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std::vector<std::vector<Point2f>> trajectories; 这个嵌套vector通过resize 如何预分配内存？

时间: 2025-06-17 18:00:08 浏览: 11
为了使用 `resize` 方法为嵌套的 `std::vector<std::vector<Point2f>>` 数据结构预分配内存，需要理解两层向量的行为及其初始化方式。以下是具体实现和说明： ### 1. 预分配内存的核心概念 `std::vector<T>::resize(n)` 函数的作用是调整向量的大小为 `n`，如果当前容量小于 `n` 则会扩展并向新位置填充默认值[^1]。对于嵌套的 `std::vector<std::vector<Point2f>>` 来说，这意味着不仅外部向量会被调整大小，内部的每一个子向量也需要单独设置其大小。 --- ### 2. 实现细节 假设我们需要创建一个二维向量矩阵，其中外层数组有 `rows` 行，每行包含 `cols` 列，默认值为 `(0.0f, 0.0f)` 的 `Point2f` 类型元素，则可以按照以下方式进行初始化： ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; struct Point2f { float x; float y; }; int main() { size_t rows = 5; // 外部向量的大小 size_t cols = 3; // 每个内部向量的大小 // 创建并预分配内存给嵌套向量 std::vector<std::vector<Point2f>> matrix(rows, std::vector<Point2f>(cols, {0.0f, 0.0f})); // 或者通过 resize 方法手动调整大小 std::vector<std::vector<Point2f>> nested_vector; nested_vector.resize(rows); // 调整外部向量大小 for (auto& row : nested_vector) { row.resize(cols, {0.0f, 0.0f}); // 调整每个内部向量大小 } // 输出验证 for (const auto& row : nested_vector) { for (const auto& point : row) { cout << "(" << point.x << ", " << point.y << ") "; } cout << endl; } return 0; } ``` 在此代码中： - 第一种方法利用了构造函数直接初始化整个嵌套向量。 - 第二种方法展示了如何通过 `resize` 手动控制每一层的大小，并提供初始值 `{0.0f, 0.0f}` 给所有的 `Point2f` 元素[^2]。 --- ### 3. 关键点分析 - **内外层关系**：外部向量决定了有多少个子向量（即多少行），而每个子向量决定了一行中有多少列。 - **默认值设定**：无论是通过构造函数还是 `resize` 方法，都需要明确指定内部元素的默认状态以保持一致性。 - **性能优化**：提前调用 `reserve` 可进一步提升效率，尤其是在知道确切数量前提下避免多次重新分配带来的开销。 ---
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// 跟踪误差 // 扩张状态观测器（ESO）更新 float fhan = this->fhan(err, z2, w_n, sigma); z1 += time_delta * (z2 + w0 * w0 * err); // 位置观测 z2 += time_delta * (z3 + 2 * w0 * z2 + w0 * w0 * fhan); // 速度观测 z3 += time_delta * (-3 * w0 * z3 + w0 * w0 * w0 * (current - z1)); // 扰动观测 // 控制律计算（补偿扰动） float u0 = w_n * w_n * (target - z1) - 2 * sigma * w_n * z2; float u = (u0 - z3) / b0; u_p = u; // 保存当前控制量 return u; } // 快速跟踪微分器（处理非线性特性） float fhan(float x1, float x2, float r, float h0) { float d = r * h0 * h0; float d0 = h0 * d; float y = x1 + h0 * x2; float a0 = sqrt(d * (d + 8 * abs(y))); float a; if (abs(y) > d0) { a = x2 + (a0 - d) / 2 * (y > 0 ? 1 : -1); } else { a = x2 + y / h0; } if (abs(a) > d) { return -r * (a > 0 ? 1 : -1); } else { return -r * a / d; } } void reset() { std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); z1 = z2 = z3 = 0; u_p = 0; } }; // ===== PID控制器结构体（保留原有功能，与ADRC级联）===== struct PIDController { float kp, ki, kd; float integral{ 0 }, last_error{ 0 }; std::mutex mtx; PIDController(float p, float i, float d) : kp(p), ki(i), kd(d) {} float compute(float error) { std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); integral += error; float derivative = error - last_error; last_error = error; return kp * error + ki * integral + kd * derivative; } void reset() { std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); integral = 0; last_error = 0; } }; // ===== 卡尔曼滤波类（参数可配置）===== class KalmanFilter { public: KalmanFilter(float process_noise, float obs_noise) { kf.init(4, 2, 0); kf.transitionMatrix = (cv::Mat_<float>(4, 4) << 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1); cv::setIdentity(kf.measurementMatrix); cv::setIdentity(kf.processNoiseCov, cv::Scalar::all(process_noise)); cv::setIdentity(kf.measurementNoiseCov, cv::Scalar::all(obs_noise)); cv::setIdentity(kf.errorCovPost, cv::Scalar::all(1)); } cv::Point2f predict(float x, float y) { cv::Mat measurement = (cv::Mat_<float>(2, 1) << x, y); kf.predict(); cv::Mat estimated = kf.correct(measurement); return cv::Point2f(estimated.at<float>(0), estimated.at<float>(1)); } private: cv::KalmanFilter kf; }; // ===== 新增：贝塞尔曲线生成工具（解决移动拖影，实现类人平滑路径）===== class BezierCurve { public: // 生成从起点到终点的贝塞尔曲线路径点 static std::vector<cv::Point2f> generatePoints( cv::Point2f start, cv::Point2f end, int num_points = 10) { // 路径点数量（越多越平滑）数值越大越慢 std::vector<cv::Point2f> points; 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if (k == 0 || k == n) return 1; k = std::min(k, n - k); float res = 1; for (int i = 1; i <= k; ++i) { res = res * (n - k + i) / i; } return res; } }; // ===== 目标选择函数（安全封装）===== std::optional<Box> selectTarget( std::vector<Box>& filtered, int& tracked_id, int& tracking_counter, float anchor_x, float