活动介绍

分析代码def motion_compensate(img, Mvx, Mvy, pel): m, n = np.shape(img)[0], np.shape(img)[1] #读取行数、列数 img = resize(img, (np.int32(m/pel), np.int32(n/pel)), mode = 'reflect' ) Blocksize = np.floor(np.shape(img)[0]/np.shape(Mvx)[0]) m, n = np.shape(img)[0], np.shape(img)[1] M, N = np.int32(np.ceil(m/Blocksize)*Blocksize), np.int32(np.ceil(n/Blocksize)*Blocksize) f = img[0:M, 0:N] Mvxmap = resize(Mvy, (N,M)) Mvymap = resize(Mvx, (N,M)) xgrid, ygrid = np.meshgrid(np.arange(0,N-0.99), np.arange(0,M-0.99)) X = np.clip(xgrid+np.round(Mvxmap/pel),0,N-1) Y = np.clip(ygrid+np.round(Mvymap/pel),0,M-1) idx = np.int32(Y.flatten()*N + X.flatten()) f_vec = f.flatten() g = np.reshape(f_vec[idx],[N,M]) g = resize(g, (np.shape(g)[0]*pel,np.shape(g)[1]*pel)) return g

时间: 2023-11-12 19:07:43 浏览: 201
这段代码实现了运动补偿的功能,下面是对代码的详细解析: 1. 首先获取图像的行数和列数。 2. 通过resize函数对图像进行下采样,以减少计算量,pel为下采样的倍数。 3. 根据运动矢量的大小计算出块的大小,即Blocksize。 4. 将下采样后的图像f扩展到M*N的大小。 5. 将运动矢量Mvx和Mvy分别通过resize函数扩展到M*N的大小,得到Mvxmap和Mvymap。 6. 使用np.meshgrid函数创建网格,得到xgrid和ygrid。 7. 根据运动矢量的大小,计算出在当前帧中块的新位置,并使用np.clip函数将其限制在图像范围内,得到X和Y。 8. 将X和Y展平,并计算出在展平后的向量中的索引值idx。 9. 将f展平为f_vec,并使用idx将其重新排列为M*N的矩阵g。 10. 对g进行上采样,并返回结果g。 这段代码的作用是对输入的图像进行运动补偿处理,通过运动矢量Mvx和Mvy计算出图像中块的新位置,从而得到补偿后的图像。其中,运动矢量的大小决定了块的大小,而下采样和上采样则用于减少计算量和消除补偿后的锯齿状伪影。
相关问题

flag_noPSD = 0 if (p_obj.get('S') == None).any(): S = gen_PSD(p_obj) p_obj['S'] = S flag_noPSD = 1 MVx = np.real(np.fft.ifft2(p_obj['S'] * np.random.randn(2 * p_obj['N'], 2 * p_obj['N']))) * np.sqrt(2) * 2 * p_obj['N'] * (p_obj['L'] / p_obj['delta0']) MVx = MVx[round(p_obj['N'] / 2) :2 * p_obj['N'] - round(p_obj['N'] / 2), 0: p_obj['N']] #MVx = 1 / p_obj['scaling'] * MVx[round(p_obj['N'] / 2):2 * p_obj['N'] - round(p_obj['N'] / 2), 0: p_obj['N']] MVy = np.real(np.fft.ifft2(p_obj['S'] * np.random.randn(2 * p_obj['N'], 2 * p_obj['N']))) * np.sqrt(2) * 2 * p_obj['N'] * (p_obj['L'] / p_obj['delta0']) MVy = MVy[0:p_obj['N'], round(p_obj['N'] / 2): 2 * p_obj['N'] - round(p_obj['N'] / 2)] #MVy = 1 / p_obj['scaling'] * MVy[0:p_obj['N'], round(p_obj['N'] / 2): 2 * p_obj['N'] - round(p_obj['N'] / 2)] img_ = motion_compensate(img, MVx - np.mean(MVx), MVy - np.mean(MVy), 0.5) #plt.quiver(MVx[::10,::10], MVy[::10,::10], scale=60) #plt.show() if flag_noPSD == 1: return img_, p_obj else: return img_, p_obj

这段代码看起来像是用来进行图像运动补偿的。首先检查输入的参数p_obj中是否有PSD(Spectral Density),如果没有则生成一个PSD。生成MVx和MVy,然后对输入的图像进行运动补偿,得到补偿后的图像img_。最后根据是否生成了PSD来返回img_和p_obj或仅仅返回img_和p_obj。

img_ = motion_compensate(img, MVx - np.mean(MVx), MVy - np.mean(MVy), 0.5)

这段代码是运动补偿(motion compensation)的过程,它的目的是对视频进行运动估计和补偿,以减少视频数据的冗余性,从而实现视频压缩。在这里,img是输入的视频帧,MVx和MVy是在运动估计(motion estimation)过程中得到的x方向和y方向的运动矢量,np.mean(MVx)和np.mean(MVy)是运动矢量的平均值,0.5是补偿的缩放因子,用于调整补偿后的图像的亮度。函数motion_compensate的作用是将输入的图像img根据运动矢量MVx和MVy进行运动补偿,并返回补偿后的图像。
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/* This file is part of FAST-LIVO2: Fast, Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry. Developer: Chunran Zheng <[email protected]> For commercial use, please contact me at <[email protected]> or Prof. Fu Zhang at <[email protected]>. This file is subject to the terms and conditions outlined in the 'LICENSE' file, which is included as part of this source code package. */ #include "IMU_Processing.h" ImuProcess::ImuProcess() : Eye3d(M3D::Identity()), Zero3d(0, 0, 0), b_first_frame(true), imu_need_init(true) { init_iter_num = 1; cov_acc = V3D(0.1, 0.1, 0.1); cov_gyr = V3D(0.1, 0.1, 0.1); cov_bias_gyr = V3D(0.1, 0.1, 0.1); cov_bias_acc = V3D(0.1, 0.1, 0.1); cov_inv_expo = 0.2; mean_acc = V3D(0, 0, -1.0); mean_gyr = V3D(0, 0, 0); angvel_last = Zero3d; acc_s_last = Zero3d; Lid_offset_to_IMU = Zero3d; Lid_rot_to_IMU = Eye3d; last_imu.reset(new sensor_msgs::Imu()); cur_pcl_un_.reset(new PointCloudXYZI()); } ImuProcess::~ImuProcess() {} void ImuProcess::Reset() { ROS_WARN("Reset ImuProcess"); mean_acc = V3D(0, 0, -1.0); mean_gyr = V3D(0, 0, 0); angvel_last = Zero3d; imu_need_init = true; init_iter_num = 1; IMUpose.clear(); last_imu.reset(new sensor_msgs::Imu()); cur_pcl_un_.reset(new PointCloudXYZI()); } void ImuProcess::disable_imu() { cout << "IMU Disabled !!!!!" << endl; imu_en = false; imu_need_init = false; } void ImuProcess::disable_gravity_est() { cout << "Online Gravity Estimation Disabled !!!!!" << endl; gravity_est_en = false; } void ImuProcess::disable_bias_est() { cout << "Bias Estimation Disabled !!!!!" << endl; ba_bg_est_en = false; } void ImuProcess::disable_exposure_est() { cout << "Online Time Offset Estimation Disabled !!!!!" << endl; exposure_estimate_en = false; } void ImuProcess::set_extrinsic(const MD(4, 4) & T) { Lid_offset_to_IMU = T.block<3, 1>(0, 3); Lid_rot_to_IMU = T.block<3, 3>(0, 0); } void