1cm = 38 point

rt

#include "cauclate.h" #include "move.h" #include "lcd.h" #include "usart.h" #include "menu.h" extern UART_HandleTypeDef UART1_Handler;//??1?? extern uint8_t abuffer;//?????,??????????? extern int point;//指针刷新标志 extern int point_mode;//模式更新标志 extern int last_point_mode; extern char tx_buffer[100]; // 缓冲区大小根据需要调整 extern int main_frush; extern ragtagle received_points; //串口接收矩形坐标 extern ragtagle deal_points; //计算输出矩形坐标 extern int u2re; extern regtange rect; //计算输出矩形信号 extern position_point receive_pos; //串口接收点坐标 extern position_point deal_p; //计算输出点坐标 extern move_point pos; //计算输出点信号 extern position_point pos_po; //垂直投影点 extern position_point pos_coner; //画图(0,0)点 int kT=1; //转换比例系数 position_point distance_p;//x\y距离 /*==================思路=============== 首先执行 第零步 校准 获得 上电标准坐标值 获得 计算比例系数 第一步 复位 给出四个点的对应值以及中心点值,将四个点对应计算差值,比例转化为100(每个差0.5cm====================思路===============*/ /*==================点位转实际距离===================== ===================点位转实际距离=====================*/ void point_to_pause(const position_point re,move_point *out,position_point* draw) { distance_p.x=(re.x-pos_po.x)*kT; distance_p.y=(re.y-pos_po.y)*kT; draw->x=distance_p.x-pos_coner.x; draw->y=distance_p.y-pos_coner.y; } 这是我的计算函数,我输入值为串口得到的点坐标信息(x,y),已知我需要计算舵机的pwm值,舵机垂直于纸面(z轴)1m,然后函数中我首先进行了点坐标与舵机中心垂直投影点的距离并换算成实际距离(cm),然后计算了在xy坐标系中的表示点(注意,坐标原点并不是投影点),然后现在我希望根据实际距离cm算出对应的pwm值,即反算对应的角度值(已知舵机pwm为1500时,点正好在垂直投影点上,此时角度值为0),请完善代码
07-15
<launch> <!-- 设置地图边界(超出该区域的不会被建图) --> <arg name="map_size_x_" value="50.0"/> <arg name="map_size_y_" value="30.0"/> <arg name="map_size_z_" value=" 5.0"/> <!-- 相机内参 --> <arg name="cx" value="321.04638671875"/> <arg name="cy" value="243.44969177246094"/> <arg name="fx" value="387.229248046875"/> <arg name="fy" value="387.229248046875"/> <!--设置为感知距离的 1.5倍--> <arg name="planning_horizon" value="7.5"/> <!-- 设置飞行时的最大速度和加速度 --> <arg name="max_vel" value="1"/> <arg name="max_acc" value="1"/> <!-- 预设目标点数 --> <arg name="point_num" value="5" /> <!-- 目标点为相对里程计初始化点的x、y、z坐标,单位 m --> <arg name="point0_x" value="1.0" /> <arg name="point0_y" value="0.0" /> <arg name="point0_z" value="1.0" /> <arg name="point1_x" value="2.0" /> <arg name="point1_y" value="0.0" /> <arg name="point1_z" value="1.0" /> <arg name="point2_x" value="1.0" /> <arg name="point2_y" value="0.0" /> <arg name="point2_z" value="1.0" /> <arg name="point3_x" value="0.0" /> <arg name="point3_y" value="0.0" /> <arg name="point3_z" value="1.0" /> <arg name="point4_x" value="0.0" /> <arg name="point4_y" value="0.0" /> <arg name="point4_z" value="1.0" /> <arg name="point5_x" value="0.0" /> <arg name="point5_y" value="0.0" /> <arg name="point5_z" value="1.0" /> <arg name="use_distinctive_trajs" value="true" /> <arg name="obj_num_set" value="10" /> <arg name="drone_id" default="0" /> <!-- 1: use 2D Nav Goal to select goal --> <!-- 2: use global waypoints below --> <!-- 4: use REMOTE_TARGET --> <!-- 5: use REMOTE_START --> <arg name="flight_type"/> <arg name="odometry_topic"/> <arg name="camera_pose_topic"/> <arg name="depth_topic"/> <!