顺手写了个小轮子

[size=large]周末在家里写程序,要用js将json格式的数据{name:'游戏1',url:'http://www.zaobao.com',imgUrl:'img/confirm.gif'},转化成以下html

<li>
<a href="http://www.zaobao.com">
<img src="img/confirm.gif">
<span>游戏1</span>
</a>
</li>

用dom实现
var li = document.createElement("li")
var a = document.createElement("a");
a.href = pojo.url;
var img = document.createElement("img");
img.src = pojo.imgUrl;
var span = document.createElement("span");
span.innerHTML = pojo.name;
a.appendChild(img);
a.appendChild(span);
li.appendChild(a);
return li;

尼玛啊,才4个标签,代码居然需要11行。是可忍,叔叔也不可忍。用拼凑html的方法,虽然代码简单一点,但是html复杂了,也很难维护。
想写个类简化一下。思路是搞个html dsl(面向领域的语言)出来。于是写了个tag类,刚才那段代码就变成了
var li = new Tag("li");  //构建一个li标签
var a = li.a().attr("href",pojo.url); //在li中方一个a标签 ,href是pojo的url
a.img().attr("src",pojo.imgUrl); //在a标签中放img
a.span(pojo.name); //在a标签中放span
return li.toDom(); //返回li标签的dom对象

定义一个div就可以这样写
var tag = new Tag("div");
tag.html("google");
tag.style("color","red")
document.getElementById("d1").innerHTML = tag.toHtml();


定义ul下有3个li
var ul = new Tag("ul");
ul.li('aaa');
ul.li(2).style('color','red');
ul.li(3);
document.getElementById("d2").innerHTML = ul.toHtml();

document.getElementById("d3").appendChild(ul.toDom());


定义一个5行的table变成了
var table = new Tag("table");
for(var i=1;i<5;i++){
var tr = table.tr();
tr._td(1+i)
._td(2+i+"a")
._td(3+i)
._td(4+i)
._td(5+i);
}
document.getElementById("d6").innerHTML = table.toHtml();
document.getElementById("d7").appendChild(table.toDom());

写完以后,自我感觉十分良好,比从头构建dom或者拼html强多了。唯一不知道的是这个小轮子前人有没有写过?
代码见附件


[/size]
潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮与天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<think>我们正在讨论的是四轮小车的控制问题,特别是关于是否需要为每个轮子分别编PID控制代码的问题。根据引用内容,四轮差速控制可以通过控制四个轮子的速度来实现平移、旋转和路径跟踪。这意味着每个轮子的速度都需要独立控制,但这并不意味着每个轮子都需要一个独立的PID控制器。在实际应用中,通常我们会为整个小车系统设计一个主控制器(例如路径跟踪的PID控制器),然后根据主控制器的输出(如期望的线速度和角速度)计算出每个轮子的期望速度(这称为运动学逆解),再为每个轮子的速度控制使用独立的PID控制器(或者更常见的,使用单独的电机速度环PID)。也就是说,每个轮子的电机速度控制可能需要一个独立的PID控制器来确保该轮子能够达到期望的转速。但是,如果小车的控制目标不是精确控制每个轮子的速度,而是控制小车的整体运动(例如通过一个主PID控制器输出小车的整体线速度和角速度),那么每个轮子的速度指令是通过运动学分解得到的,此时每个轮子的电机控制可能只需要一个简单的速度环(可能是P或者PI控制,而不一定需要完整的PID),甚至在某些情况下(如直流电机自带速度闭环)可能不需要额外的PID。总结:1.对于小车的整体运动控制(如路径跟踪),我们通常使用一个主PID控制器(或者更高级的控制器)来计算期望的线速度和角速度。2.然后通过运动学逆解将期望的线速度和角速度分解为四个轮子的期望转速。3.为了确保每个轮子能够精确达到其期望转速,通常每个轮子的电机驱动会使用一个独立的速度环PID控制器(这可以是电机驱动器内置的,也可以是我们在软件中实现的)。因此,答案是:通常每个轮子的电机速度控制需要一个独立的PID控制器(或至少一个速度闭环),但这取决于你的硬件和软件架构。如果电机驱动器已经内置了速度闭环(例如通过编码器反馈进行PID控制),那么在应用层你只需要发送速度指令,而不需要再为每个轮子PID代码。否则,你需要在应用层为每个轮子实现一个速度环PID控制器。注意:这里有两个层次:-上层:小车整体的运动控制(例如路径跟踪PID,输出线速度v和角速度ω)-下层:每个轮子的速度控制(确保轮子按照上层分解出的速度旋转)所以,如果你需要精确控制每个轮子的转速(例如在差速控制中),那么每个轮子都需要一个速度环PID。但如果你只是发送开环的PWM信号,而没有反馈,则无法保证速度的准确性。相关问题:1.如何计算四轮差速小车每个轮子的期望速度?2.电机速度环PID控制器的参数如何整定?3.四轮差速小车的运动学模型是怎样的?4.如果使用带编码器的电机,如何实现轮子的速度闭环?5.在路径跟踪中,如何设计上层PID控制器?</think>### 四轮小车是否需要独立的轮子PID控制? 在四轮差速控制的小车中,**每个轮子通常需要独立的PID控制器**,但具体实现层次取决于控制目标: #### 1. **轮速控制层(必须独立PID)** 每个轮子的电机都需要独立的速度环PID控制,确保实际转速精准跟踪目标转速。例如: ```python # 伪代码示例:轮子独立PID速度控制 class WheelPID: def __init__(self, kP, kI, kD): self.kP = kP self.kI = kI self.kD = kD self.prev_error = 0 self.integral = 0 def compute(self, target_speed, actual_speed): error = target_speed - actual_speed self.integral += error derivative = error - self.prev_error output = self.kP*error + self.kI*self.integral + self.kD*derivative self.prev_error = error return output # 四个轮子独立实例化 pid_fl = WheelPID(0.8, 0.01, 0.05) # 左前轮 pid_fr = WheelPID(0.8, 0.01, 0.05) # 右前轮 pid_rl = WheelPID(0.8, 0.01, 0.05) # 左后轮 pid_rr = WheelPID(0.8, 0.01, 0.05) # 右后轮 ``` **必要性**:电机特性差异、负载不均会导致转速偏差,独立PID可消除轮间扰动[^1]。 #### 2. **运动控制层(非必须独立PID)** 上层运动控制(如路径跟踪)通常使用**集中式PID**: - **平移控制**:输出统一的线速度指令 $v_x$ - **旋转控制**:输出统一的角速度指令 $\omega$ - 通过运动学模型分解到各轮: $$ \begin{cases} v_{fl} = v_x - \omega \cdot L/2 \\ v_{fr} = v_x + \omega \cdot L/2 \\ v_{rl} = v_x - \omega \cdot L/2 \\ v_{rr} = v_x + \omega \cdot L/2 \end{cases} $$ 其中 $L$ 为轮距,无需为平移/旋转单独设计4个PID。 #### 3. **优化方案** - **分层控制**: ```mermaid graph LR A[路径规划] --> B(运动PID控制器<br>计算v_x和ω) B --> C[运动学分解] C --> D{独立轮速PID} D --> E[电机驱动] ``` - **硬件加速**:若电机驱动器内置PID(如CAN总线电机),只需发送目标转速。 ### 结论 - **必须独立**:轮速控制层需4个独立PID确保转速精度 - **无需独立**:上层运动控制(路径跟踪等)用集中式PID+运动学分解 - **典型架构**:1个运动PID + 4个轮速PID ---
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