ImuProcess::set_extrinsic(const V3D &transl) { Lid_offset_to_IMU = transl; Lid_rot_to_IMU.setIdentity(); } void ImuProcess::set_extrinsic(const V3D &transl, const M3D &rot) { Lid_offset_to_IMU = transl; Lid_rot_to_IMU = rot; } void ImuProcess::set_gyr_cov_scale(const V3D &scaler) { cov_gyr = scaler; } void ImuProcess::set_acc_cov_scale(const V3D &scaler) { cov_acc = scaler; } void ImuProcess::set_gyr_bias_cov(const V3D &b_g) { cov_bias_gyr = b_g; } void ImuProcess::set_inv_expo_cov(const double &inv_expo) { cov_inv_expo = inv_expo; } void ImuProcess::set_acc_bias_cov(const V3D &b_a) { cov_bias_acc = b_a; } void ImuProcess::set_imu_init_frame_num(const int &num) { MAX_INI_COUNT = num; } void ImuProcess::IMU_init(const MeasureGroup &meas, StatesGroup &state_inout, int &N) { /** 1. initializing the gravity, gyro bias, acc and gyro covariance ** 2. normalize the acceleration measurenments to unit gravity **/ ROS_INFO("IMU Initializing: %.1f %%", double(N) / MAX_INI_COUNT * 100); V3D cur_acc, cur_gyr; if (b_first_frame) { Reset(); N = 1; b_first_frame = false; const auto &imu_acc = meas.imu.front()->linear_acceleration; const auto &gyr_acc = meas.imu.front()->angular_velocity; mean_acc << imu_acc.x, imu_acc.y, imu_acc.z; mean_gyr << gyr_acc.x, gyr_acc.y, gyr_acc.z; // first_lidar_time = meas.lidar_frame_beg_time; // cout<<"init acc norm: "<<mean_acc.norm()<<endl; } for (const auto &imu : meas.imu) { const auto &imu_acc = imu->linear_acceleration; const auto &gyr_acc = imu->angular_velocity; cur_acc << imu_acc.x, imu_acc.y, imu_acc.z; cur_gyr << gyr_acc.x, gyr_acc.y, gyr_acc.z; mean_acc += (cur_acc - mean_acc) / N; mean_gyr += (cur_gyr - mean_gyr) / N; // cov_acc = cov_acc * (N - 1.0) / N + (cur_acc - // mean_acc).cwiseProduct(cur_acc - mean_acc) * (N - 1.0) / (N * N); cov_gyr // = cov_gyr * (N - 1.0) / N + (cur_gyr - mean_gyr).cwiseProduct(cur_gyr - // mean_gyr) * (N - 1.0) / (N * N); // cout<<"acc norm: "<<cur_acc.norm()<<" "<<mean_acc.norm()<<endl; N++; } IMU_mean_acc_norm = mean_acc.norm(); state_inout.gravity = -mean_acc / mean_acc.norm() * G_m_s2; state_inout.rot_end = Eye3d; // Exp(mean_acc.cross(V3D(0, 0, -1 / scale_gravity))); state_inout.bias_g = Zero3d; // mean_gyr; last_imu = meas.imu.back(); } void ImuProcess::Forward_without_imu(LidarMeasureGroup &meas, StatesGroup &state_inout, PointCloudXYZI &pcl_out) { pcl_out = *(meas.lidar); /*** sort point clouds by offset time ***/ const double &pcl_beg_time = meas.lidar_frame_beg_time; sort(pcl_out.points.begin(), pcl_out.points.end(), time_list); const double &pcl_end_time = pcl_beg_time + pcl_out.points.back().curvature / double(1000); meas.last_lio_update_time = pcl_end_time; const double &pcl_end_offset_time = pcl_out.points.back().curvature / double(1000); MD(DIM_STATE, DIM_STATE) F_x, cov_w; double dt = 0; if (b_first_frame) { dt = 0.1; b_first_frame = false; } else { dt = pcl_beg_time - time_last_scan; } time_last_scan = pcl_beg_time; // for (size_t i = 0; i < pcl_out->points.size(); i++) { // if (dt < pcl_out->points[i].curvature) { // dt = pcl_out->points[i].curvature; // } // } // dt = dt / (double)1000; // std::cout << "dt:" << dt << std::endl; // double dt = pcl_out->points.back().curvature / double(1000); /* covariance propagation */ // M3D acc_avr_skew; M3D Exp_f = Exp(state_inout.bias_g, dt); F_x.setIdentity(); cov_w.setZero(); F_x.block<3, 3>(0, 0) = Exp(state_inout.bias_g, -dt); F_x.block<3, 3>(0, 10) = Eye3d * dt; F_x.block<3, 3>(3, 7) = Eye3d * dt; // F_x.block<3, 3>(6, 0) = - R_imu * acc_avr_skew * dt; // F_x.block<3, 3>(6, 12) = - R_imu * dt; // F_x.block<3, 3>(6, 15) = Eye3d * dt; cov_w.block<3, 3>(10, 10).diagonal() = cov_gyr * dt * dt; // for omega in constant model cov_w.block<3, 3>(7, 7).diagonal() = cov_acc * dt * dt; // for velocity in constant model // cov_w.block<3, 3>(6, 6) = // R_imu * cov_acc.asDiagonal() * R_imu.transpose() * dt * dt; // cov_w.block<3, 3>(9, 9).diagonal() = // cov_bias_gyr * dt * dt; // bias gyro covariance // cov_w.block<3, 3>(12, 12).diagonal() = // cov_bias_acc * dt * dt; // bias acc covariance // std::cout << "before propagete:" << state_inout.cov.diagonal().transpose() // << std::endl; state_inout.cov = F_x * state_inout.cov * F_x.transpose() + cov_w; // std::cout << "cov_w:" << cov_w.diagonal().transpose() << std::endl; // std::cout << "after propagete:" << state_inout.cov.diagonal().transpose() // << std::endl; state_inout.rot_end = state_inout.rot_end * Exp_f; state_inout.pos_end = state_inout.pos_end + state_inout.vel_end * dt; if (lidar_type != L515) { auto it_pcl = pcl_out.points.end() - 1; double dt_j = 0.0; for(; it_pcl != pcl_out.points.begin(); it_pcl--) { dt_j= pcl_end_offset_time - it_pcl->curvature/double(1000); M3D