翻译这段代码: # Ensure the cross track error has the correct sign orientation_vector = [np.cos(yaw), np.sin(yaw)] crosstrack_vector = [x_lookahead - x, y_lookahead - y] cross = np.cross(orientation_vector, crosstrack_vector) if cross < 0: crosstrack_error = -crosstrack_error return crosstrack_error, yaw_diff_crosstrack

时间: 2023-06-13 20:08:31 浏览: 129

确保横向偏差具有正确的符号

方向向量为当前方向的单位向量

orientation_vector = [np.cos(yaw), np.sin(yaw)]

横向向量为目标点与当前点的向量

crosstrack_vector = [x_lookahead - x, y_lookahead - y]

叉乘得到方向向量与横向向量的叉积

cross = np.cross(orientation_vector, crosstrack_vector)

如果叉积小于0,说明目标点在车辆左侧,需要将偏差取反

if cross < 0: crosstrack_error = -crosstrack_error

返回横向偏差和车辆当前方向与目标点方向的差

return crosstrack_error, yaw_diff_crosstrack

相关问题

为什么这段代码要确认横向偏差方向: # Ensure the cross track error has the correct sign orientation_vector = [np.cos(yaw), np.sin(yaw)] crosstrack_vector = [x_lookahead - x, y_lookahead - y] cross = np.cross(orientation_vector, crosstrack_vector) if cross < 0: crosstrack_error = -crosstrack_error return crosstrack_error, yaw_diff_crosstrack

这段代码的作用是确保横向偏差(cross track error)的符号正确。横向偏差是指车辆当前位置与理想轨迹的垂直距离,如果符号不正确,则车辆可能会朝着相反的方向移动,这会导致控制器出现错误。因此,我们需要确认横向偏差方向,以便正确地对其进行处理。

这段代码使用了向量叉积的性质来判断横向偏差的方向。如果向量叉积的结果小于0,则表示横向偏差与车辆当前朝向的夹角大于90度,即车辆朝向与横向偏差方向相反,需要对横向偏差取反。最后,函数返回横向偏差和车辆当前朝向与横向偏差方向的夹角差。

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import rospy import math import numpy as np from grasp_demo.srv import * def tf_transform(req): tool_h_cam = np.array([[1.0, 0.0, 0, -0.010], [0.0, -1.0, 0.0, -0.018], [0.0, 0.0, -1.0, 0.1], [0.0, 0.0, 0.0, 1.0] ]) cam_h_obj = np.array([[req.marker_x], [req.marker_y], [req.marker_z], [1]]) r_x = np.array([[1, 0, 0], [0, math.cos(req.robot_roll), -math.sin(req.robot_roll)], [0, math.sin(req.robot_roll), math.cos(req.robot_roll)] ]) r_y = np.array([[math.cos(req.robot_pitch), 0, math.sin(req.robot_pitch)], [0, 1, 0], [-math.sin(req.robot_pitch), 0, math.cos(req.robot_pitch)] ]) r_z = np.array([[math.cos(req.robot_yaw), -math.sin(req.robot_yaw), 0], [math.sin(req.robot_yaw), math.cos(req.robot_yaw), 0], [0, 0, 1] ]) r = np.dot(r_z, np.dot(r_y, r_x)) base_h_tool = np.array([[r[0, 0], r[0, 1], r[0, 2], req.robot_x], [r[1, 0], r[1, 1], r[1, 2], req.robot_y], [r[2, 0], r[2, 1], r[2, 2], req.robot_z], [0, 0, 0, 1] ]) print(base_h_tool) kk = np.dot(base_h_tool, tool_h_cam) #print (kk) base_h_obj = np.dot(np.dot(base_h_tool, tool_h_cam), cam_h_obj) return EyeinHandResponse(base_h_obj[0, 0], base_h_obj[1, 0], base_h_obj[2, 0]) def obj_to_base_server(): rospy.init_node('eyeinhandServer') s = rospy.Service('eyeinhand', EyeinHand, tf_transform) rospy.spin() if __name__ == "__main__": obj_to_base_server()