-- 未选配激光雷达的设备暂未启用 --> <arg name="cloud_topic"/> <!-- main node --> <node pkg="ego_planner" name="drone_$(arg drone_id)_ego_planner_node" type="ego_planner_node" output="screen"> <remap from="~odom_world" to="$(arg odometry_topic)"/> <remap from="~planning/bspline" to = "/drone_$(arg drone_id)_planning/bspline"/> <remap from="~planning/data_display" to = "/drone_$(arg drone_id)_planning/data_display"/> <remap from="~planning/broadcast_bspline_from_planner" to = "/broadcast_bspline"/> <remap from="~planning/broadcast_bspline_to_planner" to = "/broadcast_bspline2"/> <remap from="~grid_map/odom" to="$(arg odometry_topic)"/> <remap from="~grid_map/cloud" to="/drone_$(arg drone_id)_$(arg cloud_topic)"/> <remap from="~grid_map/pose" to = "/drone_$(arg drone_id)_$(arg camera_pose_topic)"/> <remap from="~grid_map/depth" to = "$(arg depth_topic)"/> <!-- planning fsm --> <param name="fsm/flight_type" value="$(arg flight_type)" type="int"/> <param name="fsm/thresh_replan_time" value="1.0" type="double"/> <param name="fsm/thresh_no_replan_meter" value="1.0" type="double"/> <param name="fsm/planning_horizon" value="$(arg planning_horizon)" type="double"/> <!--always set to 1.5 times grater than sensing horizen--> <param name="fsm/planning_horizen_time" value="3" type="double"/> <param name="fsm/emergency_time" value="1.0" type="double"/> <param name="fsm/realworld_experiment" value="false"/> <param name="fsm/fail_safe" value="true"/> <param name="fsm/waypoint_num" value="$(arg point_num)" type="int"/> <param name="fsm/waypoint0_x" value="$(arg point0_x)" type="double"/> <param name="fsm/waypoint0_y" value="$(arg point0_y)" type="double"/> <param name="fsm/waypoint0_z" value="$(arg point0_z)" type="double"/> <param name="fsm/waypoint1_x" value="$(arg point1_x)" type="double"/> <param name="fsm/waypoint1_y" value="$(arg point1_y)" type="double"/> <param name="fsm/waypoint1_z" value="$(arg point1_z)" type="double"/> <param name="fsm/waypoint2_x" value="$(arg point2_x)" type="double"/> <param name="fsm/waypoint2_y" value="$(arg point2_y)" type="double"/> <param name="fsm/waypoint2_z" value="$(arg point2_z)" type="double"/> <param name="fsm/waypoint3_x" value="$(arg point3_x)" type="double"/> <param name="fsm/waypoint3_y" value="$(arg point3_y)" type="double"/> <param name="fsm/waypoint3_z" value="$(arg point3_z)" type="double"/> <param name="fsm/waypoint4_x" value="$(arg point4_x)" type="double"/> <param name="fsm/waypoint4_y" value="$(arg point4_y)" type="double"/> <param name="fsm/waypoint4_z" value="$(arg point4_z)" type="double"/> <param name="fsm/waypoint5_x" value="$(arg point5_x)" type="double"/> <param name="fsm/waypoint5_y" value="$(arg point5_y)" type="double"/> <param name="fsm/waypoint5_z" value="$(arg point5_z)" type="double"/> <param name="grid_map/resolution" value="0.10" /> <param name="grid_map/map_size_x" value="$(arg map_size_x_)" /> <param name="grid_map/map_size_y" value="$(arg map_size_y_)" /> <param name="grid_map/map_size_z" value="$(arg map_size_z_)" /> <param name="grid_map/local_update_range_x" value="5.5" /> <param name="grid_map/local_update_range_y" value="5.5" /> <param name="grid_map/local_update_range_z" value="4.5" /> <param name="grid_map/obstacles_inflation" value="0.199" /> <param name="grid_map/local_map_margin" value="10"/> <param name="grid_map/ground_height" value="-0.01"/> <!