R_jk(Exp(state_inout.bias_g, - dt_j)); V3D P_j(it_pcl->x, it_pcl->y, it_pcl->z); // Using rotation and translation to un-distort points V3D p_jk; p_jk = - state_inout.rot_end.transpose() * state_inout.vel_end * dt_j; V3D P_compensate = R_jk * P_j + p_jk; /// save Undistorted points and their rotation it_pcl->x = P_compensate(0); it_pcl->y = P_compensate(1); it_pcl->z = P_compensate(2); } } } void ImuProcess::UndistortPcl(LidarMeasureGroup &lidar_meas, StatesGroup &state_inout, PointCloudXYZI &pcl_out) { double t0 = omp_get_wtime(); pcl_out.clear(); /*** add the imu of the last frame-tail to the of current frame-head ***/ MeasureGroup &meas = lidar_meas.measures.back(); // cout<<"meas.imu.size: "<<meas.imu.size()<<endl; auto v_imu = meas.imu; v_imu.push_front(last_imu); const double &imu_beg_time = v_imu.front()->header.stamp.toSec(); const double &imu_end_time = v_imu.back()->header.stamp.toSec(); const double prop_beg_time = last_prop_end_time; // printf("[ IMU ] undistort input size: %zu \n", lidar_meas.pcl_proc_cur->points.size()); // printf("[ IMU ] IMU data sequence size: %zu \n", meas.imu.size()); // printf("[ IMU ] lidar_scan_index_now: %d \n", lidar_meas.lidar_scan_index_now); const double prop_end_time = lidar_meas.lio_vio_flg == LIO ? meas.lio_time : meas.vio_time; /*** cut lidar point based on the propagation-start time and required * propagation-end time ***/ // const double pcl_offset_time = (prop_end_time - // lidar_meas.lidar_frame_beg_time) * 1000.; // the offset time w.r.t scan // start time auto pcl_it = lidar_meas.pcl_proc_cur->points.begin() + // lidar_meas.lidar_scan_index_now; auto pcl_it_end = // lidar_meas.lidar->points.end(); printf("[ IMU ] pcl_it->curvature: %lf // pcl_offset_time: %lf \n", pcl_it->curvature, pcl_offset_time); while // (pcl_it != pcl_it_end && pcl_it->curvature <= pcl_offset_time) // { // pcl_wait_proc.push_back(*pcl_it); // pcl_it++; // lidar_meas.lidar_scan_index_now++; // } // cout<<"pcl_out.size(): "<curvature: // "<curvature<<endl; // cout<<"lidar_meas.lidar_scan_index_now:"<points.size()); pcl_wait_proc = *(lidar_meas.pcl_proc_cur); lidar_meas.lidar_scan_index_now = 0; IMUpose.push_back(set_pose6d(0.0, acc_s_last, angvel_last, state_inout.vel_end, state_inout.pos_end, state_inout.rot_end)); } // printf("[ IMU ] pcl_wait_proc size: %zu \n", pcl_wait_proc.points.size()); // sort(pcl_out.points.begin(), pcl_out.points.end(), time_list); // lidar_meas.debug_show(); // cout<<"UndistortPcl [ IMU ]: Process lidar from "<points.size()<<endl; /*** Initialize IMU pose ***/ // IMUpose.clear(); /*** forward propagation at each imu point ***/ V3D acc_imu(acc_s_last), angvel_avr(angvel_last), acc_avr, vel_imu(state_inout.vel_end), pos_imu(state_inout.pos_end); // cout << "[ IMU ] input state: " << state_inout.vel_end.transpose() << " " << state_inout.pos_end.transpose() << endl; M3D R_imu(state_inout.rot_end); MD(DIM_STATE, DIM_STATE) F_x, cov_w; double dt, dt_all = 0.0; double offs_t; // double imu_time; double tau; if (!imu_time_init) { // imu_time = v_imu.front()->header.stamp.toSec() - first_lidar_time; // tau = 1.0 / (0.25 * sin(2 * CV_PI * 0.5 * imu_time) + 0.75); tau = 1.0; imu_time_init = true; } else { tau = state_inout.inv_expo_time; // ROS_ERROR("tau: %.6f !!!!!!", tau); } // state_inout.cov(6, 6) = 0.01; // ROS_ERROR("lidar_meas.lio_vio_flg"); // cout<<"lidar_meas.lio_vio_flg: "<header.stamp.toSec() < prop_beg_time) continue; angvel_avr << 0.5 * (head->angular_velocity.x + tail->angular_velocity.x), 0.5 * (head->angular_velocity.y + tail->angular_velocity.y), 0.5 * (head->angular_velocity.z + tail->angular_velocity.z); // angvel_avr<<tail->angular_velocity.x, tail->angular_velocity.y, // tail->angular_velocity.z; acc_avr << 0.5 * (head->linear_acceleration.x + tail->linear_acceleration.x), 0.5 * (head->linear_acceleration.y + tail->linear_acceleration.y), 0.5 * (head->linear_acceleration.z + tail->linear_acceleration.z); // cout<<"angvel_avr: "<<angvel_avr.transpose()<<endl; // cout<<"acc_avr: "<<acc_avr.transpose()<<endl; // #ifdef DEBUG_PRINT fout_imu << setw(10) << head->header.stamp.toSec() - first_lidar_time << " " << angvel_avr.transpose() << " " << acc_avr.transpose() << endl; // #endif // imu_time = head->header.stamp.toSec() - first_lidar_time; angvel_avr -= state_inout.bias_g; acc_avr = acc_avr * G_m_s2 / mean_acc.norm() - state_inout.bias_a; if (head->header.stamp.toSec() < prop_beg_time) { // printf("00 \n"); dt = tail->header.stamp.toSec() - last_prop_end_time; offs_t = tail->header.stamp.toSec() - prop_beg_time; } else if (i != v_imu.size() - 2) { // printf("11 \n"); dt = tail->header.stamp.toSec() - head->header.stamp.toSec(); offs_t = tail->header.stamp.toSec() - prop_beg_time; } else { // printf("22 \n"); dt = prop_end_time - head->header.stamp.toSec(); offs_t = prop_end_time - prop_beg_time; } dt_all += dt; // printf("[ LIO Propagation ] dt: %lf \n", dt); /* covariance propagation */ M3D acc_avr_skew; M3D Exp_f = Exp(angvel_avr, dt); acc_avr_skew << SKEW_SYM_MATRX(acc_avr); F_x.setIdentity(); cov_w.setZero(); F_x.block<3, 3>(0, 0) = Exp(angvel_avr, -dt); if (ba_bg_est_en) F_x.block<3, 3>(0, 10) = -Eye3d * dt; // F_x.block<3,3>(3,0) = R_imu * off_vel_skew * dt; F_x.block<3, 3>(3, 7) = Eye3d * dt; F_x.block<3, 3>(7, 0) = -R_imu * acc_avr_skew * dt; if (ba_bg_est_en) F_x.block<3, 3>(7, 13) = -R_imu * dt; if (gravity_est_en) F_x.block<3, 3>(7, 16) = Eye3d * dt; // tau = 1.0 / (0.25 * sin(2 * CV_PI * 0.5 * imu_time) + 0.75); // F_x(6,6) = 0.25 * 2 * CV_PI * 0.5 * cos(2 * CV_PI * 0.5 * imu_time) * (-tau*tau); F_x(18,18) = 0.00001; if (exposure_estimate_en) cov_w(6, 6) = cov_inv_expo * dt * dt; cov_w.block<3, 3>(0, 0).diagonal() = cov_gyr * dt * dt; cov_w.block<3, 3>(7, 7) = R_imu * cov_acc.asDiagonal() * R_imu.transpose() * dt * dt; cov_w.block<3, 3>(10, 10).diagonal() = cov_bias_gyr * dt * dt; // bias gyro covariance cov_w.block<3, 3>(13, 13).diagonal() = cov_bias_acc * dt * dt; // bias acc covariance state_inout.cov = F_x * state_inout.cov * F_x.transpose() + cov_w; // state_inout.cov.block<18,18>(0,0) = F_x.block<18,18>(0,0) * // state_inout.cov.block<18,18>(0,0) * F_x.block<18,18>(0,0).transpose() + // cov_w.block<18,18>(0,0); // tau = tau + 0.25 * 2 * CV_PI * 0.5 * cos(2 * CV_PI * 0.5 * imu_time) * // (-tau*tau) * dt; // tau = 1.0 / (0.25 * sin(2 * CV_PI * 0.5 * imu_time) + 0.75); /* propogation of IMU attitude */ R_imu = R_imu * Exp_f; /* Specific acceleration (global frame) of IMU */ acc_imu = R_imu * acc_avr + state_inout.gravity; /* propogation of IMU */ pos_imu = pos_imu + vel_imu * dt + 0.5 * acc_imu * dt * dt; /* velocity of IMU */ vel_imu = vel_imu + acc_imu * dt; /* save the poses at each IMU measurements */ angvel_last = angvel_avr; acc_s_last = acc_imu; // cout<<setw(20)<<"offset_t: "<<offs_t<<"tail->header.stamp.toSec(): // "<<tail->header.stamp.toSec()<<endl; printf("[ LIO Propagation ] // offs_t: %lf \n", offs_t); IMUpose.push_back(set_pose6d(offs_t, acc_imu, angvel_avr, vel_imu, pos_imu, R_imu)); } // unbiased_gyr = V3D(IMUpose.back().gyr[0], IMUpose.back().gyr[1], IMUpose.back().gyr[2]); // cout<<"prop end - start: "<prop_beg_time) // { // double note = prop_end_time > imu_end_time ? 1.0 : -1.0; // dt = note * (prop_end_time - imu_end_time); // state_inout.vel_end = vel_imu + note * acc_imu * dt; // state_inout.rot_end = R_imu * Exp(V3D(note * angvel_avr), dt); // state_inout.pos_end = pos_imu + note * vel_imu * dt + note * 0.5 * // acc_imu * dt * dt; // } // else // { // double note = prop_end_time > prop_beg_time ? 1.0 : -1.0; // dt = note * (prop_end_time - prop_beg_time); // state_inout.vel_end = vel_imu + note * acc_imu * dt; // state_inout.rot_end = R_imu * Exp(V3D(note * angvel_avr), dt); // state_inout.pos_end = pos_imu + note * vel_imu * dt + note * 0.5 * // acc_imu * dt * dt; // } // cout<<"[ Propagation ] output state: "<<state_inout.vel_end.transpose() << // state_inout.pos_end.transpose()<<endl; last_imu = v_imu.back(); last_prop_end_time = prop_end_time; double t1 = omp_get_wtime(); // auto pos_liD_e = state_inout.pos_end + state_inout.rot_end * // Lid_offset_to_IMU; auto R_liD_e = state_inout.rot_end * Lidar_R_to_IMU; // cout<<"[ IMU ]: vel "<<state_inout.vel_end.transpose()<<" pos // "<<state_inout.pos_end.transpose()<<" // ba"<<state_inout.bias_a.transpose()<<" bg // "<<state_inout.bias_g.transpose()<<endl; cout<<"propagated cov: // "<<state_inout.cov.diagonal().transpose()<<endl; // cout<<"UndistortPcl Time:"; // for (auto it = IMUpose.begin(); it != IMUpose.end(); ++it) { // cout<<it->offset_time<<" "; // } // cout<<endl<<"UndistortPcl size:"<<IMUpose.size()<<endl; // cout<<"Undistorted pcl_out.size: "<points.size()<<endl; if (pcl_wait_proc.points.size() < 1) return; /*** undistort each lidar point (backward propagation), ONLY working for LIO * update ***/ if (lidar_meas.lio_vio_flg == LIO) { auto it_pcl = pcl_wait_proc.points.end() - 1; M3D extR_Ri(Lid_rot_to_IMU.transpose() * state_inout.rot_end.transpose()); V3D exrR_extT(Lid_rot_to_IMU.transpose() * Lid_offset_to_IMU); for (auto it_kp = IMUpose.end() - 1; it_kp != IMUpose.begin(); it_kp--) { auto head = it_kp - 1; auto tail = it_kp; R_imu << MAT_FROM_ARRAY(head->rot); acc_imu << VEC_FROM_ARRAY(head->acc); // cout<<"head imu acc: "<<acc_imu.transpose()<<endl; vel_imu << VEC_FROM_ARRAY(head->vel); pos_imu << VEC_FROM_ARRAY(head->pos); angvel_avr << VEC_FROM_ARRAY(head->gyr); // printf("head->offset_time: %lf \n", head->offset_time); // printf("it_pcl->curvature: %lf pt dt: %lf \n", it_pcl->curvature, // it_pcl->curvature / double(1000) - head->offset_time); for (; it_pcl->curvature / double(1000) > head->offset_time; it_pcl--) { dt = it_pcl->curvature / double(1000) - head->offset_time; /* Transform to the 'end' frame */ M3D R_i(R_imu * Exp(angvel_avr, dt)); V3D T_ei(pos_imu + vel_imu * dt + 0.5 * acc_imu * dt * dt - state_inout.pos_end); V3D P_i(it_pcl->x, it_pcl->y, it_pcl->z); // V3D P_compensate = Lid_rot_to_IMU.transpose() * // (state_inout.rot_end.transpose() * (R_i * (Lid_rot_to_IMU * P_i + // Lid_offset_to_IMU) + T_ei) - Lid_offset_to_IMU); V3D P_compensate = (extR_Ri * (R_i * (Lid_rot_to_IMU * P_i + Lid_offset_to_IMU) + T_ei) - exrR_extT); /// save Undistorted points and their rotation it_pcl->x = P_compensate(0); it_pcl->y = P_compensate(1); it_pcl->z = P_compensate(2); if (it_pcl == pcl_wait_proc.points.begin()) break; } } pcl_out = pcl_wait_proc; pcl_wait_proc.clear(); IMUpose.clear(); } // printf("[ IMU ] time forward: %lf, backward: %lf.\n", t1 - t0, omp_get_wtime() - t1); } void ImuProcess::Process2(LidarMeasureGroup &lidar_meas, StatesGroup &stat, PointCloudXYZI::Ptr cur_pcl_un_) { double t1, t2, t3; t1 = omp_get_wtime(); ROS_ASSERT(lidar_meas.lidar != nullptr); if (!imu_en) { Forward_without_imu(lidar_meas, stat, *cur_pcl_un_); return; } MeasureGroup meas = lidar_meas.measures.back(); if (imu_need_init) { double pcl_end_time = lidar_meas.lio_vio_flg == LIO ? meas.lio_time : meas.vio_time; // lidar_meas.last_lio_update_time = pcl_end_time; if (meas.imu.empty()) { return; }; /// The very first lidar frame IMU_init(meas, stat, init_iter_num); imu_need_init = true; last_imu = meas.imu.back(); if (init_iter_num > MAX_INI_COUNT) { // cov_acc *= pow(G_m_s2 / mean_acc.norm(), 2); imu_need_init = false; ROS_INFO("IMU Initials: Gravity: %.4f %.4f %.4f %.4f; acc covarience: " "%.8f %.8f %.8f; gry covarience: %.8f %.8f %.8f \n", stat.gravity[0], stat.gravity[1], stat.gravity[2], mean_acc.norm(), cov_acc[0], cov_acc[1], cov_acc[2], cov_gyr[0], cov_gyr[1], cov_gyr[2]); ROS_INFO("IMU Initials: ba covarience: %.8f %.8f %.8f; bg covarience: " "%.8f %.8f %.8f", cov_bias_acc[0], cov_bias_acc[1], cov_bias_acc[2], cov_bias_gyr[0], cov_bias_gyr[1], cov_bias_gyr[2]); fout_imu.open(DEBUG_FILE_DIR("imu.txt"), ios::out); } return; } UndistortPcl(lidar_meas, stat, *cur_pcl_un_); // cout << "[ IMU ] undistorted point num: " << cur_pcl_un_->size() << endl; }请帮我找到卡尔曼增益矩阵的具体位置。IMU_Processing.cpp文件内容如上

Version:1.7.0 [ INFO] [1741323855.538558753]: out_pid_debug_enable:0 [ INFO] [1741323855.546004101]: Starting Raw Imu Bridge. [ INFO] [1741323855.632374391]: BaseDriver startup Transport main read/write started [ INFO] [1741323855.634221267]: connected to main board [ INFO] [1741323855.778796151]: Imu filter gain set to 0.100000 [ INFO] [1741323855.779031631]: Gyro drift bias set to 0.000000 [ INFO] [1741323855.779180618]: Magnetometer bias values: 0.000000 0.000000 0.000000 [ INFO] [1741323855.911204417]: output frame: odom [ INFO] [1741323855.936768011]: BOX filter started [ INFO] [1741323855.954106982]: base frame: base_footprint [ INFO] [1741323856.018039538]: invert filter not set, assuming false [ INFO] [1741323857.634543246]: end sleep [ INFO] [1741323857.647148946]: robot version:v1.0.2 build time:20180730-m0e0 [ INFO] [1741323857.657466503]: subscribe cmd topic on [cmd_vel] [ INFO] [1741323857.667966356]: advertise odom topic on [wheel_odom] [ INFO] [1741323857.696051244]: RobotParameters: 97 225 3960 10 320 2700 0 10 250 50 50 250 69 [ INFO] [1741323858.193490978]: Initializing Odom sensor [ WARN] [1741323858.207334390]: Calibrating accelerometer and gyroscope, make sure robot is stationary and level. [ INFO] [1741323858.224092363]: Odom sensor activated [ INFO] [1741323858.226845919]: Kalman filter initialized with odom measurement [INFO] [1741323858.273841]: Publishing combined odometry on [ERROR] [1741323860.014714973]: Error, operation time out. RESULT_OPERATION_TIMEOUT! [rplidarNode-10] process has died [pid 6115, exit code 255, cmd /opt/ros/melodic/lib/rplidar_ros/rplidarNode __name:=rplidarNode __log:=/home/robot/.ros/log/96a1377e-fb11-11ef-b86e-982cbceead36/rplidarNode-10.log]. log file: /home/robot/.ros/log/96a1377e-fb11-11ef-b86e-982cbceead36/rplidarNode-10*.log [ WARN] [1741323866.185002651]: Still waiting for data on topic /imu/data_raw... [ INFO] [1741323874.873312855]: Calibrating accelerometer and gyroscope complete. [ INFO] [1741323874.873378943]: Bias values can be saved for reuse. [ INFO] [1741323874.873414534]: Accelerometer: x: 0.051026, y: 0.112998, z: -0.585088 [ INFO] [1741323874.873443303]: Gyroscope: x: -0.084226, y: 0.129426, z: -0.010670 [ INFO] [1741323874.905441002]: First IMU message received. [ INFO] [1741323874.906415528]: Initializing Imu sensor [ INFO] [1741323874.967872726]: Imu sensor activated

