evo_traj：未找到命令是什么意思

时间: 2023-10-09 08:14:26 浏览: 216
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am_traj:基于交替最小化的四旋翼攻击性飞行轨迹生成

"evo_traj: command not found" 这个错误信息通常意味着你在系统PATH中没有安装或配置evo_traj命令的路径，或者你尚未将ROS工作区添加到系统路径中。要解决此问题，你需要安装或配置evo_traj命令的路径，并确保你的ROS工作区已添加到系统路径中。可以通过在终端中运行"echo $PATH"命令来检查系统路径是否包含evo_traj命令的路径。
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large_scale_traj_optimizer:具有分析梯度的快速最小捕捉轨迹生成

这可能是您可以找到的最快的最小冲击或最小捕捉轨迹生成。 它还提供了有关时间分配和航路点的能量分析梯度。 1.关于 如果此仓库可以帮助您，请引用以下文章。 这是高度优化的实现，用于具有精确梯度的时间分配和...

evo_traj: command not found

'evo_traj: command not found' 这是一个错误信息，通常出现在Linux终端或者Mac的命令行环境中。这个提示意味着用户试图运行一个名为 'evo_traj' 的命令，但是系统找不到这个命令。这可能是由于几个原因： 1. **未...

wp_area_traj_3=[] for i in wp_area_traj: a=np.array(i) wp_area_traj_3.append(a)表示什么意思

这段代码是将一个列表 wp_area_traj 中的每个元素转化成一个 numpy 数组，并将这些数组按顺序添加到 wp_area_traj_3 列表中。具体来说，np.array(i) 表示将 i 转化成 numpy 数组，a 表示转化后的数组，append(a) ...

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...- publish_traj_pc: 是否发布路径规划的点云信息。 - publish_cost_grid_pc: 是否发布代价地图的点云信息。 - holonomic_robot: 是否为全向移动的机器人（如小车）。

RLPose pose_init{ 0 }; RLPose pose_start{ 0 }; RLPose pose_end{ 0 }; double offline_traj_size; double offline_traj_vel_size; std::vector<RLJntArray> offline_traj; std::vector<RLJntArray> offline_traj_vel; std::vector<RLJntArray> offline_traj_acc;

定义了一个名为 offline_traj_size 的 double 类型变量，没有初始化值。 - double offline_traj_vel_size; 定义了一个名为 offline_traj_vel_size 的 double 类型变量，没有初始化值。 - std::vector...

evo_traj工具

evo_traj是evo工具中的一个命令，主要用于画轨迹、输出轨迹文件和转换轨迹数据格式等功能。可以使用evo_traj命令来操作这些功能。此外，在evo工具文件夹中还提供了一种方法，可以将kitti类型的数据转换为tum类型的...

解释一下if SLAM_LOG.headtrack_Traj!=None: headtrack_traj_timestamps=SLAM_LOG.headtrack_Traj.timestamps headtrack_traj_xyz= SLAM_LOG.headtrack_Traj.positions_xyz headtrack_Traj_euler = SLAM_LOG.headtrack_Traj.get_orientations_euler(axes='sxyz') rows=np.where((headtrack_traj_timestamps>first_timeStamps)&(headtrack_traj_timestamps<last_timeStamps)) headtrack_traj_timestamps=headtrack_traj_timestamps[rows] headtrack_traj_xyz=headtrack_traj_xyz[rows] headtrack_Traj_euler=headtrack_Traj_euler[rows]

- 第二行headtrack_traj_timestamps=SLAM_LOG.headtrack_Traj.timestamps提取头部追踪数据的时间戳信息，并将其保存到headtrack_traj_timestamps变量中。 - 第三行headtrack_traj_xyz= SLAM_LOG.headtrack_Traj....

T_traj = zeros(4, 4, length(t)); for i = 1:length(t) T_traj(:, :, i) = forward_kinematics(a, d, alpha, q_traj(:, i)) * tool_to_end_effector(tool); end % 绘制末端执行器随时间的位姿变化曲线 figure; plot3(T_traj(1, 4, :), T_traj(2, 4, :), T_traj(3, 4, :)); xlabel('x'); ylabel('y'); zlabel('z');

具体来说，它通过给定机械臂的关节角度轨迹 q_traj，使用正运动学方法计算出每个时刻机械臂末端执行器的位姿，存储在 T_traj 中。然后，利用 plot3 函数绘制出机械臂末端执行器在三维空间中随时间的轨迹。这段代码...
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/usr/bin/ld: /home/sparks/xarm_ws/devel/lib/libxarm_hw.so: undefined reference to xarm_api::XArmDriver::init(ros::NodeHandle&, std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >&, bool)' collect2: error: ld returned 1 exit status make[2]: *** [xarm_ros/xarm_controller/CMakeFiles/uf_ros_controller.dir/build.make:127：/home/sparks/xarm_ws/devel/lib/xarm_controller/uf_ros_controller] 错误 1 make[1]: *** [CMakeFiles/Makefile2:6948：xarm_ros/xarm_controller/CMakeFiles/uf_ros_controller.dir/all] 错误 2 make[1]: *** 正在等待未完成的任务.... [100%] Linking CXX executable /home/sparks/xarm_ws/devel/lib/xarm_controller/xarm_combined_traj_controller /usr/bin/ld: /home/sparks/xarm_ws/devel/lib/libxarm_hw.so: undefined reference to xarm_api::XArmDriver::init(ros::NodeHandle&, std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >&, bool)' collect2: error: ld returned 1 exit status make[2]: *** [xarm_ros/xarm_controller/CMakeFiles/xarm_combined_traj_controller.dir/build.make:167：/home/sparks/xarm_ws/devel/lib/xarm_controller/xarm_combined_traj_controller] 错误 1 make[1]: *** [CMakeFiles/Makefile2:6576：xarm_ros/xarm_controller/CMakeFiles/xarm_combined_traj_controller.dir/all] 错误 2 make: *** [Makefile:141：all] 错误 2 Invoking "make -j12 -l12" failed

