这段代码的错误在哪Robot.dir =90; % start & goal - start & target coordinates % start & goal - node numbers 计算开始与结束节点位置 SE=[1 1 14 15; 0 0 18 15]; n=size(SE,1); for i=1:n Robot.xs=SE(i,1) Robot.ys=SE(i,2) Robot.xt=SE(i,3) Robot.yt=SE(i,4) % start & goal - node numbers 计算开始与结束节点位置 Robot.istartNode= (Robot.ys-Map.yMin)*(Map.xMax-Map.xMin+1)+Robot.xs+abs(Map.xMin-1); Robot.itargetNode= (Robot.yt-Map.yMin)*(Map.xMax-Map.xMin+1)+Robot.xt+abs(Map.xMin-1); end

时间: 2024-03-27 22:41:13 浏览: 11
该段代码中有两个错误： 1. 在循环体中，缺少分号将 `Robot.xs` 赋值给了 `Robot.ys`，导致它们被认为是两条独立的语句，从而产生了语法错误。 2. 在计算开始与结束节点位置时，代码中使用了 `Map.yMin` 和 `Map.xMin`，但是在代码中没有定义这些变量。这将导致运行时错误。 下面是修正后的代码： ``` Robot.dir =90; % start & goal - start & target coordinates % start & goal - node numbers SE=[1, 1, 14, 15; 0, 0, 18, 15]; n=size(SE,1); for i=1:n Robot.xs=SE(i,1); Robot.ys=SE(i,2); Robot.xt=SE(i,3); Robot.yt=SE(i,4); % start & goal - node numbers % 计算开始与结束节点位置 istartNode= (Robot.ys-Robot.Map.yMin)*(Robot.Map.xMax-Robot.Map.xMin+1)+Robot.xs+abs(Robot.Map.xMin-1); itargetNode= (Robot.yt-Robot.Map.yMin)*(Robot.Map.xMax-Robot.Map.xMin+1)+Robot.xt+abs(Robot.Map.xMin-1); end ``` 这里假设 `Robot.Map.yMin` 和 `Robot.Map.xMin` 是定义的。如果没有定义，你需要根据实际情况进行修改。

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采用UKF滤波器的SLAM算法matlab实现，研究机器人的可以作为参考。

@echo off set ROBOT_REPORT_DIR=reports robot --outputdir %ROBOT_REPORT_DIR% --variablefile "variables.py" --test test_* --output output1.xml "Goodmanage\Goodlistsuite.robot" robot --outputdir %ROBOT_REPORT_DIR% --variablefile "variables.py" --test test_* --output output2.xml "Goodmanage\Singalgoodcombi.robot" robot --outputdir %ROBOT_REPORT_DIR% --variablefile "variables.py" --test test_* --output output3.xml "Goodmanage\Goodgroupsuite.robot" rebot --outputdir %ROBOT_REPORT_DIR% --output final_report.html --merge %ROBOT_REPORT_DIR%\output1.xml %ROBOT_REPORT_DIR%\output2.xml %ROBOT_REPORT_DIR%\output3.xml Cannot merge outputs containing different root suites. Original suite is 'Goodlistsuite' and merged is 'Singalgoodcombi'

根据你提供的批处理文件内容以及错误信息，问题出在合并测试报告时，原因是合并的输出包含不同的根测试套件。 在你的批处理文件中，你分别执行了三个测试套件，并将它们的输出分别保存为output1.xml、output2....

def reset(self, screen, robot, new_robot, dusts, agent): self.screen = screen self.robot = robot self.new_robot = new_robot self.dusts = dusts self.current_dusts = len(self.dusts) nearest_dust, self.distance = self.get_nearest_dust() self.agent = agent robot_x, robot_y = self.robot.rect.centerx, self.robot.rect.centery dust_x, dust_y = nearest_dust.rect.centerx, nearest_dust.rect.centery sin = (robot_x - dust_x) / self.distance cos = (robot_y - dust_y) / self.distance dust_angle = math.atan2(sin, cos) / math.pi * 180 return self.robot.rect.centerx, self.robot.rect.centery, self.robot.angle, nearest_dust.rect.centerx, nearest_dust.rect.centery, dust_angle, self.distance

