time_ctrl = ctrl.ControlSystem(rule) wash_time = ctrl.ControlSystemSimulation(time_ctrl)

时间: 2024-04-22 09:28:06 浏览: 5
根据你的代码,假设 `rule` 是一个规则集合(rule set),你可以通过以下代码创建名为 `time_ctrl` 的控制系统: ```python time_ctrl = ctrl.ControlSystem(rule) ``` 接下来,你可以使用 `time_ctrl` 创建一个名为 `wash_time` 的控制系统模拟对象,以便对控制系统进行模拟和输出计算: ```python wash_time = ctrl.ControlSystemSimulation(time_ctrl) ``` 现在,你可以使用 `wash_time` 对象来模拟控制系统并获取输出结果。请注意,上述代码是基于 Python 控制系统库(control system library)的示例,实际的使用方法可能因库的不同而有所变化。确保根据所使用的库的文档正确导入和使用相应的模块和类。
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current_time = datetime.datetime.day()

current_time = datetime.datetime.day()这段代码的目的是获取当前日期的天数。然而,这段代码是错误的,因为datetime.datetime.day()是一个方法,而不是属性。正确的方法是使用datetime.datetime.now().day来获取当前日期的天数。 #### 引用[.reference_title] - *1* [c# datetime._C#| DateTime.Day属性与示例](https://blog.csdn.net/cumubi7453/article/details/107803576)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [c# datetime._C#| DateTime.TimeOfDay属性(带示例)](https://blog.csdn.net/cumudi0723/article/details/107793933)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

acceleration_cmd_closeloop = speed_pid_controller_.Control(speed_controller_input_limited, ts); debug->set_pid_saturation_status( speed_pid_controller_.IntegratorSaturationStatus()); if (enable_leadlag) { acceleration_cmd_closeloop = speed_leadlag_controller_.Control(acceleration_cmd_closeloop, ts); debug->set_leadlag_saturation_status( speed_leadlag_controller_.InnerstateSaturationStatus()); }

这段代码对闭环加速度命令值进行控制计算。 首先,使用speed_pid_controller_.Control()函数计算出速度PID控制器的输出值,并将其赋值给acceleration_cmd_closeloop。该函数使用speed_controller_input_limited和时间间隔ts作为参数进行控制计算。 接下来,通过调用speed_pid_controller_.IntegratorSaturationStatus()获取速度PID控制器的积分饱和状态,并将其设置到debug变量的pid_saturation_status字段中,用于调试或记录。 然后,如果enable_leadlag为true,表示启用了Leadlag控制,将使用speed_leadlag_controller_.Control()函数对acceleration_cmd_closeloop进行进一步的控制计算。该函数使用acceleration_cmd_closeloop和时间间隔ts作为参数进行控制计算,并将结果重新赋值给acceleration_cmd_closeloop。 最后,通过调用speed_leadlag_controller_.InnerstateSaturationStatus()获取速度Leadlag控制器的内部状态饱和状态,并将其设置到debug变量的leadlag_saturation_status字段中,用于调试或记录。

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该代码如何使小车判断交通灯颜色,判断后又如何使小车做出相应反应?class navigation_demo: def init(self): # self.set_pose_pub = rospy.Publisher('/initialpose', PoseWithCovarianceStamped, queue_size=5) # nav 创建发布器用于发送目标位置 self.pub_goal = rospy.Publisher('/move_base_simple/goal', PoseStamped, queue_size=10) # 创建客户端,用于发送导航目标 self.move_base = actionlib.SimpleActionClient("move_base", MoveBaseAction) self.move_base.wait_for_server(rospy.Duration(60)) self.sub_socket = rospy.Subscriber('/socket', Int16, self.socket_cb) # traffic light self.sub_traffic = rospy.Subscriber('/traffic_light', Bool, self.traffic_light) # line check车道线检测信息 self.pub_line = rospy.Publisher('/detector_line',Bool,queue_size=10) # 交通灯信息 self.pub_color = rospy.Publisher('/detector_trafficlight',Bool,queue_size=10) self.pub_reached = rospy.Publisher('/reached',Bool,queue_size=10) self.sub_done = rospy.Subscriber('/done',Bool,self.done_cb) #add self.tf_listener = tf.TransformListener() # 等待map到base_link坐标系变换的建立 try: self.tf_listener.waitForTransform('map', 'base_link', rospy.Time(0), rospy.Duration(1.0)) except (tf.Exception, tf.ConnectivityException, tf.LookupException): pass print("tf point successful") #add 初始化 self.count = 0 self.judge = 0 self.start = 0 self.end = 0 self.traffic = False self.control = 0 self.step = 0 self.flage = 1 # self.done = False #add 交通灯状态 def traffic_light(self, color): self.traffic = color.data # self.traffic = True if (self.traffic == False): print ("traffic red") self.judge = 0 if (self.traffic == True): print ("traffic green") self.judge = 1 def get_pos(self,x1,y1): try: (trans, rot) = self.tf_listener.lookupTransform('map', 'base_link', rospy.Time(0)) except (tf.LookupException, tf.ConnectivityException, tf.ExtrapolationException): rospy.loginfo("tf Error") return None euler = transformations.euler_from_quaternion(rot) #print euler[2] / pi * 180 获取xy的坐标 x = trans[0] y = trans[1] # 计算当前位置与目标位置的距离 result = pow(abs(x-x1),2)+pow(abs(y-y1),2) result = sqrt(result) if (result <= 0.6):# 如果距离小于0.6,表示到达目标, return True #th = euler[2] / pi * 180 else: return False #return (x, y, th)