anchor_y, int width, int height ) { // 优先选择上次追踪目标 for (auto& box : filtered) { if (box.id == tracked_id) { tracking_counter++; return box; } } // 未找到则选择距离中心最近的目标 if (!filtered.empty()) { float min_dist = FLT_MAX; Box* best_target = nullptr; for (auto& box : filtered) { float cx = box.left + (box.right - box.left) * anchor_x; float cy = box.top + (box.bottom - box.top) * anchor_y; float dist = std::hypot(cx - width / 2.0f, cy - height / 2.0f); if (dist < min_dist) { min_dist = dist; best_target = &box; } } if (best_target) { tracked_id = best_target->id; tracking_counter = 1; return *best_target; } } return std::nullopt; } int main() { // ------ 新增：检查自身实例是否已在运行 开始 ------ // 通过创建全局命名互斥锁（Named Mutex）来判断是否已有一个实例在运行 HANDLE hInstanceMutex = CreateMutexW(nullptr, FALSE, L"Global\\GblidDemoVC_Mutex"); if (!hInstanceMutex || GetLastError() == ERROR_ALREADY_EXISTS) { MessageBoxW(NULL, L"请勿重复运行", L"提示", MB_OK | MB_ICONWARNING); if (hInstanceMutex) { CloseHandle(hInstanceMutex); } ExitProcess(0); // 已有实例，退出当前进程 } // ------ 新增：检查自身实例是否已在运行 结束 ------ // 隐藏控制台窗口 HWND consoleWindow = GetConsoleWindow(); // 获取当前控制台窗口句柄 ShowWindow(consoleWindow, SW_HIDE); // 隐藏控制台窗口（如果需要调试可以注释掉这行）//==========需要调试可以注释================== // ==== 加载配置 ==== Config config; if (!config.loadFromFile("./config.ini")) { printf("主程序-配置文件加载失败！\n"); return -1; } bool baim = (config.aim_part == 0); timeBeginPeriod(1); // 设置定时器精度为1ms // === 自动加载模型 === std::string model_dir = "onnx"; std::string model_path; for (const auto& entry : std::filesystem::directory_iterator(model_dir)) { if (entry.path().extension() == ".onnx") { model_path = entry.path().string(); break; } } if (model_path.empty()) { printf("主程序-未在 'onnx' 文件夹中找到任何 .onnx 模型文件！\n"); return -1; } printf("主程序-加载模型路径: %s\n", model_path.c_str()); // 初始化模型类 auto* frame = new IDML(); if (!frame->AnalyticalModel(model_path)) { printf("主程序-模型加载失败。\n"); return -2; } const auto& input_dims = frame->getInputDims(); if (input_dims.size() != 4) { printf("主程序-模型输入维度异常，当前维度数量: %llu\n", input_dims.size()); return -3; } int channels = static_cast<int>(input_dims[1]); int height = static_cast<int>(input_dims[2]); int width = static_cast<int>(input_dims[3]); printf("主程序-输入图像尺寸: %d x %d\n", width, height); // ==== 初始化控制器（*修改：新增ADRC控制器）==== PIDController pid_x(config.xkp, config.xki, config.xkd); PIDController pid_y(config.ykp, config.yki, config.ykd); // *ADRC参数（从配置文件读取，可根据动态目标特性调整） float adrc_dt = 0.016f; // 约60FPS的时间步长（1/60≈0.016s） ADRCController adrc_x(config.adrc_w0, config.adrc_b0, config.adrc_wn, config.adrc_sigma, adrc_dt); ADRCController adrc_y(config.adrc_w0, config.adrc_b0, config.adrc_wn, config.adrc_sigma, adrc_dt); KalmanFilter kf(config.kalman_Q, config.kalman_R); printf("主程序-控制参数: PID X[%.2f, %.3f, %.2f] Y[%.2f, %.3f, %.2f]\n", config.xkp, config.xki, config.xkd, config.ykp, config.yki, config.ykd); printf("主程序-ADRC参数: w0=%.1f, b0=%.2f, wn=%.1f, sigma=%.1f\n", config.adrc_w0, config.adrc_b0, config.adrc_wn, config.adrc_sigma); int screenW = GetSystemMetrics(SM_CXSCREEN); int screenH = GetSystemMetrics(SM_CYSCREEN); std::function<BYTE* ()> capture_func; void* cap_impl = nullptr; // 选择截图方式 if (config.screenshot_method == 0) { auto* c = new capture(screenW, screenH, width, height, "CrossFire"); cap_impl = c; capture_func = [c]() -> BYTE* { return (BYTE*)c->cap(); }; printf("主程序-截图方式: DXGI\n"); } else { auto* c = new capture_win32(screenW, screenH, width, height, "CrossFire"); cap_impl = c; capture_func = [c]() -> BYTE* { return c->cap(); }; printf("主程序-截图方式: Win32 BitBlt\n"); } // 初始化鼠标控制器 IMouseController* mouse = nullptr; if (config.move_type == 0) { mouse = new WinMouseController(); printf("主程序-使用鼠标控制器: WinMove\n"); } else if (config.move_type == 1) { mouse = new GBILMouseController(); printf("主程序-使用鼠标控制器: GBIL\n"); } else { printf("主程序-未知的 move_type 类型: %d，未启用鼠标移动！