float ControlComply::VehicleLateralControl() { int keyPointTemp = 0; vector<XYZ_COOR_S> pathListTemp; pathListTemp.clear(); XYZ_COOR_S xyz_temp; // parameter server float Vehicle_max_front_wheel = 0; float rtn_value = 0; ros::param::get("Vehicle_max_front_wheel", Vehicle_max_front_wheel); xyz_temp.x_axis = mNavData.xAxis; xyz_temp.y_axis = mNavData.yAxis; xyz_temp.heading = mNavData.heading; keyPointTemp = pubalgor.FindKeyPointByTargetPoint_P(mPathList, mNavData.xAxis, mNavData.yAxis); std::cout<<"navigation pos : "<<mNavData.xAxis << "," << mNavData.yAxis << "," << mNavData.heading << std::endl;

coor.rar_嵌入式/单片机/硬件编程_C/C++_

在本文中，我们将深入探讨与"coor.rar_嵌入式/单片机/硬件编程_C/C++_"相关的技术知识，主要围绕标题和描述中提到的协调器与节点通信、周期性广播数据以及C/C++在嵌入式系统中的应用。首先，"协调器"和"节点"是...

Coor_Bridge.s37

Siliconlabs EFR32MG13平台 zigbee 3.0 协调器固件 out(client) cluster: 0x0000 (Basic) out(client) cluster: 0x0001 (Power Configuration) out(client) cluster: ... out(client) cluster: 0x0b05 (Diagnostics)

void CalcuPathCurve(vector<XYZ_COOR_S> &path_list); void CalcuPathHead(vector<XYZ_COOR_S> &path_list); void BiaAngleCalculate(vector<XYZ_COOR_S> path_list,CONTROL_PARAM_IN para_in,robot::control_msg ¶_out); void VehiclePoseCalculation();

CalcuPathCurve函数接受一个引用类型的vector<XYZ_COOR_S>参数path_list，并可能在内部计算路径的曲率。 CalcuPathHead函数接受一个引用类型的vector<XYZ_COOR_S>参数path_list，并可能在内部计算路径的航向角。 ...

void ControlComply::SetPathPlanData(robot::path_plan_msg path_plan_t) { ROS_INFO("receive plan path start ..., path size : %d,path id : %d", path_plan_t.x.size(), mPathid); XYZ_COOR_S xyz_temp; vector<XYZ_COOR_S> src_path; if (path_plan_t.x.size() != path_plan_t.y.size()) return; src_path.clear(); mSpeed = path_plan_t.desireSpeed; mPathid = path_plan_t.Path_Id; mPathsafety = path_plan_t.safety; mPlanspeed = path_plan_t.planspeed;

- 声明一个名为src_path的vector<XYZ_COOR_S>类型的变量。 - 如果path_plan_t对象中的x和y的大小不相等，则直接返回。 - 清空src_path容器。 - 将path_plan_t对象中的desireSpeed赋值给成员变量...

void ControlComply::BiaAngleCalculate(vector<XYZ_COOR_S> path_list, CONTROL_PARAM_IN para_in, robot::control_msg& para_out) { float distance_temp; int new_key_point = 0; XYZ_COOR_S xyz_temp; float delta_x[2], delta_y[2]; float min_distance = 100; int size = path_list.size(); float cur_x = para_in.cur_position.x_axis; float cur_y = para_in.cur_position.y_axis; float cur_head = para_in.cur_position.heading; for (int i = 0; i < size; i++) { xyz_temp = path_list.at(i); distance_temp = sqrt((xyz_temp.x_axis - cur_x) * (xyz_temp.x_axis - cur_x) + (xyz_temp.y_axis - cur_y) * (xyz_temp.y_axis - cur_y)); if (min_distance > distance_temp) { min_distance = distance_temp; new_key_point = i % size; } } // std::cout<<"00000000000000000000000000000 key ="<<new_key_point<<std::endl; // std::cout<<"cur = "<<cur_x<<","<<"y = "<<cur_y<<","<<"xyz = "<<xyz_temp.x_axis<<","<<"y = // "<<xyz_temp.y_axis<<std::endl; mKeyPoint = new_key_point; para_out.preCurve = path_list.at(mKeyPoint).curvature; if (path_list.at(path_list.size() - 3).curvature > para_out.preCurve) para_out.preCurve = path_list.at(path_list.size() - 3).curvature; delta_x[0] = cur_x - path_list.at(new_key_point).x_axis; delta_y[0] = cur_y - path_list.at(new_key_point).y_axis; delta_x[1] = path_list.at((new_key_point + 2) % size).x_axis - path_list.at(new_key_point).x_axis; delta_y[1] = path_list.at((new_key_point + 2) % size).y_axis - path_list.at(new_key_point).y_axis; distance_temp = delta_x[1] * delta_y[0] - delta_y[1] * delta_x[0]; if (distance_temp > 0) para_out.biaDistance = sqrtf(delta_x[0] * delta_x[0] + delta_y[0] * delta_y[0]); else para_out.biaDistance = -1 * sqrtf(delta_x[0] * delta_x[0] + delta_y[0] * delta_y[0]); para_out.preAngleDev = 0; }

