工业互联网平台系统,泉州推广优化公司,wordpress视频商店,高档网站模板激光雷达码盘偏摆角的真假点映射关系 一、概要二、完架构流程三、技术细节四、完整代码 一、概要 本代码主要计算激光雷达码盘偏摆角#xff08;也可以理解为雷达的零位角#xff09;导致的实际slam建图距离的偏差#xff0c;只取了第一个象限作为分析目标。最终得出的结论是… 激光雷达码盘偏摆角的真假点映射关系 一、概要二、完架构流程三、技术细节四、完整代码 一、概要 本代码主要计算激光雷达码盘偏摆角也可以理解为雷达的零位角导致的实际slam建图距离的偏差只取了第一个象限作为分析目标。最终得出的结论是如图1、2在15米处码盘偏摆角或者雷达的零位角偏差为0.28°对点云图不产生畸变即直线就是直线不会出现弯曲等现象只会出现点云图旋转的情况旋转角度即为零位角偏差。仅以此文记录当时的分析过程
图1 实际点云偏差散点图 图2 点云偏转示意图 二、完架构流程 这段代码的主要流程可以分为以下几个部分 1. 初始化变量首先初始化了一些空列表这些列表将用于存储计算过程中的一些值。同时也定义了一些初始参数比如offset_angle。 2. 计算与存储数据然后代码进入一个for循环以步长为3从3开始到45结束。在每次循环中根据当前的correct_angle和offset_angle计算offset_point和correct_point并计算他们的差值然后将这些值以及correct_angle添加到相应的列表中。同时还根据offset_point和correct_angle计算了x和y坐标并将他们添加到相应的列表中。 3. 创建图表使用matplotlib库创建了一个图表。然后将图表的canvas的’button_press_event’事件连接到一个名为mouse_event的函数。 4. 设置图表属性设置了x轴的刻度范围然后创建了两个列表一个用于x轴的刻度间隔一个用于y轴的刻度间隔。同时设置了x轴和y轴的刻度格式和范围。 5. 绘制散点图根据前面计算的数据使用两种不同的颜色在图表上绘制了两个散点图一个是理论点云一个是偏差点云。 6. 设置图表标签和标题设置了图表的x轴和y轴的标签以及图表的标题。 7. 显示图表最后使用plt.show()函数显示图表。 8. 这段代码中使用了中文作为图表的标签和标题因此需要使用plt.rcParams[font.sans-serif] [Simhei]和plt.rcParams[axes.unicode_minus] False来确保图表能正确显示中文。
三、技术细节 这段代码主要使用了math库和matplotlib库实现的功能是 1. 对于一系列的角度值从3开始以3为步长到45结束计算对应的偏移点和正确点的坐标以及他们的差值。这些计算基于一个给定的偏移角度offset_angle 0.28。 2. 将这些计算的结果存储在几个列表中offset_point_list, correct_point_list, value_list, a_list, x_list, y_list, y_correct_list。 3. 使用matplotlib库创建一个散点图展示“理论点云”和“偏差点云”。其中“理论点云”的y坐标是y_correct_list“偏差点云”的y坐标是y_list。x坐标都是15000。 4. 设置了图表的x轴和y轴的刻度间隔范围以及标签。同时设置了图表的标题以及当鼠标点击图表时的响应函数mouse_event。
四、完整代码
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# Time : 2023-08-20 9:32
# Author : Leuanghing Chen
# Blog : https://blog.csdn.net/weixin_46153372?spm1010.2135.3001.5421
# File : 激光雷达码盘偏摆角的真假点映射关系.py
# Software : PyCharmimport math
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator, FormatStrFormatter
import random# 鼠标点击时显示一个点的坐标
def mouse_event(event):print(x: {} and y: {}.format(event.xdata, event.ydata))if __name__ __main__:offset_point_list []correct_point_list []value_list []a_list []# 偏移点坐标值x_list []y_list []# 真实点集y_correct_list []offset_angle 0.28 # 偏差角度for correct_angle in range(3, 45, 3):# offset_angle random.randint(0, 50) / 100 # 随机点模拟码盘随机角度偏差offset_point 15000/math.cos(math.radians(correct_angle offset_angle))correct_point 15000/math.cos(math.radians(correct_angle))value float(offset_point) - float(correct_point)a_list.append(correct_angle)offset_point_list.append(float(%.3f % offset_point))correct_point_list.append(float(%.3f % correct_point))value_list.append(float(%.3f % value))# 偏移点映射到真实点延长线上x offset_point * math.cos(math.radians(correct_angle))y offset_point * math.sin(math.radians(correct_angle))x_list.append(float(%.3f % x))y_list.append(float(%.3f % y))# 真实点集y_correct_list.append(float(%.3f % (15000*math.tan(math.radians(correct_angle)))))# print(点偏移, offset_point_list)# print(点实际位置, correct_point_list)# print(点距离差值, value_list)# print(x_list, y_list)print(映射点y坐标值, y_list)print(映射点x坐标值, x_list)# 绘图fig plt.figure()cid fig.canvas.mpl_connect(button_press_event, mouse_event)# plt.xticks(range(14900, 15500)) # 传入range数列# plt.plot(x_list, y_list, bo)# plt.plot([15000]*len(y_correct_list), y_correct_list, bo)########################################################################## 分图预览# ax1 fig.add_subplot(311)# ax2 fig.add_subplot(312)# ax1.plot(x_list, y_list, colorgreen)# ax1.plot(x_list, y_list, bo)# ax2.plot([15000]*len(y_correct_list), y_correct_list, colorred)# ax2.plot([15000]*len(y_correct_list), y_correct_list, bo)################################################################################################################################################### 数据合并plt.xticks(range(14900, 15500)) # 传入range数列b_list []for j in range(len(y_correct_list)):b_list.append(15000)plt.rcParams[font.sans-serif] [Simhei]plt.rcParams[axes.unicode_minus] False# 第一个散点图颜色为红色透明度50%图例为散点图1plt.scatter(b_list, y_correct_list, cr, alpha0.5, label理论点云)# 第二个散点图颜色为蓝色透明度50%图例为散点图2plt.scatter(x_list, y_list, cb, alpha0.5, label偏差点云)# settingxmajorLocator MultipleLocator(10) # x轴刻度间隔 10ymajorLocator MultipleLocator(500) # y轴刻度间隔 500xmajorFormatter FormatStrFormatter(%1.2f) # x轴刻度格式为两位小数# 更改X轴和Y轴的范围plt.xlim([14990, 15080])plt.ylim([1000, 15000])plt.xlabel(X)plt.ylabel(Y)plt.tick_params(labelsize10)plt.gca().xaxis.set_major_locator(xmajorLocator)plt.gca().yaxis.set_major_formatter(xmajorFormatter)plt.gca().yaxis.set_major_locator(ymajorLocator)# 显示图例plt.legend(locbest)# 给标题plt.title(散点图)# 显示plt.show()
