解释这段代码 for n, transform in enumerate(spawn_points): if n >= args.number_of_vehicles: break blueprint = random.choice(blueprints) if blueprint.has_attribute('color'): color = random.choice(blueprint.get_attribute('color').recommended_values) blueprint.set_attribute('color', color) if blueprint.has_attribute('driver_id'): driver_id = random.choice(blueprint.get_attribute('driver_id').recommended_values) blueprint.set_attribute('driver_id', driver_id) blueprint.set_attribute('role_name', 'autopilot')

时间: 2024-04-07 19:29:17 浏览: 127
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enumerate_it:Ruby的枚举,具有一些神奇的功能! :top_hat:

这段代码是在使用CARLA自动驾驶仿真环境时,用于生成多个车辆的语句。具体来说,代码中的`spawn_points`是一个包含多个生成点的列表,每个生成点都是一个位置和方向的元组。代码通过遍历`spawn_points`列表,为每个生成点生成一个车辆。 具体来说,代码通过`enumerate()`函数获取生成点的索引`n`和对应的位置和方向`transform`。如果生成的车辆数量已经达到了指定的数量`args.number_of_vehicles`,则跳出循环。否则,代码随机选择一个蓝图`blueprint`,并根据蓝图属性设置车辆的颜色和驾驶员ID。如果蓝图支持设置车辆颜色,则从推荐的值中随机选择一个颜色,并将其设置为车辆的颜色。如果蓝图支持设置驾驶员ID,则从推荐的值中随机选择一个ID,并将其设置为车辆的驾驶员ID。 最后,代码将车辆的角色名称设置为“autopilot”,表示车辆将使用自动驾驶模式。这样生成的车辆就可以在仿真环境中进行自动驾驶行驶了。
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下面这段代码的作用是什么def setup_model(self): self.enumerate_unique_labels_and_targets() self.model = CasSeqGCN(self.args, self.number_of_features + self.args.number_of_hand_features, self.number_of_nodes) #给当前类中模型主体进行初始化,初始化为上面的模型 def create_batches(self): N = len(self.graph_paths) train_start, valid_start, test_start = \ 0, int(N * self.args.train_ratio), int(N * (self.args.train_ratio + self.args.valid_ratio)) train_graph_paths = self.graph_paths[0:valid_start] valid_graph_paths = self.graph_paths[valid_start:test_start] test_graph_paths = self.graph_paths[test_start: N] self.train_batches, self.valid_batches, self.test_batches = [], [], [] for i in range(0, len(train_graph_paths), self.args.batch_size): self.train_batches.append(train_graph_paths[i:i+self.args.batch_size]) for j in range(0, len(valid_graph_paths), self.args.batch_size): self.valid_batches.append(valid_graph_paths[j:j+self.args.batch_size]) for k in range(0, len(test_graph_paths), self.args.batch_size): self.test_batches.append(test_graph_paths[k:k+self.args.batch_size]) def create_data_dictionary(self, edges, features): """ creating a data dictionary :param target: target vector :param edges: edge list tensor :param features: feature tensor :return: """ to_pass_forward = dict() to_pass_forward["edges"] = edges to_pass_forward["features"] = features return to_pass_forward def create_target(self, data): """ Target createn based on data dicionary. :param data: Data dictionary. :return: Target size """ return torch.tensor([data['activated_size']])