这是一个 Python 节点,使用了 ROS 框架,提供了一个名为 'eyeinhand' 的服务。该服务的请求消息类型为 EyeinHandRequest,响应消息类型为 EyeinHandResponse。在这个节点中,定义了一个名为 tf_transform 的函数,用于处理服务的请求。这个函数接收一个请求,其中包含机器人的位姿信息和相机标定信息,并计算出相机到目标物体的位姿信息。最后,函数返回一个响应,其中包含了目标物体在机器人坐标系下的位姿信息。这个节点的主函数是 obj_to_base_server(),它初始化了 ROS 节点,并将 'eyeinhand' 服务注册到 ROS 系统中。最后,节点进入 spin() 循环,等待服务请求。

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for k in range(5): # 在这里写上循环体的代码 for i in range(1): blueprint = world.get_blueprint_library().find(npc_blueprints[i]) color = random.choice(blueprint.get_attribute('color').recommended_values) blueprint.set_attribute('color', color) # if blueprint.has_attribute('driver_id'): # driver_id = random.choice(blueprint.get_attribute('driver_id').recommended_values) # blueprint.set_attribute('driver_id', driver_id) blueprint.set_attribute('role_name', 'autopilot') start_point = carla.Location(x=npc_startpoints[i][0], y=npc_startpoints[i][1], z=npc_startpoints[i][2]) end_point = carla.Location(x=npc_endpoints[i][0], y=npc_endpoints[i][1], z=npc_endpoints[i][2]) transform = carla.Transform(start_point, carla.Rotation( yaw=0)) # 0和180分别代表绕Z轴的偏航角度。在 carla.Rotation() 中,参数 yaw 表示偏航角度,即车辆或物体相对于地图坐标系(东北天)的旋转角度,以度为单位。0度表示车辆或物体朝向东方,180度表示车辆或物体朝向西方。 target_location = carla.Transform(end_point, carla.Rotation(yaw=180)) # 创建目标Transform对象 print('aaaaa') # prepare the light state of the cars to spawn light_state = vls.NONE if args.car_lights_on: light_state = vls.Position | vls.LowBeam | vls.LowBeam NPC = world.spawn_actor(blueprint, transform) # 已生成车辆 NPC.set_autopilot(True) NPC.apply_control(carla.VehicleControl(throttle=1.0, steer=0.0, brake=0.0, hand_brake=False, reverse=False, manual_gear_shift=False, gear=0)) # 设置Vehicle的位置和朝向 NPC.set_transform(target_location) while NPC.get_location().distance(end_point) > 2.0: time.sleep(0.1) # 销毁车辆 NPC.destroy()报错Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)

bool MoveObject::goObject() { //connet to the Server, 5s limit while (!move_base.waitForServer(ros::Duration(5.0))) { ROS_INFO("Waiting for move_base action server..."); } ROS_INFO("Connected to move base server"); /t the targetpose move_base_msgs::MoveBaseGoal goal; goal.target_pose.header.frame_id = "map"; goal.target_pose.header.stamp = ros::Time::now(); // goal.target_pose.pose.position.x = Obj_pose.pose.position.x; // goal.target_pose.pose.position.y = Obj_pose.pose.position.y; // target_odom_point.pose.pose.position.x=goal.target_pose.pose.position.x // target_odom_point.pose.pose.position.y=goal.target_pose.pose.position.y target_odom_point.pose.pose.position.x=Obj_pose.pose.position.x; target_odom_point.pose.pose.position.y=Obj_pose.pose.position.y; cout << goal.target_pose.pose.position.x << endl; cout << goal.target_pose.pose.position.y << endl; //goal.target_pose.pose.orientation = tf::createQuaternionMsgFromYaw(g.response.yaw); goal.target_pose.pose.orientation.z = 0.0; goal.target_pose.pose.orientation.w = 1.0; tf::quaternionMsgToTF(target_odom_point.pose.orientation, quat); tf::Matrix3x3(quat).getRPY(roll, pitch, yaw);//进行转换 yaw +=1.5708;//旋转90 target_odom_point.pose.position.x -=keep_distance*cos(yaw); target_odom_point.pose.position.y -=keep_distance*sin(yaw); goal.target_pose.pose.position.x=target_odom_point.pose.pose.position.x goal.target_pose.pose.position.y=target_odom_point.pose.pose.position.y target_odom_point.pose.orientation = tf::createQuaternionMsgFromYaw(yaw); ROS_INFO("Sending goal"); move_base.sendGoal(goal); move_base.waitForResult(); if (move_base.getState() == actionlib::SimpleClientGoalState::SUCCEEDED) { ROS_INFO("Goal succeeded!"); return true; } else { ROS_INFO("Goal failed"); return false; } }

