翻译这段代码:# Find the lookahead distance look_ahead_distance = v + L/5.0 look_ahead_index = min_index for i in range(min_index, len(waypoints)): point = waypoints[i] dx = x - point[0] dy = y - point[1] dist = np.sqrt(dx**2 + dy**2) if (dist > look_ahead_distance): look_ahead_index = i break

时间: 2023-06-13 13:08:27 浏览: 187
# 寻找前方的距离 look_ahead_distance = v + L/5.0 # 计算前方距离 look_ahead_index = min_index # 将最小索引设为前方索引 for i in range(min_index, len(waypoints)): # 遍历所有路标 point = waypoints[i] # 获取当前路标 dx = x - point[0] # 计算 x 轴距离 dy = y - point[1] # 计算 y 轴距离 dist = np.sqrt(dx**2 + dy**2) # 计算距离 if (dist > look_ahead_distance): # 如果距离大于前方距离 look_ahead_index = i # 则将当前索引设为前方索引 break # 终止循环
相关问题

翻译这段代码: # Find the heading difference between the vehicle and the path x_lookahead = waypoints[look_ahead_index][0] y_lookahead = waypoints[look_ahead_index][1] heading = np.arctan2(y_lookahead - y, x_lookahead - x) yaw_diff_crosstrack = heading - yaw

# 找到车辆和路径之间的航向差异 x_lookahead = waypoints[look_ahead_index][0] # 获取前方目标点的x坐标 y_lookahead = waypoints[look_ahead_index][1] # 获取前方目标点的y坐标 heading = np.arctan2(y_lookahead - y, x_lookahead - x) # 计算车辆当前位置与前方目标点之间的航向 yaw_diff_crosstrack = heading - yaw # 计算航向差异,即车辆需要调整的航向偏差量

请解释这段代码的含义“TebLocalPlannerROS: odom_topic: odom map_frame: map # Trajectory teb_autosize: True dt_ref: 0.3 # Desired trajectory time resolution dt_hysteresis: 0.03 #The hysteresis that automatically adjusts the size according to the current time resolution, usually approx. It is recommended to use 10% of dt ref. global_plan_overwrite_orientation: True # Cover the direction of the local sub-goals provided by the global planner allow_init_with_backwards_motion: False max_global_plan_lookahead_dist: 3.0 # Specify the maximum length of the global plan subset considered for optimization feasibility_check_no_poses: 5 # default:4 The number of attitude feasibility analysis for each sampling interval, # Robot max_vel_x: 0.2 #max_vel_x (double, default: 0.4) max_vel_x_backwards: 0.07 #max_vel_x_backwards (double, default: 0.2) acc_lim_x: 1.0 #acc_lim_x (double, default: 0.5) max_vel_theta: 1.0 #max_vel_theta (double, default: 0.3) acc_lim_theta: 0.5 #acc_lim_theta (double, default: 0.5) min_turning_radius: 0.38 # min_turning_radius (double, default: 0.0) diff-drive: 0 max_steer_angle = 45 度,car_length = 0.35 ----> Redius_min= 0.35”

这段代码是一个ROS的配置文件,用于配置TebLocalPlannerROS局部路径规划器的参数。 具体含义如下: - odom_topic: 里程计话题的名称为 odom。 - map_frame: 地图坐标系的名称为 map。 - teb_autosize: 是否自动调整轨迹的长度。 - dt_ref: 规划轨迹的参考时间分辨率。 - dt_hysteresis: 自动调整轨迹长度的滞后时间,通常为参考时间分辨率的10%。 - global_plan_overwrite_orientation: 是否覆盖全局规划器提供的局部目标点的方向。 - allow_init_with_backwards_motion: 是否允许以后退的方式开始规划。 - max_global_plan_lookahead_dist: 全局规划器提供的路径子集的最大长度。 - feasibility_check_no_poses: 每个采样间隔进行姿态可行性分析的次数。 - max_vel_x: 最大线速度。 - max_vel_x_backwards: 最大后退速度。 - acc_lim_x: 最大线加速度。 - max_vel_theta: 最大角速度。 - acc_lim_theta: 最大角加速度。 - min_turning_radius: 最小转弯半径。 - diff-drive: 是否是差速机器人。 - max_steer_angle: 最大转向角度。 - car_length: 车辆长度。 - Redius_min: 最小转弯半径。
阅读全文