\n", config.move_type); } using Clock = std::chrono::high_resolution_clock; auto last_time = Clock::now(); float fps = 0.0f; // ==== 持续追踪状态 ==== static int tracked_id = -1; static int tracking_counter = 0; static int lost_counter = 0; // ==== 跟踪功能开关状态 ==== std::atomic<bool> tracking_enabled{ true }; bool last_tracking_toggle_state = false; bool last_exit_key_state = false; // ==== 新增：记录上一时刻鼠标位置（用于贝塞尔路径生成）==== cv::Point2f last_mouse_pos(0, 0); // ==== 主循环 ==== static bool target_locked = false; static int lock_frames_counter = 0; static float last_min_dist = FLT_MAX; while (true) { auto start = Clock::now(); // ==== 检查退出键 ==== bool current_exit_state = (GetAsyncKeyState(config.exit_key) & 0x8000) != 0; if (current_exit_state && !last_exit_key_state) { // 使用MB_SYSTEMMODAL标志使对话框置顶 [1,8](@ref) int result = MessageBoxA( NULL, "确定要退出YAK吗？", "退出确认", MB_OKCANCEL | MB_ICONQUESTION | MB_SYSTEMMODAL // 添加MB_SYSTEMMODAL标志 ); if (result == IDOK) { break; } } last_exit_key_state = current_exit_state; // ==== 检查跟踪开关键 ==== bool current_tracking_toggle = (GetAsyncKeyState(config.tracking_toggle_key) & 0x8000) != 0; if (current_tracking_toggle && !last_tracking_toggle_state) { tracking_enabled = !tracking_enabled; printf("主程序-跟踪功能已%s\n", tracking_enabled ? "开启" : "关闭"); } last_tracking_toggle_state = current_tracking_toggle; // 截图 BYTE* s = capture_func(); auto after_cap = Clock::now(); // 目标检测 float* data = frame->Detect(s); auto after_detect = Clock::now(); // 计算性能指标 float capture_ms = std::chrono::duration<float, std::milli>(after_cap - start).count(); float detect_ms = std::chrono::duration<float, std::milli>(after_detect - after_cap).count(); float frame_time = std::chrono::duration<float>(after_detect - last_time).count(); last_time = after_detect; fps = 1.0f / frame_time; std::vector<Box> oldbox; std::vector<Box> newbox = generate_yolo_proposals(data, oldbox, frame->out1, frame->out2, config.conf_threshold, config.nms_threshold); // ==== 目标过滤 ==== static std::vector<Box> filtered; filtered.clear(); for (auto& box : newbox) { if (config.valid_classes.empty() || std::find(config.valid_classes.begin(), config.valid_classes.end(), box.class_label) != config.valid_classes.end()) { filtered.push_back(box); } } // ==== 目标选择与锁定机制 ==== std::optional<Box> current_target = std::nullopt; if (tracking_enabled) { if (target_locked) { for (auto& box : filtered) { if (box.id == tracked_id) { current_target = box; tracking_counter++; lost_counter = 0; break; } } if (!current_target) { if (++lost_counter > 5) { target_locked = false; tracked_id = -1; tracking_counter = 0; lost_counter = 0; last_min_dist = FLT_MAX; } } } else if (!filtered.empty()) { float min_dist = FLT_MAX; Box* best_target = nullptr; for (auto& box : filtered) { float cx = box.left + (box.right - box.left) * config.anchor_x; float cy = box.top + (box.bottom - box.top) * config.anchor_y; float dist = std::hypot(cx - width / 2.0f, cy - height / 2.0f); if (dist < min_dist && (tracked_id == -1 || dist < last_min_dist * 0.8f)) { min_dist = dist; best_target = &box; } } if (best_target) { current_target = *best_target; tracked_id = best_target->id; tracking_counter = 1; last_min_dist = min_dist; if (min_dist < config.lock_threshold) { if (++lock_frames_counter >= config.lock_frames) { target_locked = true; lock_frames_counter = 0; } } else { lock_frames_counter = 0; } } } } // ==== 鼠标控制逻辑（*核心修改：PID+ADRC级联控制+贝塞尔路径平滑）==== bool aim_key_pressed = (GetAsyncKeyState(config.aim_key) & 0x8000) != 0; bool aim_key1_pressed = (GetAsyncKeyState(config.aim_key1) & 0x8000) != 0; bool any_aim_key_pressed = aim_key_pressed || aim_key1_pressed; if (any_aim_key_pressed && mouse && tracking_enabled) { if (current_target) { // 计算锚点位置 float center_x = current_target->left + (current_target->right - current_target->left) * config.anchor_x; float center_y = current_target->top + (current_target->bottom - current_target->top) * config.anchor_y; cv::Point2f smoothed; if (config.kalman_enable) { smoothed = kf.predict(center_x, center_y); } else { smoothed = cv::Point2f(center_x, center_y); } // 计算原始偏移（目标与屏幕中心的偏差） float raw_dx = smoothed.x - width / 2.0f; float raw_dy = smoothed.y - height / 2.0f; // *步骤1：PID计算基础移动量（比例+积分+微分） float pid_dx = pid_x.compute(raw_dx); float pid_dy = pid_y.compute(raw_dy); // *步骤2：ADRC补偿动态扰动（解决动态目标跟踪延迟） float adrc_dx = adrc_x.update(pid_dx, raw_dx); // 输入PID输出和原始偏差 float adrc_dy = adrc_y.update(pid_dy, raw_dy); // *步骤3：贝塞尔曲线生成平滑路径（解决移动拖影） cv::Point2f target_pos(last_mouse_pos.x + adrc_dx, last_mouse_pos.y + adrc_dy); std::vector<cv::Point2f> path = BezierCurve::generatePoints(last_mouse_pos, target_pos); // *步骤4：按平滑路径移动鼠标 for (const auto& p : path) { mouse->updateTarget(p.x - last_mouse_pos.x, p.y - last_mouse_pos.y); last_mouse_pos = p; // 更新当前鼠标位置 Sleep(1); // 微小延迟，确保平滑效果 } } else { // 无目标时重置 mouse->updateTarget(0.0f, 0.0f); pid_x.reset(); pid_y.reset(); adrc_x.reset(); // *重置ADRC adrc_y.reset(); last_mouse_pos = cv::Point2f(0, 0); target_locked = false; tracked_id = -1; lock_frames_counter = 0; } } else { // 未按触发键时重置 if (mouse) mouse->updateTarget(0.0f, 0.0f); target_locked = false; tracked_id = -1; tracking_counter = 0; lock_frames_counter = 0; pid_x.reset(); pid_y.reset(); adrc_x.reset(); // *重置ADRC adrc_y.reset(); last_mouse_pos = cv::Point2f(0, 0); } // ==== 调试窗口显示 ==== if (config.show_window) { cv::Mat a(height, width, CV_8UC3, s); if (!newbox.empty()) { for (const Box& detection : newbox) { cv::Scalar color = (current_target && detection.id == current_target->id) ? cv::Scalar(0, 0, 255) : cv::Scalar(0, 255, 0); int thickness = (current_target && detection.id == current_target->id) ? 2 : 1; cv::rectangle(a, cv::Point((int)detection.left, (int)detection.top), cv::Point((int)detection.right, (int)detection.bottom), color, thickness ); std::string class_str = std::to_string(detection.class_label); char conf_str[16]; snprintf(conf_str, sizeof(conf_str), "%.2f", detection.confidence); int fontFace = cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX; double fontScale = 0.4; int textThickness = 1; cv::Point textOrg((int)detection.left, (int)detection.top - 4); if (textOrg.y < 10) textOrg.y = 10; cv::putText(a, class_str, textOrg, fontFace, fontScale, cv::Scalar(0, 0, 255), textThickness); cv::Size textSize = cv::getTextSize(class_str, fontFace, fontScale, textThickness, nullptr); cv::Point confOrg = textOrg + cv::Point(textSize.width + 4, 0); cv::putText(a, conf_str, confOrg, fontFace, fontScale, cv::Scalar(0, 255, 0), textThickness); } } // 绘制锚点和追踪线 if (current_target && any_aim_key_pressed && tracking_enabled) { int anchor_x_pos = current_target->left + (current_target->right - current_target->left) * config.anchor_x; int anchor_y_pos = current_target->top + (current_target->bottom - current_target->top) * config.anchor_y; cv::circle(a, cv::Point(anchor_x_pos, anchor_y_pos), 5, cv::Scalar(255, 0, 255), -1); cv::line(a, cv::Point(width / 2, height / 2), cv::Point(anchor_x_pos, anchor_y_pos), cv::Scalar(0, 255, 255), 1); } // 性能指标显示 int base_y = 20; int line_height = 18; double font_scale = 0.5; int thickness = 1; auto draw_metric = [&](const std::string& label, const std::string& value, int line) { int y = base_y + line * line_height; cv::putText(a, label, cv::Point(10, y), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale, cv::Scalar(0, 0, 255), thickness); cv::putText(a, value, cv::Point(80, y), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale, cv::Scalar(0, 255, 0), thickness); }; draw_metric("FPS:", std::to_string((int)fps), 0); draw_metric("CAPTURE:", std::to_string((int)capture_ms) + "ms", 1); draw_metric("DETECT:", std::to_string((int)detect_ms) + "ms", 2); draw_metric("TRACK:", tracking_enabled ? "ON" : "OFF", 3); // 状态信息显示 if (current_target) { std::string track_info = "TRACK: " + std::to_string(tracking_counter); cv::putText(a, track_info, cv::Point(width - 120, 30), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, cv::Scalar(200, 200, 0), 1); } if (target_locked) { std::string lock_info = "LOCKED: " + std::to_string(tracked_id); cv::putText(a, lock_info, cv::Point(width - 120, 60), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, cv::Scalar(0, 200, 255), 1); } if (lost_counter > 0) { std::string lost_info = "LOST: " + std::to_string(lost_counter); cv::putText(a, lost_info, cv::Point(width - 120, 90), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, cv::Scalar(0, 200, 200), 1); } // 窗口置顶设置 static bool topmost_set = false; if (!topmost_set) { HWND hwnd = FindWindowA(NULL, "c"); if (hwnd) { SetWindowPos(hwnd, HWND_TOPMOST, 0, 0, 0, 0, SWP_NOMOVE | SWP_NOSIZE | SWP_SHOWWINDOW); } topmost_set = true; } cv::imshow("c", a); cv::waitKey(1); } } // 退出前释放资源 if (mouse) { mouse->stop(); delete mouse; mouse = nullptr; } delete frame; if (cap_impl) { if (config.screenshot_method == 0) { delete static_cast<capture*>(cap_impl); } else { delete static_cast<capture_win32*>(cap_impl); } } timeEndPeriod(1); return 0; }以上代码你详细的分析一下，为什么会跟不上目标，跟踪的时候还有拖影

