在低速大曲率工况下,如何根据道路曲率,以及四轮转向车辆的前轮转角,去确定前后轮的比例关系,并写出公式
时间: 2024-04-25 10:21:09 浏览: 28
根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容,可以根据道路曲率和四轮转向车辆的前轮转角来确定前后轮的比例关系。在低速大曲率工况下,可以使用积分器对转角进行补偿。具体的公式可以根据具体的控车逻辑和车辆的特性进行调试和确定。使用积分器可以提高跟踪精度,但也会对稳定性产生一定的影响。因此,在使用积分器之前,需要调试好当前所用的控制算法,并尽可能考虑道路曲率的影响。具体的公式可以根据车辆的具体情况和控制算法进行设计和优化。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [自动驾驶车辆转角补偿控制器](https://blog.csdn.net/zxy_ZXY123/article/details/128099353)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题
写个demo, 使用springboot 和kafka 根据指定的时间戳消费kafka中的数据
好的,下面是一个使用 Spring Boot 和 Kafka 消费指定时间戳数据的简单示例:
首先,在 pom.xml 中添加 Kafka 和 Spring Kafka 的依赖:
```xml
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
<version>2.8.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>2.8.0</version>
</dependency>
```
然后,在 application.properties 中配置 Kafka 的连接信息:
```properties
spring.kafka.bootstrap-servers=localhost:9092
spring.kafka.consumer.group-id=my-group
```
接下来,编写一个 Kafka 消费者,用于消费指定时间戳之后的消息。示例代码如下:
```java
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.PostConstruct;
import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;
@Component
public class MyKafkaConsumer {
@Autowired
private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
@PostConstruct
public void consume() {
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "my-group");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
TopicPartition partition = new TopicPartition("my-topic", 0);
long timestamp = System.currentTimeMillis() - 3600000; // 1 hour ago
consumer.assign(Collections.singletonList(partition));
consumer.seek(partition, timestamp);
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
}
}
}
}
```
在上面的示例代码中,我们使用 KafkaConsumer 类创建一个消费者,并指定要消费的主题和分区。然后,我们通过 seek() 方法设置消费者的起始偏移量为指定时间戳之后的消息。最后,我们使用 poll() 方法从 Kafka 中消费消息,并对消息进行处理。
需要注意的是,上面的示例代码是一个简单的示例,实际应用中还需要考虑一些其他的问题,比如消息的重复消费、数据的并发处理等等。
希望这个示例能够对你有所帮助!
springboot 整合netty:先使用RPC 进行 客户端和服务端校验彼此 在利用tcp 客户端向服务端相互发送数据
好的,可以的。不过在整合Netty和Spring Boot之前,我们需要先了解一下RPC的概念和原理。
RPC,全称为Remote Procedure Call,即远程过程调用。它的作用是让分布式系统中的不同节点之间能够像本地调用一样,通过网络调用远程节点的方法或函数,从而实现节点之间的数据交互和通信。
在RPC中,通常会有一个服务提供者和一个服务消费者。服务提供者会将自己的方法或函数暴露出来,供服务消费者调用。服务消费者则会通过网络向服务提供者发送请求,获取响应结果。
在进行RPC调用时,服务提供者和服务消费者之间需要进行相互校验,以确保双方都是可信的。常用的校验方式包括基于Token的认证和基于SSL的加密通信。
接下来,我们可以通过Netty来实现客户端和服务端之间的通信。具体实现方式如下:
1. 在Spring Boot项目中引入Netty的依赖,例如:
```xml
<dependency>
<groupId>io.netty</groupId>
<artifactId>netty-all</artifactId>
<version>4.1.36.Final</version>
</dependency>
```
2. 实现服务提供者和服务消费者的代码逻辑,在其中包含RPC校验的逻辑。
3. 在服务提供者中,创建Netty的ServerBootstrap对象,并设置相关参数,例如:
```java
ServerBootstrap bootstrap = new ServerBootstrap();
bootstrap.group(new NioEventLoopGroup())
.channel(NioServerSocketChannel.class)
.localAddress(new InetSocketAddress(port))
.childHandler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {
@Override
protected void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception {
ch.pipeline().addLast(new RpcDecoder(RpcRequest.class), new RpcEncoder(RpcResponse.class), new RpcHandler());
}
});
ChannelFuture future = bootstrap.bind().sync();
future.channel().closeFuture().sync();
```
其中,RpcDecoder和RpcEncoder用于将RPC请求和响应对象转换为字节数组,RpcHandler用于处理RPC请求,并返回响应结果。
4. 在服务消费者中,创建Netty的Bootstrap对象,并设置相关参数,例如:
```java
Bootstrap bootstrap = new Bootstrap();
bootstrap.group(new NioEventLoopGroup())
.channel(NioSocketChannel.class)
.remoteAddress(new InetSocketAddress(host, port))
.handler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {
@Override
protected void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception {
ch.pipeline().addLast(new RpcEncoder(RpcRequest.class), new RpcDecoder(RpcResponse.class), new RpcProxyHandler());
}
});
RpcProxyHandler rpcProxyHandler = bootstrap.connect().sync().channel().pipeline().get(RpcProxyHandler.class);
```
其中,RpcProxyHandler用于发送RPC请求,并返回响应结果。
5. 最后,在服务消费者中调用服务提供者的方法即可,例如:
```java
HelloService helloService = rpcProxyHandler.create(HelloService.class);
String result = helloService.sayHello("world");
```
这样,我们就可以通过Spring Boot和Netty实现RPC调用和网络通信了。需要注意的是,在实际应用中,我们还需要考虑并发访问、性能优化、服务治理等方面的问题。
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