# Mask out points that are outside the considered spatial extent. mask = ( (geometry_b[:, 0] >= 0) & (geometry_b[:, 0] < self.bev_dimension[0]) & (geometry_b[:, 1] >= 0) & (geometry_b[:, 1] < self.bev_dimension[1]) & (geometry_b[:, 2] >= 0) & (geometry_b[:, 2] < self.bev_dimension[2]) )为什么要对geometry这样做,这是在筛选什么?

时间: 2024-02-14 14:20:31 浏览: 26
这段代码是用来筛选点云数据中的有效点,即在BEV (Bird's Eye View)空间内的点。BEV空间一般为一个二维平面,在该平面上进行点云数据处理可以提高处理效率,因为可以减少点云数据的维度和噪声。因此,这段代码的作用是: 1. 将点云数据从三维空间转换到BEV空间,即将点云数据的Z坐标值去掉。 2. 筛选出在BEV空间内的点,并将筛选结果保存在一个布尔型数组mask中。 具体来说,该代码将点云数据按照X、Y、Z三个方向的坐标值分别和BEV空间的范围进行比较,如果点云数据的坐标值在BEV空间内,则将对应位置的mask值设置为True,否则设置为False。最终,mask数组中为True的位置对应的点云数据就是在BEV空间内的有效点。
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Convert positions to integer indices然后Mask out points that are outside the considered spatial extent.然后Sort tensors so that those within the same voxel are consecutives.然后Project to bird's-eye view by summing voxels.然后Put channel in second position and remove z dimension

这句话看起来像是一系列的数据处理步骤,需要进一步的上下文才能确定它指的是什么。不过从字面意思来看,这句话的意思可能是: 1. 将位置转换为整数索引; 2. 掩盖掉在考虑的空间范围之外的点; 3. 对张量进行排序,使得在同一个体素内的点是连续的; 4. 通过对体素求和来将点投影到鸟瞰图上; 5. 将通道放在第二个位置,并去掉 z 维度。

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。

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## Problem 7: Is BST Write a function is_bst, which takes a Tree t and returns True if, and only if, t is a valid binary search tree, which means that: - Each node has at most two children (a leaf is automatically a valid binary search tree). - The children are valid binary search trees. - For every node, the entries in that node's left child are less than or equal to the label of the node. - For every node, the entries in that node's right child are greater than the label of the node. An example of a BST is: ![bst](pic/bst.png) Note that, if a node has only one child, that child could be considered either the left or right child. You should take this into consideration. Hint: It may be helpful to write helper functions bst_min and bst_max that return the minimum and maximum, respectively, of a Tree if it is a valid binary search tree. python def is_bst(t): """Returns True if the Tree t has the structure of a valid BST. >>> t1 = Tree(6, [Tree(2, [Tree(1), Tree(4)]), Tree(7, [Tree(7), Tree(8)])]) >>> is_bst(t1) True >>> t2 = Tree(8, [Tree(2, [Tree(9), Tree(1)]), Tree(3, [Tree(6)]), Tree(5)]) >>> is_bst(t2) False >>> t3 = Tree(6, [Tree(2, [Tree(4), Tree(1)]), Tree(7, [Tree(7), Tree(8)])]) >>> is_bst(t3) False >>> t4 = Tree(1, [Tree(2, [Tree(3, [Tree(4)])])]) >>> is_bst(t4) True >>> t5 = Tree(1, [Tree(0, [Tree(-1, [Tree(-2)])])]) >>> is_bst(t5) True >>> t6 = Tree(1, [Tree(4, [Tree(2, [Tree(3)])])]) >>> is_bst(t6) True >>> t7 = Tree(2, [Tree(1, [Tree(5)]), Tree(4)]) >>> is_bst(t7) False """ "*** YOUR CODE HERE ***" 。

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