obstacle_range: 2.5 raytrace_range: 3.0 #footprint: [[0.175, 0.175], [0.175, -0.175], [-0.175, -0.175], [-0.175, 0.175]] #footprint_inflation: 0.01 robot_radius: 0.175 inflation_radius: 0.1 max_obstacle_height: 0.6 min_obstacle_height: 0.0 observation_sources: scan scan: {data_type: LaserScan, topic: /scan, marking: true, clearing: true, expected_update_rate: 0}

时间: 2024-03-30 10:37:38 浏览: 19
这是一个YAML格式的配置文件,其中包含了机器人的一些参数设置,例如障碍物检测范围(obstacle_range)、射线检测范围(raytrace_range)、机器人半径(robot_radius)等等。此外,还包含了机器人传感器的配置信息,比如激光雷达的数据类型(data_type)、话题(topic)、标记(mark)、清除(clearing)、期望的更新率(expected_update_rate)等等。其中,标记和清除用于在地图上标记障碍物和清除障碍物。footprint和footprint_inflation用于描述机器人的轮廓和轮廓膨胀范围。max_obstacle_height和min_obstacle_height用于描述障碍物的最大和最小高度。
相关问题

obstacle_range: 3.0 raytrace_range: 3.5 footprint: [[-0.17, -0.15], [-0.17, 0.15], [0.17, 0.15], [0.17, -0.15]] #robot_radius: 0.17 inflation_radius: 0.1 cost_scaling_factor: 3.0 map_type: costmap observation_sources: scan scan: {sensor_frame: laser_link, data_type: LaserScan, topic: scan_filtered, marking: true, clearing: true}添加一下注释

这是一个机器人的costmap参数配置文件,其中包括机器人的轮廓、机器人的半径、膨胀半径、代价因子以及观测源等信息。注释描述如下: - obstacle_range: 机器人能够检测到的障碍物的最大距离为3.0米。 - raytrace_range: 机器人进行射线追踪的最大距离为3.5米。 - footprint: 机器人的轮廓,由四个顶点组成,每个顶点的坐标从机器人中心点开始计算。 - robot_radius: 机器人的半径为0.17米。 - inflation_radius: 机器人的膨胀半径为0.1米。 - cost_scaling_factor: 代价因子,用于计算代价地图中的每个单元格的代价值。 - map_type: 代价地图的类型。 - observation_sources: 观测源,用于生成代价地图。 - scan: 观测源中的激光雷达传感器,包括传感器坐标系、数据类型、话题以及标记和清除障碍物的标志位。

lane_change_speed_config { unit_t: 1.0 dense_dimension_s: 42 dense_unit_s: 0.25 sparse_unit_s: 1.0 speed_weight: 10.0 accel_weight: 10.0 jerk_weight: 10.0 obstacle_weight: 1.0 reference_weight: 0.0 go_down_buffer: 5.0 go_up_buffer: 5.0 default_obstacle_cost: 1e4 default_speed_cost: 1.0e5 exceed_speed_penalty: 1.0e5 low_speed_penalty: 10.0 reference_speed_penalty: 10.0 keep_clear_low_speed_penalty: 10.0 accel_penalty: 1.0 decel_penalty: 1.0 positive_jerk_coeff: 1.0 negative_jerk_coeff: 1.0 max_acceleration: 3.0 max_deceleration: -3.5 spatial_potential_penalty: 1.0e5 is_lane_changing: true } }

这段代码是一个 `lane_change_speed_config` 的配置块,用于配置车道变换速度规划的参数。以下是每个参数的含义: - `unit_t`:时间单位。 - `dense_dimension_s`:密集维度的数量。 - `dense_unit_s`:密集维度的单位。 - `sparse_unit_s`:稀疏维度的单位。 - `speed_weight`:速度的权重。 - `accel_weight`:加速度的权重。 - `jerk_weight`:加加速度(jerk)的权重。 - `obstacle_weight`:障碍物的权重。 - `reference_weight`:参考权重。 - `go_down_buffer`:下降缓冲区。 - `go_up_buffer`:上升缓冲区。 - `default_obstacle_cost`:默认障碍物成本。 - `default_speed_cost`:默认速度成本。 - `exceed_speed_penalty`:超速惩罚。 - `low_speed_penalty`:低速惩罚。 - `reference_speed_penalty`:参考速度惩罚。 - `keep_clear_low_speed_penalty`:保持清晰低速惩罚。 - `accel_penalty`:加速度惩罚。 - `decel_penalty`:减速度惩罚。 - `positive_jerk_coeff`:正加加速度系数。 - `negative_jerk_coeff`:负加加速度系数。 - `max_acceleration`:最大加速度。 - `max_deceleration`:最大减速度。 - `spatial_potential_penalty`:空间潜力惩罚。 - `is_lane_changing`:是否正在变道。 根据实际需求,可以调整这些参数来优化车道变换速度规划的结果。

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# 初始化障碍物和柱子墙位置 obstacle_x = SCREEN_WIDTH pillar_x = [SCREEN_WIDTH + PILLAR_DISTANCE, SCREEN_WIDTH + PILLAR_DISTANCE * 2, SCREEN_WIDTH + PILLAR_DISTANCE * 3] # 游戏循环 while True: # 显示障碍物和柱子墙 draw_obstacle(obstacle_x, obstacle_y, obstacle_width, obstacle_height) for i in range(3): draw_pillar(pillar_x[i], pillar_height[i]) # 移动障碍物和柱子墙 obstacle_x -= OBSTACLE_SPEED for i in range(3): pillar_x[i] -= OBSTACLE_SPEED # 重新生成障碍物和柱子墙 if obstacle_x < -OBSTACLE_WIDTH: obstacle_x = SCREEN_WIDTH obstacle_y = random.randint(0, SCREEN_HEIGHT - OBSTACLE_HEIGHT) for i in range(3): if pillar_x[i] < -PILLAR_WIDTH: pillar_x[i] = SCREEN_WIDTH + PILLAR_DISTANCE * (i + 1) pillar_height[i] = random.randint(0, SCREEN_HEIGHT - PILLAR_GAP) # 初始化小鸟位置和速度 bird_x = BIRD_X bird_y = SCREEN_HEIGHT // 2 bird_v = 0 # 游戏循环 while True: # 监听用户输入 for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.KEYDOWN and event.key == pygame.K_SPACE: bird_v = BIRD_JUMP_SPEED # 移动小鸟 bird_y += bird_v bird_v += BIRD_GRAVITY # 碰撞检测 if bird_x + BIRD_WIDTH > obstacle_x and bird_x < obstacle_x + OBSTACLE_WIDTH \ and (bird_y < obstacle_y or bird_y + BIRD_HEIGHT > obstacle_y + OBSTACLE_HEIGHT): break for i in range(3): if bird_x + BIRD_WIDTH > pillar_x[i] and bird_x < pillar_x[i] + PILLAR_WIDTH \ and (bird_y < pillar_height[i] or bird_y + BIRD_HEIGHT > pillar_height[i] + PILLAR_GAP): break # 显示小鸟 draw_bird(bird_x, bird_y) # 游戏结束 if bird_y < 0 or bird_y + BIRD_HEIGHT > SCREEN_HEIGHT: break请帮我完善这段程序使其能在Python上运行不报错

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