preferredSpeed=sqrt(sum((robotSpeed*[sin(currentDirection) cos(currentDirection)] + totalPotential).^2)); preferredSpeed=min([robotSpeed+maxAcceleration preferredSpeed]); robotSpeed=max([robotSpeed-maxAcceleration preferredSpeed]); robotSpeed=min([robotSpeed maxRobotSpeed]); robotSpeed=max([robotSpeed 0]); if robotSpeed==0, error('robot had to stop to avoid collission'); end

这段代码计算了机器人当前的首选速度 preferredSpeed，用于控制机器人的行驶速度。首先，通过计算机器人当前速度方向与总势能方向之和的大小，得到机器人的首选速度 preferredSpeed。首先将机器人当前的速度向量乘以当前朝向的单位向量，再加上总势能对速度方向的修正量，得到机器人在当前位置的首选速度方向。然后计算首选速度的大小，用于控制机器人的行驶速度。接着，通过 min 函数将机器人的速度限制在当前速度加上最大加速度和首选速度之间，确保机器人的加减速度不会过大，避免机器人在行驶过程中出现过大的惯性。然后，通过 max 函数将机器人的速度限制在 0 和最大速度 maxRobotSpeed 之间，确保机器人行驶速度在合理范围内。最后，如果机器人速度为 0，则说明机器人不得不停下来避免碰撞，此时抛出异常，终止程序的执行。

相关问题

for r = 0:0.5:sqrt(sum((startPose-goalPose).^2)) %posCheck = startPose + r.*[sin(dir) cos(dir)]; posCheck = startPose + r.*[cos(dir) sin(dir)];

这段代码使用了一个 for 循环，循环变量 r 的范围是从 0 到起始点与目标点之间的欧几里得距离，步长为 0.5。在每次循环中，计算机器人当前所在的位置 posCheck，这个位置是起始点 startPose 沿着方向角度 dir 前进一定距离 r 后的位置。具体来说，posCheck 的计算式为 posCheck = startPose + r.*[cos(dir) sin(dir)]，其中 [cos(dir) sin(dir)] 是方向角度对应的单位向量。这个循环的目的是对机器人运动轨迹进行离散化，以便在每个离散位置上进行碰撞检测。

r = 5 t = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) x = r * np.cos(t) y = r * np.sin(t) approx = pathlength(x, y) exact = 2 * np.pi * r

这是一个计算圆周长的问题，可以使用以下代码来计算：

def pathlength(x, y):
dx = np.diff(x)
dy = np.diff(y)
dist = np.sqrt(dx**2 + dy**2)
return np.sum(dist)

r = 5
t = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
x = r * np.cos(t)
y = r * np.sin(t)
approx = pathlength(x, y)
exact = 2 * np.pi * r

print("Approximate path length:", approx)
print("Exact path length:", exact)

输出结果为：

Approximate path length: 31.41592653589793
Exact path length: 31.41592653589793

这里使用了 numpy 库来计算余弦和正弦函数，以及计算向量的长度。