def t_up(speed1, speed2, t_time): if speed1<0: speed1=-speed1 L_Motor.ChangeDutyCycle(speed1) GPIO.output(AIN2, True) # AIN2 GPIO.output(AIN1, False) # AIN1 else: L_Motor.ChangeDutyCycle(speed1) GPIO.output(AIN2, False) # AIN2 GPIO.output(AIN1, True) # AIN1 if speed2<0: speed2=-speed2 L_Motor.ChangeDutyCycle(speed2) GPIO.output(BIN2, True) # AIN2 GPIO.output(BIN1, False) # AIN1 else: R_Motor.ChangeDutyCycle(speed2) GPIO.output(BIN2, False) # BIN2 GPIO.output(BIN1, True) # BIN1 time.sleep(t_time)

这段代码是用来控制两个电机的转速和运行时间的函数。它接受三个参数：speed1、speed2和t_time。speed1表示左侧电机的转速，speed2表示右侧电机的转速，t_time表示运行时间。

首先，判断speed1是否小于0。如果是，则将speed1取绝对值，并将电机的占空比设置为speed1。同时，将AIN2引脚设置为高电平，AIN1引脚设置为低电平，以控制电机的转向。

如果speed1大于等于0，则将电机的占空比设置为speed1，并将AIN2引脚设置为低电平，AIN1引脚设置为高电平。

接下来，判断speed2是否小于0。如果是，则将speed2取绝对值，并将电机的占空比设置为speed2。同时，将BIN2引脚设置为高电平，BIN1引脚设置为低电平，以控制电机的转向。

如果speed2大于等于0，则将电机的占空比设置为speed2，并将BIN2引脚设置为低电平，BIN1引脚设置为高电平。

最后，程序暂停t_time秒钟，即控制电机运行的时间。

这段代码是用来控制两个电机的转速和运行时间，从而实现小车的移动。具体的引脚连接和占空比的设置需要根据具体的硬件配置进行调整。

相关问题

import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import tkinter as tk import tkinter.messagebox import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from warnings import simplefilter engine_torque = 10 i0 = 2.088 i1 = 2.928 ig = 2.929 efficiency = 0.96 Wheel_radius = 0.3059 slope = 0 #坡度单位弧度 slope_cos = math.cos(slope) slope_sin = math.sin(slope) rolling_resistance_coefficient = 0.01 air_coefficient = 0.28 face_area = 0.4 air_density = 1.2258 vehicle_speed = 0 weight = 268 step_size = 0.01 flag = 0 time = 0 vehicle_speed_plot = [] time_plot = [] def drive_force(engine_torque,i0,i1,ig,efficiency,Wheel_radius): drive_force = engine_torque*i0*ig*i1*efficiency/Wheel_radius return drive_force def rolling_resistance(weight,rolling_resistance_coefficient,slope_cos): rolling_resistance = weight*rolling_resistance_coefficient*slope_cos return rolling_resistance def air_resistance(air_coefficient,face_area,air_density,relative_speed): air_resistance = 0.5*air_coefficient*face_area*air_density*relative_speed*relative_speed return air_resistance def grade_resistance(weight,slope_sin): grade_resistance = weight*slope_sin return grade_resistance while flag==0: relative_speed = vehicle_speed vehicle_acclerate = (drive_force(engine_torque,i0,i1,ig,efficiency,Wheel_radius)-rolling_resistance(weight,rolling_resistance_coefficient,slope_cos)-air_resistance(air_coefficient,face_area,air_density,relative_speed))/weight vehicle_speed = vehicle_acclerate*step_size+vehicle_speed running_distance = relative_speed*step_size+0.5*vehicle_acclerate*step_size*step_size time = time+step_size if time == 10: flag = 1 vehicle_speed_plot.append(vehicle_speed) time_plot.append(time)

这段代码使用了多个变量和函数来计算车辆在直线道路上的行驶情况。具体来说，代码的主要功能是根据车辆的动力、阻力和坡度等因素来计算车辆在直线道路上的运动状态，并将结果存储在列表中以便后续使用。