在方法内部，传入的参数screen、robot、new_robot、dusts和agent会被分别赋值给对应的属性。 接下来，通过调用get_nearest_dust方法来获取最近的尘埃物体，并将结果赋值给nearest_dust和distance属性。 然后，...

robot = Robot(); % 设置机器人初始位置和朝向为(0,1,0°) robot.set(0,1,0); % 设置机器人角度漂移为10° robot.set_steering_drift(0 / 180.0 * pi); % P控制参数 Kp = 1; %PD控制参数 Kd=0.2 %PID控制参数 % 目标位置 goal = [0, 0]; % Goal: 控制机器人的转向(steering)，机器人的移动距离固定为1，使得100次循环后的机器人的y坐标尽可能靠近0 y_tra = [1]; previous_error = 0; for ith = 1:100 % 计算误差 error = goal(2) - robot.y; % 计算速度变化率 dt = 0.1; d_error = (error - previous_error) / dt; previous_error = error; % 计算控制量 steering = Kp * error +Kd*d_error robot.move(steering, 1); y_tra(end+1) = robot.y; end times=0:100; plot(times, y_tra); hold on; plot(times, zeros(1, 101)); 对于上述代码 增加PID控制器

可以根据以下代码来增加PID控制器： %PID控制参数 Kp = 1; Kd = 0.2; Ki = 0.1; % 目标位置 goal = [0, 0]; % 初始化变量 y_tra = [1]; previous_error = 0; integral = 0; for ith = 1:100 % 计算误差 ...

if (toBallDist < 10 && fabs(model->get_our_player_dir(robot_id) - task.orientate) < 0.15){ task.kickPower = 60;

这段代码的目的是控制机器人在合适的位置和朝向时进行踢球动作。距离小于10表示机器人已经接近球，而朝向差值小于0.15表示机器人的朝向与目标朝向相差不大，可以精确地对准球门进行射门。 根据具体的需求和场景，...

改进以下代码，使机器人的运动轨迹为一个半径为3的圆clear; close all; clc %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % diff_vel p2p Motion Control 两轮差速任意姿态到达目标点 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% input 输入 % Goal -----------目标位姿 % r --------------驱动轮半径(m) % l --------------轮间距，两驱动轮中心间距(m) % InitPos --------初始位姿 % goal_rad -------目标半径(m) % lin_vel_lim ----速度限幅(m/s) % lin_acc_lim ----加速度限幅(m/s^2) % ang_vel_lim ----角速度限幅(rad/s) % ang_acc_lim ----角加速度限幅(rad/s^2) % ctrl_fre -------控制频率(hz) % max_sim_time ---最大仿真时长(s) %% output 输出 % lin_vel --------车体线速度(m/s) % ang_vel --------车体角速度(rad/s)(右手定则) % theta ----------姿态角（rad） % v_l ------------左轮转动线速度(m/s) % v_r ------------右轮转动线速度(m/s) % phiL -----------左轮正方向转动角速度，记反转速度为负值(rad/s) % phiR -----------右轮正方向转动角速度，记反转速度为负值(rad/s) %% 位姿信息 % Pos = [x, y ,theta] %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 仿真开始 InitPos = [1, 0, 0]; Goal = [5,4,0]; r = 0.15; l = 0.4; goal_rad = 0.05; ctrl_fre = 100; max_sim_time = 100; lin_vel_lim = 1.2; lin_acc_lim = lin_vel_lim/2; ang_vel_lim = 1.5; ang_acc_lim = 0.8; sim('diff_vel_motion_ctrl_system.slx'); PlotTracking; %画图

修改后的代码如下： clear; close all; clc %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % diff_vel p2p Motion Control 两轮差速任意姿态到达目标点 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%...