相关推荐

解释代码:def lz77_decode(binary_str, window_size, lookahead_buffer_size): # 将二进制字符串转换为编码字符串 encoded_str = "" for c in binary_str: encoded_str += bin(ord(c))[2:].zfill(8) # 初始化解码后的文本和指针 text = "" index = 0 # 循环解码编码字符串 while index < len(encoded_str): # 从编码字符串中解析出最长匹配信息 comma1 = encoded_str.find(",", index) comma2 = encoded_str.find(",", comma1 + 1) if comma1 != -1 and comma2 != -1: offset = int(encoded_str[index:comma1], 2) length = int(encoded_str[comma1+1:comma2], 2) char = encoded_str[comma2+1] # 根据最长匹配信息,将文本中的字符复制到解码后的文本中 for i in range(0, length): text += text[-offset] text += char index = comma2 + 2 else: # 如果编码字符串中没有有效的最长匹配信息,则直接复制一个字符到解码后的文本中 text += encoded_str[index:index+8] index += 8 return text # 统计编码时间和解码时间的函数 def test_lz77(text, window_size, lookahead_buffer_size): # 编码时间 encode_start = time.time() binary_str = lz77_encode(text, window_size, lookahead_buffer_size) encode_end = time.time() # 解码时间 decode_start = time.time() text_decoded = lz77_decode(binary_str, window_size, lookahead_buffer_size) decode_end = time.time() # 打印编码时间和解码时间 print(f"编码时间:{encode_end - encode_start}秒") print(f"解码时间:{decode_end - decode_start}秒") # 检查解码后的文本是否和原始文本一致 if text == text_decoded: print("解码成功,原始文本和解码后的文本一致") else: print("解码失败,原始文本和解码后的文本不一致")

//@version=4 strategy("策略测试V1.0 ", overlay = true) // UT BOOT 部分 LONG a = input(1, title = "Long_Key Vaule. 'This changes the sensitivity'") c = input(22, title = "Long_ATR Period") h = input(false, title = "Long_Signals from Heikin Ashi Candles") xATR = atr(c) nLoss = a * xATR src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead = false) : close xATRTrailingStop = 0.0 xATRTrailingStop := iff(src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0), max(nz(xATRTrailingStop[1]), src - nLoss), iff(src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0), min(nz(xATRTrailingStop[1]), src + nLoss), iff(src > nz(xATRTrailingStop[1], 0), src - nLoss, src + nLoss))) pos = 0 pos := iff(src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop[1], 0), 1, iff(src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop[1], 0), -1, nz(pos[1], 0))) xcolor = pos == -1 ? color.red: pos == 1 ? color.green : color.blue ema = ema(src,1) above = crossover(ema, xATRTrailingStop) below = crossover(xATRTrailingStop, ema) buy = src > xATRTrailingStop and above barbuy = src > xATRTrailingStop plotshape(buy, title = "Buy", text = 'Buy', style = shape.labelup, location = location.belowbar, color= color.green, textcolor = color.white, transp = 0, size = size.tiny) barcolor(barbuy ? color.green : na) alertcondition(buy, "UT Long", "UT Long") // UT BOOT 部分 // UT BOOT 部分 SHORT a_1 = input(1, title = "Short_Key Vaule. 'This changes the sensitivity'") c_1 = input(22, title = "Short_ATR Period") h_1 = input(false, title = "Short_Signals from Heikin Ashi Candles") xATR_1 = atr(c_1) nLoss_1 = a_1 * xATR_1 src_1 = h_1 ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead = false) : close xATRTrailingStop_1 = 0.0 xATRTrailingStop_1 := iff(src_1 > nz(xATRTrailingStop_1[1], 0) and src_1[1] > nz(xATRTrailingStop_1[1修复代修到直接能用的

