder1_N path_to_image_folder2_N path_to_times_file_N) (trajectory_file_name)

这是一个用于双目相机的视觉惯导（Stereo TUM VI）SLAM系统的...- (trajectory_file_name)：可选的轨迹文件名，将系统估计的位姿写入该文件中。 其中，path_to_vocabulary和path_to_settings需要事先准备好。

分析代码： def _read_spilt_up_track_file(self): tiles_features = read_inputh_tiles_feature(self.input_path, "trajectory", "Lane") ordinary_track = [] for tiles, features in tiles_features.items(): for feature in features: f_line = MyLine(coordinates=feature['geometry']["coordinates"], properties=feature["properties"]) f_line.line_string.max_speed = feature["properties"]["max_speed"] f_line.line_string.min_speed = feature["properties"]["min_speed"] # 不同tile中轨迹id可能重复，所以加上tileid tile_id_and_lane_id = tiles + "_" + str(f_line.properties["id"]) f_line.line_string.id = tile_id_and_lane_id ordinary_track.append(f_line.line_string) self.tracks[tile_id_and_lane_id] = f_line self.ordinary_tracks_map = STRtree(ordinary_track)

代码的作用是从指定路径 input_path 中读取类型为 "trajectory" 和 "Lane" 的输入瓦片特征，并将其转化为轨迹线段对象，并存储到类的实例变量 tracks 中，同时将所有的轨迹线段对象构建成空间索引对象，以便进行...
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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年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 pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