std::vector<float> temp; temp = temp[1:,] - temp[0:-1,]

这是一个语法错误，无法编译通过。C++中的vector没有类似于Python的切片操作。要计算temp中相邻元素的差值，可以使用for循环或者使用C++自带的算法函数std::adjacent_difference。例如：

std::vector<float> temp = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0};
std::vector<float> diff(temp.size() - 1);
std::adjacent_difference(temp.begin(), temp.end(), diff.begin());
// 现在diff中存储的是temp中相邻元素之间的差值

相关问题

void Trajectory::predict_box( uint idx_duration, std::vector<Box>& vec_box, std::vector<Eigen::MatrixXf, Eigen::aligned_allocatorEigen::MatrixXf>& vec_cova, bool& is_replay_frame) { vec_box.clear(); vec_cova.clear(); if (is_replay_frame) { for (auto iter = map_current_box_.begin(); iter != map_current_box_.end(); ++iter) { Destroy(iter->second.track_id()); } m_track_start_.Clear_All(); NU = 0; is_replay_frame = false; } Eigen::MatrixXf F_temp = F_; F_temp(0, 1) = idx_duration * F_(0, 1); F_temp(2, 3) = idx_duration * F_(2, 3); F_temp(4, 5) = idx_duration * F_(4, 5); uint64_t track_id; Eigen::Matrix<float, 6, 1> state_lidar; Eigen::Matrix<float, 6, 6> P_kkminus1; Eigen::Matrix3f S_temp; for (auto beg = map_current_box_.begin(); beg != map_current_box_.end(); ++beg) { float t = (fabs(0.1 - beg->second.frame_duration()) > 0.05) ? 0.1 : 0.2 - beg->second.frame_duration(); F_temp(0, 1) = t; F_temp(2, 3) = t; F_temp(4, 5) = t; // uint64_t timestamp_new = beg->second.timestamp() + uint(10.0 * t * NANO_FRAME); track_id = beg->first; state_lidar = F_temp * map_lidar_state_.at(track_id); P_kkminus1 = F_temp * map_lidar_cova_.at(track_id) * F_temp.transpose() + Q_lidar_; S_temp = H_ * P_kkminus1 * H_.transpose() + R_lidar_; float psi_new = (1 - P_D_ * P_G_) * beg->second.psi() / (1 - P_D_ * P_G_ * beg->second.psi()); Box bbox = beg->second; bbox.set_psi(psi_new); // bbox.set_timestamp(timestamp_new); bbox.set_position_x(state_lidar(0)); bbox.set_position_y(state_lidar(2)); bbox.set_position_z(state_lidar(4)); bbox.set_speed_x(state_lidar(1)); bbox.set_speed_y(state_lidar(3)); bbox.set_speed_z(state_lidar(5)); vec_box.emplace_back(bbox); vec_cova.emplace_back(S_temp); } AINFO << "Finish predict with duration frame num: " << idx_duration; } 代码解读

这段代码是一个名为Trajectory的类中的predict_box函数。函数接受一个时间段的索引（idx_duration），一个存储Box对象的向量（vec_box），一个存储Eigen矩阵的向量（vec_cova），以及一个布尔变量（is_replay_frame）作为参数。

首先，函数清空vec_box和vec_cova两个向量。

然后，如果is_replay_frame为true，则遍历map_current_box_中的元素，并销毁每个元素的track_id。然后清空m_track_start_和NU，并将is_replay_frame设置为false。

接下来，创建一个临时的F_temp矩阵，并将其与原始的F_矩阵进行乘法操作，并将其中的某些元素乘以idx_duration。这是为了根据时间段来预测box的状态。

然后，遍历map_current_box_中的元素。对于每个元素，计算一个临时变量t，并根据t更新F_temp矩阵。然后使用F_temp和map_lidar_state_中相应的track_id来计算state_lidar矩阵。接着，使用F_temp、map_lidar_cova_中相应的track_id和Q_lidar_来计算P_kkminus1矩阵。再使用H_、P_kkminus1和R_lidar_来计算S_temp矩阵。

之后，根据一些计算得到的值，更新beg->second中的一些属性，并将其加入vec_box中。同时，将S_temp加入vec_cova中。

最后，输出一条日志信息，表示完成了使用给定时间段进行预测。

请注意，这只是对代码进行的初步解读，具体实现可能还涉及其他变量和函数。

float ControlComply::VehicleLateralControl() { int keyPointTemp = 0; vector<XYZ_COOR_S> pathListTemp; pathListTemp.clear(); XYZ_COOR_S xyz_temp; // parameter server float Vehicle_max_front_wheel = 0; float rtn_value = 0; ros::param::get("Vehicle_max_front_wheel", Vehicle_max_front_wheel); xyz_temp.x_axis = mNavData.xAxis; xyz_temp.y_axis = mNavData.yAxis; xyz_temp.heading = mNavData.heading; keyPointTemp = pubalgor.FindKeyPointByTargetPoint_P(mPathList, mNavData.xAxis, mNavData.yAxis); std::cout<<"navigation pos : "<<mNavData.xAxis << "," << mNavData.yAxis << "," << mNavData.heading << std::endl;

这段代码定义了一个名为`VehicleLateralControl`的函数，它返回一个`float`类型的值。

首先，定义了一些局部变量，包括`keyPointTemp`（临时关键点索引）、`pathListTemp`（临时路径列表向量）和`xyz_temp`（临时存储XYZ坐标的结构体）。

然后，从参数服务器中获取名为`Vehicle_max_front_wheel`的参数值，并将其赋值给局部变量`Vehicle_max_front_wheel`。

接着，将当前位置的X和Y坐标以及航向角分别赋值给`xyz_temp.x_axis`、`xyz_temp.y_axis`和`xyz_temp.heading`。

继续，调用了一个名为`FindKeyPointByTargetPoint_P`的函数，该函数根据目标点的X和Y坐标，在路径列表`mPathList`中查找最近的关键点，并将结果赋值给`keyPointTemp`。同时，打印出当前导航位置的X、Y坐标和航向角。

总结来说，这段代码定义了一个函数，用于车辆的横向控制。它从参数服务器中获取一些参数值，并获取当前导航位置的X、Y坐标和航向角。然后，根据目标点的坐标，在路径列表中查找最近的关键点，并将结果存储在局部变量中。