import pygame import math from pygame.sprite import Sprite class Robot(Sprite): def __init__(self, screen): # initialize robot and its location 初始化机器人及其位置 self.screen = screen # load image and get rectangle 加载图像并获取矩形 self.image = pygame.image.load('images/robot.png').convert_alpha() self.rect = self.image.get_rect() self.screen_rect = screen.get_rect() # put sweeper on the center of window 把扫地机器人放在界面中央 self.rect.center = self.screen_rect.center # 初始角度 self.angle = 0 self.moving_speed = [1, 1] self.moving_pos = [self.rect.centerx, self.rect.centery] self.moving_right = False self.moving_left = False def blitme(self): # buld the sweeper at the specific location 把扫地机器人放在特定的位置 self.screen.blit(self.image, self.rect) def update(self, new_robot): # 旋转图片(注意：这里要搞一个新变量，存储旋转后的图片） new_robot.image = pygame.transform.rotate(self.image, self.angle) # 校正旋转图片的中心点 new_robot.rect = new_robot.image.get_rect(center=self.rect.center) self.moving_pos[0] -= math.sin(self.angle / 180 * math.pi) * self.moving_speed[0] self.moving_pos[1] -= math.cos(self.angle / 180 * math.pi) * self.moving_speed[1] self.rect.centerx = self.moving_pos[0] self.rect.centery = self.moving_pos[1] # 右转的处理 if self.moving_right: self.angle -= 1 if self.angle < -180: self.angle = 360 + self.angle # 左转的处理 if self.moving_left: self.angle += 1 if self.angle > 180: self.angle = self.angle - 360 # 上下边界反弹的处理 if (self.rect.top <= 0 and -90 < self.angle < 90) or ( self.rect.bottom >= self.screen_rect.height and (self.angle > 90 or self.angle < -90)): self.angle = 180 - self.angle # 左右边界反弹的处理 if (self.rect.left <= 0 and 0 < self.angle < 180) or ( self.rect.right >= self.screen_rect.width and (self.angle > 180 or self.angle < 0)): self.angle = - self.angle

这是一个使用Pygame库创建的机器人类。它继承自Sprite类，并用于表示一个机器人在屏幕上的移动和旋转。在初始化方法中，它加载机器人图像，并设置其初始位置在屏幕中心。它还定义了一些属性，如角度、移动速度和移动...

mysqldump: --database=robot < "D:\\allStart\\dump\\922.sql"

引用中的代码是一个使用Go语言编写的从数据库导出数据到文件的脚本。它使用了"go-mysqldump"这个库来连接数据库并执行导出操作。在脚本中，你需要提供数据库的用户名和密码才能成功连接数据库。 引用是一个bash命令...

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...

#include "def.h" #include "utils/maths.h" //用户注意；接口需要如下声明 extern "C"_declspec(dllexport) PlayerTask player_plan(const WorldModel* model, int robot_id); enum ball_near //PenaltyArea { outOfOrbit, onOrbit, shoot }; PlayerTask player_plan(const WorldModel* model, int robot_id){ PlayerTask task; const point2f& opp_goal = model->get_place_pos(); const float pi = 3.1415926; const float& circleR = 30; const float& DetAngle = 0.6; const point2f& goal = FieldPoint::Goal_Center_Point; const point2f& ball = model->get_ball_pos(); const point2f& kicker = model->get_our_player_pos(robot_id); const float& dir = model->get_our_player_dir(robot_id); ball_near orbit; point2f shootPosOnOrbit = ball + Maths::vector2polar(circleR, (ball - opp_goal).angle()); float toShootDir = fabs((kicker - ball).angle() - (ball - opp_goal).angle()); //(kicker - shootPosOnOrbit).length(); float toBallDist = (kicker - ball).length(); float toOppGoalDir = (opp_goal - kicker).angle(); float toBallDir = (ball - kicker).angle(); point2f robotBallAcrossCirclePoint = ball + Maths::vector2polar(circleR, (kicker - ball).angle()); point2f AntishootPosOnOrbit = ball + Maths::vector2polar(circleR, (opp_goal - ball).angle()); point2f BallToRobot = kicker - ball; if (toBallDist >circleR + 10) orbit = outOfOrbit; else if (toShootDir > 1) orbit = onOrbit; else orbit = shoot; bool getBall = toBallDist < 10; float diffdir_onorbit = 0; float b2r = BallToRobot.angle(); float o2b = (ball - opp_goal).angle(); bool add; switch (orbit) { case outOfOrbit: task.target_pos = robotBallAcrossCirclePoint; task.orientate = toOppGoalDir; break; case onOrbit: if (b2r * o2b >0){ if (b2r > 0){ if (b2r > o2b) add = false; else add = true; } else{ if (b2r > o2b) add = false; else add = true; } } else{ if (b2r > 0) add = true; else add = false; } if (add) { //+ task.target_pos = ball + Maths::vector2polar(circleR, BallToRobot.angle() + DetAngle); task.orientate = toOppGoalDir; } else { //- task.target_pos = ball + Maths::vector2polar(circleR, BallToRobot.angle() - DetAngle); task.orientate = toOppGoalDir; } break; case shoot: task.target_pos = ball + Maths::vector2polar(5, (ball - opp_goal).angle()); task.orientate = toOppGoalDir; task.needKick = true; task.flag = 1; if (toBallDist < 10 && fabs(model->get_our_player_dir(robot_id) - task.orientate) < 0.15){ task.kickPower = 60; } break;

