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在/mu1目录下创建1.txt

时间: 2025-08-30 16:05:25 AIGC 浏览: 9
<think>好的，我现在要回答用户的问题：如何在Linux或Windows的/mu1目录下创建1.txt文件。首先，我需要分两个系统来考虑，Linux和Windows的操作方法不同。 对于Linux部分，用户可能需要使用终端命令。创建目录的话，可能需要先检查/mu1是否存在，如果不存在的话，需要用mkdir -p /mu1来创建，因为-p参数可以创建多级目录。然后进入该目录，使用touch 1.txt或者echo创建文件。另外，可能需要注意权限问题，如果用户没有权限在根目录下创建/mu1，可能需要sudo命令。不过用户提到他们可能不知道怎么处理权限，比如在sudoers文件中添加用户权限，参考引用[1]中的内容，用户可能需要修改sudoers文件来获得权限。同时，如果遇到host解析错误，如引用[1]中的例子，可能需要编辑hosts文件，但这个问题可能和创建文件无关，暂时可以忽略。 接下来是Windows部分。用户可能在命令提示符或者PowerShell下操作。首先创建/mu1目录，可能需要使用mkdir命令，但要注意Windows的路径通常是反斜杠，不过正斜杠也可能被接受。然后使用echo或者cd命令进入目录，再用echo.>1.txt创建文件。另外，用户可能没有权限在根目录创建文件夹，这时候需要以管理员身份运行命令行工具。不过用户提到的/mu1目录可能在某个驱动器的根目录下，比如C:\mu1，需要注意驱动器是否存在。 然后，用户可能在操作过程中遇到问题，比如权限不足或者路径不存在，需要给出相应的解决方法。例如，在Linux中使用sudo，或者在Windows中以管理员身份运行命令行。同时，引用[3]中提到用户可能遇到错误信息，需要根据具体错误搜索解决方案，但这里可能不需要深入。 还需要检查用户提供的引用内容，是否有其他相关信息。引用[2]提到文件系统需要打开文件才能读取，但创建文件属于写入操作，可能涉及目录项映射到磁盘块的信息。引用[4]提到MySQL的配置文件，可能和当前问题无关。引用[5]提到MU文件扩展名的问题，但用户是要创建1.txt，所以可能无关，但需要注意路径是否正确，避免文件类型错误。 最后，生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问，比如权限设置、命令的具体参数、错误处理等。比如如何修改权限，如何处理路径不存在的情况，或者如何批量创建文件。</think>### 在 Linux 或 Windows 的 `/mu1` 目录下创建 `1.txt` 文件的方法 #### **Linux 系统** 1. **检查并创建目录** 若 `/mu1` 目录不存在，需先创建目录： ```bash sudo mkdir -p /mu1 # -p 参数确保逐级创建目录 ``` *权限说明*：若当前用户无权限在根目录创建文件夹，需使用 `sudo`[^1]。 2. **创建文本文件** 进入目录并使用 `touch` 或 `echo` 命令： ```bash cd /mu1 touch 1.txt # 创建空文件 # 或 echo "内容" > 1.txt # 创建含内容的文件 ``` #### **Windows 系统** 1. **创建目录** 在命令提示符或 PowerShell 中执行： ```cmd mkdir C:\mu1 # 假设操作 C 盘根目录 ``` *权限说明*：若提示权限不足，需以管理员身份运行命令行工具。 2. **创建文本文件** 进入目录并使用 `echo` 命令： ```cmd cd C:\mu1 echo. > 1.txt # 创建空文件 # 或 echo "内容" > 1.txt # 创建含内容的文件 ``` #### **常见问题处理** - **权限不足** - Linux：通过 `sudo` 提权或修改目录权限（`chmod`）[^1]。 - Windows：以管理员身份运行命令行工具。 - **路径不存在** 确保父目录层级有效，使用 `-p`（Linux）或手动逐级创建（Windows）。
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#!/bin/bash # GPCR 分析流程 - 最新数据库版 # 工作目录: /home/cm/GPCR_project/He/ # CPU 核心数: 8 # 使用最新版数据库 # ===== 配置参数 ===== WORK_DIR="/media/edsb3/disk1/cm/GPCR_project/He" INPUT_FASTA="${WORK_DIR}/proteins.fasta" OUTPUT_DIR="${WORK_DIR}/GPCR_results" CPU=8 # 步骤控制参数 - 设置从哪个步骤开始 (1-6) # 设置为 1 表示从头开始，设置为 2 表示从步骤2开始，以此类推 START_STEP=4 # 初始化 Conda source /home/cm/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh conda activate gpcr_analysis # ===== 准备目录 ===== mkdir -p ${OUTPUT_DIR}/{hmmer_results,tmhmm_results,gpcrdb_results,final_results} DB_DIR="${WORK_DIR}/bio_dbs" mkdir -p ${DB_DIR} cd ${WORK_DIR} # ===== 1. Pfam 结构域扫描 ===== if [ $START_STEP -le 1 ]; then echo "=== 步骤1: Pfam 数据库扫描 (使用 ${CPU} 核心) ===" DOMAINS=("PF00001" "PF00002" "PF00003" "PF10324" "PF10328" "PF01534" "PF06814") # 