这个错误是由于链接器无法找到 xarm_api::XArmDriver::init 函数的定义而引起的。请确保你的代码中包含了正确的头文件，并且链接器能够找到相关的库文件。另外，还需要检查是否正确地初始化了 ros::NodeHandle ...

for i in range(traj_count): plt.plot(wp_area_traj_3[i][:,0],wp_area_traj_3[i][:,1], linewidth = 3, c = colors_2[labels[i]]) ax1.grid()表示什么意思

2. plt.plot(wp_area_traj_3[i][:,0],wp_area_traj_3[i][:,1], linewidth = 3, c = colors_2[labels[i]]) 表示用matplotlib库中的plot函数画出一条轨迹，其中wp_area_traj_3[i][:,0]表示第i条轨迹的横坐标数据，wp_...

std::vector<std::vector<double>> calibration_joint(3, std::vector<double>(ROBOT_DOF)); memcpy(calibration_joint[0].data(), calibration_joint1.data(), ROBOT_DOF * sizeof(double)); memcpy(calibration_joint[1].data(), calibration_joint2.data(), ROBOT_DOF * sizeof(double)); memcpy(calibration_joint[2].data(), calibration_joint3.data(), ROBOT_DOF * sizeof(double)); std::vector<double> sensor_data(WORKSPACE_DIM, 0.); std::vector<RLWrench> calib_measure(3); std::vector<RLPose> calib_pose(3); FtSensorCalibResult calibresult; RLWrench sensor_offset{ 0 }; RLPose pose_init{ 0 }; RLPose pose_start{ 0 }; RLPose pose_end{ 0 }; double offline_traj_size; double offline_traj_vel_size; std::vector<RLJntArray> offline_traj; std::vector<RLJntArray> offline_traj_vel; std::vector<RLJntArray> offline_traj_acc;

10. offline_traj、offline_traj_vel和offline_traj_acc是三个一维向量，每个向量都存储了类型为RLJntArray的对象。 请注意，这段代码只是声明了这些变量，并没有给它们赋予具体的值。如果你想要了解这些...

[ERROR] evo module evo.main_traj crashed - no logfile written (disabled)这是为什么

这个错误信息表明，evo模块中的evo.main_traj已经崩溃了，并且没有日志被写入（日志已被禁用）。这可能是由于多种原因导致的，例如： 1. 程序中存在错误或异常，导致该模块崩溃。 2. 缺少必要的文件或依赖项。 3. ...

[ERROR] evo module evo.main_traj crashed - no logfile written (disabled)

However, this error message may indicate a problem with the evo module in a software program. The "main_traj" function may have crashed, and the program is not able to write a logfile to help ...

std::vector<std::vector<double>> calibration_joint(3, std::vector<double>(ROBOT_DOF)); memcpy(calibration_joint[0].data(), calibration_joint1.data(), ROBOT_DOF * sizeof(double)); memcpy(calibration_joint[1].data(), calibration_joint2.data(), ROBOT_DOF * sizeof(double)); memcpy(calibration_joint[2].data(), calibration_joint3.data(), ROBOT_DOF * sizeof(double)); std::vector<double> sensor_data(WORKSPACE_DIM, 0.); std::vector<RLWrench> calib_measure(3); std::vector<RLPose> calib_pose(3); FtSensorCalibResult calibresult; RLWrench sensor_offset{ 0 }; RLPose pose_init{ 0 }; RLPose pose_start{ 0 }; RLPose pose_end{ 0 }; double offline_traj_size; double offline_traj_vel_size; std::vector<RLJntArray> offline_traj; std::vector<RLJntArray> offline_traj_vel; std::vector<RLJntArray> offline_traj_acc; RLJntArray q_cmd{ 0 }; RLJntArray q_start{ 0 }; std::vector<double> q_ref(ROBOT_DOF); std::vector<double> q_init(ROBOT_DOF); std::vector<double> q_temp(ROBOT_DOF); RLJntArray qd_ref{ 0 }; RLJntArray qd_cmd{ 0 }; RLJntArray qdd_ref{ 0 }; RLPose X_cur{ 0 }; RLPose X_cur_flange{ 0 }; RLPose X_ref{ 0 }; RLPose X_cmd{ 0 }; RLTwist Xd_cur{ 0 }; RLTwist Xd_ref{ 0 }; RLTwist Xd_cmd{ 0 }; RLWrench F{ 0 }; RLWrench tcp_wrench{ 0 }; RLWrench in_wrench{ 0 }; RLWrench sensor_wrench{ 0 }; RLJntArray in_torq{ 0 }; RLWrench integral_err_wrench{ 0 }; RLWrench diff_err_wrench{ 0 }; RLWrench last_err_wrench{ 0 }; RLWrench err_wrench{ 0 };

接下来的部分是一系列的变量定义，包括 pose_init, pose_start, pose_end, offline_traj_size, offline_traj_vel_size, offline_traj, offline_traj_vel, offline_traj_acc 等等，它们的类型和初始...
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