下面开始正式回答：</think>### C++目标跟踪延迟与拖影问题分析及优化方案 #### 一、问题根本原因分析 1. **延迟问题根源** - **缓存失效（Cache Miss）**：多线程访问共享数据时缓存行失效（False Sharing），...

cartographer_ros_msgs::StatusResponse Node::FinishTrajectoryUnderLock( const int trajectory_id) { cartographer_ros_msgs::StatusResponse status_response; if (trajectories_scheduled_for_finish_.count(trajectory_id)) { status_response.message = absl::StrCat("Trajectory ", trajectory_id, " already pending to finish."); status_response.code = cartographer_ros_msgs::StatusCode::OK; LOG(INFO) << status_response.message; return status_response; } // First, check if we can actually finish the trajectory. status_response = TrajectoryStateToStatus( trajectory_id, {TrajectoryState::ACTIVE} /* valid states */); if (status_response.code != cartographer_ros_msgs::StatusCode::OK) { LOG(ERROR) << "Can't finish trajectory: " << status_response.message; return status_response; } // Shutdown the subscribers of this trajectory. // A valid case with no subscribers is e.g. if we just visualize states. if (0) { if (subscribers_.count(trajectory_id)) { for (auto& entry : subscribers_[trajectory_id]) { entry.subscriber.shutdown(); subscribed_topics_.erase(entry.topic); LOG(INFO) << "Shutdown the subscriber of [" << entry.topic << "]"; } CHECK_EQ(subscribers_.erase(trajectory_id), 1); } } else { // for debug if (subscribers_.count(trajectory_id)) { for (auto& entry : subscribers_[trajectory_id]) { try { LOG(INFO) << "Attempting to shutdown subscriber of [" << entry.topic << "]"; entry.subscriber.shutdown(); LOG(INFO) << "Successfully shutdown subscriber of [" << entry.topic << "]"; } catch (const std::exception& e) { LOG(ERROR) << "Error shutting down subscriber of [" << entry.topic << "]: " << e.what(); } try { LOG(INFO) << "Attempting to erase topic [" << entry.topic << "] from subscribed_topics_"; auto it = subscribed_topics_.find(entry.topic); if (it != subscribed_topics_.end()) { subscribed_topics_.erase(it); LOG(INFO) << "Successfully erased topic [" << entry.topic << "] from subscribed_topics_"; } else { LOG(WARNING) << "Topic [" << entry.topic << "] not found in subscribed_topics_"; } } catch (const std::exception& e) { LOG(ERROR) << "Error erasing topic [" << entry.topic << "] from subscribed_topics_: " << e.what(); } } CHECK_EQ(subscribers_.erase(trajectory_id), 1); } } map_builder_bridge_.FinishTrajectory(trajectory_id); trajectories_scheduled_for_finish_.emplace(trajectory_id); status_response.message = absl::StrCat("Finished trajectory ", trajectory_id, "."); status_response.code = cartographer_ros_msgs::StatusCode::OK; return status_response; }这个函数在shutdown 时卡死会有什么原因

