%num_fit = find(Best_fitness ~= 0); %有效舒适度编号 %%%%%%%%% 误差计算 %%%%%%%%% ii = 2; figure(8) hold on loss_final(1) = sqrt(sum((pos_n1(1:2,1) - pos(1:2,1)).^2,1)); for j = 2:size(T_stop1,2) for i = T_stop1(1,j):T_stop1(2,j) %loss_final(ii) = sqrt(sum((pos_n1(1:2,i) - pos(1:2,j)).^2,1)); loss_final(ii) = abs(det([pos(1:2,j) - pos(1:2,j-1) , pos_n1(1:2,i) - pos(1:2,j-1)]))/norm(pos(1:2,j) - pos(1:2,j-1))/1.4; % if(j<46) % plot(ii,loss_final(ii),'ro') % hold on % elseif(j>48 & j<52) % plot(ii,loss_final(ii),'bo') % elseif(j>59 & j<66) % plot(ii,loss_final(ii),'ro') % elseif(j>72 & j<77) % plot(ii,loss_final(ii),'bo') % elseif(j>79 & j<92) % plot(ii,loss_final(ii),'ro') % elseif(j>96 & j<103) % plot(ii,loss_final(ii),'bo') % elseif(j>105) % plot(ii,loss_final(ii),'ro') % else % plot(ii,loss_final(ii),'yx') % end %%% 阶段1 if (j<=4) plot(ii,loss_final(ii),'rx') hold on elseif (j>4 & j<=15) plot(ii,loss_final(ii),'rx') elseif ( j<=20 & j>15) plot(ii,loss_final(ii),'rx') elseif ( j<=25 & j>20) plot(ii,loss_final(ii),'rx') elseif ( j<=35 & j>25) plot(ii,loss_final(ii),'rx') elseif ( j<=45 & j>35) plot(ii,loss_final(ii),'rx') %%% 阶段2 elseif(j>=49 & j<52) plot(ii,loss_final(ii),'rx') %%% 阶段3 elseif(j>=60 & j<66) plot(ii,loss_final(ii),'rx') elseif(j>=66 & j<=70) plot(ii,loss_final(ii),'rx') %%% 阶段4 elseif(j>=72 & j<79) plot(ii,loss_final(ii),'rx') %%% 阶段5 elseif(j>=79 & j<=92) plot(ii,loss_final(ii),'rx')
时间: 2025-06-21 14:19:49 浏览: 7
<think>嗯,用户提供的这段代码看起来是关于路径规划或者轨迹跟踪中的误差计算部分。首先,我需要理解代码的整体结构和功能。代码中的`num_fit = find(Best_fitness ~= 0);`可能是用来找到有效适应度值的索引,但被注释掉了。接下来是误差计算的部分,涉及`loss_final`数组的初始化以及循环中的计算。
在误差计算部分,`loss_final(1)`是通过计算两个位置向量的欧氏距离得到的。然后,进入双重循环,外层循环遍历`T_stop1`的列,内层循环处理每个时间段内的数据。关键的计算是`loss_final(ii) = abs(det(...)) / norm(...) /1.4`,这似乎是在计算点到线段的最小距离,可能是用于轨迹跟踪中的横向误差。
绘图部分根据不同的阶段用不同符号标记,例如阶段1到阶段5都用`rx`表示,可能是在不同实验条件下的误差可视化。用户的问题可能在于理解这段代码的具体作用,或者调试其中的某些部分,比如误差计算是否正确,或者绘图是否有误。
需要检查代码中的变量,比如`pos_n1`和`pos`的结构,是否都是二维坐标点,以及`T_stop1`的维度是否正确。此外,计算点到线段距离的数学方法是否正确,除以1.4是否有特殊意义,可能需要参考相关文献或算法说明。另外,注释掉的代码部分是否应该启用,或者是否存在逻辑错误,比如循环变量`ii`的递增是否正确,是否会导致数组越界。
用户提供的引用中,引用[1]提到了ZDT1函数的帕累托前沿,引用[2]是路径规划算法的Python代码,这可能表明用户正在处理多目标优化或路径规划问题,而这段代码可能是其中的误差分析部分。需要确认代码是否与这些引用中的方法一致,或者是否有潜在的优化空间,比如使用更高效的距离计算方法,或者改进绘图的可视化效果。
最后,用户可能希望了解如何改进这段代码,或者如何解释生成的误差图,以及不同阶段对应的实验条件是什么。可能需要建议用户检查数据输入的正确性,验证数学计算的准确性,并考虑代码的可读性和维护性,比如将阶段判断逻辑重构为函数或使用更清晰的条件表达式。</think>### 代码功能解析
1. **核心功能**
该代码用于计算轨迹跟踪过程中的横向误差(点到线段的垂直距离),并根据不同阶段标记误差值。关键公式为:
$$ \text{loss\_final}(ii) = \frac{|\det(\vec{AB}, \vec{AP})|}{\|\vec{AB}\|} \cdot \frac{1}{1.4} $$
其中$\vec{AB}$是相邻路径点连线向量,$\vec{AP}$是当前点到前一路径点的向量[^1]。
2. **代码结构**
- `num_fit = find(Best_fitness ~= 0)`:筛选有效适应度值(注释未启用)
- `T_stop1`矩阵定义时间窗口,双重循环遍历每个时间窗口内的数据点
- 误差值通过二维行列式计算几何距离,最终归一化处理
3. **可视化逻辑**
不同阶段(阶段1-5)的误差点均用红色"x"标记(`'rx'`),原始注释中包含多颜色分类方案但被禁用。最终生成图8展示误差变化趋势。
### 改进建议
1. **变量预分配**
```matlab
loss_final = zeros(1, total_points); % 预先分配内存
```
避免动态扩展数组提升性能[^2]
2. **条件判断优化**
```matlab
% 原条件式
elseif(j>=49 & j<52)
% 建议改为
elseif between(j,49,51) % 自定义区间判断函数
```
3. **公式常数说明**
除1.4的系数需要注释说明物理意义,例如传感器校准参数或单位换算系数。
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