这段代码是一个足球机器人控制程序的一部分。它定义了一个名为player_plan的函数，该函数接收一个WorldModel指针和一个机器人ID作为参数，并返回一个PlayerTask结构体。 函数中使用了一些变量来存储球场上的...

import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Udacity provided code class Robot(object): def __init__(self, length=20.0): """ Creates robot and initializes location/orientation to 0, 0, 0. """ self.x = 0.0 self.y = 0.0 self.orientation = 0.0 self.length = length self.steering_noise = 0.0 self.distance_noise = 0.0 self.steering_drift = 0.0 def set(self, x, y, orientation): """ Sets a robot coordinate. """ self.x = x self.y = y self.orientation = orientation % (2.0 * np.pi) def set_noise(self, steering_noise, distance_noise): """ Sets the noise parameters. """ # makes it possible to change the noise parameters # this is often useful in particle filters self.steering_noise = steering_noise self.distance_noise = distance_noise def set_steering_drift(self, drift):

这是一个Python代码示例，定义了一个名为Robot的类，用于模拟一个机器人的行动。该机器人具有以下属性和方法： 属性： - x：机器人的x坐标 - y：机器人的y坐标 - orientation：机器人的方向 - length：机器人的...

请解释下面机器人路径规划的每一行代码 figure(1) mapOriginal = im2bw(imread('\M机场图.bmp')); resolutionX = 200; resolutionY = 800; mapResized = imresize(mapOriginal, [resolutionX resolutionY]); map = mapResized; % Connection matrix - define admisible movement of robot conn = [1.1 1 1.1; 1 2 1; 1.1 1 1.1]; display_process = true; % display processing of nodes % Grow boundary by 1 unit pixel - take into account size of robot for i = 1:size(mapResized, 1) for j = 1:size(mapResized, 2) if mapResized(i, j) == 0 if i - 1 >= 1, map(i - 1, j) = 0; end if j - 1 >= 1, map(i, j - 1) = 0; end if i + 1 <= size(map, 1), map(i + 1, j) = 0; end if j + 1 <= size(map, 2), map(i, j + 1) = 0; end if i - 1 >= 1 && j - 1 >= 1, map(i - 1, j - 1) = 0; end if i - 1 >= 1 && j + 1 <= size(map, 2), map(i - 1, j + 1) = 0; end if i + 1 <= size(map, 1) && j - 1 >= 1, map(i + 1, j - 1) = 0; end if i + 1 <= size(map, 1) && j + 1 <= size(map, 2), map(i + 1, j + 1) = 0; end end end end image((map == 0) .* 0 + (map == 1) .* 255 + (mapResized - map) .* 150); colormap(gray(256)) sources = [170 237; 152 291 ; 42 491 ;42 491 ; 42 491 ; 161 403 ; 42 491 ; 116 475 ; 160 338 ; 42 522 ; 111 341 ; 42 491 ]; goals = [45 17; 45 17 ; 158 304 ; 148 441 ; 161 378 ; 45 17 ; 111 366 ; 45 17 ; 45 17 ; 104 563 ; 45 17 ; 143 251 ]; paths = cell(size(sources, 1), 1);