<think>嗯，用户问的是关于Cartographer中的一个函数FinishTrajectoryUnderLock在shutdown时卡死可能的原因。首先，我需要理解这个函数的作用。看起来这个函数是用来结束指定轨迹的，并且在结束前会做一些检查，比如...

下面的代码是干什么用的，请生成说明注释，： 【import rospy, math from teb_local_planner.msg import FeedbackMsg, TrajectoryMsg, TrajectoryPointMsg from geometry_msgs.msg import PolygonStamped, Point32, Quaternion from tf.transformations import euler_from_quaternion import numpy as np import scipy.io as sio import time def feedback_callback(data): global got_data if not data.trajectories: # empty trajectory = [] return if got_data: return got_data = True # copy trajectory trajectories = [] for traj in data.trajectories: trajectory = [] # # store as struct and cell array # for point in traj.trajectory: # (roll,pitch,yaw) = euler_from_quaternion([point.pose.orientation.x,point.pose.orientation.y,point.pose.orientation.z,point.pose.orientation.w]) # pose = {'x': point.pose.position.x, 'y': point.pose.position.y, 'theta': yaw} # velocity = {'v': point.velocity.linear.x, 'omega': point.velocity.angular.z} # time_from_start = point.time_from_start.to_sec() # trajectory.append({'pose': pose, 'velocity': velocity, 'time_from_start': time_from_start}) # store as all-in-one mat arr = np.zeros([6, len(traj.trajectory)], dtype='double'); # x, y, theta, v, omega, t for index, point in enumerate(traj.trajectory): arr[0,index] = point.pose.position.x arr[1,index] = point.pose.position.y (roll,pitch,yaw) = euler_from_quaternion([point.pose.orientation.x,point.pose.orientation.y,point.pose.orientation.z,point.pose.orientation.w]) arr[2,index] = yaw arr[3,index] = point.velocity.linear.x arr[4,index] = point.velocity.angular.z arr[5,index] = point.time_from_start.to_sec() # trajectories.append({'raw': trajectory, 'mat': arr}) trajectories.append({'data': arr, 'legend': ['x','y','theta','v','omega','t']}) # copy obstacles obstacles = [] for obst_id, obst in enumerate(data.obstacle_msg.obstacles): #polygon = [] #for point in obst.polygon.points: # polygon.append({'x': point.x, 'y': point.y, 'z': point.z}) obst_arr = np.zeros([4, len(obst.polygon.points)], dtype='double'); # x, y for index, point in enumerate(obst.polygon.points): obst_arr[0, index] = point.x obst_arr[1, index] = point.y obst_arr[2, index] = data.obstacle_msg.velocities[obst_id].twist.linear.x obst_arr[3, index] = data.obstacle_msg.velocities[obst_id].twist.linear.y #obstacles.append(polygon) obstacles.append({'data': obst_arr, 'legend': ['x','y', 'v_x', 'v_y']}) # create main struct: mat = {'selected_trajectory_idx': data.selected_trajectory_idx, 'trajectories': trajectories, 'obstacles': obstacles} timestr = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S") filename = '/home/albers/MasterThesis/Matlab/Homotopie/test_optim_node/' + 'teb_data_' + timestr + '.mat' rospy.loginfo("Saving mat-file '%s'.", filename) sio.savemat(filename, mat) def feedback_exporter(): global got_data rospy.init_node("export_to_mat", anonymous=True) topic_name = "/test_optim_node/teb_feedback" # define feedback topic here! rospy.Subscriber(topic_name, FeedbackMsg, feedback_callback, queue_size = 1) rospy.loginfo("Waiting for feedback message on topic %s.", topic_name) r = rospy.Rate(2) # define rate here while not rospy.is_shutdown(): if got_data: rospy.loginfo("Data export completed.") return r.sleep() if __name__ == '__main__': try: global got_data got_data = False feedback_exporter() except rospy.ROSInterruptException: pass】

