if (fabs( val: PID->error) > PID->excepted) { 9 98 idx = 0; } else { idx = 1; PID->integral += PID->error;

时间: 2023-07-15 21:11:53 浏览: 86
这段代码是一个简单的PID控制器的实现。它包括一个误差(error)、积分(integral)和期望值(expected)。首先,它判断误差是否大于期望值的绝对值,如果是,则将idx赋值为0,否则赋值为1。然后,无论idx的值是0还是1,都会将误差累加到积分中。这个控制器的逻辑是:如果误差太大,就停止控制,否则继续调整控制器的输出。
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具体注释以下代码void PID_init(PID * pp) { memset(pp, 0, sizeof(PID));//memset是一个初始化函数,作用是将某一块内存中的全部设置为指定的值。 } float PID_realize(PID *pp, float NextPoint,float SetPoint) { float index; pp->Set = SetPoint; pp->Actual = NextPoint; pp->err = pp->Set - NextPoint; if(fabs(pp->err)>1000) //8.00 变积分过程 { index=0.0; }else if(fabs(pp->err)<200){ //2.00 index=1.0; pp->integral+=pp->err; }else{ index=(1000-fabs(pp->err))/800; pp->integral+=pp->err; } pp->out = pp->Kp*pp->err + index*pp->Ki*pp->integral + pp->Kd*(pp->err-pp->err_last); pp->err_LastLastlast = pp->err_Lastlast; pp->err_Lastlast = pp->err_last; pp->err_last = pp->err; return pp->out; } float LowTemPID_realize(PID *pp, float NextPoint,float SetPoint) { float index; pp->Set = SetPoint; pp->Actual = NextPoint; pp->err = pp->Set - NextPoint; if(fabs(pp->err)>200) //1.00 变积分过程 { index=0.0; pp->integral = 0; }else if(fabs(pp->err)<50){ index=1.0; pp->integral+=pp->err; }else{ index=(200-fabs(pp->err))/150; pp->integral+=pp->err; } pp->out = pp->Kp*pp->err + index*pp->Ki*pp->integral + pp->Kd*(pp->err-pp->err_last); pp->err_LastLastlast = pp->err_Lastlast; pp->err_Lastlast = pp->err_last; pp->err_last = pp->err; return pp->out; }

这段代码实现了一个PID控制器。PID控制器是一种常用的控制器,其全称为比例-积分-微分控制器。它根据被控对象的反馈信号与给定值之间的误差,通过比例、积分和微分三个部分的组合来调节被控对象的输出,最终达到控制目标的效果。 在这段代码中,PID_init函数是用于初始化PID结构体的函数,使用了memset函数将其全部置为0。PID_realize和LowTemPID_realize函数则分别实现了PID控制器的两个不同模式的控制,分别是普通模式和低温模式。两个函数的参数包括PID结构体指针、当前值和设定值。其中,变量index用于根据误差的大小来动态调整积分项的系数,即变积分过程。最后,函数返回PID控制器的输出值pp->out。

Polylist AddPolylist() { Polylist A=NULL, B=NULL, C=NULL, p=NULL, q=NULL, r=NULL; A=CreatePolylist(); B=CreatePolylist(); InitPolylist(&C); p=A; q=B; while(p!=NULL && q!=NULL) { if(p->exp<q->exp) { r=(Polylist)malloc(sizeof(Polynode)); r->coef=q->coef; r->exp=q->exp; r->next=C; C=r; q=q->next; } else { if(p->exp==q->exp) { if(fabs(p->coef + q->coef)>1e-6) { r=(Polylist)malloc(sizeof(Polynode)); r->coef=p->coef+q->coef; r->exp=p->exp; r->next=C; C=r; } p=p->next; q=q->next; } else { r=(Polylist)malloc(sizeof(Polynode)); r->coef=p->coef; r->exp=p->exp; r->next=C; C=r; p=p->next; } } } while(p!=NULL) { r=(Polylist)malloc(sizeof(Polynode)); r->coef=p->coef; r->exp=p->exp; r->next=C; C=r; p=p->next; } while(q!=NULL) { r=(Polylist)malloc(sizeof(Polynode)); r->coef=q->coef; r->exp=q->exp; r->next=C; C=r; q=q->next; } return C; }

