n_locations = len(locations) n_goals = 0 n_successes = 0 i = n_locations distance_traveled = 0 start_time = rospy.Time.now() running_time = 0 location = "" last_location = ""

这段代码定义了一些变量，具体含义如下：

- `n_locations`：待导航的地点数量。
- `n_goals`：发送给导航节点的目标点数量，初始化为0。
- `n_successes`：到达目标点的成功次数，初始化为0。
- `i`：待前往的目标点在`locations`列表中的索引，初始化为`n_locations`。
- `distance_traveled`：机器人已经行驶的距离，初始化为0。
- `start_time`：导航任务开始时间，初始化为当前时间。
- `running_time`：导航任务运行时间，初始化为0。
- `location`：当前待前往的目标点名称，初始化为空字符串。
- `last_location`：上一个到达的目标点名称，初始化为空字符串。

这些变量将在后续的导航任务中被使用，用于记录导航任务的状态和统计导航结果。

相关问题

self.face_locations = face_recognition.face_locations(small_frame)

这行代码是用 face_recognition 库中的 face_locations 函数来检测图像中人脸的位置。这个函数会接收一个图像作为输入，返回一个列表，其中每个元素都是一个四元组，表示一个人脸的位置，依次为 (top, right, bottom, left)。需要注意的是，这里的坐标系和常见的图像坐标系不同，它是以图像左上角为原点，向下为 y 轴正方向，向右为 x 轴正方向。因此，top 表示人脸框的最上方位置，bottom 表示最下方位置，left 表示最左边位置，right 表示最右边位置。

解释 receiver_locations = np.c_[mkvc(xrx), mkvc(yrx), mkvc(zrx)]

这行代码的作用是将三个一维数组 `xrx`, `yrx`, `zrx` 按列合并成一个三列的二维数组 `receiver_locations`，其中第一列为 `xrx`，第二列为 `yrx`，第三列为 `zrx`。具体来说，`np.c_` 是 NumPy 提供的一个函数，它可以按列合并多个一维数组。`mkvc` 是一个辅助函数，将一维数组转换成列向量。因此，`np.c_[mkvc(xrx), mkvc(yrx), mkvc(zrx)]` 的结果就是一个二维数组，其中每行对应一个接收器的坐标，列分别为 x、y、z 三个方向上的坐标值。