loss: nan - coeff_determination: nan

这是一个非常技术性的问题，很难简单地解释清楚。不过，我会尽力回答你。"loss: nan" 注意到 "nan" 表示“不是一个数字”，这通常表示模型出现了一些错误，导致模型的损失无法计算。而 "coeff_determination: nan" 意味着模型的决定系数出现了同样的问题。这可能是由于输入的数据质量较差，或者模型的参数设置不当所致。建议您检查输入数据的质量，检查参数设置是否正确。

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lane_change_speed_config { unit_t: 1.0 dense_dimension_s: 42 dense_unit_s: 0.25 sparse_unit_s: 1.0 speed_weight: 10.0 accel_weight: 10.0 jerk_weight: 10.0 obstacle_weight: 1.0 reference_weight: 0.0 go_down_buffer: 5.0 go_up_buffer: 5.0 default_obstacle_cost: 1e4 default_speed_cost: 1.0e5 exceed_speed_penalty: 1.0e5 low_speed_penalty: 10.0 reference_speed_penalty: 10.0 keep_clear_low_speed_penalty: 10.0 accel_penalty: 1.0 decel_penalty: 1.0 positive_jerk_coeff: 1.0 negative_jerk_coeff: 1.0 max_acceleration: 3.0 max_deceleration: -3.5 spatial_potential_penalty: 1.0e5 is_lane_changing: true } }

这段代码是一个 `lane_change_speed_config` 的配置块，用于配置车道变换速度规划的参数。以下是每个参数的含义：

- `unit_t`：时间单位。
- `dense_dimension_s`：密集维度的数量。
- `dense_unit_s`：密集维度的单位。
- `sparse_unit_s`：稀疏维度的单位。
- `speed_weight`：速度的权重。
- `accel_weight`：加速度的权重。
- `jerk_weight`：加加速度（jerk）的权重。
- `obstacle_weight`：障碍物的权重。
- `reference_weight`：参考权重。
- `go_down_buffer`：下降缓冲区。
- `go_up_buffer`：上升缓冲区。
- `default_obstacle_cost`：默认障碍物成本。
- `default_speed_cost`：默认速度成本。
- `exceed_speed_penalty`：超速惩罚。
- `low_speed_penalty`：低速惩罚。
- `reference_speed_penalty`：参考速度惩罚。
- `keep_clear_low_speed_penalty`：保持清晰低速惩罚。
- `accel_penalty`：加速度惩罚。
- `decel_penalty`：减速度惩罚。
- `positive_jerk_coeff`：正加加速度系数。
- `negative_jerk_coeff`：负加加速度系数。
- `max_acceleration`：最大加速度。
- `max_deceleration`：最大减速度。
- `spatial_potential_penalty`：空间潜力惩罚。
- `is_lane_changing`：是否正在变道。

根据实际需求，可以调整这些参数来优化车道变换速度规划的结果。

poly_coeff_mat是MatXd polynomial_coeff = MatXd::Zero(polynomial_coeff_x.rows(), polynomial_coeff_x.cols() * 2u); polynomial_coeff.leftCols(polynomial_coeff_x.cols()) = polynomial_coeff_x; polynomial_coeff.rightCols(polynomial_coeff_x.cols()) = polynomial_coeff_y;

这段代码中，`poly_coeff_mat`是一个`MatXd`类型的矩阵，表示多项式的系数。它被定义为一个具有与`polynomial_coeff_x`相同行数和两倍列数的零矩阵。该矩阵分为两个部分，左边一部分存储了`polynomial_coeff_x`的系数，右边一部分存储了`polynomial_coeff_y`的系数。

首先，代码创建了一个零矩阵`polynomial_coeff`，行数与`polynomial_coeff_x`相同，列数是`polynomial_coeff_x`的列数乘以2。这样做是为了保证能够容纳两个多项式的系数。

然后，通过使用`leftCols`和`rightCols`函数，将`polynomial_coeff_x`和`polynomial_coeff_y`的系数分别赋值给`poly_coeff_mat`的左半部分和右半部分。`leftCols`函数用于指定要赋值的列范围，而`rightCols`函数用于指定要赋值的右侧列范围。

通过这样的操作，我们将两个多项式的系数合并为一个矩阵，每一行包含一个时间段内的多项式系数。这样可以更方便地对多项式进行处理和计算。