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

时间: 2024-01-16 21:19:01 浏览: 158
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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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: 是否自动调整轨迹的长度。 - dt_ref: 规划轨迹的参考时间分辨率。 - dt_hysteresis: 自动调整轨迹长度的滞后时间,通常为参考时间分辨率的10%。 - global_plan_overwrite_orientation: 是否覆盖全局规划器提供的局部目标点的方向。 - allow_init_with_backwards_motion: 是否允许以后退的方式开始规划。 - max_global_plan_lookahead_dist: 全局规划器提供的路径子集的最大长度。 - feasibility_check_no_poses: 每个采样间隔进行姿态可行性分析的次数。 - max_vel_x: 最大线速度。 - max_vel_x_backwards: 最大后退速度。 - acc_lim_x: 最大线加速度。 - max_vel_theta: 最大角速度。 - acc_lim_theta: 最大角加速度。 - min_turning_radius: 最小转弯半径。 - diff-drive: 是否是差速机器人。 - max_steer_angle: 最大转向角度。 - car_length: 车辆长度。 - Redius_min: 最小转弯半径。

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FollowJointTrajectory,joints列出了机械臂的6个关节名称。 这个文件是一个YAML格式的文件,可以被ROS系统加载和使用。
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#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

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

% 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

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