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
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
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。