错误使用 <= 输入参数的数目不足。 出错 prob2_calc>f_testkit/derr_diff (第 154 行) dSSE=(f(set(index,ratio+le-4))-f(set(index,ratio-le-4)))./2e-4; 出错 prob2_calc>@(r)derr_diff(r,index) (第 126 行) diff_=arrayfun(@(r)derr_diff(r,index),ratio); 出错 prob2_calc>f_testkit (第 126 行) diff_=arrayfun(@(r)derr_diff(r,index),ratio); 出错 prob2_calc (第 33 行) f_testkit(pack(main_XYZ,rand(N_nodes,1)),objective,nonlcon);

这个错误信息看起来像是你在运行 prob2_calc 函数时输入参数的数量不足导致的。具体来说，你可能需要检查一下传递给该函数的参数是否正确，并且确保它们的数量与函数定义中所需的参数数量匹配。此外，你还需要检查一下函数定义中的每个变量是否都已经正确地定义和初始化。如果你无法解决这个问题，可以贴出相关代码，让我来帮你分析一下。

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逐行详细解释： void DstExistenceFusion::UpdateWithoutMeasurement(const std::string &sensor_id, double measurement_timestamp, double target_timestamp, double min_match_dist) { SensorObjectConstPtr camera_object = nullptr; if (common::SensorManager::Instance()->IsCamera(sensor_id)) { camera_object = track_ref_->GetSensorObject(sensor_id); UpdateToicWithoutCameraMeasurement(sensor_id, measurement_timestamp, min_match_dist); } SensorObjectConstPtr lidar_object = track_ref_->GetLatestLidarObject(); SensorObjectConstPtr camera_object_latest = track_ref_->GetLatestCameraObject(); SensorObjectConstPtr radar_object = track_ref_->GetLatestRadarObject(); if ((lidar_object != nullptr && lidar_object->GetSensorId() == sensor_id) || (camera_object_latest != nullptr && camera_object_latest->GetSensorId() == sensor_id) || (radar_object != nullptr && radar_object->GetSensorId() == sensor_id && lidar_object == nullptr && camera_object_latest == nullptr)) { Dst existence_evidence(fused_existence_.Name()); double unexist_factor = GetUnexistReliability(sensor_id); base::ObjectConstPtr obj = track_ref_->GetFusedObject()->GetBaseObject(); double dist_decay = ComputeDistDecay(obj, sensor_id, measurement_timestamp); double obj_unexist_prob = unexist_factor * dist_decay; existence_evidence.SetBba( {{ExistenceDstMaps::NEXIST, obj_unexist_prob}, {ExistenceDstMaps::EXISTUNKNOWN, 1 - obj_unexist_prob}}); // TODO(all) hard code for fused exist bba const double unexist_fused_w = 1.0; double min_match_dist_score = min_match_dist; // if (!sensor_manager->IsCamera(sensor_id)) { // min_match_dist_score = std::max(1 - min_match_dist / // options_.track_object_max_match_distance_, 0.0); // } ADEBUG << " before update exist prob: " << GetExistenceProbability() << " min_match_dist: " << min_match_dist << " min_match_dist_score: " << min_match_dist_score; fused_existence_ = fused_existence_ + existence_evidence * unexist_fused_w * (1 - min_match_dist_score); ADEBUG << " update without, EXIST prob: " << GetExistenceProbability() << " 1 - match_dist_score: " << 1 - min_match_dist_score << " sensor_id: " << sensor_id << " dist_decay: " << dist_decay << " track_id: " << track_ref_->GetTrackId(); } UpdateExistenceState(); }

这是一个名为DstExistenceFusion的类中的一个函数UpdateWithoutMeasurement。该函数的作用是在没有测量数据的情况下更新目标的存在状态。该函数接受四个参数，分别为传感器ID（sensor_id）、测量时间戳（measurement_timestamp）、目标时间戳（target_timestamp）和最小匹配距离（min_match_dist）。

首先，该函数通过传感器ID获取摄像头的SensorObject（SensorObjectConstPtr类型）。

然后，通过调用track_ref_对象的GetLatestLidarObject()、GetLatestCameraObject()和GetLatestRadarObject()函数，获取最新的激光雷达、摄像头和毫米波雷达的SensorObject（SensorObjectConstPtr类型）。

接下来，如果激光雷达、摄像头或毫米波雷达的SensorObject的SensorId与传入的sensor_id相同，则执行目标存在性融合操作。在目标存在性融合操作中，首先创建一个Dst类型的存在证据（existence_evidence），并设置其置信度。置信度的计算包括了未存在因子（unexist_factor）、距离衰减因子（dist_decay）和目标不存在的概率（obj_unexist_prob）。

然后，将existence_evidence与融合目标的存在证据（fused_existence_）进行合并，得到新的存在证据。在合并操作中，需要考虑到未存在因子的权重和最小匹配距离的得分。

最后，更新目标的存在状态并返回。

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> int main() { int i, a_count = 0, total_count = 0; float a_prob = 0.02; // 初始A卡概率为2% srand(time(NULL)); // 初始化随机数生成器 for (i = 1; i <= 80; i++) { float r = (float)rand() / RAND_MAX; // 生成0-1之间的随机数 total_count++; if (r <= a_prob) { printf("第%d次抽卡，抽到了A卡！\n", i); a_count++; a_prob = 0.02; // 如果抽到了A卡，概率立即回到2% } else { printf("第%d次抽卡，抽到了B卡。\n", i); if (i <= 50) { a_prob = 0.02; // 前50次每次抽出A卡概率为2% } else if (i <= 61) { a_prob += 0.02; // 第51-61抽次时，每次抽到A卡概率依次上升2% } else if (i <= 70) { a_prob += 0.03; // 第61-70抽次时，每次抽到A卡概率依次上升3% } else { a_prob += 0.05; // 第71-80抽次

时，每次抽到A卡概率依次上升5% } } } printf("共抽了%d次，其中%d次抽到了A卡，概率为%.2f%%。\n", total_count, a_count, (float)a_count / total_count * 100); return 0; }

以上是一个简单的模拟卡牌游戏的代码。在游戏中，玩家可以通过抽卡来获取卡牌，其中A卡是稀有卡，概率为2%，B卡是普通卡，概率为98%。但是，游戏规则并不是每次抽卡都是2%的概率，而是有一定的变化。前50次每次抽出A卡概率为2%，第51-61抽次时，每次抽到A卡概率依次上升2%，第61-70抽次时，每次抽到A卡概率依次上升3%，第71-80抽次时，每次抽到A卡概率依次上升5%。这个代码模拟了一个玩家在80次抽卡中，获取A卡的概率和次数，并输出了结果。