这段代码定义了一个名为BiaAngleCalculate的函数，它接受三个参数：path_list（存储XYZ坐标的向量）、para_in（包含控制参数的结构体）和para_out（用于输出结果的结构体）。首先，定义了一些局部变量，...

std::vector<XYZ_COOR_S> mPathList; uint8_t mGear; float mSpeed; int mKeyPoint; bool mGpsFixed; int mPathid; bool mPathsafety; float mPlanspeed; uint8_t mTaskType; float cur_vehicle_y; float cur_vehicle_x; float cur_vehicle_heading; XYZ_COOR_S cur_pos; float park_stations_y; float park_stations_x; vector<float> mCurveX; vector<float> mCurveY; //class PubAlgor pubalgor; YAML::Node config; LateralControl latCon_c; GeometricConstrol geoCon_c; SpeedControl spCtr_c; FPID fpid; FPID fpid_back; //message-receive robot::navigation_msg mNavData; robot::hook_position mHookPos; robot::TLStatus mTlStatus; //message-send robot::control_msg mControlData; int AccSwitch = 0;//zhangyu 20220213 std::shared_ptr<GeometricConstrol> geometricConstrolPtr_;

- mPathList：一个std::vector<XYZ_COOR_S>类型的变量，可能用于存储路径点的列表。 - mGear：一个uint8_t类型的变量，可能表示车辆的档位。 - mSpeed：一个float类型的变量，可能表示车辆的速度。 - ...

void ControlComply::CalcuPathCurve(vector<XYZ_COOR_S>& path_list) { int size = path_list.size(); float curve_temp = 0; if (size == 0) return; for (int i = 0; i < (size - 2); ++i) { if (i < size - 12) { float iTemp = 0; int count = 0; float length = 0; for (int j = i; j < i + 11; ++j) { float sub = path_list.at(j + 1).heading - path_list.at(j).heading; if (sub < 0) count++; iTemp += sub; length += 0.1; } if (iTemp > 180) iTemp -= 360; else if (iTemp < -180) iTemp += 360; curve_temp = iTemp * M_PI / 180 / length; if (curve_temp < 0) curve_temp = -1 * curve_temp; path_list.at(i).curvature = curve_temp; } } for (int i = size - 1; i > (size - 13); i--) { path_list.at(i).curvature = path_list.at(size - 13).curvature; } }

这段代码定义了一个名为CalcuPathCurve的函数，该函数接受一个存储XYZ坐标的结构体向量path_list作为参数。首先，获取向量path_list的大小，并将其赋值给变量size。接下来，检查向量大小是否为0，如果是...

np.corrcoef(X_df.values, rowvar=0)data_coor = pd.DataFrame(data

data_coor = pd.DataFrame(np.corrcoef(X_df.values, rowvar=0), columns=X_df.columns, index=X_df.columns) print(data_coor) 这将输出类似这样的相关系数矩阵： Column1 Column2 Column1 1.000000 0....

mask1 = (coor_stress[:,2] >= axial_choose[0]) and (coor_stress[:,2] <= axial_choose[1]) 这段代码如何改正

这段代码需要将 and 改为 &，因为 and 无法对 NumPy 数组进行逐元素比较，而 & 可以。正确的代码如下： ...mask1 = (coor_stress[:,2] >= axial_choose[0]) & (coor_stress[:,2] <= axial_choose[1])

typedef struct control_param_in{ XYZ_COOR_S cur_position; int key_point; float forward_preview_dis;//for lateral control float back_preview_dis; float preview_time; float curve_preview_dis;//for speed control float preview_time2; uint8_t cur_gear; float vehicle_speed;//km/h }CONTROL_PARAM_IN;