下载最新版 Pfam 数据库 if [ ! -f "${DB_DIR}/Pfam-A.hmm" ]; then echo "下载最新版 Pfam 数据库..." wget -P ${DB_DIR} https://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/Pfam/current_release/Pfam-A.hmm.gz gunzip ${DB_DIR}/Pfam-A.hmm.gz hmmpress ${DB_DIR}/Pfam-A.hmm fi # 创建GPCR结构域子集（增加错误检查） echo "创建GPCR结构域子集..." rm -f ${DB_DIR}/GPCR_domains.hmm* 2>/dev/null for domain in "${DOMAINS[@]}"; do echo "提取结构域: $domain" hmmfetch ${DB_DIR}/Pfam-A.hmm $domain > ${DB_DIR}/${domain}.hmm # 检查是否提取成功 if [ ! -s "${DB_DIR}/${domain}.hmm" ]; then echo "警告: 无法提取结构域 $domain，尝试完整数据库扫描" # 如果提取失败，直接使用完整数据库 cp ${DB_DIR}/Pfam-A.hmm ${DB_DIR}/GPCR_domains.hmm break fi done # 如果所有结构域都提取成功，则合并它们 if [ ! -f "${DB_DIR}/GPCR_domains.hmm" ]; then cat ${DB_DIR}/PF*.hmm > ${DB_DIR}/GPCR_domains.hmm fi # 创建索引 hmmpress ${DB_DIR}/GPCR_domains.hmm # 运行hmmscan echo "扫描GPCR结构域 (使用 ${CPU} 核心)..." hmmscan --cpu ${CPU} \ --tblout ${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/pfam.tblout \ --domtblout ${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/pfam.domtblout \ ${DB_DIR}/GPCR_domains.hmm \ ${INPUT_FASTA} # 检查hmmscan是否成功 if [ ! -s "${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/pfam.tblout" ]; then echo "警告: hmmscan 未生成有效输出，尝试使用完整Pfam数据库" hmmscan --cpu ${CPU} \ --tblout ${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/pfam.tblout \ --domtblout ${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/pfam.domtblout \ ${DB_DIR}/Pfam-A.hmm \ ${INPUT_FASTA} fi fi # ===== 2. InterPro 远程注释 ===== if [ $START_STEP -le 2 ]; then echo "=== 步骤2: 使用本地InterProScan进行注释 ===" # 确保在正确的conda环境 source /home/cm/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh conda activate gpcr_analysis # 1. 设置本地InterProScan路径 IPRSCAN_DIR="/media/edsb3/disk1/cm/GPCR_project/He/interproscan-5.75-106.0" IPRSCAN_SCRIPT="${IPRSCAN_DIR}/interproscan.sh" # 2. 验证安装 if [ ! -f "${IPRSCAN_SCRIPT}" ]; then echo "错误: 找不到interproscan.sh脚本! 请检查路径: ${IPRSCAN_SCRIPT}" exit 1 fi echo "使用本地InterProScan: ${IPRSCAN_SCRIPT}" # 3. 确保Java环境 echo "配置Java环境..." if ! command -v java &> /dev/null; then echo "安装Java..." conda install -c conda-forge -y openjdk=17 fi echo "Java版本: $(java -version 2>&1 | head -1)" # 4. 初始化InterProScan（如果未初始化） if [ ! -f "${IPRSCAN_DIR}/interproscan.properties" ]; then echo "初始化InterProScan..." cd ${IPRSCAN_DIR} python3 setup.py interproscan.properties cd ${WORK_DIR} fi # 5. 准备输出目录 mkdir -p ${OUTPUT_DIR}/hmmer_results # 6. 创建清洁的FASTA文件（移除星号） echo "创建清洁的FASTA文件（移除星号）..." CLEAN_FASTA="${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/clean_proteins.fasta" # 使用AWK移除序列中的星号 awk '{ if (/^>/) { # 标题行直接打印 print } else { # 序列行移除星号 gsub(/\*/, "", $0) print } }' ${INPUT_FASTA} > ${CLEAN_FASTA} # 验证清洁文件 if [ ! -s "${CLEAN_FASTA}" ]; then echo "错误: 清洁FASTA文件创建失败!" exit 1 fi # 7. 