这段代码 def generate_npc(): blueprint = world.get_blueprint_library().find(npc_blueprints[i]) color = random.choice(blueprint.get_attribute('color').recommended_values) blueprint.set_attribute('color', color) # if blueprint.has_attribute('driver_id'): # driver_id = random.choice(blueprint.get_attribute('driver_id').recommended_values) # blueprint.set_attribute('driver_id', driver_id) blueprint.set_attribute('role_name', 'autopilot') start_point =carla.Location(x=npc_startpoints[i][0], y=npc_startpoints[i][1], z=npc_startpoints[i][2]) end_point = carla.Location(x=npc_endpoints[i][0], y=npc_endpoints[i][1], z=npc_endpoints[i][2]) transform = carla.Transform(start_point, carla.Rotation(yaw=0)) #0和180分别代表绕Z轴的偏航角度。在 carla.Rotation() 中,参数 yaw 表示偏航角度,即车辆或物体相对于地图坐标系(东北天)的旋转角度,以度为单位。0度表示车辆或物体朝向东方,180度表示车辆或物体朝向西方。 target_location = carla.Transform(end_point, carla.Rotation(yaw=180)) # 创建目标Transform对象 # print('aaaaa') #--- NPC =world.spawn_actor(blueprint, transform) #已生成车辆 NPC.set_autopilot(True) NPC.apply_control(carla.VehicleControl(throttle=1.0, steer=0.0, brake=0.0, hand_brake=False, reverse=False, manual_gear_shift=False, gear=0)) # 设置Vehicle的位置和朝向 NPC.set_transform(target_location) return NPC global NPC NPC = generate_npc() global blueprint global transform def reset_npc(): NPC.destroy() NPC=generate_npc()报错 ^ SyntaxError: name 'NPC' is assigned to before global declaration

def generate_line(box_size, box_center, box_rotation, type_name): # global vis_level yaw = box_rotation dir = np.array([np.math.cos(yaw), np.math.sin(yaw), 0]) ortho_dir = np.array([-dir[1], dir[0], 0]) width = box_size[1] height = box_size[0] deep = box_size[2] center = box_center[0], box_center[1], box_center[2] center = np.array(center) # 计算八个点 points = np.array([[0.0, 0.0, 0.0] for i in range(8)]) z_dir = np.array([0.0, 0.0, 1.0]) points[0] = center + dir * (height * 0.5) + ortho_dir * (width * 0.5) - z_dir * (deep * 0.5) points[1] = center - dir * (height * 0.5) + ortho_dir * (width * 0.5) - z_dir * (deep * 0.5) points[2] = center - dir * (height * 0.5) - ortho_dir * (width * 0.5) - z_dir * (deep * 0.5) points[3] = center + dir * (height * 0.5) - ortho_dir * (width * 0.5) - z_dir * (deep * 0.5) points[4] = center + dir * (height * 0.5) + ortho_dir * (width * 0.5) + z_dir * (deep * 0.5) points[5] = center - dir * (height * 0.5) + ortho_dir * (width * 0.5) + z_dir * (deep * 0.5) points[6] = center - dir * (height * 0.5) - ortho_dir * (width * 0.5) + z_dir * (deep * 0.5) points[7] = center + dir * (height * 0.5) - ortho_dir * (width * 0.5) + z_dir * (deep * 0.5) points = [[points[point_id, 0], points[point_id, 1], points[point_id, 2]] for point_id in range(8)] points = np.array(points) lines = [[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 0], [4, 5], [5, 6], [6, 7], [7, 4], [0, 4], [1, 5], [2, 6], [3, 7]] line_color = [np.array(box_colormap[label_name[type_name]]) for i in range(len(lines))] return points, lines, line_color给这段代码加注释

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