其中，cur_position是一个类型为XYZ_COOR_S的结构体变量；key_point是一个整数类型的变量；forward_preview_dis、back_preview_dis、preview_time、curve_preview_dis和preview_time2都是浮点数类型的变量；cur_gear...

label_text_A.config(text=f"A碱基的假阳位点坐标为: {list_coor_A}")文本自动换行

要实现label_text_A.config(text=f"A碱基的假阳位点坐标为: {list_coor_A}")这样的文本自动换行，你需要确保text属性支持换行。在Tkinter中，你可以使用\n来表示新的一行。这里是修改后的代码示例： ...

argumentab = math.acos(np.dot(coor_a, coor_b)/(np.linalg.norm(coor_a)*np.linalg.norm(coor_b)))

np.dot(coor_a, coor_b) 计算两向量点积（内积），即 $coor_a \cdot coor_b$。 np.linalg.norm(coor_a) 和 np.linalg.norm(coor_b) 分别计算两个向量的 Euclidean 范数，即 $\sqrt{\sum_{i=1}^{3} a_i^2}$ 和...

dataframe如何转换成图，数据包括x_coor,y_coor,lable

这将创建一个散点图，其中x和y坐标表示DataFrame中的x_coor和y_coor列，散点的颜色将根据DataFrame中的label列自动分配。 2. 使用Seaborn绘制分类散点图。 Seaborn是一个基于Matplotlib的库，它提供了更多的绘图...

@app.route('/get_trip_time', methods=['POST']) def get_trip_time(): data = request.get_json() method = data['method'] center_coor = data['center_coor'] t = data['t'] radius = get_radius(method, t) gtt = GetTripTime(method, center_coor, t, radius) gtt.main() return jsonify({'message': 'Trip time data collected successfully'}) @app.route('/visualize_trip_time', methods=['GET']) def visualize_trip_time(): data = pd.read_csv('time1.csv') lng = data['lng'] lat = data['lat'] time = data['time'] grid_lng, grid_lat = np.meshgrid(np.linspace(lng.min(), lng.max(), 100), np.linspace(lat.min(), lat.max(), 100)) grid_time = griddata((lng, lat), time, (grid_lng, grid_lat), method='linear') fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) contour_plot = ax.contourf(grid_lng, grid_lat, grid_time, cmap='jet', levels=6) ax.contour(contour_plot, colors='k', linewidths=0.5) plt.colorbar(contour_plot) last_lng = lng.iloc[-1] last_lat = lat.iloc[-1] ax.scatter(last_lng, last_lat, color='green', marker='o', s=50, label='Start Point') ax.legend() plt.title('Isochrone') ax.set_xlabel('Longitude') ax.set_ylabel('Latitude') ax.xaxis.set_major_formatter(mticker.FormatStrFormatter('%.2f')) plt.show() return jsonify({'message': 'Trip time visualization generated successfully'}) @app.route('/get_isochrone_coords', methods=['GET']) def get_isochrone_coords(): with open('contour_coords.json', 'r') as f: contour_coords = json.load(f) return jsonify(contour_coords)用rest client调用GET http://localhost:5000/visualize_trip_time时报错ValueError: signal only works in main thread of the main interpreter

这个错误是由于在非主线程中调用了Matplotlib的绘图函数导致的。解决这个问题的方法是使用Matplotlib的线程安全设置。您可以尝试在应用程序的入口处添加以下代码，以确保在非主线程中使用Matplotlib时不会出现此...

增加开始界面包括开始游戏、游戏说明、退出游戏 #include <graphics.h> #include <stdio.h> #include <time.h> #include <conio.h> #pragma comment(lib,"winmm.lib") //最简单的贪吃蛇 #define NUM 100 //蛇的最大长度 //枚举4个方向 72 80 75 77 ↑↓←→ enum Ch{up=72,down=80,left=75,right=77}; //坐标 struct Coor { int x; int y; }; //蛇的结构体 struct Snake { int n; //蛇当前的节数 Ch ch; //方向 Coor szb[NUM]; //蛇每一节的坐标 }snake; //snake //食物 struct Food { int x; int y; bool isEat; }food; //游戏的初始化函数 void InitGame() { srand((unsigned int)time(NULL)); mciSendString(L"open 甩葱歌.mp3 alias BGM", 0, 0, 0); mciSendString(L"play BGM", 0, 0, 0); //先得到一条蛇 1节 right 320 240 snake.n = 4; snake.ch = right; snake.szb[0].x = 320; snake.szb[0].y = 240; sna

