解释下面代码def calc_target_index(state, cx, cy, pind): ind = pind while len(cx) - 1 > ind: dx = cx[ind] - state.x dy = cy[ind] - state.y d = math.sqrt(dx ** 2 + dy ** 2) if d >= Lfc: break ind += 1 return ind def calc_curvature(x, y): dx_dt = np.gradient(x, dt) dy_dt = np.gradient(y, dt) d2x_dt2 = np.gradient(dx_dt, dt) d2y_dt2 = np.gradient(dy_dt, dt) divisor = (dx_dt ** 2 + dy_dt ** 2) ** 1.5 mask = np.isclose(divisor, 0.0, atol=1e-6) divisor[mask] = 1e-6 curvature = np.where(mask, 0.0, (d2x_dt2 * dy_dt - dx_dt * d2y_dt2) / divisor) return curvature

这段代码实现了路径跟踪中的两个关键步骤：计算当前车辆所需要跟随的路径点的索引和计算路径曲率。

calc_target_index函数用于计算当前车辆所需要跟随的路径点的索引。它通过遍历预先定义的路径上的所有点，从当前点开始，逐个向前计算到下一个点的距离，直到距离大于等于预先设定的Lf（前视距离），则返回当前点的索引。这个索引就是车辆当前需要跟随的路径点的位置。

calc_curvature函数用于计算路径曲率。曲率是描述路径弯曲程度的一个重要指标，它会影响到车辆行驶时的转向量和速度。该函数通过对路径的x和y坐标进行三次求导，计算出路径曲率。具体来说，它先用numpy的gradient函数计算出路径在x和y方向上的一阶导数和二阶导数，然后根据公式计算曲率。最后，通过np.where函数处理掉除数为0的情况，避免出现除0错误。