帮我翻译代码:def splitRoutes(node_id_list,model):V={i:[] for i in model.demand_id_list} V[-1]=[[0]*(len(model.vehicle_type_list)+4)] V[-1][0][0]=1 V[-1][0][1]=1 number_of_lables=1 for i in range(model.number_of_demands): n_1=node_id_list[i] j=i load=0 distance={v_type:0 for v_type in model.vehicle_type_list} while True: n_2=node_id_list[j] load=load+model.demand_dict[n_2].demand stop = False for k,v_type in enumerate(model.vehicle_type_list): vehicle=model.vehicle_dict[v_type] if i == j: distance[v_type]=model.distance_matrix[v_type,n_1]+model.distance_matrix[n_1,v_type] else: n_3=node_id_list[j-1] distance[v_type]=distance[v_type]-model.distance_matrix[n_3,v_type]+model.distance_matrix[n_3,n_2]\ +model.distance_matrix[n_2,v_type] route=node_id_list[i:j+1] route.insert(0,v_type) route.append(v_type) "检查时间窗口。只有在满足时间窗口时才能生成新标签。否则,跳过“" if not checkTimeWindow(route,model,vehicle): continue for id,label in enumerate(V[i-1]): if load<=vehicle.capacity and label[k+4]<vehicle.numbers: stop=True if model.opt_type==0: cost=vehicle.fixed_cost+distance[v_type]vehicle.variable_cost else: cost=vehicle.fixed_cost+distance[v_type]/vehicle.free_speedvehicle.variable_cost W=copy.deepcopy(label) "set the previous label id " W[1]=V[i-1][id][0] "set the vehicle type" W[2]=v_type "update travel cost" W[3]=W[3]+cost "update the number of vehicles used" W[k+4]=W[k+4]+1 if checkResidualCapacity(node_id_list[j+1:],W,model): label_list,number_of_lables=updateNodeLabels(V[j],W,number_of_lables) V[j]=label_list j+=1 if j>=len(node_id_list) or stop==False: break if len(V[model.number_of_demands-1])>0: route_list=extractRoutes(V, node_id_list, model) return route_list else: print("由于容量不足,无法拆分节点id列表") return None

解释代码:def main(args): obj_names = np.loadtxt(args.obj_file, dtype=str) N_map = np.load(args.N_map_file) mask = cv2.imread(args.mask_file, 0) N = N_map[mask > 0] L = np.loadtxt(args.L_file) if args.stokes_file is None: stokes = np.tile(np.array([[1, 0, 0, 0]]), (len(L), 1)) else: stokes = np.loadtxt(args.stokes_file) v = np.array([0., 0., 1.], dtype=float) H = (L + v) / np.linalg.norm(L + v, axis=1, keepdims=True) theta_d = np.arccos(np.sum(L * H, axis=1)) norm = np.linalg.norm(L - H, axis=1, keepdims=True) norm[norm == 0] = 1 Q = (L - H) / norm for i_obj, obj_name in enumerate(obj_names[args.obj_range[0]:args.obj_range[1]]): print('===== {} - {} start ====='.format(i_obj, obj_name)) obj_name = str(obj_name) pbrdf = PBRDF(os.path.join(args.pbrdf_dir, obj_name + 'matlab', obj_name + 'pbrdf.mat')) ret = Parallel(n_jobs=args.n_jobs, verbose=5, prefer='threads')([delayed(render)(i, pbrdf, n, L, stokes, H, theta_d, Q) for i, n in enumerate(N)]) ret.sort(key=lambda x: x[0]) M = np.array([x[1] for x in ret], dtype=float) if args.save_type != 'raw': M = M / M.max() pimgs = np.zeros((len(L), 4) + N_map.shape) pimgs[:, :, mask > 0] = M.transpose(2, 1, 0, 3) out_path = os.path.join(args.out_dir, obj_name) makedirs(out_path) print('Saving images...') fnames = [] for i, imgs in enumerate(tqdm(pimgs)): if args.save_type == 'npy' or args.save_type == 'raw': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.npy'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) np.save(os.path.join(out_path, fname), img) elif args.save_type == 'png': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.png'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) img = img * np.iinfo(np.uint16).max img = img[..., ::-1] cv2.imwrite(os.path.join(out_path, fname), img.astype(np.uint16)) np.save(os.path.join(out_path, 'normal_gt.npy'), N_map) shutil.copyfile(args.mask_file, os.path.join(out_path, 'mask.png')) shutil.copyfile(args.L_file, os.path.join(out_path, 'light_directions.txt')) print('===== {} - {} done ====='.format(i_obj, obj_name))

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