<think>嗯，我现在需要理解用户提供的这段Python代码的作用，并生成相应的说明注释。首先，我应该通读一遍代码，看看它导入的库和主要结构。 代码开头导入了rospy、math，还有一些ROS相关的消息类型，比如...

如何加载使用Geolife Trajectories 1.3这个数据集

### 加载和使用 Geolife Trajectories 1.3 数据集 #### 准备工作环境 为了能够顺利加载并处理 GeoLife 轨迹数据，需要先设置好Python的工作环境。这包括但不限于安装必要的库文件gmplot用于地图可视化[^1]。 #### ...

发生异常: AttributeError 'list' object has no attribute 'T' File "C:\Users\29810\Desktop\最优化\2.py", line 22, in quadratic return 0.5 * x.T @ Q @ x + b.T @ x + c ^^^ File "C:\Users\29810\Desktop\最优化\2.py", line 574, in plot_trajectories Z[i, j] = quadratic([X[i, j], Y[i, j]]) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\29810\Desktop\最优化\2.py", line 621, in <module> plot_trajectories(results) AttributeError: 'list' object has no attribute 'T

下面是修改后的完整代码（只修改了测试函数和test_functions中的初始点及最小值点）：</think>### 错误分析与修复 您的代码遇到了 AttributeError: 'list' object has no attribute 'T' 错误。这是因为在 ...

for drone in drones1: trajs1 = trajectories_builder.compute_trajectories(drone, depots[0]) out_trajectories1[drone] = trajs1， for drone in drones2: trajs2 = trajectories_builder.compute_trajectories(drone, depots[0]) out_trajectories2[drone] = trajs2， 如何修改程序能使得out_trajectories1[drone]和out_trajectories2[drone]的内容加到一起，通过out_trajectories[drone]输出