-- camera parameter --> <param name="grid_map/cx" value="$(arg cx)"/> <param name="grid_map/cy" value="$(arg cy)"/> <param name="grid_map/fx" value="$(arg fx)"/> <param name="grid_map/fy" value="$(arg fy)"/> <!-- depth filter --> <param name="grid_map/use_depth_filter" value="true"/> <param name="grid_map/depth_filter_tolerance" value="0.15"/> <param name="grid_map/depth_filter_maxdist" value="5.0"/> <param name="grid_map/depth_filter_mindist" value="0.2"/> <param name="grid_map/depth_filter_margin" value="2"/> <param name="grid_map/k_depth_scaling_factor" value="1000.0"/> <param name="grid_map/skip_pixel" value="2"/> <!-- local fusion --> <param name="grid_map/p_hit" value="0.65"/> <param name="grid_map/p_miss" value="0.35"/> <param name="grid_map/p_min" value="0.12"/> <param name="grid_map/p_max" value="0.90"/> <param name="grid_map/p_occ" value="0.80"/> <param name="grid_map/min_ray_length" value="0.2"/> <param name="grid_map/max_ray_length" value="5"/> <param name="grid_map/virtual_ceil_height" value="2.0"/> <param name="grid_map/visualization_truncate_height" value="1.8"/> <param name="grid_map/show_occ_time" value="false"/> <param name="grid_map/pose_type" value="2"/> <param name="grid_map/frame_id" value="world"/> <!-- planner manager --> <param name="manager/max_vel" value="$(arg max_vel)" type="double"/> <param name="manager/max_acc" value="$(arg max_acc)" type="double"/> <param name="manager/max_jerk" value="4" type="double"/> <param name="manager/control_points_distance" value="0.4" type="double"/> <param name="manager/feasibility_tolerance" value="0.05" type="double"/> <param name="manager/planning_horizon" value="$(arg planning_horizon)" type="double"/> <param name="manager/use_distinctive_trajs" value="$(arg use_distinctive_trajs)" type="bool"/> <param name="manager/drone_id" value="$(arg drone_id)"/> <!-- trajectory optimization --> <param name="optimization/lambda_smooth" value="1.0" type="double"/> <param name="optimization/lambda_collision" value="0.5" type="double"/> <param name="optimization/lambda_feasibility" value="0.1" type="double"/> <param name="optimization/lambda_fitness" value="1.0" type="double"/> <param name="optimization/dist0" value="0.5" type="double"/> <param name="optimization/swarm_clearance" value="0.5" type="double"/> <param name="optimization/max_vel" value="$(arg max_vel)" type="double"/> <param name="optimization/max_acc" value="$(arg max_acc)" type="double"/> <param name="bspline/limit_vel" value="$(arg max_vel)" type="double"/> <param name="bspline/limit_acc" value="$(arg max_acc)" type="double"/> <param name="bspline/limit_ratio" value="1.1" type="double"/> <!-- objects prediction --> <param name="prediction/obj_num" value="$(arg obj_num_set)" type="int"/> <param name="prediction/lambda" value="1.0" type="double"/> <param name="prediction/predict_rate" value="1.0" type="double"/> </node> </launch>详细解释一下 详细说明建图部分