csy@csy-desktop:~/rplidar_ros/rplidar_ros/launch$ gedit rplidar_s2.launch csy@csy-desktop:~/rplidar_ros/rplidar_ros/launch$ roslaunch rplidar_ros rplidar_s2.launch ... logging to /home/csy/.ros/log/136d7bf0-ff4f-11ef-a340-02429ece2e46/roslaunch-csy-desktop-12088.log Checking log directory for disk usage. This may take a while. Press Ctrl-C to interrupt Done checking log file disk usage. Usage is <1GB. started roslaunch server http://csy-desktop:43773/ SUMMARY ======== PARAMETERS * /rosdistro: melodic * /rosversion: 1.14.13 * /rplidarNode/angle_compensate: True * /rplidarNode/frame_id: laser * /rplidarNode/inverted: False * /rplidarNode/scan_frequency: 10.0 * /rplidarNode/serial_baudrate: 1000000 * /rplidarNode/serial_port: /dev/ttyUSB0 NODES / rplidarNode (rplidar_ros/rplidarNode) ROS_MASTER_URI=http://localhost:11311 process[rplidarNode-1]: started with pid [12109] [ INFO] [1741791259.388417724]: RPLIDAR running on ROS package rplidar_ros, SDK Version:2.1.0 [ERROR] [1741791261.892525592]: Error, operation time out. RESULT_OPERATION_TIMEOUT! [rplidarNode-1] process has died [pid 12109, exit code 255, cmd /home/csy/catkin_ws/devel/lib/rplidar_ros/rplidarNode __name:=rplidarNode __log:=/home/csy/.ros/log/136d7bf0-ff4f-11ef-a340-02429ece2e46/rplidarNode-1.log]. log file: /home/csy/.ros/log/136d7bf0-ff4f-11ef-a340-02429ece2e46/rplidarNode-1*.log all processes on machine have died, roslaunch will exit shutting down processing monitor... ... shutting down processing monitor complete done \

csy@csy-desktop:~/catkin_ws$ roslaunch rplidar_ros rplidar_s2.launch ... logging to /home/csy/.ros/log/72e0f426-fffa-11ef-83ee-ac8247314877/roslaunch-csy-desktop-9809.log Checking log directory for disk usage. This may take a while. Press Ctrl-C to interrupt Done checking log file disk usage. Usage is <1GB. started roslaunch server http://csy-desktop:41859/ SUMMARY ======== PARAMETERS * /rosdistro: melodic * /rosversion: 1.14.13 * /rplidarNode/angle_compensate: True * /rplidarNode/frame_id: laser * /rplidarNode/inverted: False * /rplidarNode/scan_frequency: 10.0 * /rplidarNode/serial_baudrate: 1000000 * /rplidarNode/serial_port: /dev/ttyUSB0 NODES / rplidarNode (rplidar_ros/rplidarNode) auto-starting new master process[master]: started with pid [9825] ROS_MASTER_URI=http://localhost:11311 setting /run_id to 72e0f426-fffa-11ef-83ee-ac8247314877 process[rosout-1]: started with pid [9838] started core service [/rosout] process[rplidarNode-2]: started with pid [9843] [ INFO] [1741863665.002002196]: RPLIDAR running on ROS package rplidar_ros, SDK Version:2.1.0 [ INFO] [1741863665.011024216]: RPLIDAR MODE:S2M1 [ INFO] [1741863665.011116557]: RPLIDAR S/N: 52A0EC95C1EA9ED0B2E29FF9D17A467D [ INFO] [1741863665.011176035]: Firmware Ver: 1.01 [ INFO] [1741863665.011220565]: Hardware Rev: 18 [ERROR] [1741863665.013089832]: Error, rplidar internal error detected. Please reboot the device to retry. [rplidarNode-2] process has died [pid 9843, exit code 255, cmd /home/csy/catkin_ws/devel/lib/rplidar_ros/rplidarNode __name:=rplidarNode __log:=/home/csy/.ros/log/72e0f426-fffa-11ef-83ee-ac8247314877/rplidarNode-2.log]. log file: /home/csy/.ros/log/72e0f426-fffa-11ef-83ee-ac8247314877/rplidarNode-2*.log

请你先充分调研labview调用matlab的节点法原理、案例、注意事项等等,然后充分学习后再来处理我的问题。下面这个是我的“重力补偿”源代码,分为参数辨识和重力补偿两部分,现在想用labview调用matlab进行处理。参数辨识我在matlab中手动输入,作为已知参数进行重力补偿。而重力补偿打算用matlab的script节点法进行处理,所以请帮我修改下面我所给的完整代码,以在labview中可以实现“当分开在线输入六个关节角,以及六个力和力矩值时”,可以实现重力补偿。 脚本节点都是real格式,接收LabVIEW输入格式: q = [q1, q2, q3, q4, q5, q6]; sensor_data = [F_x, F_y, F_z, M_x, M_y, M_z]; tool_mass = tool_mass; tool_mass_center = [cx, cy, cz]; sensor_zero_point = [sz_Fx, sz_Fy, sz_Fz, sz_Mx, sz_My, sz_Mz]; base_angle = [ba1, ba2]; 参数辨识结果如下: *************************************************************************************************************************** +工具质量: 12.444672 Kg +工具质心位置(基于传感器坐标系): (0.987002, -13.626192, 89.808066) mm +传感器零点: (-13.894974, -3.541428, -0.065894, 0.245015, -0.007747, -0.098537) N,N·M +基座安装倾角: (0.004430, -0.020849) deg 所有代码如下: %************************************************ % ER35-1900机器人工具参数辨识与重力补偿整合代码 % 功能:读取Excel数据→参数辨识→重力补偿计算→输出全部结果 %************************************************ %第188行 %% 辅助函数定义:向量转反对称矩阵 %参数辨识的辅助函数1 function S = skewSymmetricMatrix(v) S = [0, -v(3), v(2); v(3), 0, -v(1); -v(2), v(1), 0]; end %% 辅助函数定义:组合装配体质心计算 function [sub_mass, sub_mass_center] = Assembly_mass_calculate (total_mass, total_mass_center, sub_mass_set, sub_mass_center_set) % 