你在循环中判断 drone 属于哪个列表，并将轨迹信息累加到 out_trajectories[drone] 中，如下所示： out_trajectories = {} for drone in drones1 + drones2: trajs = trajectories_builder.compute_...

d = d + norm(trajectories(i+1,:) - trajectories(i,:)) 未定义与 'cell' 类型的输入参数相对应的运算符 '-'。matlab运行出现这个问题怎么解决

这个问题的原因可能是在您的代码中，包含有输入为 cell 类型的变量，但是 'cell' 类型的数据不支持 '-'...如果问题仍然存在，建议您检查一下 trajectories(i 1,:) 和 trajectories(i,:) 这两个变量的类型和值是否正确。

翻译成中文In dynamical systems theory, a stable manifold is a set of points in phase space that converges towards a stable equilibrium point or limit cycle. More specifically, it is a set of initial conditions for which the system will converge towards the stable equilibrium or limit cycle. The stable manifold can be thought of as a geometric structure that characterizes the behavior of the system near the equilibrium or limit cycle. In the context of the HH neuron model discussed in the referenced article, the stable manifold is the set of initial conditions for which the system will converge towards the stable resting state of the neuron. This is because the stable resting state is the only stable equilibrium point of the system. Trajectories that start to the left of the stable manifold will quickly converge towards the stable resting state, while trajectories that start to the right of the stable manifold will diverge from the resting state and eventually converge towards the unstable equilibrium point. Overall, the stable manifold is a fundamental concept in dynamical systems theory and plays an important role in understanding the behavior of nonlinear systems such as the HH neuron model.

稳定流形是动力系统理论中的一组相空间点，它们收敛于稳定的均衡点或极限周期。...总的来说，稳定流形是动力系统理论中的一个基本概念，在理解非线性系统（如HH神经元模型）的行为中起着重要作用。

放在下面代码里： def show_images(n_clicks, floor_input, current_index, firmware, floor): if floor is None: return html.Div([html.H1(‘Please select a floorplan!’)]), 0 if current_index is None: current_index = 0 new_index = current_index + STEP_SIZE_OF_TRAJECTORY_IMAGES_TO_PLOT incomplete = False outlierdict = get_outlier_in_firmware(firmware) print(f"outlierdict={outlierdict}") trajectories = [] heatmaps = [] areas = [] cleaning_times = [] bumps = [] bumps_heavy = [] failreasons = [] tarball_links = [] if n_clicks is None and new_index > STEP_SIZE_OF_TRAJECTORY_IMAGES_TO_PLOT: raise PreventUpdate if (new_index <= len(outlierdict[floor])) or new_index < len(outlierdict[floor]) + STEP_SIZE_OF_TRAJECTORY_IMAGES_TO_PLOT: for outlier in outlierdict[floor][0:new_index]: if not incomplete: if "autonomous_dock" not in outlier["fails"]: trajectories.append(outlier["trajectory_png"]) heatmaps.append(outlier["distribution_png"]) areas.append(outlier["area"]) cleaning_times.append(outlier["total_cleaning_time"]) bumps.append(outlier["bumps"]) bumps_heavy.append(outlier["heavy_bumps"]) failreasons.append(outlier["fails"]) if "tarball_location" in outlier: tarball_links.append(outlier["tarball_location"]) else: tarball_links.append(None) else: if "autonomous_dock" in outlier["fails"]: trajectories.append(outlier["trajectory_png"]) heatmaps.append(outlier["distribution_png"]) areas.append(outlier["area"]) cleaning_times.append(outlier["total_cleaning_time"]) bumps.append(outlier["bumps"]) bumps_heavy.append(outlier["heavy_bumps"]) failreasons.append(outlier["fails"]) if "tarball_location" in outlier: tarball_links.append(outlier["tarball_location"]) else: tarball_links.append(None)

<think>嗯，用户让我解释这段Python代码的功能，并且可能想知道如何优化或修复潜在的问题。首先，我需要仔细阅读代码，理解各个部分的作用。 代码看起来是一个处理楼层平面图数据的函数，可能用于显示清洁机器人的...

geolife gps trajectories

b'geolife gps轨迹'是一个包含地理位置数据的数据集，可以用于研究和分析移动轨迹、地理位置和出行行为等方面的问题。该数据集包含从2007年到2012年的17个月内从北京市的182个用户收集的轨迹数据，涵盖了城市、郊区...
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