翻译这段代码:def distance_to_line(self, point1, point2, point): # Calculate the distance between the vehicle and the lookahead point x_diff = point2[0] - point1[0] y_diff = point2[1] - point1[1] u = ((point[0] - point1[0]) * x_diff + (point[1] - point1[1]) * y_diff) / \ (x_diff**2 + y_diff**2) x_intersect = point1[0] + u * x_diff y_intersect = point1[1] + u * y_diff dx = x_intersect - point[0] dy = y_intersect - point[1] dist = np.sqrt(dx**2 + dy**2) return dist

时间: 2023-06-13 07:08:20 浏览: 43
这段代码定义了一个名为distance_to_line的方法,该方法计算了一个点到一条直线的距离。该方法有三个参数:point1、point2和point,分别表示直线上的两个点和需要计算距离的点。具体实现如下: - 计算直线的斜率和截距。 - 计算该点到直线的垂线的交点坐标。 - 计算该点与交点之间的距离。 - 返回距离。 其中,斜率和截距的计算使用了两个点的坐标差值,即x_diff和y_diff。交点的计算使用了垂线的定义,即通过斜率、截距和该点坐标计算得出。距离的计算使用了勾股定理,即该点与交点之间的水平距离和垂直距离的平方和的平方根。最后,将距离作为该方法的返回值。
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翻译这段代码:def calculate_dubins_path(self, start, end): q0 = start # 初始配置 q1 = end # 结束配置 turning_radius = 2.0 # 曲率半径 path = dubins.shortest_path(q0, q1, turning_radius) qs, _ = path.sample_many(0.1) waypoints = [[x, y, 40] for x, y, _ in qs] return waypoints

这段代码定义了一个类中的一个方法,用于计算 Dubins Path(Dubins 曲线路径)。 首先,代码中定义了起点和终点的配置(位置和方向),并将其分别赋值给变量 q0 和 q1。 接着,代码定义了曲率半径,并将其赋值给变量 turning_radius。 然后,代码调用了 dubins 库的 shortest_path 方法,使用起点、终点和曲率半径作为参数,计算出 Dubins Path,并将其赋值给变量 path。 接下来,代码调用了 path 对象的 sample_many 方法,使用步长 0.1 来获取 Dubins Path 上的点,将其赋值给变量 qs。 最后,代码将 qs 中的每个点的 x 和 y 坐标以及一个固定的高度 40 组成一个包含三个元素的列表,并将这些列表组成一个列表 waypoints,并将其返回。

Point::distance(Point &p2)

otherPoint) calculates the Euclidean distance between the current point and the point specified by the otherPoint parameter. Here's an implementation in Python: ``` import math class Point: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y def distance(self, otherPoint): dx = self.x - otherPoint.x dy = self.y - otherPoint.y return math.sqrt(dx**2 + dy**2) ``` This implementation uses the math module to calculate the square root of the sum of the squared differences between the x and y coordinates of the two points.

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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

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