这段代码实现了一个机器人的路径规划。具体解释如下： 1. 第一行代码 figure(1) 创建一个新的图像窗口，用于显示机器人路径规划的结果。 2. 第二行代码 mapOriginal = im2bw(imread('\M机场图.bmp')); 读取了一张...

PtrRt CreateRt(int x,int y,char store[][MaxCNum],int Llen,int Clen) { PtrRt Rt; Rt = (PtrRt)malloc(sizeof(struct Robot)); int pos[2] = {x,y}; int** a = around(pos); Rt->Pos[0] = x; Rt->Pos[1] = y; Rt->CTYPE = store[x][y]; for(int i=0;i<8;i++) { if((a[i][0]>-1)&&(a[i][0]<Llen)&&(a[i][1]>-1)&&(a[i][1]<Clen)) { Rt->Around[i].CType = store[a[i][0]][a[i][1]]; Rt->Around[i].flag = Judge(Rt->Around[i].CType); } else{ Rt->Around[i].CType = '0'; Rt->Around[i].flag = 0; } } return Rt; }

这个函数是创建一个机器人的函数，输入参数包括机器人的位置 (x, y)，地图信息 store，以及地图的行数和列数 Llen 和 Clen。 函数中首先动态分配一个 struct Robot 类型的指针 Rt，然后根据输入的位置...

class Environment: def __init__(self): self.screen = None self.robot = None self.new_robot = None self.dusts = None self.current_dusts = None self.nearest_dust, self.distance = None, None self.agent = None

这是一个名为Environment的类，它具有一些属性和方法用于描述一个环境。属性包括screen（屏幕）、robot（机器人）、new_robot（新机器人）、dusts（尘埃）、current_dusts（当前尘埃）、nearest_dust（最近的尘埃）...

PtrRt move(PtrRt Rt,int pos[2],char store[][MaxCNum],int Llen,int Clen) { PtrRt temp; temp = (PtrRt)malloc(sizeof(struct Robot)); int i; temp->Pos[0] = pos[0]; temp->Pos[1] = pos[1]; temp->CTYPE = store[pos[0]][pos[1]]; int **a; a = around(temp->Pos); for(i=0;i<8;i++) { if((a[i][0]>-1)&&(a[i][0]<Llen)&&(a[i][1]>-1)&&(a[i][1]<Clen)) { temp->Around[i].CType = store[a[i][0]][a[i][1]]; temp->Around[i].flag = Judge(temp->Around[i].CType); } else{ temp->Around[i].CType = '0'; temp->Around[i].flag = 0; } } save_path(Rt,temp,Clen); return temp; }

这个函数的作用是将一个机器人从当前位置移动到指定位置，并返回移动后的机器人信息。 函数中，首先动态分配一个 struct Robot 类型的指针 temp，并将输入参数 pos 中的位置信息存储到 temp 中。接着获取...

aubo.control(control_mode, [&](RobotPtr robot, std::vector<double> &target) { target.resize(robot->getJointNum(), 0.)

根据你提供的代码片段，这部分代码涉及到使用 lambda 函数进行机器人控制操作。 首先，代码调用了 aubo.control 函数，该函数接受两个参数：control_mode 和一个 lambda 函数。 lambda 函数的定义如下： ...

robotframework 1.7.4.2 Start Process 执行windows cmd使用示例

可以使用Robot Framework中的Start Process关键字来执行Windows CMD命令。下面是一个示例： *** Settings *** Library Process *** Test Cases *** Run CMD Command ${output}= Start Process cmd.exe args=/...

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