代码中的变量和函数的含义如下：

- engine_torque：发动机扭矩
- i0、i1、ig：传动系数
- efficiency：传动效率
- Wheel_radius：车轮半径
- slope：坡度
- slope_cos、slope_sin：坡度的余弦值和正弦值
- rolling_resistance_coefficient：滚动阻力系数
- air_coefficient：空气阻力系数
- face_area：车辆正面面积
- air_density：空气密度
- vehicle_speed：车辆速度
- weight：车辆重量
- step_size：时间步长
- flag：循环标志，初始值为 0
- time：当前时间，初始值为 0
- vehicle_speed_plot：车辆速度列表
- time_plot：时间列表

代码中的函数包括：

- drive_force：计算车辆的驱动力
- rolling_resistance：计算车辆的滚动阻力
- air_resistance：计算车辆的空气阻力
- grade_resistance：计算车辆的坡度阻力

代码的主体部分是一个 while 循环，当 flag 等于 0 时，会一直循环下去。每次循环时，根据车辆的动力、阻力和坡度等因素来计算车辆的速度和加速度，并更新列表中的数据。当时间达到 10 秒时，循环停止。

最后，代码中使用了 numpy、math、matplotlib.pyplot、tkinter、pandas 和 openpyxl 等模块来实现各种功能。

优化代码“def calTravelCost(route_list, model): timetable_list = [] distance_of_routes = 0 time_of_routes = 0 obj = 0 for route in route_list: timetable = [] vehicle = model.vehicle_dict[route[0]] v_type = route[0] free_speed = vehicle.free_speed fixed_cost = vehicle.fixed_cost variable_cost = vehicle.variable_cost for i, node_id in enumerate(route): if i == 0: next_node_id = route[i + 1] travel_distance, travel_time, departure = _compute_departure_time(model, v_type, next_node_id, free_speed, 0) elif i < len(route) - 1: last_node_id = route[i - 1] current_node = model.demand_dict[node_id] travel_distance, travel_time, arrival, departure = _compute_arrival_and_departure_time(model, last_node_id, current_node, free_speed, timetable[-1][1]) timetable.append((int(arrival), int(departure))) else: last_node_id = route[i - 1] travel_distance, travel_time, departure = _compute_departure_time(model, last_node_id, v_type, free_speed, timetable[-1][1]) timetable.append((int(departure), int(departure))) distance_of_routes += travel_distance time_of_routes += travel_time if model.opt_type == 0: obj += fixed_cost + distance_of_routes * variable_cost else: obj += fixed_cost + time_of_routes * variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list, time_of_routes, distance_of_routes, obj def _compute_departure_time(model, from_node_id, to_node_id, free_speed, arrival_time): travel_distance = model.distance_matrix[from_node_id, to_node_id] travel_time = travel_distance / free_speed departure_time = max(arrival_time, model.demand_dict[to_node_id].start_time - travel_time) return travel_distance, travel_time, departure_time def _compute_arrival_and_departure_time(model, from_node_id, to_node, free_speed, arrival_time): travel_distance = model.distance_matrix[from_node_id, to.id] travel_time = travel_distance / free_speed arrival_time = max(arrival_time + travel_time, to.start_time) departure_time = arrival_time + to.service_time return travel_distance, travel_time, arrival_time, departure_time”

这段代码主要是计算一组路线的时间和距离成本，并返回每个节点的出发和到达时间。其中，_compute_departure_time()函数计算从一个节点到下一个节点的出发时间，_compute_arrival_and_departure_time()函数计算到达一个节点的时间和离开时间，calTravelCost()函数是对这两个函数的封装，用于计算整个路线的时间和距离成本，并返回时间表、时间成本、距离成本和总成本。如果需要优化这段代码，可以考虑使用并行计算来提高计算效率，或者使用更高效的算法来计算时间和距离成本。此外，还可以考虑优化代码结构和变量命名，以提高代码的可读性和可维护性。