if (app_type) memcpy(q_temp.data(), point[0].data(), sizeof(double) * ROBOT_DOF); else memcpy(q_temp.data(), offline_traj[0].data(), sizeof(double) * ROBOT_DOF); MoveJointGenerotor movej(q_temp); aubo.control(MiniControl::Position, MoveJointGenerotor(q_temp));

时间: 2024-04-20 13:22:15 浏览: 113
根据你提供的代码片段,它看起来是在根据条件选择性地进行一些数据拷贝和控制操作。 首先,代码中的 `app_type` 是一个条件表达式,可能是一个布尔类型的变量或表达式。如果 `app_type` 为真,则会使用 `memcpy` 函数将 `point[0]` 数组中的数据拷贝到 `q_temp` 数组中。如果 `app_type` 为假,则会将 `offline_traj[0]` 数组中的数据拷贝到 `q_temp` 数组中。这里的 `q_temp` 可能是一个存储关节角度的数组。 接下来,代码中创建了一个名为 `movej` 的 `MoveJointGenerotor` 对象,使用 `q_temp` 数组作为参数进行初始化。这可能是一个用于生成关节运动轨迹的对象。 最后,代码调用了 `aubo.control` 函数来控制机器人的运动。其中,第一个参数是 `MiniControl::Position`,指定了控制模式为位置控制,第二个参数是通过使用 `MoveJointGenerotor(q_temp)` 创建的对象,可能是将 `q_temp` 作为目标关节角度进行控制。 这只是对你提供的代码片段的一个简单解释,具体的实现和功能还需要查看更多的代码和上下文来确定。如果你有关于这些代码的更多信息或其他相关问题,请继续提问。
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static size_t i = 0; if (app_type) { memcpy(q_ref.data(), point[0].data(), sizeof(double) * ROBOT_DOF); memcpy(qd_ref.data(), reference_vel.data(), sizeof(double) * ROBOT_DOF); memcpy(qdd_ref.data(), reference_vel.data(), sizeof(double) * ROBOT_DOF); } else { if (i < offline_traj_size) { memcpy(q_ref.data(), offline_traj[i].data(), sizeof(double) * ROBOT_DOF); memcpy(qd_ref.data(), offline_traj_vel[i].data(), sizeof(double) * ROBOT_DOF); memcpy(qdd_ref.data(), offline_traj_acc[i++].data(), sizeof(double) * ROBOT_DOF); } else { if(point_sz != 1) i = 0; else return 1; } } aral->kdCalForwardPosition(toArray(q_ref), false, true, X_ref);// 末端参考位姿在Base坐标系描述 aral->kdCalForwardVelocity(toArray(q_ref), qd_ref, Xd_ref);// 末端参考速度在Base坐标系描述 if (not app_type && point_sz != 1) { if (control_mode == MiniControl::Position) X_ref = aral->kdChangeReferenceFrame(X_ref, aral->kdInverseFrame(X_ref)); // 末端参考位姿在Tool坐标系描述 else Xd_ref = aral->kdChangeWrenchBase(Xd_ref, aral->kdInverseFrame(X_ref)); // 末端参考速度在Tool坐标系描述 }

这段代码是一个条件语句,根据变量`app_type`的值来执行不同的操作。首先,如果`app_type`为真,则将`point[0]`的数据拷贝到`q_ref`、`qd_ref`和`qdd_ref`中。然后,调用`aral->kdCalForwardPosition()`和`aral->kdCalForwardVelocity()`函数计算末端参考位姿和速度。 如果`app_type`为假,则进入下一个条件语句。首先判断变量`i`是否小于`offline_traj_size`,如果是,则将`offline_traj[i]`、`offline_traj_vel[i]`和`offline_traj_acc[i]`的数据拷贝到`q_ref`、`qd_ref`和`qdd_ref`中,并将`i`的值加1。如果`i`大于等于`offline_traj_size`,则进入下一个条件语句。 在下一个条件语句中,判断变量`point_sz`是否不等于1。如果是,则将`i`重置为0。否则,返回1。 最后,根据变量`app_type`和`control_mode`的值,对`X_ref`和`Xd_ref`进行一些处理。如果`control_mode`为MiniControl::Position,则调用`aral->kdChangeReferenceFrame()`函数将末端参考位姿转换到Tool坐标系描述。否则,调用`aral->kdChangeWrenchBase()`函数将末端参考速度转换到Tool坐标系描述。

if (ideal_load_enable) { calibresult.inertia.mass = ideal_load[0]; calibresult.inertia.center = { ideal_load[1], ideal_load[2], ideal_load[3] }; calibresult.inertia.inertia = { 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }; memcpy(sensor_offset.data(), ideal_offset.data(), WORKSPACE_DIM * sizeof(double)); } else {

如果 ideal_load_enable 为真,那么执行以下操作: - 将 calibresult.inertia.mass 设置为 ideal_load[0]。 - 将 calibresult.inertia.center 设置为 { ideal_load[1], ideal_load[2], ideal_load[3] }。 - 将 calibresult.inertia.inertia 设置为 { 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }。 - 将 sensor_offset 的数据复制到 ideal_offset。 如果 ideal_load_enable 为假,则执行其他操作(这里缺少具体的代码)。
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template <typename PointT> void fromPCLPointCloud2 (const pcl::PCLPointCloud2& msg, pcl::PointCloud& cloud, const MsgFieldMap& field_map) { // Copy info fields cloud.header = msg.header; cloud.width = msg.width; cloud.height = msg.height; cloud.is_dense = msg.is_dense == 1; // Copy point data cloud.resize (msg.width * msg.height); std::uint8_t* cloud_data = reinterpret_cast<std::uint8_t*>(&cloud[0]); // Check if we can copy adjacent points in a single memcpy. We can do so if there // is exactly one field to copy and it is the same size as the source and destination // point types. if (field_map.size() == 1 && field_map[0].serialized_offset == 0 && field_map[0].struct_offset == 0 && field_map[0].size == msg.point_step && field_map[0].size == sizeof(PointT)) { const auto cloud_row_step = (sizeof (PointT) * cloud.width); const std::uint8_t* msg_data = &msg.data[0]; // Should usually be able to copy all rows at once if (msg.row_step == cloud_row_step) { memcpy (cloud_data, msg_data, msg.data.size ()); } else { for (uindex_t i = 0; i < msg.height; ++i, cloud_data += cloud_row_step, msg_data += msg.row_step) memcpy (cloud_data, msg_data, cloud_row_step); } } else { // If not, memcpy each group of contiguous fields separately for (uindex_t row = 0; row < msg.height; ++row) { const std::uint8_t* row_data = &msg.data[row * msg.row_step]; for (uindex_t col = 0; col < msg.width; ++col) { const std::uint8_t* msg_data = row_data + col * msg.point_step; for (const detail::FieldMapping& mapping : field_map) { memcpy (cloud_data + mapping.struct_offset, msg_data + mapping.serialized_offset, mapping.size); } cloud_data += sizeof (PointT); } } } }

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