最新推荐

recommend-type

掌握Android RecyclerView拖拽与滑动删除功能

知识点: 1. Android RecyclerView使用说明: RecyclerView是Android开发中经常使用到的一个视图组件,其主要作用是高效地展示大量数据,具有高度的灵活性和可配置性。与早期的ListView相比,RecyclerView支持更加复杂的界面布局,并且能够优化内存消耗和滚动性能。开发者可以对RecyclerView进行自定义配置,如添加头部和尾部视图,设置网格布局等。 2. RecyclerView的拖拽功能实现: RecyclerView通过集成ItemTouchHelper类来实现拖拽功能。ItemTouchHelper类是RecyclerView的辅助类,用于给RecyclerView添加拖拽和滑动交互的功能。开发者需要创建一个ItemTouchHelper的实例,并传入一个实现了ItemTouchHelper.Callback接口的类。在这个回调类中,可以定义拖拽滑动的方向、触发的时机、动作的动画以及事件的处理逻辑。 3. 编辑模式的设置: 编辑模式(也称为拖拽模式)的设置通常用于允许用户通过拖拽来重新排序列表中的项目。在RecyclerView中,可以通过设置Adapter的isItemViewSwipeEnabled和isLongPressDragEnabled方法来分别启用滑动和拖拽功能。在编辑模式下,用户可以长按或触摸列表项来实现拖拽,从而对列表进行重新排序。 4. 左右滑动删除的实现: RecyclerView的左右滑动删除功能同样利用ItemTouchHelper类来实现。通过定义Callback中的getMovementFlags方法,可以设置滑动方向,例如,设置左滑或右滑来触发删除操作。在onSwiped方法中编写处理删除的逻辑,比如从数据源中移除相应数据,并通知Adapter更新界面。 5. 移动动画的实现: 在拖拽或滑动操作完成后,往往需要为项目移动提供动画效果,以增强用户体验。在RecyclerView中,可以通过Adapter在数据变更前后调用notifyItemMoved方法来完成位置交换的动画。同样地,添加或删除数据项时,可以调用notifyItemInserted或notifyItemRemoved等方法,并通过自定义动画资源文件来实现丰富的动画效果。 6. 使用ItemTouchHelperDemo-master项目学习: ItemTouchHelperDemo-master是一个实践项目,用来演示如何实现RecyclerView的拖拽和滑动功能。开发者可以通过这个项目源代码来了解和学习如何在实际项目中应用上述知识点,掌握拖拽排序、滑动删除和动画效果的实现。通过观察项目文件和理解代码逻辑,可以更深刻地领会RecyclerView及其辅助类ItemTouchHelper的使用技巧。
recommend-type

【IBM HttpServer入门全攻略】:一步到位的安装与基础配置教程

# 摘要 本文详细介绍了IBM HttpServer的全面部署与管理过程,从系统需求分析和安装步骤开始,到基础配置与性能优化,再到安全策略与故障诊断,最后通过案例分析展示高级应用。文章旨在为系统管理员提供一套系统化的指南,以便快速掌握IBM HttpServer的安装、配置及维护技术。通过本文的学习,读者能有效地创建和管理站点,确保
recommend-type

[root@localhost~]#mount-tcifs-0username=administrator,password=hrb.123456//192.168.100.1/ygptData/home/win mount:/home/win:挂载点不存在