08-28
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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>好的,我现在需要处理用户的两个问题。首先,用户询问QMutexLocker在watchdogmanager.cpp中未声明的编译错误原因。其次,他们想知道配置文件[evade_config]的数据类型是否为JSON。 先处理第一个问题。根据之前的回答,用户可能没有包含必要的头文件,比如<QMutexLocker>。用户可能按照建议添加了头文件,但问题依然存在,或者可能有其他原因。需要检查项目配置是否正确,尤其是Qt模块是否链接正确。比如,是否在.pro文件中添加了QT += core,或者在CMake中链接了Qt6::Core。另外,用户可能错误地使用了命名空间,比如写成Qt::QMutexLocker,而应该直接使用QMutexLocker。此外,头文件顺序可能导致问题,需要确保Qt的头文件在第三方库之前包含。还有可能是编译器缓存的问题,清理项目重新构建可能会有帮助。 接下来是第二个问题,关于配置文件[evade_config]是否为JSON类型。用户提到的其他引用中有涉及JSON的错误,比如引用[2]中提到的.eslintrc.json文件,引用[4]中的app.json。通常,配置文件的扩展名为.json时,数据类型就是JSON。但用户提到的[evade_config]可能是一个自定义配置块,需要查看具体内容。如果配置文件使用花括号,键值对用双引号包裹,值可以是字符串、数字、布尔值、数组或嵌套对象,那么很可能是JSON。如果是其他格式如INI或YAML,则不是。用户可能需要检查文件结构和语法是否符合JSON标准,或者查看相关文档确认。 需要确保回答清晰,分点说明两个问题。同时,参考之前的回答结构,保持一致的格式,比如问题分析和解决方案分点列出。最后,生成相关问题帮助用户进一步排查问题。</think>### 问题1:`QMutexLocker`未声明错误分析(`watchdogmanager.cpp`) #### 错误原因 1. **头文件缺失** `QMutexLocker`属于Qt的线程同步工具,需要包含其头文件: ```cpp #include <QMutexLocker> // 必须显式包含此头文件[^1] ``` 2. **Qt模块未正确链接** `QMutexLocker`属于`QtCore`模块,若项目未链接该模块会导致符号未定义错误: - **qmake项目**:确保`.pro`文件中包含: ```qmake QT += core # 必须包含QtCore模块[^1] ``` - **CMake项目**:检查`CMakeLists.txt`: ```cmake find_package(Qt6 COMPONENTS Core REQUIRED) target_link_libraries(your_target PRIVATE Qt6::Core) ``` 3. **命名空间误用** Qt类默认位于全局命名空间,错误添加`Qt::`前缀会导致编译器无法识别: ```cpp // 错误示例 Qt::QMutexLocker locker(&m_mutex); // 错误:无需Qt::命名空间修饰 // 正确用法 QMutexLocker locker(&m_mutex); // 直接使用类名 ``` --- ### 问题2:配置文件`[evade_config]`的数据类型判断 #### 判断依据 1. **文件扩展名** - 若配置文件名为`evade_config.json`,则明确为JSON格式。 - 若扩展名为`.ini`或`.conf`,则可能是INI或其他格式。 2. **语法特征** - **JSON格式**:使用花括号`{}`包裹键值对,键名用双引号包裹,支持嵌套结构: ```json { "evade_enabled": true, "threshold": 0.75, "sensors": ["lidar", "camera"] } ``` - **非JSON格式**:若使用等号`=`或方括号`[]`定义键值对(如INI格式): ```ini [evade_config] evade_enabled = true threshold = 0.75 ``` 3. **代码解析方式** - 若代码中使用`QJsonDocument`(Qt)或`json.load()`(Python)解析,则文件应为JSON。 - 若使用`QSettings`(Qt)或`ConfigParser`(Python)解析,则可能是INI格式。 --- #### 建议操作 1. **检查文件内容** 若文件内容符合JSON语法规则,可直接重命名为`.json`扩展名。 **示例验证**: ```bash # 使用Python验证JSON合法性 python -m json.tool evade_config.json ``` 2. **查看代码实现** 搜索项目中读取配置的代码段,例如: - **C++/Qt**: ```cpp QFile configFile("evade_config.json"); QJsonDocument doc = QJsonDocument::fromJson(configFile.readAll()); ``` - **Python**: ```python import json with open("evade_config.json") as f: config = json.load(f) ``` --- ### 示例对比 | 特征 | JSON格式 | INI格式 | |--------------------|-----------------------------------|----------------------------------| | **语法** | `{"key": "value"}` | `key = value` | | **数据类型支持** | 支持布尔值、数组、嵌套对象 | 仅支持字符串、数值 | | **注释** | 不支持注释 | 支持`#`或`;`注释 | --- ### 相关问题 1. 如何解决Qt项目中的`QDebug`输出不完整问题? 2. JSON和YAML配置文件在语法上有哪些主要区别? 3. 如何通过CMake配置Qt6模块的依赖关系? 4. 在C++中如何安全地解析用户自定义配置文件?
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