检查输入参数数量 if nargin < 4 || isempty (sub_mass_set) || isempty (sub_mass_center_set) error ("缺少必要参数:sub_mass_set 或 sub_mass_center_set"); end [~, num_sub_mass_center_set] = size (sub_mass_center_set); num_sub_mass_set = length (sub_mass_set); if num_sub_mass_set ~= num_sub_mass_center_set error ("输入参数数量不匹配"); end sub_mass = total_mass - sum(sub_mass_set); sum_sub_mass_x = 0; sum_sub_mass_y = 0; sum_sub_mass_z = 0; for i = 1:num_sub_mass_set sum_sub_mass_x = sum_sub_mass_x + sub_mass_set(i)*sub_mass_center_set(1,i); sum_sub_mass_y = sum_sub_mass_y + sub_mass_set(i)*sub_mass_center_set(2,i); sum_sub_mass_z = sum_sub_mass_z + sub_mass_set(i)*sub_mass_center_set(3,i); end sub_mass_center(1) = (total_masstotal_mass_center(1) - sum_sub_mass_x)/sub_mass; sub_mass_center(2) = (total_masstotal_mass_center(2) - sum_sub_mass_y)/sub_mass; sub_mass_center(3) = (total_mass*total_mass_center(3) - sum_sub_mass_z)/sub_mass; end %% 机器人模型定义函数 function ER35_1900 = ER35_1900_force_D_H_moxing () % ER35-1900 机器人 DH 参数模型定义 angle=pi/180; % 输入连杆参数 %D-H参数表 a=[0.1486,0.8313,0.095,0,0,0]; d=[0.6696,0,-0.0003,0.8900,0.0002,0.1915]; alp=[-1.5704,0.0003,-1.5709,1.5711,-1.5708,0]; %建立各个连杆 L(1) = Link('d', d(1), 'a', a(1), 'alpha', alp(1),'standard'); L(2) = Link('d', d(2), 'a', a(2), 'alpha', alp(2),'standard'); L(3) = Link('d', d(3), 'a', a(3), 'alpha', alp(3),'standard'); L(4) = Link('d', d(4), 'a', a(4), 'alpha', alp(4),'standard'); L(5) = Link('d', d(5), 'a', a(5), 'alpha', alp(5),'standard'); L(6) = Link('d', d(6), 'a', a(6), 'alpha', alp(6),'standard'); % L2.offset = pi/2的意思为第二根轴相对于第一根轴有90度的关节偏移量,也就是初始状态下连杆2对于连杆1来说有一个关节的偏置。 % 建立串联机械臂 ER35_1900=SerialLink([L(1) L(2) L(3) L(4) L(5) L(6)],'name','ER35_1900@MOD'); end %% TCP 受力计算函数 function Fe = ER35_1900_force_tcp_force_calculate(Rbs, Tse, sensor_data, sensor_zero_point, tool_mass, tool_mass_center, base_angle) Rwb = rotx(base_angle(1))*roty(base_angle(2)); % 基坐标系{B}相对世界坐标系{W}的旋转矩阵 Rsc = Rbs'*Rwb'; % 工具质心坐标系{C}相对传感器标定参考系{S}的旋转矩阵,倾角传感器输入 Tf1 = [Rsc, zeros(3); skewSymmetricMatrix(tool_mass_center)*Rsc, Rsc]; % 工具重力从工具质心到传感器标定参考系的转换 Fs_G = Tf1 * [0, 0, -tool_mass*9.8011, 0, 0, 0]'; % 工具重力对传感器标定参考系{S}的力和力矩 Fs_e = sensor_data - sensor_zero_point - Fs_G; % 工具tcp所受外力和外力矩对传感器标定参考系{S}的力和力矩 Rse = Tse(1:3,1:3); % tcp点相对于传感器标定参考系{S}的旋转矩阵 Pse = Tse(1:3,4); % tcp点在传感器标定参考系{S}的坐标系 Tf2 = [Rse, zeros(3); skewSymmetricMatrix(Pse)*Rse, Rse]; % 工具tcp所受外力和外力矩从tcp点到传感器标定参考系的转换 Fe = inv(Tf2)*Fs_e; % 工具tcp点处所受的外力和外力矩 end %% 工具参数辨识函数 function [tool_mass, tool_mass_center, sensor_zero_point, base_angle] = ER35_1900_force_parameter_indenfication(pose_set, measure_set, ext_mass_set, ext_mass_center_set) % Parse input parameters 检查输入参数数目 narginchk(2, 4); % check the number of input arguments % 检查 ext_mass_set、ext_mass_center_set,是否考虑额外质量 var_exist_flag = exist('ext_mass_set', 'var') | exist('ext_mass_center_set', 'var'); if(var_exist_flag) cal_ext_flag = true; else cal_ext_flag = false; end %释义:检查当前函数调用时输入参数的数量是否在 2 到 4 个之间;然后检查工作区中 ext_mass_set 或 ext_mass_center_set 变量是否存在;最后根据变量存在情况为 cal_ext_flag 赋值,若至少有一个变量存在,cal_ext_flag 为 true,否则为 false。 I = eye(3); %3*3的单位矩阵 A = []; B = []; f = []; n = []; for i = 1:length(pose_set) A = [A;pose_set(:,:,i)', I]; %将机器人的RS_B求逆,与I组成新矩阵,再与原来的组成新新矩阵,可看零点力计算推导 B = [B;-skewSymmetricMatrix(measure_set(1:3,i)), I]; %将传感器力值的求反对称矩阵,与I组成新矩阵,再与原来的组成新新矩阵,可看零点力矩计算推导 f = [f,measure_set(1:3,i)']; %读取的是传感器的力值 n = [n,measure_set(4:6,i)']; %读取的是传感器的力矩值 end f = f'; n = n'; % 最小二乘求解 x1 = inv (A'*A)*A'*f; x2 = inv (B'*B)*B'*n; % 提取辨识结果 % 工具重力 tool_mass = norm(x1(1:3)); % 传感器零点力、力矩 sensor_zero_point = [x1(4:6)', transpose(x2(4:6)-skewSymmetricMatrix(x1(4:6))*x2(1:3))]'; % 工具质心 tool_mass_center = x2(1:3); % 基座安装倾角 base_angle = [asin(-x1(2)/tool_mass), atan(-x1(1)/x1(3))]; % 附加质量补偿(增加参数检查) if cal_ext_flag if ~exist ('ext_mass_set', 'var') || isempty (ext_mass_set) || ... ~exist ('ext_mass_center_set', 'var') || isempty (ext_mass_center_set) warning (' 可选参数 ext_mass_set 或 ext_mass_center_set 为空,跳过补偿计算 '); else [tool_mass, tool_mass_center] = Assembly_mass_calculate (tool_mass, tool_mass_center, ext_mass_set, ext_mass_center_set); end end end %% ============== 主程序:参数辨识与重力补偿全流程 ============== fprintf ("开始执行 ER35-1900 机器人工具参数辨识与重力补偿计算...\n"); %% 1. 加载数据(参数辨识所需数据) try data_identify = readmatrix ("ER35_1900_M3815E1.xlsx", 'Range', 'B3:S8'); fprintf ("成功加载参数辨识数据,数据范围:B4:S8\n"); catch ME error ("参数辨识数据加载失败,请检查文件路径和格式:% s", ME.message); end %% 2. 