这段代码实现了两个多项式相加的操作,其中Polylist是一个链表结构,每个节点包含一个系数和指数。代码首先调用CreatePolylist函数分别创建了两个多项式链表A和B,然后初始化结果链表C为空。接下来使用p和q指向A和B的头节点,依次遍历两个链表的每个节点,根据节点的指数大小关系进行不同的操作。 如果A的当前节点的指数小于B的当前节点的指数,则将B的当前节点的系数与指数插入到结果链表C的头部,并将q指向下一个节点。 如果A的当前节点的指数等于B的当前节点的指数,则将A和B的当前节点的系数相加,判断和是否不为0,如果不为0,则将和与指数插入到结果链表C的头部,并将p和q指向下一个节点。 如果A的当前节点的指数大于B的当前节点的指数,则将A的当前节点的系数与指数插入到结果链表C的头部,并将p指向下一个节点。 当其中一个链表遍历完毕后,将另一个链表中剩余的节点插入到结果链表C的头部。 最后返回结果链表C。
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帮我给以下代码写注释void swap(int* a, int* b) { int tmp = *a; *a = *b, *b = tmp; } struct DisjointSetUnion { int *f, *size; int n, setCount; }; void initDSU(struct DisjointSetUnion* obj, int n) { obj->f = malloc(sizeof(int) * n); obj->size = malloc(sizeof(int) * n); obj->n = n; obj->setCount = n; for (int i = 0; i < n; i++) { obj->f[i] = i; obj->size[i] = 1; } } int find(struct DisjointSetUnion* obj, int x) { return obj->f[x] == x ? x : (obj->f[x] = find(obj, obj->f[x])); } int unionSet(struct DisjointSetUnion* obj, int x, int y) { int fx = find(obj, x), fy = find(obj, y); if (fx == fy) { return false; } if (obj->size[fx] < obj->size[fy]) { swap(&fx, &fy); } obj->size[fx] += obj->size[fy]; obj->f[fy] = fx; obj->setCount--; return true; } int connected(struct DisjointSetUnion* obj, int x, int y) { return find(obj, x) == find(obj, y); } struct Tuple { int x, y, z }; int cmp(const struct Tuple* a, const struct Tuple* b) { return a->z - b->z; } int minimumEffortPath(int** heights, int heightsSize, int* heightsColSize) { int m = heightsSize; int n = heightsColSize[0]; struct Tuple edges[n * m * 2]; int edgesSize = 0; for (int i = 0; i < m; ++i) { for (int j = 0; j < n; ++j) { int id = i * n + j; if (i > 0) { edges[edgesSize].x = id - n; edges[edgesSize].y = id; edges[edgesSize++].z = fabs(heights[i][j] - heights[i - 1][j]); } if (j > 0) { edges[edgesSize].x = id - 1; edges[edgesSize].y = id; edges[edgesSize++].z = fabs(heights[i][j] - heights[i][j - 1]); } } } qsort(edges, edgesSize, sizeof(struct Tuple), cmp); struct DisjointSetUnion* uf = malloc(sizeof(struct DisjointSetUnion)); initDSU(uf, m * n); int ans = 0; for (int i = 0; i < edgesSize; i++) { unionSet(uf, edges[i].x, edges[i].y); if (connected(uf, 0, m * n - 1)) { ans = edges[i].z; break; } } return ans; }