### CIFS挂载时提示挂载点不存在的解决方案 当尝试通过 `mount` 命令挂载CIFS共享目录时,如果遇到错误提示“挂载点不存在”,通常是因为目标路径尚未创建或者权限不足。以下是针对该问题的具体分析和解决方法: #### 创建挂载点 在执行挂载操作之前,需确认挂载的目标路径已经存在并具有适当的权限。可以使用以下命令来创建挂载点: ```bash mkdir -p /mnt/win_share ``` 上述命令会递归地创建 `/mnt/win_share` 路径[^1]。 #### 配置用户名和密码参数 为了成功连接到远程Windows共享资源,在 `-o` 参数中指定 `user
recommend-type

惠普8594E与IT8500系列电子负载使用教程

在详细解释给定文件中所涉及的知识点之前,需要先明确文档的主题内容。文档标题中提到了两个主要的仪器:惠普8594E频谱分析仪和IT8500系列电子负载。首先,我们将分别介绍这两个设备以及它们的主要用途和操作方式。 惠普8594E频谱分析仪是一款专业级的电子测试设备,通常被用于无线通信、射频工程和微波工程等领域。频谱分析仪能够对信号的频率和振幅进行精确的测量,使得工程师能够观察、分析和测量复杂信号的频谱内容。 频谱分析仪的功能主要包括: 1. 测量信号的频率特性,包括中心频率、带宽和频率稳定度。 2. 分析信号的谐波、杂散、调制特性和噪声特性。 3. 提供信号的时间域和频率域的转换分析。 4. 频率计数器功能,用于精确测量信号频率。 5. 进行邻信道功率比(ACPR)和发射功率的测量。 6. 提供多种输入和输出端口,以适应不同的测试需求。 频谱分析仪的操作通常需要用户具备一定的电子工程知识,对信号的基本概念和频谱分析的技术要求有所了解。 接下来是可编程电子负载,以IT8500系列为例。电子负载是用于测试和评估电源性能的设备,它模拟实际负载的电气特性来测试电源输出的电压和电流。电子负载可以设置为恒流、恒压、恒阻或恒功率工作模式,以测试不同条件下的电源表现。 电子负载的主要功能包括: 1. 模拟各种类型的负载,如电阻性、电感性及电容性负载。 2. 实现负载的动态变化,模拟电流的变化情况。 3. 进行短路测试,检查电源设备在过载条件下的保护功能。 4. 通过控制软件进行远程控制和自动测试。 5. 提供精确的电流和电压测量功能。 6. 通过GPIB、USB或LAN等接口与其他设备进行通信和数据交换。 使用电子负载时,工程师需要了解其操作程序、设置和编程方法,以及如何根据测试目的配置负载参数。 文档的描述部分提到了这些资料的专业性和下载人群的稀少。这可能暗示了这些设备的目标用户是具备一定专业知识的工程师和技术人员,因此文档内容将涵盖较为复杂的操作指南和技术细节。 标签中提到了“中文说明书”,表明这些文件是为中文用户提供方便而制作的,这对于不熟悉英语的技术人员来说是非常重要的。这有助于减少语言障碍,使得中文使用者能够更容易掌握这些专业的测试设备使用方法。 综上所述,惠普8594E频谱分析仪和IT8500系列电子负载都是测试设备领域中不可或缺的工具。掌握它们的使用方法和功能对于电子工程师来说是必需的。这些设备在维护和开发电子系统、电源设备以及无线通信设备中起着至关重要的作用。这份文档对于涉及相关领域的工作技术人员,特别是在中国环境下,提供了非常实用和必需的专业知识。
recommend-type

MATLAB与Python在SAR点目标仿真中的对决:哪种工具更胜一筹?

