parking_trajectory->target_point.path_point.direction == DriveDirection::CCW

时间: 2024-03-06 22:51:27 浏览: 177
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Self_Driving_Car_Trajectory_Tracking-main.zip

根据您的问题，我理解您想问的是这段代码的含义： ```c++ parking_trajectory->target_point.path_point.direction == DriveDirection::CCW ``` 这段代码是在判断停车轨迹的目标点方向是否为逆时针方向（CCW）。其中，`parking_trajectory` 是指向停车轨迹的指针，`target_point` 是停车轨迹的目标点，`path_point` 是目标点的路径点，`direction` 是路径点的方向。如果目标点方向为逆时针方向，则该条件表达式的值为 `true`，否则为 `false`。
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controller_manager_ns: controller_manager controller_list: - name: probot_anno/arm_joint_controller action_ns: follow_joint_trajectory type: FollowJointTrajectory default: true joints: - joint_1 - joint_2 - joint_3 - joint_4 - joint_5 - joint_6

这是一个ROS的控制器管理器（controller_manager）配置文件，用于控制一个名为probot_anno的机械臂的关节运动。 其中，action_ns指定了机械臂关节运动控制的动作命名空间，type指定了控制器的类型为...

if __name__ == "__main__": gps_trajectory = np.loadtxt("南向北片段gps的xyz数据 - Cloud.txt") point_cloud = np.loadtxt("沿河段1xyz点云.txt") voxel_size = 0.1 view_angle = np.pi/4 max_distance = 50 distances = get_visible_distances(gps_trajectory, point_cloud, voxel_size, view_angle, max_distance) visualize_distances(gps_trajectory, distances)

这段代码是用Python编写的，主要是对GPS轨迹和点云数据进行处理，并通过函数get_visible_distances计算出可见距离，最后通过visualize_distances函数将结果可视化出来。其中，if __name__ == "__main__":是Python中...

分析moveit配置文件中的controller_manager_ns: controller_manager controller_list: - name: probot_anno/arm_joint_controller action_ns: follow_joint_trajectory type: FollowJointTrajectory default: true joints: - joint_1 - joint_2 - joint_3 - joint_4 - joint_5 - joint_6

这是一个 MoveIt 配置文件中的 controller manager 部分。其中，controller_manager_ns 指定了 controller manager 的命名空间，也就是控制器管理器的名称。controller_list 列出了所有可用的控制器，并且针对每...

void Trajectory::predict_box( uint idx_duration, std::vector<Box>& vec_box, std::vector<Eigen::MatrixXf, Eigen::aligned_allocatorEigen::MatrixXf>& vec_cova, bool& is_replay_frame) { vec_box.clear(); vec_cova.clear(); if (is_replay_frame) { for (auto iter = map_current_box_.begin(); iter != map_current_box_.end(); ++iter) { Destroy(iter->second.track_id()); } m_track_start_.Clear_All(); NU = 0; is_replay_frame = false; } Eigen::MatrixXf F_temp = F_; F_temp(0, 1) = idx_duration * F_(0, 1); F_temp(2, 3) = idx_duration * F_(2, 3); F_temp(4, 5) = idx_duration * F_(4, 5); uint64_t track_id; Eigen::Matrix<float, 6, 1> state_lidar; Eigen::Matrix<float, 6, 6> P_kkminus1; Eigen::Matrix3f S_temp; for (auto beg = map_current_box_.begin(); beg != map_current_box_.end(); ++beg) { float t = (fabs(0.1 - beg->second.frame_duration()) > 0.05) ? 0.1 : 0.2 - beg->second.frame_duration(); F_temp(0, 1) = t; F_temp(2, 3) = t; F_temp(4, 5) = t; // uint64_t timestamp_new = beg->second.timestamp() + uint(10.0 * t * NANO_FRAME); track_id = beg->first; state_lidar = F_temp * map_lidar_state_.at(track_id); P_kkminus1 = F_temp * map_lidar_cova_.at(track_id) * F_temp.transpose() + Q_lidar_; S_temp = H_ * P_kkminus1 * H_.transpose() + R_lidar_; float psi_new = (1 - P_D_ * P_G_) * beg->second.psi() / (1 - P_D_ * P_G_ * beg->second.psi()); Box bbox = beg->second; bbox.set_psi(psi_new); // bbox.set_timestamp(timestamp_new); bbox.set_position_x(state_lidar(0)); bbox.set_position_y(state_lidar(2)); bbox.set_position_z(state_lidar(4)); bbox.set_speed_x(state_lidar(1)); bbox.set_speed_y(state_lidar(3)); bbox.set_speed_z(state_lidar(5)); vec_box.emplace_back(bbox); vec_cova.emplace_back(S_temp); } AINFO << "Finish predict with duration frame num: " << idx_duration; } 代码解读