void Trajectory::predict_box( uint idx_duration, std::vector<Box>& vec_box, std::vector<Eigen::MatrixXf, Eigen::aligned_allocatorEigen::MatrixXf>& vec_cova, bool& is_replay_frame) { vec_box.clear(); vec_cova.clear(); if (is_replay_frame) { for (auto iter = map_current_box_.begin(); iter != map_current_box_.end(); ++iter) { Destroy(iter->second.track_id()); } m_track_start_.Clear_All(); NU = 0; is_replay_frame = false; } Eigen::MatrixXf F_temp = F_; F_temp(0, 1) = idx_duration * F_(0, 1); F_temp(2, 3) = idx_duration * F_(2, 3); F_temp(4, 5) = idx_duration * F_(4, 5); uint64_t track_id; Eigen::Matrix<float, 6, 1> state_lidar; Eigen::Matrix<float, 6, 6> P_kkminus1; Eigen::Matrix3f S_temp; for (auto beg = map_current_box_.begin(); beg != map_current_box_.end(); ++beg) { float t = (fabs(0.1 - beg->second.frame_duration()) > 0.05) ? 0.1 : 0.2 - beg->second.frame_duration(); F_temp(0, 1) = t; F_temp(2, 3) = t; F_temp(4, 5) = t; // uint64_t timestamp_new = beg->second.timestamp() + uint(10.0 * t * NANO_FRAME); track_id = beg->first; state_lidar = F_temp * map_lidar_state_.at(track_id); P_kkminus1 = F_temp * map_lidar_cova_.at(track_id) * F_temp.transpose() + Q_lidar_; S_temp = H_ * P_kkminus1 * H_.transpose() + R_lidar_; float psi_new = (1 - P_D_ * P_G_) * beg->second.psi() / (1 - P_D_ * P_G_ * beg->second.psi()); Box bbox = beg->second; bbox.set_psi(psi_new); // bbox.set_timestamp(timestamp_new); bbox.set_position_x(state_lidar(0)); bbox.set_position_y(state_lidar(2)); bbox.set_position_z(state_lidar(4)); bbox.set_speed_x(state_lidar(1)); bbox.set_speed_y(state_lidar(3)); bbox.set_speed_z(state_lidar(5)); vec_box.emplace_back(bbox); vec_cova.emplace_back(S_temp); } AINFO << "Finish predict with duration frame num: " << idx_duration; } 代码解读

解释这段代码static void chassis_control_loop(chassis_move_t *chassis_move_control_loop) { fp32 max_vector = 0.0f, vector_rate = 0.0f; fp32 temp = 0.0f; fp32 wheel_speed[4] = {0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f}; uint8_t i = 0; float position_error, speed_error; float position_output, speed_output; float current_position, current_speed; float target_position, target_speed; chassis_move_control_loop->vx_set=vx_set; chassis_move_control_loop->vy_set=vy_set; chassis_move_control_loop->wz_set=angle_set; chassis_vector_to_mecanum_wheel_speed(chassis_move_control_loop->vx_set, chassis_move_control_loop->vy_set, chassis_move_control_loop->wz_set, wheel_speed); if (chassis_move_control_loop->chassis_mode == CHASSIS_VECTOR_RAW) { for (i = 0; i < 4; i++) { chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].give_current = (int16_t)(wheel_speed[i]); } } for (i = 0; i < 4; i++) { chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed_set = wheel_speed[i]; temp = fabs(chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed_set); if (max_vector < temp) { max_vector = temp; } } if (max_vector > MAX_WHEEL_SPEED) { vector_rate = MAX_WHEEL_SPEED / max_vector; for (i = 0; i < 4; i++) { chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed_set *= vector_rate; } } for (i = 0; i < 4; i++) { PID_Calc(&chassis_move_control_loop->motor_speed_pid[i], chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed, chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed_set); } for (i = 0; i < 4; i++) { chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].give_current = (int16_t)(chassis_move_control_loop->motor_speed_pid[i].out); } }

#include "def.h" #include "utils/maths.h" //用户注意;接口需要如下声明 extern "C"_declspec(dllexport) PlayerTask player_plan(const WorldModel* model, int robot_id); enum ball_near //PenaltyArea { outOfOrbit, onOrbit, shoot }; PlayerTask player_plan(const WorldModel* model, int robot_id){ PlayerTask task; const point2f& opp_goal = model->get_place_pos(); const float pi = 3.1415926; const float& circleR = 30; const float& DetAngle = 0.6; const point2f& goal = FieldPoint::Goal_Center_Point; const point2f& ball = model->get_ball_pos(); const point2f& kicker = model->get_our_player_pos(robot_id); const float& dir = model->get_our_player_dir(robot_id); ball_near orbit; point2f shootPosOnOrbit = ball + Maths::vector2polar(circleR, (ball - opp_goal).angle()); float toShootDir = fabs((kicker - ball).angle() - (ball - opp_goal).angle()); //(kicker - shootPosOnOrbit).length(); float toBallDist = (kicker - ball).length(); float toOppGoalDir = (opp_goal - kicker).angle(); float toBallDir = (ball - kicker).angle(); point2f robotBallAcrossCirclePoint = ball + Maths::vector2polar(circleR, (kicker - ball).angle()); point2f AntishootPosOnOrbit = ball + Maths::vector2polar(circleR, (opp_goal - ball).angle()); point2f BallToRobot = kicker - ball; if (toBallDist >circleR + 10) orbit = outOfOrbit; else if (toShootDir > 1) orbit = onOrbit; else orbit = shoot; bool getBall = toBallDist < 10; float diffdir_onorbit = 0; float b2r = BallToRobot.angle(); float o2b = (ball - opp_goal).angle(); bool add; switch (orbit) { case outOfOrbit: task.target_pos = robotBallAcrossCirclePoint; task.orientate = toOppGoalDir; break; case onOrbit: if (b2r * o2b >0){ if (b2r > 0){ if (b2r > o2b) add = false; else add = true; } else{ if (b2r > o2b) add = false; else add = true; } } else{ if (b2r > 0) add = true; else add = false; } if (add) { //+ task.target_pos = ball + Maths::vector2polar(circleR, BallToRobot.angle() + DetAngle); task.orientate = toOppGoalDir; } else { //- task.target_pos = ball + Maths::vector2polar(circleR, BallToRobot.angle() - DetAngle); task.orientate = toOppGoalDir; } break; case shoot: task.target_pos = ball + Maths::vector2polar(5, (ball - opp_goal).angle()); task.orientate = toOppGoalDir; task.needKick = true; task.flag = 1; if (toBallDist < 10 && fabs(model->get_our_player_dir(robot_id) - task.orientate) < 0.15){ task.kickPower = 60; } break;

