YashanDB ST_MAXDISTANCE函数

ST_MAXDISTANCE函数根据输入的geometry1和geometry2,返回它们对应的二维最大距离。

geometry

通用表达式,其值必须为有效的ST_GEOMETRY类型的数据,遵循如下规则:

  • geometry1和geometry2的空间参考系标识号(SRID)必须相等,否则报错。

本函数遵守如下规则:

  • 当输入的参数存在NULL或EMPTY时,函数返回NULL。
  • 仅计算2D结果,若输入参数中存在Z坐标,函数将直接忽略Z坐标进行计算。

示例(单机HEAP表)

SELECT ST_MaxDistance(ST_GeomFromText('linestring(-72.1523 42.6343, -72.4524 42.2872)', 4326), ST_GeomFromText('linestring(-72.4524 42.4526, -72.1235 42.3521)',4326)) res FROM dual;

RES
----------- 
3.508E-001

SELECT ST_MaxDistance(ST_Point(-72.1235, 42.3521, 4326), ST_GeomFromText('polygon((-72.1260 42.45, -72.123 42.1546, -72.1244 42.3527, -72.1260 42.45))',4326)) res FROM dual;

RES
----------- 
1.975E-001
### 代码功能分析 这段代码主要实现了一个姿态匹配和优化的过程,具体步骤如下: 1. **初始化姿态**:根据 `init_pose_` 的位置和偏航角,结合 `step_yaw` 计算一个新的初始姿态 `init_pose`。 2. **初始化匹配表面**:使用地图 `map_`、当前点云 `current_cloud_` 和初始姿态 `init_pose` 的状态对匹配表面 `match_surface_` 进行初始化。 3. **设置先验姿态**:根据 `step_yaw`、`step_x` 和 `step_y` 的值,为匹配表面 `match_surface_` 设置不同的先验姿态和权重。 4. **求解优化问题**:调用 `Solve` 函数,使用求解器选项 `solver_options_` 对匹配表面 `match_surface_` 进行优化,得到协方差矩阵 `cov`。 5. **获取当前姿态**:从匹配表面 `match_surface_` 中获取当前的姿态 `current_pose`。 6. **计算匹配健康度**:根据地图的最大距离和匹配表面的误差计算匹配的健康度 `_health`。 7. **更新最佳姿态**:如果当前匹配的健康度大于之前记录的最大健康度 `_max_health`,则更新最佳姿态 `_best_pose`、最大健康度 `_max_health` 和最佳协方差矩阵 `_best_cov`。 ### 可能存在的问题 1. **硬编码问题**:代码中存在硬编码的数值,如 `0.03`、`50` 和 `20`,这些数值的含义不明确,不利于代码的维护和扩展。 2. **变量依赖问题**:代码依赖于外部变量 `init_pose_`、`step_yaw`、`step_x`、`_range_x`、`step_y`、`_range_y`、`map_`、`current_cloud_`、`solver_options_` 和 `_max_health`,这些变量的状态和取值会影响代码的执行结果,需要确保这些变量在使用前已经正确初始化。 3. **错误处理问题**:代码中没有对 `Solve` 函数的返回值进行检查,无法得知求解过程是否成功。 4. **代码可读性问题**:代码中使用了一些自定义的类和函数,如 `Pose2D`、`match_surface_`、`Solve` 等,没有足够的注释说明其功能和使用方法,降低了代码的可读性。 ### 代码优化建议 1. **参数化硬编码数值**:将硬编码的数值提取为常量或配置参数,提高代码的可维护性和可扩展性。 ```python const double YAW_STEP_FACTOR = 0.03; const int PRIOR_POSE_WEIGHT_1 = 50; const int PRIOR_POSE_WEIGHT_2 = 20; const double PRIOR_POSE_COVARIANCE = 0.2; Pose2D init_pose(init_pose_.position(0), init_pose_.position(1), init_pose_.getYaw() + (double)step_yaw * YAW_STEP_FACTOR); match_surface_.init(&map_, &current_cloud_, init_pose.state); if (step_yaw == 0 && step_x == _range_x && step_y == _range_y) { match_surface_.setpriorpose(init_pose.state, PRIOR_POSE_WEIGHT_1, PRIOR_POSE_COVARIANCE); } else { match_surface_.setpriorpose(init_pose.state, PRIOR_POSE_WEIGHT_2, PRIOR_POSE_COVARIANCE); } ``` 2. **添加错误处理**:检查 `Solve` 函数的返回值,确保求解过程成功。 ```python bool solve_success = Solve(solver_options_, match_surface_, &cov); if (!solve_success) { // 处理求解失败的情况 return; } ``` 3. **增加注释**:为代码添加详细的注释,解释每个步骤的功能和作用,提高代码的可读性。 ```python // 初始化姿态 Pose2D init_pose(init_pose_.position(0), init_pose_.position(1), init_pose_.getYaw() + (double)step_yaw * YAW_STEP_FACTOR); // 初始化匹配表面 match_surface_.init(&map_, &current_cloud_, init_pose.state); // 根据条件设置先验姿态 if (step_yaw == 0 && step_x == _range_x && step_y == _range_y) { match_surface_.setpriorpose(init_pose.state, PRIOR_POSE_WEIGHT_1, PRIOR_POSE_COVARIANCE); } else { match_surface_.setpriorpose(init_pose.state, PRIOR_POSE_WEIGHT_2, PRIOR_POSE_COVARIANCE); } // 求解优化问题 bool solve_success = Solve(solver_options_, match_surface_, &cov); if (!solve_success) { // 处理求解失败的情况 return; } // 获取当前姿态 Pose2D current_pose; current_pose.state = match_surface_.getState(); // 计算匹配健康度 double _health = (map_.maxDistance() - match_surface_.error()) / map_.maxDistance(); // 更新最佳姿态 if (_health > _max_health) { _best_pose = current_pose; _max_health = _health; _best_cov = cov; } ```
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