这段代码是一个名为Trajectory的类中的predict_box函数。函数接受一个时间段的索引（idx_duration），一个存储Box对象的向量（vec_box），一个存储Eigen矩阵的向量（vec_cova），以及一个布尔变量（is_replay_frame...
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#include <ros/ros.h> #include "Utils/param.h" #include "control.hpp" #include <sstream> namespace ns_control { Param control_param_; Control::Control(ros::NodeHandle &nh) : nh_(nh) { controller_ = nh_.param<std::string>("controller", "pure_pursuit"); control_param_.getParams(nh_, controller_); if (controller_ == "pure_pursuit") { solver_ = &pure_pursuit_solver_; } else if (controller_ == "mpc") { solver_ = &mpc_solver_; } else { ROS_ERROR("Undefined Solver name !"); } } void Control::setCarState(const fsd_common_msgs::CarState &msgs) { car_state_ = msgs; } void Control::setTrack(const Trajectory &msgs) { refline_ = msgs; } fsd_common_msgs::ControlCommand Control::getCmd() { return cmd_; } visualization_msgs::MarkerArray Control::getPrePath() { return PrePath_; } bool Control::Check() { if (refline_.empty()) { ROS_DEBUG_STREAM("Successfully passing check"); return false; } return true; } void Control::runAlgorithm() { if (!Check()) { ROS_WARN_STREAM("Check Error"); return; } solver_->setState(VehicleState(car_state_, cmd_)); solver_->setTrajectory(refline_); solver_->solve(); cmd_ = solver_->getCmd(); std::vector<float> color_ref = {1, 0, 0}; std::vector<float> color_pre = {0, 1, 0}; std::vector<float> color_init = {0, 0, 1}; if (controller_ == "mpc") visual_trajectory(solver_->getTrajectory(), PrePath_, "/base_link", color_pre, car_state_.header, true); std::cout << "steering: " << cmd_.steering_angle.data << std::endl; std::cout << "throttle: " << cmd_.throttle.data << std::endl; }翻译这段代码

这是一个控制程序的C++代码。首先引入了ROS的头文件和一些其他的头文件，包括Param.h和control.hpp。然后定义了一个命名空间ns_control。 在命名空间ns_control中，定义了一个结构体Param和一个类Control。...

给下列程序添加英文注释： MoveBase::~MoveBase(){ recovery_behaviors_.clear(); delete dsrv_; if(as_ != NULL) delete as_; if(planner_costmap_ros_ != NULL) delete planner_costmap_ros_; if(controller_costmap_ros_ != NULL) delete controller_costmap_ros_; planner_thread_->interrupt(); planner_thread_->join(); delete planner_thread_; delete planner_plan_; delete latest_plan_; delete controller_plan_; planner_.reset(); tc_.reset(); }

// Destructor for the MoveBase class MoveBase::~MoveBase(){ // Clear the vector of recovery behaviors ... // Reset the planner and the trajectory controller planner_.reset(); tc_.reset(); }

for result in results: tracking_number = result[0] # 调用 query_logistics_trajectory 函数查询物流轨迹 logistics_trajectory = query_logistics_trajectory(tracking_number) # 将 list 转换为 JSON 字符串 if() logistics_trajectory_json = json.dumps(logistics_trajectory['result']['list']) # 更新表 logistics_trajectory 中的 logistics_trajectory 字段 sql = f"UPDATE logistics_trajectory SET logistics_trajectory='{logistics_trajectory_json}' WHERE tracking_number='{tracking_number}' AND state='1'" cursor.execute(sql) 以上代码logistics_trajectory_json = json.dumps(logistics_trajectory['result']['list'])，会导致中文全部失效，什么回事

这是因为在将 Python 对象转换为 JSON 字符串时，如果字符串中包含中文字符，它们将被默认编码为 Unicode...logistics_trajectory_json = json.dumps(logistics_trajectory['result']['list'], ensure_ascii=False)

DWAPlannerROS: # Robot Configuration Parameters - Kobuki max_vel_x: 0.20 min_vel_x: -0.20 max_vel_y: 0.20 min_vel_y: -0.20 max_vel_trans: 0.2 min_vel_trans: 0.13 max_vel_theta: 1.4 min_vel_theta: 0.8 acc_lim_x: 2.5 acc_lim_theta: 3.0 acc_lim_y: 2.5 xy_goal_tolerance: 0.15 yaw_goal_tolerance: 0.15 latch_xy_goal_tolerance: false # Forward Simulation Parameters sim_time: 2.0 vx_samples: 10 vy_samples: 0 vth_samples: 20 controller_frequency: 10.0 # Trajectory Scoring Parameters path_distance_bias: 32.0 goal_distance_bias: 24.0 occdist_scale: 0.03 forward_point_distance: 0.325 stop_time_buffer: 0.2 scaling_speed: 0.25 max_scaling_factor: 0.2 # Oscillation Prevention Parameters oscillation_reset_dist: 0.05 # Debugging publish_traj_pc : true publish_cost_grid_pc: true # Differential-drive robot configuration - necessary? holonomic_robot: true添加一下详细的注释

- forward_point_distance: 机器人在路径规划时，考虑到前方距离的权重。 - stop_time_buffer: 机器人在路径规划时，考虑到停止距离的缓冲时间。 - scaling_speed: 机器人在路径规划时，考虑到速度的缩放因子。 - ...

分析代码： def _read_spilt_up_track_file(self): tiles_features = read_inputh_tiles_feature(self.input_path, "trajectory", "Lane") ordinary_track = [] for tiles, features in tiles_features.items(): for feature in features: f_line = MyLine(coordinates=feature['geometry']["coordinates"], properties=feature["properties"]) f_line.line_string.max_speed = feature["properties"]["max_speed"] f_line.line_string.min_speed = feature["properties"]["min_speed"] # 不同tile中轨迹id可能重复，所以加上tileid tile_id_and_lane_id = tiles + "_" + str(f_line.properties["id"]) f_line.line_string.id = tile_id_and_lane_id ordinary_track.append(f_line.line_string) self.tracks[tile_id_and_lane_id] = f_line self.ordinary_tracks_map = STRtree(ordinary_track)

代码的作用是从指定路径 input_path 中读取类型为 "trajectory" 和 "Lane" 的输入瓦片特征，并将其转化为轨迹线段对象，并存储到类的实例变量 tracks 中，同时将所有的轨迹线段对象构建成空间索引对象，以便进行...
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