} } //判断游戏是否结束 bool IsGameOver() { //判断是否撞墙 if (snake.szb[0].x < 0 || snake.szb[0].x > 640 || snake.szb[0].y < 0 || snake.szb[0].y > 480) { return true; } //判断是否撞到自己 for (int i ...

sales = pd.read_csv('四大城市BBA汽车月销量.csv') plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False coor = sales.corr() sns.heatmap(coor) plt.title('BBA在四大城市的月销量热力图') plt.show() print(sales)

这段代码使用 pandas 读取名为“四大城市BBA汽车月销量.csv”的文件，并将其存储在名为“sales”的 DataFrame 中。然后，使用 matplotlib 库绘制热力图来显示 DataFrame 中各列之间的相关性，其中 sns.heatmap() ...

dataProces() { let data = [ [117.10906365235498, 35.47938508147631], [117.11181476264586, 35.47974199444307], [117.11190387759494, 35.476243578511], [117.10927795137033, 35.47652969177465], [117.10906365235498, 35.47938508147631], ]; let coor = Array.prototype.concat.apply([], data); let datasouce = this.map_common_addDatasouce("wall"); datasouce.entities.add({ wall: { positions: Cesium.Cartesian3.fromDegreesArray(coor), maximumHeights: new Array(data.length).fill(300), minimunHeights: new Array(data.length).fill(0), material: new Cesium.ImageMaterialProperty({ transparent: true, //设置透明 image: require("../../assets/images/weilan.png"), repeat: new Cesium.Cartesian2(1.0, 1), }), }, }); }, 根据这段代码将围栏的图片改成上下滚动的效果

let intervalId = setInterval(() => { currentIndex = (currentIndex + 1) % imageUrls.length; imageMaterial.image = imageUrls[currentIndex]; }, 200); let imageMaterial = new Cesium....

Error: 'YoL0'object has no attribute 'yeildboxes', See valid attributes below.这个报错怎么改

这个错误提示说明你在尝试访问YOLO对象（在这个例子中是'YoL0'）的一个名为'yieldboxes'的属性，但是这个对象实际上并没有这个属性。可能是拼写错误（应该是yield_boxes而不是yeildboxes），或者你使用的不是...

# 导入包 import pandas as pd import matplotlib as mpl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False mpl.use('TkAgg') # 导入数据 df = pd.read_csv(r'C:\Users\F\Desktop\3变量\data/CS2_35.csv') df_coor = df.corr() print(df_coor) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6),facecolor='w') # 指定颜色带的色系 sns.heatmap(df.corr(),annot=True, vmax=1, square=True, cmap="Blues", fmt='.3g') plt.title('CS2_38') plt.show() fig.savefig('./df_corr.png',bbox_inches='tight',transparent=True)，帮我解释下这个代码用的方法和原理

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void CalcuPathCurve(vector<XYZ_COOR_S> &path_list); void CalcuPathHead(vector<XYZ_COOR_S> &path_list); void BiaAngleCalculate(vector<XYZ_COOR_S> path_list,CONTROL_PARAM_IN para_in,robot::control_msg ¶_out); void VehiclePoseCalculation();

np.corrcoef(X_df.values, rowvar=0)data_coor = pd.DataFrame(data

mask1 = (coor_stress[:,2] >= axial_choose[0]) and (coor_stress[:,2] <= axial_choose[1]) 这段代码如何改正

typedef struct control_param_in{ XYZ_COOR_S cur_position; int key_point; float forward_preview_dis;//for lateral control float back_preview_dis; float preview_time; float curve_preview_dis;//for speed control float preview_time2; uint8_t cur_gear; float vehicle_speed;//km/h }CONTROL_PARAM_IN;

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sales = pd.read_csv('四大城市BBA汽车月销量.csv') plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False coor = sales.corr() sns.heatmap(coor) plt.title('BBA在四大城市的月销量热力图') plt.show() print(sales)

Error: 'YoL0'object has no attribute 'yeildboxes', See valid attributes below.这个报错怎么改

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