if(s_cDataUpdate & ANGLE_UPDATE) { s_cDataUpdate &= ~ANGLE_UPDATE; }

时间: 2024-06-02 11:11:18 浏览: 103
这段代码是一个条件语句,其中`s_cDataUpdate`是一个标志位,`&`是按位与运算符。当`s_cDataUpdate`中包含`ANGLE_UPDATE`标志位时,条件成立,执行花括号中的语句。语句中使用了按位取反运算符`~`,将`ANGLE_UPDATE`标志位从`s_cDataUpdate`中清除。这段代码的作用是在某个条件满足时清除一个特定的标志位。
相关问题

void ModeStabilize_Run(void) { float target_roll, target_pitch; float target_yaw_rate; float pilot_throttle_scaled; // if not armed set throttle to zero and exit immediately如果没有武装,将油门设置为零并立即退出 if (!ACMotors_armed_state() || tACFlags.throttle_zero) { zero_throttle_and_relax_ac(); return; } // clear landing flag LandDetector_SetLandComplete(false); ACMotors_set_desired_spool_state(DESIRED_THROTTLE_UNLIMITED); // apply SIMPLE mode transform to pilot inputs // update_simple_mode(); // convert pilot input to lean angles将飞行员输入转换为倾斜角度 get_pilot_desired_lean_angles(&target_roll, &target_pitch, tAttitudeContorl.tParam.angle_max, tAttitudeContorl.tParam.angle_max); // get pilot's desired yaw rate target_yaw_rate = get_pilot_desired_yaw_rate(ApmData_GetControlIn_Yaw()); // get pilot's desired throttle pilot_throttle_scaled = get_pilot_desired_throttle(ApmData_GetControlIn_Throttle()); // call attitude controller AttCtrl_input_euler_angle_roll_pitch_euler_rate_yaw(target_roll, target_pitch, target_yaw_rate); // body-frame rate controller is run directly from 100hz loop // output pilot's throttle AttCtrl_set_throttle_out(pilot_throttle_scaled, true, 0.0f); }

这段代码是一个姿态控制器的函数,主要功能是控制飞行器姿态稳定。具体来看: - target_roll、target_pitch、target_yaw_rate和pilot_throttle_scaled都是float类型的变量,用于存储目标倾斜角、目标偏航速率和飞行员期望油门值。 - 如果飞行器没有武装或者油门值为零,则将油门值设置为零并立即退出函数。 - LandDetector_SetLandComplete(false)用于清除降落标志。 - ACMotors_set_desired_spool_state(DESIRED_THROTTLE_UNLIMITED)将电机的期望油门值设置为不限制。 - get_pilot_desired_lean_angles()函数用于将飞行员的输入转换为目标倾斜角度。 - get_pilot_desired_yaw_rate()函数用于获取飞行员的期望偏航速率。 - get_pilot_desired_throttle()函数用于获取飞行员的期望油门值。 - AttCtrl_input_euler_angle_roll_pitch_euler_rate_yaw()函数用于调用姿态控制器,传入目标倾斜角、目标偏航速率等参数。 - AttCtrl_set_throttle_out()函数用于输出期望的油门值。 总的来说,这段代码实现了飞行器的姿态稳定控制,将飞行员的输入转换为目标倾斜角度、期望偏航速率和期望油门值,并通过姿态控制器控制飞行器姿态,将期望油门值输出。

def step(self, action): reward = 0 if action == 0: self.robot.moving_left = True elif action == 2: self.robot.moving_right = True self.robot.update(self.new_robot) self.robot.moving_left = False self.robot.moving_right = False dust, distance = self.get_nearest_dust() if dust is not None: robot_x, robot_y = self.robot.rect.centerx, self.robot.rect.centery dust_x, dust_y = dust.rect.centerx, dust.rect.centery sin = (robot_x - dust_x) / distance cos = (robot_y - dust_y) / distance dust_angle = math.atan2(sin, cos) / math.pi * 180 # print(angle) next_state = robot_x, robot_y, self.robot.angle, dust_x, dust_y, dust_angle, distance reward = 100 / (abs(self.robot.angle - dust_angle) + 1) # print(self.robot.angle, dust_angle) # reward += (self.current_dusts - len(self.dusts)) * 2000 # reward += (self.distance - distance) * 20 reward -= 50 done = False else: next_state = self.robot.rect.centerx, self.robot.rect.centery, self.robot.angle, self.robot.rect.centerx, self.robot.rect.centery, self.robot.angle, distance reward = 100000 done = True self.distance = distance self.current_dusts = len(self.dusts) return next_state, reward, done

这是Environment类中的一个方法step,它接受一个参数action,并返回下一个状态next_state、奖励reward和完成标志done。 在方法内部,根据传入的action(0表示向左移动,2表示向右移动),机器人的移动状态会被更新。然后,机器人的位置和角度会被更新。 接下来,通过调用get_nearest_dust方法来获取最近的尘埃物体。如果存在尘埃物体,会计算机器人与尘埃之间的角度和距离,并根据角度差异计算奖励值。如果不存在尘埃物体,则将下一个状态设置为当前机器人的位置和角度,并设置奖励值为一个较大的值(用于表示任务完成)。 最后,方法会更新距离和当前尘埃数量的属性,并返回next_state、reward和done。 还有其他问题吗?
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import numpy as np import numpy.fft as fft import scipy.ndimage as nd import imageio import scipy.misc as misc from math import pi #Read in source image #source = nd.imread("einstein.bmp", flatten=True) source = imageio.imread("einstein.bmp", as_gray=True) #Pad image to simulate oversampling pad_len = len(source) padded = np.pad(source, ((pad_len, pad_len),(pad_len, pad_len)), 'constant', constant_values=((0,0),(0,0))) ft = fft.fft2(padded) #simulate diffraction pattern diffract = np.abs(ft) l = len(padded) #keep track of where the image is vs the padding mask = np.ones((pad_len+2,pad_len+2)) mask = np.pad(mask, ((pad_len-1, pad_len-1),(pad_len-1, pad_len-1)), 'constant', constant_values=((0,0),(0,0))) #Initial guess using random phase info guess = diffract * np.exp(1j * np.random.rand(l,l) * 2 * pi) #number of iterations r = 801 #step size parameter beta = 0.8 #previous result prev = None for s in range(0,r): #apply fourier domain constraints update = diffract * np.exp(1j * np.angle(guess)) inv = fft.ifft2(update) inv = np.real(inv) if prev is None: prev = inv #apply real-space constraints temp = inv for i in range(0,l): for j in range(0,l): #image region must be positive if inv[i,j] < 0 and mask[i,j] == 1: inv[i,j] = prev[i,j] - beta*inv[i,j] #push support region intensity toward zero if mask[i,j] == 0: inv[i,j] = prev[i,j] - beta*inv[i,j] prev = temp guess = fft.fft2(inv) #save an image of the progress if s % 10 == 0: #imageio.imsave("/Users/chasegoddard/Stuff/CDI/code/save/progress" + str(s) + # ".bmp", prev) imageio.imsave("C:/Users/Administrator/Desktop/仿真结果/结果" + str(s) + ".bmp", prev) print(s)

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