运行Interpro注释 echo "运行Interpro注释..." INTERPRO_OUTPUT="${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/interpro_results.xml" LOG_FILE="${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/interpro_scan.log" # 设置Java内存参数 export JAVA_OPTS="-Xmx8G" # 运行命令 ${IPRSCAN_SCRIPT} \ -i ${CLEAN_FASTA} \ -f XML \ -o ${INTERPRO_OUTPUT} \ -appl SUPERFAMILY \ -goterms \ -pa \ -iprlookup \ -verbose 2>&1 | tee ${LOG_FILE} # 8. 提取包含SSF81321结构域的蛋白质名称 echo "提取GPCR相关结构域 (SSF81321)..." python3 <<EOF import xml.etree.ElementTree as ET import re # 定义命名空间 ns = {'ipr': 'https://ftp.ebi.ac.uk/pub/software/unix/iprscan/5/schemas'} try: # 解析XML文件 tree = ET.parse('${INTERPRO_OUTPUT}') root = tree.getroot() # 存储结果 gpcr_proteins = set() # 遍历所有蛋白质元素 for protein in root.findall('ipr:protein', ns): # 获取蛋白质名称（来自<xref>标签的name属性） xref = protein.find('ipr:xref', ns) if xref is None: continue protein_name = xref.get('name') if protein_name is None: continue # 检查匹配项 matches = protein.find('ipr:matches', ns) if matches is None: continue # 遍历所有匹配 for match in matches.findall('ipr:superfamilyhmmer3-match', ns): signature = match.find('ipr:signature', ns) if signature is None: continue # 检查是否为SSF81321 if signature.get('ac') == 'SSF81321': # 提取蛋白质名称的第一部分 name_parts = protein_name.split() if name_parts: gpcr_proteins.add(name_parts[0]) else: gpcr_proteins.add(protein_name) break # 找到一个匹配就足够 # 保存结果 with open('${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/superfamily_gpcrs.txt', 'w') as f: for protein in sorted(gpcr_proteins): f.write(protein + '\n') print(f'找到 {len(gpcr_proteins)} 个包含SSF81321结构域的蛋白质') except Exception as e: print(f"XML解析错误: {str(e)}") print("使用备用方法...") # 备用方法：正则表达式解析 content = open('${INTERPRO_OUTPUT}', 'r').read() # 查找所有蛋白质块 protein_blocks = re.findall(r']*>(.*?)', content, re.DOTALL) results = set() for block in protein_blocks: # 检查是否有SSF81321 if 'ac="SSF81321"' not in block: continue # 提取蛋白质名称 name_match = re.search(r'<xref\s[^>]*name="([^"]+)"', block) if name_match: name = name_match.group(1).split()[0] # 取第一部分 results.add(name) # 保存结果 with open('${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/superfamily_gpcrs.txt', 'w') as f: for protein in sorted(results): f.write(protein + '\n') print(f'使用备用方法找到 {len(results)} 个包含SSF81321结构域的蛋白质') EOF # 9. 验证结果 if [ -s "${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/superfamily_gpcrs.txt" ]; then COUNT=$(wc -l < "${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/superfamily_gpcrs.txt") echo "Interpro注释完成! 