解释一段python代码 class KalmanFilter(object): def init(self, dim_x, dim_z, dim_u=0): if dim_x < 1: raise ValueError('dim_x must be 1 or greater') if dim_z < 1: raise ValueError('dim_z must be 1 or greater') if dim_u < 0: raise ValueError('dim_u must be 0 or greater') self.dim_x = dim_x self.dim_z = dim_z self.dim_u = dim_u self.x = zeros((dim_x, 1)) # state self.P = eye(dim_x) # uncertainty covariance self.Q = eye(dim_x) # process uncertainty self.B = None # control transition matrix self.F = eye(dim_x) # state transition matrix self.H = zeros((dim_z, dim_x)) # Measurement function self.R = eye(dim_z) # state uncertainty self._alpha_sq = 1. # fading memory control self.M = np.zeros((dim_z, dim_z)) # process-measurement cross correlation self.z = np.array([[None]*self.dim_z]).T # gain and residual are computed during the innovation step. We # save them so that in case you want to inspect them for various # purposes self.K = np.zeros((dim_x, dim_z)) # kalman gain self.y = zeros((dim_z, 1)) self.S = np.zeros((dim_z, dim_z)) # system uncertainty self.SI = np.zeros((dim_z, dim_z)) # inverse system uncertainty # identity matrix. Do not alter this. self._I = np.eye(dim_x) # these will always be a copy of x,P after predict() is called self.x_prior = self.x.copy() self.P_prior = self.P.copy() # these will always be a copy of x,P after update() is called self.x_post = self.x.copy() self.P_post = self.P.copy() # Only computed only if requested via property self._log_likelihood = log(sys.float_info.min) self._likelihood = sys.float_info.min self._mahalanobis = None self.inv = np.linalg.inv

详细解释以下Python代码:import numpy as np import adi import matplotlib.pyplot as plt sample_rate = 1e6 # Hz center_freq = 915e6 # Hz num_samps = 100000 # number of samples per call to rx() sdr = adi.Pluto("ip:192.168.2.1") sdr.sample_rate = int(sample_rate) # Config Tx sdr.tx_rf_bandwidth = int(sample_rate) # filter cutoff, just set it to the same as sample rate sdr.tx_lo = int(center_freq) sdr.tx_hardwaregain_chan0 = -50 # Increase to increase tx power, valid range is -90 to 0 dB # Config Rx sdr.rx_lo = int(center_freq) sdr.rx_rf_bandwidth = int(sample_rate) sdr.rx_buffer_size = num_samps sdr.gain_control_mode_chan0 = 'manual' sdr.rx_hardwaregain_chan0 = 0.0 # dB, increase to increase the receive gain, but be careful not to saturate the ADC # Create transmit waveform (QPSK, 16 samples per symbol) num_symbols = 1000 x_int = np.random.randint(0, 4, num_symbols) # 0 to 3 x_degrees = x_int*360/4.0 + 45 # 45, 135, 225, 315 degrees x_radians = x_degrees*np.pi/180.0 # sin() and cos() takes in radians x_symbols = np.cos(x_radians) + 1j*np.sin(x_radians) # this produces our QPSK complex symbols samples = np.repeat(x_symbols, 16) # 16 samples per symbol (rectangular pulses) samples *= 2**14 # The PlutoSDR expects samples to be between -2^14 and +2^14, not -1 and +1 like some SDRs # Start the transmitter sdr.tx_cyclic_buffer = True # Enable cyclic buffers sdr.tx(samples) # start transmitting # Clear buffer just to be safe for i in range (0, 10): raw_data = sdr.rx() # Receive samples rx_samples = sdr.rx() print(rx_samples) # Stop transmitting sdr.tx_destroy_buffer() # Calculate power spectral density (frequency domain version of signal) psd = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft(rx_samples)))**2 psd_dB = 10*np.log10(psd) f = np.linspace(sample_rate/-2, sample_rate/2, len(psd)) # Plot time domain plt.figure(0) plt.plot(np.real(rx_samples[::100])) plt.plot(np.imag(rx_samples[::100])) plt.xlabel("Time") # Plot freq domain plt.figure(1) plt.plot(f/1e6, psd_dB) plt.xlabel("Frequency [MHz]") plt.ylabel("PSD") plt.show(),并分析该代码中QPSK信号的功率谱密度图的特点

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