解释下面代码 class VehicleState: def __init__(self, x=0.0, y=0.0, yaw=0.0, v=0.0): self.x = x self.y = y self.yaw = yaw self.v = v def update(state, a, delta): state.x = state.x + state.v * math.cos(state.yaw) * dt state.y = state.y + state.v * math.sin(state.yaw) * dt state.yaw = state.yaw + state.v / L * math.tan(delta) * dt state.v = state.v + a * dt return state

时间: 2024-03-07 08:52:53 浏览: 26
这段代码定义了一个名为VehicleState的类,它有四个属性:x,y,yaw和v,分别代表车辆的位置x和y坐标、偏航角yaw和速度v。类中的__init__方法用于初始化这些属性,其中x、y、yaw、v的默认值均为0.0。另外,这个类还定义了一个名为update的函数,用于更新车辆状态。update函数接受三个参数:state表示当前状态,a表示加速度,delta表示方向盘转角。在函数内部,根据车辆当前的状态,利用欧拉法进行状态更新,并返回更新后的状态。
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以下是使用粒子群算法进行路径规划的Gazebo仿真代码: ```python import rospy from geometry_msgs.msg import Twist from sensor_msgs.msg import LaserScan from nav_msgs.msg import Odometry from tf.transformations import euler_from_quaternion import random import math class Particle: def __init__(self, x, y, yaw): self.x = x self.y = y self.yaw = yaw self.weight = 0.0 class PSOPathPlanning: def __init__(self): rospy.init_node('pso_path_planning') rospy.Subscriber('/scan', LaserScan, self.laser_callback) rospy.Subscriber('/odom', Odometry, self.odom_callback) self.pub = rospy.Publisher('/cmd_vel', Twist, queue_size=10) self.rate = rospy.Rate(10) self.scan = LaserScan() self.odom = Odometry() self.goal_x = 5.0 self.goal_y = 5.0 self.max_x = 10.0 self.max_y = 10.0 self.min_x = 0.0 self.min_y = 0.0 self.num_particles = 10 self.num_iterations = 100 self.particles = [] self.global_best_particle = None self.global_best_fitness = float('inf') self.twist = Twist() self.twist.linear.x = 0.1 self.twist.angular.z = 0.0 self.current_yaw = 0.0 self.current_x = 0.0 self.current_y = 0.0 def odom_callback(self, msg): self.odom = msg orientation_q = msg.pose.pose.orientation orientation_list = [orientation_q.x, orientation_q.y, orientation_q.z, orientation_q.w] (roll, pitch, yaw) = euler_from_quaternion (orientation_list) self.current_yaw = yaw self.current_x = msg.pose.pose.position.x self.current_y = msg.pose.pose.position.y def laser_callback(self, msg): self.scan = msg def euclidean_distance(self, x1, y1, x2, y2): return math.sqrt((x1-x2)**2 + (y1-y2)**2) def collision_check(self, x, y): index = len(self.scan.ranges)/2 if self.scan.ranges[index] < 0.6: return True else: return False def fitness(self, x, y): goal_distance = self.euclidean_distance(x, y, self.goal_x, self.goal_y) obstacle_distance = 0.0 for i in range(0, 360, 10): angle = math.radians(i) x1 = x + self.scan.ranges[i]*math.cos(angle) y1 = y + self.scan.ranges[i]*math.sin(angle) obstacle_distance += self.euclidean_distance(x1, y1, x, y) return goal_distance + obstacle_distance def initialize_particles(self): for i in range(self.num_particles): x = random.uniform(self.min_x, self.max_x) y = random.uniform(self.min_y, self.max_y) yaw = random.uniform(-math.pi, math.pi) particle = Particle(x, y, yaw) particle.weight = self.fitness(x, y) self.particles.append(particle) if particle.weight < self.global_best_fitness: self.global_best_particle = particle self.global_best_fitness = particle.weight def update_particles(self): for particle in self.particles: new_x = particle.x + random.uniform(-0.1, 0.1) new_y = particle.y + random.uniform(-0.1, 0.1) new_yaw = particle.yaw + random.uniform(-0.1, 0.1) if new_x < self.min_x: new_x = self.min_x elif new_x > self.max_x: new_x = self.max_x if new_y < self.min_y: new_y = self.min_y elif new_y > self.max_y: new_y = self.max_y if new_yaw < -math.pi: new_yaw = -math.pi elif new_yaw > math.pi: new_yaw = math.pi if not self.collision_check(new_x, new_y): new_weight = self.fitness(new_x, new_y) if new_weight < particle.weight: particle.x = new_x particle.y = new_y particle.yaw = new_yaw particle.weight = new_weight if new_weight < self.global_best_fitness: self.global_best_particle = particle self.global_best_fitness = new_weight def run(self): self.initialize_particles() for i in range(self.num_iterations): self.update_particles() rospy.loginfo('Iteration: %d, Global Best Fitness: %f' % (i, self.global_best_fitness)) self.twist.angular.z = 0.5*math.atan2(self.global_best_particle.y - self.current_y, self.global_best_particle.x - self.current_x) - self.current_yaw self.pub.publish(self.twist) self.rate.sleep() if __name__ == '__main__': try: pso_path_planning = PSOPathPlanning() pso_path_planning.run() except rospy.ROSInterruptException: pass ``` 该代码将机器人作为粒子,使用粒子群算法进行路径规划。机器人的运动通过发布Twist消息到/cmd_vel主题实现。在每次迭代中,机器人的目标角度被计算并设置为Twist消息的angular.z。机器人的位置和朝向通过订阅/odom主题和Odometry消息获取。机器人的激光扫描数据通过订阅/scan主题和LaserScan消息获取。

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