找到 ${COUNT} 个GPCR相关蛋白" echo "前5个候选蛋白:" head -n 5 "${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/superfamily_gpcrs.txt" else echo "警告: 未找到包含SSF81321结构域的蛋白质" # 直接使用grep提取 grep -B 5 'signature_ac="SSF81321"' "${INTERPRO_OUTPUT}" | grep 'protein name=' | awk -F'"' '{print $2}' | sort -u > "${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/superfamily_gpcrs.txt" if [ -s "${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/superfamily_gpcrs.txt" ]; then COUNT=$(wc -l < "${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/superfamily_gpcrs.txt") echo "使用grep找到 ${COUNT} 个候选" else touch "${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/superfamily_gpcrs.txt" fi fi fi # ===== 3. 合并候选分子 ===== if [ $START_STEP -le 3 ]; then echo "=== 步骤3: 合并候选GPCR分子 ====" if [ -f "${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/pfam.tblout" ]; then awk '! /^#/ {print $1}' ${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/pfam.tblout | sort -u \ > ${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/pfam_candidates.txt else echo "警告: Pfam结果文件缺失" touch ${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/pfam_candidates.txt fi cat ${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/pfam_candidates.txt \ ${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/superfamily_gpcrs.txt \ | sort -u > ${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/all_candidates.txt # 提取候选序列 if [ -s "${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/all_candidates.txt" ]; then seqkit grep -f ${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/all_candidates.txt \ ${INPUT_FASTA} > ${OUTPUT_DIR}/final_results/candidate_sequences.fasta else echo "警告: 无候选序列" touch ${OUTPUT_DIR}/final_results/candidate_sequences.fasta fi fi # ===== 4. DeepTMHMM 预测 (独立 Python 实现) ===== if [ $START_STEP -le 4 ]; then echo "=== 步骤4: 直接运行 DeepTMHMM Python 实现 ===" INPUT_FILE="${OUTPUT_DIR}/final_results/candidate_sequences.fasta" OUTPUT_DIR_TMHMM="${OUTPUT_DIR}/tmhmm_results" # 检查是否有候选序列 if [ ! -s "$INPUT_FILE" ]; then echo "警告: 没有候选序列，跳过 DeepTMHMM 分析" exit 0 fi # 创建输出目录 mkdir -p "${OUTPUT_DIR_TMHMM}" # 激活分析环境 source /home/cm/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh conda activate gpcr_analysis # 1. 下载 DeepTMHMM 代码 echo "下载 DeepTMHMM 代码..." DEEPTMHMM_DIR="${WORK_DIR}/DeepTMHMM" DEEPTMHMM_ZIP="${WORK_DIR}/DeepTMHMM.zip" if [ ! -d "${DEEPTMHMM_DIR}" ]; then wget -O "${DEEPTMHMM_ZIP}" https://github.com/ElofssonLab/DeepTMHMM/archive/refs/heads/main.zip unzip -q -d "${WORK_DIR}" "${DEEPTMHMM_ZIP}" mv "${WORK_DIR}/DeepTMHMM-main" "${DEEPTMHMM_DIR}" rm "${DEEPTMHMM_ZIP}" else echo "使用已有的 DeepTMHMM 目录" fi # 2. 安装依赖 echo "安装依赖..." pip install -q tensorflow==2.15.0 protobuf==3.20.3 # 3. 