Steering Angle Estimation Using Deep Learning for Autonomous Vehicles在哪里下载

我作为AI语言模型，无法提供下载链接，但是您可以在以下网站上查找相关资源：

1. GitHub：https://github.com/
2. Kaggle：https://www.kaggle.com/
3. Arxiv：https://arxiv.org/
4. Google Scholar：https://scholar.google.com/
5. ResearchGate：https://www.researchgate.net/
6. IEEE Xplore：https://ieeexplore.ieee.org/
7. ACM Digital Library：https://dl.acm.org/
8. SpringerLink：https://link.springer.com/
9. ScienceDirect：https://www.sciencedirect.com/
10. Elsevier：https://www.elsevier.com/

相关问题

p_s = cv2.getTrackbarPos('p','image')#滑动条p,x,r的值 x_x = cv2.getTrackbarPos('x','image') r_r = cv2.getTrackbarPos('r','image') if np.isnan(center_x) or np.isnan(center_y):#如果有nan的值，按照以前的计算，否则重新计算。 angle = old_angle else: angle = (x_x-center_y)*p_s*0.1 if angle<0: angle = angle*(1+r_r*0.01) angle = 0.7 * angle + 0.3 * old_angle#根据中心点计算平均角度 print(p_s) print(center_x,center_y) print(angle) ark_contrl.steering_angle = angle ark_contrl.speed = 0.1，已知center_x,center_y为中心点坐标数值，这段代码是什么意思

这段代码是基于滑动条的值和中心点坐标来计算一个角度，并将该度赋值给`angle`变量。具解释如下：

- `cv2.getTrackPos()`函数用于获取滑动条的当前，其中参数 `'p'`、`'x`、`'r'` 分别对应滑动条的。
- `p_s`、`x_x`、r_r` 分别是到的滑动条值。
- 在 `if np.isnan(center_x or np.isnan(center_y)` 这个条件判断中，检中心点的坐标包含NaN值（不是一个数字），如果的话，则将 `angle` 的值设为之前的旧角度 `old_angle`。
- 如果中心点的坐标没有NaN值，则通过 `(x_x - center_y) * p_s * 0.1` 的计算得到一个新的角度值，并赋值给 `angle`。
- 如果 `angle` 小于0，则通过 `angle * (1 + r_r * 0.01)` 的计算进行调整。
- 最后，通过 `0.7 * angle + 0.3 * old_angle` 的加权平均方式，结合之前的旧角度，计算出一个最终的角度值，并将其打印出来。
- 最后两行代码是将计算得到的角度赋值给变量 `ark_contrl.steering_angle` 和速度赋值为0.1。

这段代码的目的可能是根据滑动条的值和中心点的坐标计算出一个角度，并将该角度应用于某个控制器中，例如用于控制车辆的转向角度。

p_s = cv2.getTrackbarPos('p','image')#滑动条p,x,r的值 x_x = cv2.getTrackbarPos('x','image') r_r = cv2.getTrackbarPos('r','image') if np.isnan(center_x) or np.isnan(center_y):#如果有nan的值，按照以前的计算，否则重新计算。 angle = old_angle else: angle = (x_x-center_y)p_s0.1 if angle<0: angle = angle*(1+r_r*0.01) angle = 0.7 * angle + 0.3 * old_angle#根据中心点计算平均角度 print(p_s) print(center_x,center_y) print(angle) ark_contrl.steering_angle = angle ark_contrl.speed = 0.1，已知center_x,center_y为中心点坐标数值，p范围0-10，x范围0-100，r范围0-50，求angle极限值或临界值

根据给出的代码和范围信息，我们可以计算出`angle`的极限值或临界值。假设`center_x`和`center_y`已知，且`p`的范围是0-10，`x`的范围是0-100，`r`的范围是0-50。

首先，我们来分析代码中计算`angle`的部分：

angle = (x_x - center_y) * p_s * 0.1
if angle < 0:
    angle = angle * (1 + r_r * 0.01)
angle = 0.7 * angle + 0.3 * old_angle

我们可以看到，`angle`的计算由三个部分组成。第一部分是`(x_x - center_y) * p_s * 0.1`，这是基于滑动条的值和中心点坐标计算得到的角度。第二部分是对计算得到的角度进行调整，如果角度小于0，则乘以`(1 + r_r * 0.01)`。第三部分是根据中心点计算平均角度，通过加权平均方式将之前的旧角度`old_angle`与计算得到的角度结合起来。

由于没有给出具体的数值，我们可以通过将滑动条的取值范围代入公式来计算极限值。

- 当`p_s`取最大值10，`x_x`取最大值100，`r_r`取最大值50时，第一部分的计算结果为`(100 - center_y) * 10 * 0.1 = (10 - center_y) * 1`。
- 如果`angle`小于0，则乘以`(1 + 50 * 0.01) = 1.5`进行调整，即`(10 - center_y) * 1 * 1.5 = (15 - 1.5 * center_y)`。
- 最后，通过加权平均方式计算最终的角度，即`0.7 * (15 - 1.5 * center_y) + 0.3 * old_angle`。

根据上述推导，我们可以得到`angle`的极限值或临界值为`(15 - 1.5 * center_y)`。

请注意，这个推导是基于给出的范围信息和代码逻辑进行的推测，具体的极限值还需要根据实际情况进行验证和调整。