# 摘要 本文系统地探讨了SAR点目标仿真技术,重点分析了MATLAB和Python在这一领域的应用及其潜在价值。首先概述了SAR仿真概念和需求,然后详细介绍了MATLAB在SAR仿真中的功能、信号处理应用以及仿真实例。接着,文章转向Python,分析了其语言特点、生态系统
recommend-type

前端代理配置config.js配置proxyTable多个代理不生效

<think>好的,我现在需要解决前端项目中config.js文件里的proxyTable配置多个代理不生效的问题。用户已经尝试过添加多个代理,但有时候会出现404错误,或者部分代理不生效的情况。我需要先了解proxyTable的基本配置方法,然后分析可能的问题原因,再给出解决方案。 首先,根据用户提供的引用资料,比如引用[4]中的示例,正确的代理配置应该是在vue.config.js中的devServer.proxy对象里定义多个键,每个键对应不同的路径。例如,为不同的API路径设置不同的target。比如: module.exports = { devServer: { p
recommend-type

最小二乘法程序深入解析与应用案例

最小二乘法是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。在统计学、数据分析、信号处理和科学计算等领域中都有广泛的应用。最小二乘法的目标是找到一个数学模型,使得模型预测值与实际观测值之间的差异最小。 ### 标题知识点: 1. **最小二乘法的定义**: 最小二乘法是一种通过最小化误差的平方和来寻找模型参数的方法。通常情况下,我们希望找到参数的估计值,使得模型预测值与实际观测值的残差(即差值)的平方和达到最小。 2. **最小二乘法的历史**: 最小二乘法由数学家卡尔·弗里德里希·高斯于19世纪提出,之后成为实验数据处理的基石。 3. **最小二乘法在不同领域中的应用**: - **统计学**:用于建立回归模型,预测和控制。 - **信号处理**:例如在数字信号处理中,用于滤波和信号估计。 - **数据分析**:在机器学习和数据挖掘中广泛用于预测模型的建立。 - **科学计算**:在物理、工程学等领域用于曲线拟合和模型建立。 ### 描述知识点: 1. **最小二乘法的重复提及**: 描述中的重复强调“最小二乘法程序”,可能是为了强调程序的重要性和重复性。这种重复性可能意味着最小二乘法在多个程序和应用中都有其不可替代的位置。 2. **最小二乘法的实际应用**: 描述中虽然没有给出具体的应用案例,但强调了其程序的重复性,可以推测最小二乘法被广泛用于需要对数据进行分析、预测、建模的场景。 ### 标签知识点: 1. **最小二乘法在标签中的应用**: 标签“最小二乘法程序”表明了文档或文件与最小二乘法相关的程序设计或数据处理有关。这可能是某种软件工具、算法实现或教学资料。 ### 压缩包子文件名列表知识点: 1. **www.pudn.com.txt**: 这个文件名暗示了文件可能来自一个在线的源代码库,其中“pudn”可能是一个缩写或者品牌名,而“.txt”表明这是一个文本文件,可能是关于最小二乘法的文档、说明或注释。 2. **最小二乘法程序**: 这个文件名直接表明了文件内容包含或关联到最小二乘法的程序代码。它可能包含了具体的算法实现、应用案例、或者是供学习使用的教学材料。 ### 知识点总结: 最小二乘法是一种基于数学原理的计算技术,它在许多科学和工程领域中应用广泛。其核心思想是通过最小化误差的平方和来拟合数据,从而找到一个最佳的数学模型来描述这些数据。最小二乘法的方法被应用在了从基础科学研究到工程技术的诸多方面,是现代数据分析不可或缺的工具之一。在IT行业中,最小二乘法通常被用于数据建模和分析,如预测模型、算法开发、机器学习等领域。提供的文件标题、描述、标签和文件名列表都指向了最小二乘法程序及其相关内容,表明这些文件可能涉及最小二乘法的具体实现方法、应用案例或者是教学材料,对那些希望深入理解和应用这一方法的专业人士或学生来说,这些资源都是极具价值的。
recommend-type

