start_node=car_int(1:2)*10+50;
时间: 2024-04-02 16:35:21 浏览: 10
这段代码的作用是将变量 car_int 中前两个元素提取出来,然后将它们分别乘以 10 并加上 50,最后将得到的两个结果拼接成一个二元组作为起点坐标。通常情况下,变量 car_int 应该是一个表示车辆位置的向量或数组,前两个元素应该是车辆的横纵坐标,乘以 10 后再加上 50 是为了将坐标值映射到图像上,从而得到起点在图像坐标系中的位置。
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buffer=imresize(buffer_r,[100,100]); % buffer=buffer_r; buffer(buffer>0.58)=255; buffer(buffer<0.58)=0; start_node=car_int(1:2)*10+50; buffer(start_node(2)-10:start_node(2)+10,start_node(1)-10:start_node(1)+10)=255; dest_node =[-0.25 3.25]*10+50; se = strel("disk",10); buffer = imerode(buffer,se); imshow(buffer)
这段代码主要对一个图像进行处理,具体步骤如下:
1. 使用 imresize 函数将图像大小调整为 [100, 100]。
2. 将 buffer_r 中的像素值大于 0.58 的部分设为 255,小于 0.58 的部分设为 0。这一步可以看作是对图像进行二值化处理。
3. 根据车辆位置确定一个起点,将起点周围的一定范围内的像素值设为 255,这一步可以看作是在图像中标记出起点。
4. 确定一个终点 dest_node,将图像中距离终点一定范围内的像素值设为 255。
5. 使用 strel 函数创建一个半径为 10 的圆形结构元素 se。
6. 对二值化后的图像进行腐蚀操作,将图像中的白色区域缩小一定程度,这一步可以看作是去除一些不必要的噪声。
7. 最后使用 imshow 函数显示处理后的图像。
这段代码可能是在进行路径规划等应用场景中使用,其中的 buffer 可以看作是一个地图,里面的白色区域表示可以行驶的区域,黑色区域表示障碍物。而通过对 buffer 的处理,可以将起点和终点标记出来,并将不必要的噪声去除,以便后续的路径规划算法能够更准确地计算出一条可行的路径。
def calCrowdcarCost(crowd_route_list, model): cost_of_distance = 0 crowd_wait_time = 0 model.crowdcarcost = 0 for route in crowd_route_list: timetable = [] for i in range(len(route)): if i == 0: depot_id = route[i] next_node_id = route[i+1] cost_of_distance = model.distance_matrix[depot_id, next_node_id] travel_time = int(model.distance_matrix[depot_id, next_node_id]) departure = max(0, model.demand_dict[next_node_id].start_time - travel_time) if departure == 0: crowd_wait_time = travel_time - model.demand_dict[next_node_id].start_time timetable.append((departure, departure)) elif 1 <= i <= len(route)-2: last_node_id = route[i-1] current_node_id = route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time = int(model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]) cost_of_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] arrival = max(timetable[-1][1]+travel_time, current_node.start_time) if arrival == timetable[-1][1]+travel_time: crowd_wait_time += timetable[-1][1]+travel_time - current_node.start_time else: break model.crowdcarcost += model.fixcost + model.percost * cost_of_distance return model.crowdcarcost, crowd_wait_time 在这一段代码中我想知道每个点的等待时间总和,等待时间等于到达这个的时间减去它的时间窗上限
在这段代码中,你已经计算了每个点的等待时间,它们被累加到了`crowd_wait_time`变量中。如果你想得到每个点的等待时间总和,可以在循环中添加一个变量来记录。以下是修改后的代码:
```python
def calCrowdcarCost(crowd_route_list, model):
cost_of_distance = 0
crowd_wait_time = 0
point_wait_time = {} # 记录每个点的等待时间
model.crowdcarcost = 0
for route in crowd_route_list:
timetable = []
for i in range(len(route)):
if i == 0:
depot_id = route[i]
next_node_id = route[i+1]
cost_of_distance = model.distance_matrix[depot_id, next_node_id]
travel_time = int(model.distance_matrix[depot_id, next_node_id])
departure = max(0, model.demand_dict[next_node_id].start_time - travel_time)
if departure == 0:
crowd_wait_time = travel_time - model.demand_dict[next_node_id].start_time
point_wait_time[next_node_id] = travel_time - model.demand_dict[next_node_id].start_time
timetable.append((departure, departure))
elif 1 <= i <= len(route)-2:
last_node_id = route[i-1]
current_node_id = route[i]
current_node = model.demand_dict[current_node_id]
travel_time = int(model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id])
cost_of_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]
arrival = max(timetable[-1][1]+travel_time, current_node.start_time)
if arrival == timetable[-1][1]+travel_time:
wait_time = timetable[-1][1]+travel_time - current_node.start_time
crowd_wait_time += wait_time
point_wait_time[current_node_id] = wait_time
else:
break
model.crowdcarcost += model.fixcost + model.percost * cost_of_distance
return model.crowdcarcost, crowd_wait_time, point_wait_time
```
这样,`point_wait_time`字典中的每个键值对代表一个点的等待时间,其中键为点的ID,值为该点的等待时间。