cost_matrix[cost_matrix > max_distance] = max_distance + 1e-5这句代码什么意思

时间: 2024-04-05 08:35:25 浏览: 20
这行代码的作用是将二维数组 cost_matrix 中大于 max_distance 的元素赋值为 max_distance + 1e-5,其中 1e-5 是一个非常小的数,用于避免出现精度问题。 换句话说,这行代码的目的是将 cost_matrix 中所有大于 max_distance 的元素都设置为 max_distance,以保证在后续的计算中这些元素不会对结果产生影响。
相关问题

gating_distance = kf.gating_distance( track.mean, track.covariance, measurements, only_position) cost_matrix[row, gating_distance > gating_threshold] = gated_cost这两句代码什么意思

这两句代码是用于多目标跟踪(multi-target tracking)的卡尔曼滤波器中的一部分。 首先,kf.gating_distance()函数计算目标的状态(mean和covariance)和测量值(measurements)之间的马氏距离。如果only_position参数为True,则只考虑状态向量的前两个元素(即位置),否则将考虑整个状态向量。这个距离度量允许我们将测量值分配给目标,以便进行下一步的更新。 接下来,对于距离大于门限值(gating_threshold)的测量,将其对应的代价设置为无穷大,以表示这些测量值与目标之间的不可能关系。这个过程被称为“gating”,它可以排除一些明显不可能的测量结果,提高跟踪的准确性。这些代价将在卡尔曼滤波器的下一步更新中使用。

翻译代码:#计算代价 def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(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_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

# Calculate the cost def calTravelCost(route_list, model): timetable_list = [] distance_of_routes = 0 time_of_routes = 0 obj = 0 # Loop through each route for route in route_list: timetable = [] vehicle = model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance = 0 travel_time = 0 v_type = route[0] free_speed = vehicle.free_speed fixed_cost = vehicle.fixed_cost variable_cost = vehicle.variable_cost # Loop through each node in the route for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id = route[i+1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[v_type, next_node_id] / free_speed departure = max(0, model.demand_dict[next_node_id].start_time - travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure), int(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_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] / free_speed arrival = max(timetable[-1][1] + travel_time_between_nodes, current_node.start_time) departure = arrival + current_node.service_time timetable.append((int(arrival), int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] / free_speed + \ max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id, v_type] / free_speed departure = timetable[-1][1] + travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure), int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, v_type] / free_speed # Calculate the cost for this route distance_of_routes += travel_distance time_of_routes += travel_time if model.opt_type == 0: obj += fixed_cost + travel_distance * variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time * variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list, time_of_routes, distance_of_routes, obj

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优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(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_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

降低这段代码的重复率:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(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_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

代码每句话多啥意思// if ( num_iter < 10000 ) // cout << "current=" << current->index.transpose() << endl; if (current->index(0) == endPtr->index(0) && current->index(1) == endPtr->index(1) && current->index(2) == endPtr->index(2))判断当前节点是否为终点。 { // ros::Time time_2 = ros::Time::now(); // printf("\033[34mA star iter:%d, time:%.3f\033[0m\n",num_iter, (time_2 - time_1).toSec()*1000); // if((time_2 - time_1).toSec() > 0.1) // ROS_WARN("Time consume in A star path finding is %f", (time_2 - time_1).toSec() ); gridPath_ = retrievePath(current); return true; } current->state = GridNode::CLOSEDSET; //move current node from open set to closed set. for (int dx = -1; dx <= 1; dx++) for (int dy = -1; dy <= 1; dy++) for (int dz = -1; dz <= 1; dz++) { if (dx == 0 && dy == 0 && dz == 0) continue; Vector3i neighborIdx; neighborIdx(0) = (current->index)(0) + dx; neighborIdx(1) = (current->index)(1) + dy; neighborIdx(2) = (current->index)(2) + dz; if (neighborIdx(0) < 1 || neighborIdx(0) >= POOL_SIZE_(0) - 1 || neighborIdx(1) < 1 || neighborIdx(1) >= POOL_SIZE_(1) - 1 || neighborIdx(2) < 1 || neighborIdx(2) >= POOL_SIZE_(2) - 1) { continue; } neighborPtr = GridNodeMap_[neighborIdx(0)][neighborIdx(1)][neighborIdx(2)]; neighborPtr->index = neighborIdx; bool flag_explored = neighborPtr->rounds == rounds_; if (flag_explored && neighborPtr->state == GridNode::CLOSEDSET) { continue; //in closed set. } neighborPtr->rounds = rounds_; if (checkOccupancy(Index2Coord(neighborPtr->index))) { continue; } double static_cost = sqrt(dx * dx + dy * dy + dz * dz); tentative_gScore = current->gScore + static_cost;

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