SAR点目标仿真应用指南:案例研究与系统设计实战

# 摘要 合成孔径雷达(SAR)点目标仿真是雷达信号处理和遥感技术领域中的一个重要课题。本文首先介绍了SAR点目标仿真的基础理论,包括SAR系统的工作原理、仿真环境的建立和点目标模型的构建。随后,文章深入探讨了SAR点目标仿真实践应用中的数据采集与预处理、仿真
recommend-type

eclipse为项目配置jdk

### 如何在 Eclipse 中为项目配置 JDK 版本 为了确保项目的正常编译和运行,在 Eclipse 中为项目指定或配置合适的 JDK 是非常重要的。以下是关于如何完成这一操作的具体说明。 #### 配置全局 JDK 设置 如果希望整个 Eclipse 使用特定版本的 JDK,可以通过修改 `eclipse.ini` 文件来实现。具体方法如下: - 打开 `eclipse.ini` 文件。 - 添加 `-vm` 参数并指向目标 JDK 的 `javaw.exe` 路径。例如: ```plaintext -vm C:/Program Files/Java/jdk1.8.0_291/b
recommend-type

Matlab读写XML工具包使用说明及安装指导

### 标题知识点:xml_io_tools_2010_11_05.rar 标题中的“xml_io_tools_2010_11_05.rar”暗示了一个特定版本的XML I/O工具包,该工具包被压缩成RAR格式。RAR是一种常用的文件压缩格式,与ZIP类似,但通常认为RAR格式的压缩效率更高,压缩后的文件体积更小。从标题可以推断,该工具包的版本为2010年11月5日发布,这说明它具有一定的历史,可能在当时是一个较为先进的XML处理工具包。 ### 描述知识点:XML I/O工具和MATLAB 从描述中可以得知,xml_io_tools_2010_11_05是一个专门用于MATLAB的工具包,其主要功能是帮助用户读取和修改XML(可扩展标记语言)文档。XML是一种用于存储和传输数据的标记语言,因其易读性和灵活性而被广泛应用于多种应用场景中,如配置文件、网页数据交换等。 在MATLAB环境中使用XML I/O工具,用户可以更高效地进行以下操作: 1. 读取XML文件内容:将XML文件解析为MATLAB可以操作的数据结构。 2. 修改XML文档:在MATLAB中对解析后的数据进行修改,并将修改后的内容写回到XML文件中。 3. 生成新的XML文档:根据需要创建全新的XML文档。 此外,描述中提到的“安装说明”表明,为了使MATLAB正确地调用该工具包,编写者提供了详细的使用指南。这通常包括如何将工具包解压、如何在MATLAB中添加路径以便调用工具箱中的函数、以及如何进行基本的操作演示等。 ### 标签知识点:xml_io_tools和MATLAB 在标签中出现的“xml_io_tools”和“matlab”进一步确认了工具包的用途和适用环境。标签通常用于描述文件的主要内容或关键字,以便于用户搜索和识别。 - xml_io_tools:明确指出了该资源是一个XML I/O工具,即专门用于处理XML文件输入输出的工具。 - matlab:指出该工具包是为MATLAB环境设计的,MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化软件,广泛应用于工程、科学研究、数学建模等领域。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点:文件命名和结构 由于文件名称列表中只包含“xml_io_tools_2010_11_05”,这意味着压缩包中可能只包含一个主文件或一个文件夹,文件结构可能是单一的,或者是有分层结构但顶层文件夹名称与压缩包名称相同。 若文件夹名称和压缩包名称相同,则可能包含以下几个部分: 1. 源代码文件:包括用MATLAB编写的用于处理XML的函数和脚本。 2. 说明文档:详细介绍如何使用该工具包的安装说明和示例。 3. 示例文件:可能包含一些预设的XML文件或MATLAB脚本,以供用户测试工具包功能。 4. 帮助文档:为用户提供关于工具包功能、使用方法和API的详细文档。 根据描述,可以推断出这个压缩包中的内容可能已经组织得相当完备,为用户提供了一个易于安装和使用的环境。用户可以期待通过阅读安装说明,快速设置MATLAB环境,开始使用该XML I/O工具包进行开发工作。