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资源摘要信息:"海康无插件开发包" 知识点一:海康品牌简介 海康威视是全球知名的安防监控设备生产与服务提供商,总部位于中国杭州,其产品广泛应用于公共安全、智能交通、智能家居等多个领域。海康的产品以先进的技术、稳定可靠的性能和良好的用户体验著称,在全球监控设备市场占有重要地位。 知识点二:无插件技术 无插件技术指的是在用户访问网页时,无需额外安装或运行浏览器插件即可实现网页内的功能,如播放视频、音频、动画等。这种方式可以提升用户体验,减少安装插件的繁琐过程,同时由于避免了插件可能存在的安全漏洞,也提高了系统的安全性。无插件技术通常依赖HTML5、JavaScript、WebGL等现代网页技术实现。 知识点三:网络视频监控 网络视频监控是指通过IP网络将监控摄像机连接起来,实现实时远程监控的技术。与传统的模拟监控相比,网络视频监控具备传输距离远、布线简单、可远程监控和智能分析等特点。无插件网络视频监控开发包允许开发者在不依赖浏览器插件的情况下,集成视频监控功能到网页中,方便了用户查看和管理。 知识点四:摄像头技术 摄像头是将光学图像转换成电子信号的装置,广泛应用于图像采集、视频通讯、安全监控等领域。现代摄像头技术包括CCD和CMOS传感器技术,以及图像处理、编码压缩等技术。海康作为行业内的领军企业,其摄像头产品线覆盖了从高清到4K甚至更高分辨率的摄像机,同时在图像处理、智能分析等技术上不断创新。 知识点五:WEB开发包的应用 WEB开发包通常包含了实现特定功能所需的脚本、接口文档、API以及示例代码等资源。开发者可以利用这些资源快速地将特定功能集成到自己的网页应用中。对于“海康web无插件开发包.zip”,它可能包含了实现海康摄像头无插件网络视频监控功能的前端代码和API接口等,让开发者能够在不安装任何插件的情况下实现视频流的展示、控制和其他相关功能。 知识点六:技术兼容性与标准化 无插件技术的实现通常需要遵循一定的技术标准和协议,比如支持主流的Web标准和兼容多种浏览器。此外,无插件技术也需要考虑到不同操作系统和浏览器间的兼容性问题,以确保功能的正常使用和用户体验的一致性。 知识点七:安全性能 无插件技术相较于传统插件技术在安全性上具有明显优势。由于减少了外部插件的使用,因此降低了潜在的攻击面和漏洞风险。在涉及监控等安全敏感的领域中,这种技术尤其受到青睐。 知识点八:开发包的更新与维护 从文件名“WEB无插件开发包_20200616_20201102163221”可以推断,该开发包具有版本信息和时间戳,表明它是一个经过时间更新和维护的工具包。在使用此类工具包时,开发者需要关注官方发布的版本更新信息和补丁,及时升级以获得最新的功能和安全修正。 综上所述,海康提供的无插件开发包是针对其摄像头产品的网络视频监控解决方案,这一方案通过现代的无插件网络技术,为开发者提供了方便、安全且标准化的集成方式,以实现便捷的网络视频监控功能。
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