peak(peak(:,end)==cur_max_peak+1,1:end-1) = repmat(center,sum(peak(:,end)==cur_max_peak+1),1);

这段代码的作用是将矩阵 peak 中最后一列等于当前最大峰值 cur_max_peak 的行的前 n-1 列（n 为 peak 的列数）赋值为 center，其中 center 是一个向量，长度为 n-1。具体实现是通过逻辑索引和 repmat 函数实现的。如果有多行满足条件，就将 center 向下复制，保证这些行的前 n-1 列都被赋值为 center。

相关问题

page_range = [] visibleNumber = 10 min = int(cur_page - visibleNumber / 2) if min < 1: min = 1 max = min + visibleNumber if max > paginator.page_range[-1]: max = paginator.page_range[-1] for i in range(min,max): page_range.append(i)

这段代码是用来生成一个分页页码列表的。首先定义了一个空的 `page_range` 列表，然后定义了一个 `visibleNumber` 变量，表示最多显示多少个页码。接着计算了页码的起始位置 `min`，这里将当前页码减去 `visibleNumber / 2`，然后向下取整并转换为整数。如果计算出来的 `min` 小于 1，则将其设置为 1，因为页码从 1 开始。接下来，计算了页码的结束位置 `max`，这里是将 `min` 加上 `visibleNumber`。如果 `max` 大于总页数，则将其设置为总页数。最后，使用一个循环将 `min` 到 `max` 之间的页码添加到 `page_range` 列表中，并返回该列表。这段代码的作用是生成一个适当范围内的分页页码列表，方便用户快速跳转到目标页码。

std::vector<base::ObjectPtr> radar_objects; if (!radar_perception_->Perceive(corrected_obstacles, options, &radar_objects)) { out_message->error_code_ = apollo::common::ErrorCode::PERCEPTION_ERROR_PROCESS; AERROR << "RadarDetector Proc failed."; return true; } out_message->frame_.reset(new base::Frame()); out_message->frame_->sensor_info = radar_info_; out_message->frame_->timestamp = timestamp; out_message->frame_->sensor2world_pose = radar_trans; out_message->frame_->objects = radar_objects; for (auto object_ptr : radar_objects) { object_ptr->local_center = radar2novatel_trans * radar_trans.inverse()* object_ptr->center; AINFO << "Local center point: " << object_ptr->local_center.transpose(); } return true; const double end_timestamp = Clock::NowInSeconds(); const double end_latency = (end_timestamp - in_message->header().timestamp_sec()) * 1e3; AINFO << "FRAME_STATISTICS:Radar:End:msg_time[" << in_message->header().timestamp_sec() << "]:cur_time[" << end_timestamp << "]:cur_latency[" << end_latency << "]"; PERF_BLOCK_END_WITH_INDICATOR(radar_info_.name, "radar_perception"); return true; }

这段代码是一个函数，它处理雷达感知的结果。首先，它将感知到的障碍物数据存储在一个名为radar_objects的vector中。

然后，它创建一个新的base::Frame对象，并将雷达传感器的信息、时间戳、传感器到世界坐标系的变换矩阵和雷达障碍物数据保存在该对象中。

接下来，通过对radar_objects中的每个对象进行循环遍历，计算每个对象的本地中心点坐标，并将结果保存在对象的local_center属性中。

最后，计算处理完成的时间戳和延迟，并输出相关的日志信息。

函数最后返回true表示处理成功。