工具参数辨识 fprintf ("\n------------------- 开始工具参数辨识 -------------------\n"); % 加载机器人模型 ER35_1900 = ER35_1900_force_D_H_moxing (); fprintf ("机器人模型加载完成 \n"); % 准备姿态数据 q0 = deg2rad (data_identify (:, 1:6)); num_rows = size (data_identify, 1); pose_set = zeros (3, 3, num_rows); for i = 1:num_rows % 关节角度变换 q = [q0(i,1)+3.289353991486221e-04 -q0(i,2)-(pi/2)+2.099233065083616e-04 -q0(i,3)+6.461884942503554e-04 q0(i,4)+0.001523703947477 -q0(i,5)+2.022937118746407e-04 q0(i,6)+pi/2]; T = ER35_1900.fkine (q); if i == 1 disp ("第一个姿态的齐次变换矩阵 T:"); disp (T); disp ("T 的类型:"); disp (class (T)); end % 提取旋转矩阵 pose_set (:,:,i) = T (1:3, 1:3); end % 准备力传感器数据 measure_set = data_identify (:,13:18)'; fprintf ("成功提取 % d 组力传感器数据 \n", num_rows); % 执行参数辨识(不带附加质量) [tool_mass, tool_mass_center, sensor_zero_point, base_angle] = ER35_1900_force_parameter_indenfication (pose_set, measure_set); % 输出辨识结果(转换为实际单位) fprintf("\n参数辨识结果如下:\n"); fprintf("***************************************************************************************************************************\n") fprintf("+工具质量:\t\t\t\t%f Kg\n", tool_mass/9.8011); fprintf("+工具质心位置(基于传感器坐标系):\t(%f, %f, %f) mm\n", tool_mass_center*1000); fprintf("+传感器零点:\t\t\t\t(%f, %f, %f, %f, %f, %f) N,N·M\n", sensor_zero_point); fprintf("+基座安装倾角:\t\t\t(%f, %f) deg\n", base_angle); fprintf("***************************************************************************************************************************\n") %% 3. 重力补偿计算 fprintf ("\n------------------- 开始 TCP 重力补偿计算 -------------------\n"); try % 加载重力补偿所需数据(假设数据范围不同) data_compensate = readmatrix ("ER35_1900_M3815E1.xlsx", 'Range', 'B3:S15'); fprintf ("成功加载重力补偿数据,数据范围:B3:S15\n"); catch ME error ("重力补偿数据加载失败,请检查文件路径和格式:% s", ME.message); end % 准备姿态数据 % prepare robot pose data q0=deg2rad(data_compensate(:, 1:6)); %输入各关节角 % 获取数据行数 num_poses = size(data_compensate, 1) % 对每一行数据单独处理 for i = 1:num_poses % 对当前行进行关节角度变换 q = [q0(i,1)+3.289353991486221e-04 -q0(i,2)-(pi/2)+2.099233065083616e-04 -q0(i,3)+6.461884942503554e-04 q0(i,4)+0.001523703947477 -q0(i,5)+2.022937118746407e-04 q0(i,6)+pi/2]; % 计算当前行的齐次变换矩阵 T = ER35_1900.fkine(q); % 仅在第一行时显示T的内容和类型用于调试 if i == 1 disp(T); disp(class(T)); end % 提取旋转矩阵部分存入pose_set pose_set_compensate(:,:,i) = T(1:3, 1:3); end % prepare sensor force data measure_set_compensate = data_compensate(:,13:18)'; % 选取第 i 组数据计算(可修改 i 值选择不同组) i = 5; if i > num_poses i = num_poses; warning ("选取的组数超过数据范围,自动使用最后一组数据"); end Rbs = pose_set_compensate (:,:,i); Tse = eye (4); % 假设工具坐标系无偏移 sensor_data = measure_set_compensate (:,i); % 执行 TCP 受力计算 Fe = ER35_1900_force_tcp_force_calculate (Rbs, Tse, sensor_data, sensor_zero_point, tool_mass/9.8011, tool_mass_center, base_angle); % 输出重力补偿结果 fprintf ("\n------------------- TCP 重力补偿计算结果 -------------------\n"); fprintf ("第 % d 组数据计算结果:\n", i); fprintf ("经过重力补偿后 TCP 所受外力为:(% f, % f, % f, % f, % f, % f) N/ N・M\n", Fe); fprintf ("***************************************************************************************************************************\n"); fprintf ("计算完成!\n"); 错误1050发生于 重力补偿版本V1.0.vi中的LabVIEW: (Hex 0x441) 执行脚本时出错。来自服务器的错误消息:??? 错误: 函数定义在此上下文中不受支持。函数只能作为代码文件中的局部函数或嵌套函数创建。 。

#include "Blood_OxygenDetection.h" #ifdef _WIN64 #define MATLAB_PLOT (1) uint8_t spo2_plot_flag = 0; #include <cstdlib> #include <string> #include <iomanip> #include <fstream> using namespace std; #include "plot_bymatlab.h" #include <iomanip> #include <cstdio> #include <iostream> #endif // _WIN64 #define RED_IRD_SIGNAL_LEN ( 125 ) #define SPO2_SIGNAL_SAMPLE ( 25 ) #define SPO2_SIG_SEC ( RED_IRD_SIGNAL_LEN / SPO2_SIGNAL_SAMPLE ) #define SIG_MAP_TH ( 10 ) #define SIG_SATURATION ( 65000 ) #define SPO2_FILTER_LEN ( 7 ) #define SPO2_RATE_ARR_LEN ( 10 ) #define SPO2_AC_RATE_LEN ( 10 ) #define SPO2_RATE_COMPENSATE1 ( 50 ) //对应血氧值100 #define SPO2_RATE_COMPENSATE2 ( 56 ) //对应血氧值99 int64_t oxy_band_bz[SPO2_FILTER_LEN] = { 1809, 0, -5430, 0, 5429, 0, -1810 }; int64_t oxy_band_az[SPO2_FILTER_LEN] = { 100000, -452867, 873235, -923467, 567242, -191903, 27805 }; int64_t oxy_band_zi[SPO2_FILTER_LEN - 1] = { -6253,13873,-19506,21536,-9103 - 574 }; //int64_t oxy_band_bz[SPO2_FILTER_LEN] = { 1462 ,0, -4388, 0 , 4387 , 0 ,-1463 }; //int64_t oxy_band_az[SPO2_FILTER_LEN] = { 100000 ,- 452947, 881212, -946581 , 593706, -206172, 30917 }; //int64_t oxy_band_zi[SPO2_FILTER_LEN - 1] = { -2944 , 3766 ,-4901 , 9123 ,-4060 ,-1005 }; uint8_t spo2_res_arr_check[20] = { 0 }; bod_result_info_t bod_info_s = { 0 }; uint8_t spo2_cnt = 0; uint8_t spo2_calc_cnt = 0; uint8_t spo2_res_mark = 0; int32_t change_rate_value = 0; uint8_t spo2_res_wave_flag[2] = { 0,0 }; uint8_t kalman_last_data = 0; uint8_t spo2_smooth_temp[3] = { 0,0,0 }; uint8_t spo2_real_value_cnt = 0; int32_t spo2_rate_arr[SPO2_RATE_ARR_LEN] = { 0 }; int32_t last_spo2_rate = 0; uint8_t last_spo2_out = 0; uint8_t spo2_rate_std_30_cnt = 0; int32_t spo2_ac_rate_arr[SPO2_AC_RATE_LEN] = { 0 }; int32_t spo2_ac_mean_arr[SPO2_AC_RAT

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