运行预测 echo "运行 DeepTMHMM 预测..." cd "${DEEPTMHMM_DIR}" # 创建运行脚本 cat > run_deeptmhmm.py <<EOF import os import sys import argparse from predict import predict def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Run DeepTMHMM') parser.add_argument('--fasta', required=True, help='Input FASTA file') parser.add_argument('--out', required=True, help='Output directory') args = parser.parse_args() # 创建命名空间对象 class Args: pass args_obj = Args() args_obj.fasta = args.fasta args_obj.out = args.out args_obj.batch_size = 1 args_obj.cpu = True args_obj.gpu = False # 确保输出目录存在 os.makedirs(args_obj.out, exist_ok=True) # 运行预测 predict(args_obj) if __name__ == "__main__": main() EOF # 运行脚本 python run_deeptmhmm.py \ --fasta "${INPUT_FILE}" \ --out "${OUTPUT_DIR_TMHMM}" # 4. 处理结果 cd "${WORK_DIR}" if [ -f "${OUTPUT_DIR_TMHMM}/predicted_topologies.gff3" ]; then # 重命名结果文件 mv "${OUTPUT_DIR_TMHMM}/predicted_topologies.gff3" "${OUTPUT_DIR_TMHMM}/combined.gff3" # 统计跨膜螺旋 COUNT=$(grep -c "TMhelix" "${OUTPUT_DIR_TMHMM}/combined.gff3" || echo 0) echo "DeepTMHMM 预测完成! 检测到 ${COUNT} 个跨膜螺旋" echo "结果文件: ${OUTPUT_DIR_TMHMM}/combined.gff3" else echo "错误: 未生成预测结果文件" echo "请尝试手动运行:" echo "cd ${DEEPTMHMM_DIR}" echo "python predict.py --fasta ${INPUT_FILE} --out ${OUTPUT_DIR_TMHMM} --cpu" exit 1 fi fi # ===== 5. 合并结果并筛选 ===== if [ $START_STEP -le 5 ]; then echo "=== 步骤5: 合并结果并筛选 ====" # 合并所有GFF3文件 if ls ${OUTPUT_DIR}/tmhmm_results/*_result.gff3 1> /dev/null 2>&1; then cat ${OUTPUT_DIR}/tmhmm_results/*_result.gff3 > ${OUTPUT_DIR}/tmhmm_results/combined.gff3 else echo "警告: 未找到任何GFF3结果文件" touch ${OUTPUT_DIR}/tmhmm_results/combined.gff3 fi # 提取有效跨膜蛋白 if [ -s "${OUTPUT_DIR}/tmhmm_results/combined.gff3" ]; then awk '$7=="TMhelix" {print $1}' ${OUTPUT_DIR}/tmhmm_results/combined.gff3 \ | sort | uniq -c | awk '$1>=3 && $1<=8 {print $2}' \ > ${OUTPUT_DIR}/tmhmm_results/valid_tm_proteins.txt # 提取有效候选序列 if [ -s "${OUTPUT_DIR}/tmhmm_results/valid_tm_proteins.txt" ]; then seqkit grep -f ${OUTPUT_DIR}/tmhmm_results/valid_tm_proteins.txt \ ${OUTPUT_DIR}/final_results/candidate_sequences.fasta \ > ${OUTPUT_DIR}/final_results/valid_tm_candidates.fasta else echo "警告: 未找到有效跨膜蛋白" touch ${OUTPUT_DIR}/final_results/valid_tm_candidates.fasta fi else echo "警告: combined.gff3文件为空，跳过跨膜筛选" touch ${OUTPUT_DIR}/tmhmm_results/valid_tm_proteins.txt touch ${OUTPUT_DIR}/final_results/valid_tm_candidates.fasta fi fi # ===== 6. 生成最终报告 ===== if [ $START_STEP -le 6 ]; then echo "=== 步骤6: 生成最终报告 ====" # 生成报告 { echo "GPCR 分析最终报告" echo "======================" echo "分析时间: $(date)" echo "工作目录: ${WORK_DIR}" echo "输入文件: ${INPUT_FASTA}" echo "总蛋白数: $(grep -c '>' ${INPUT_FASTA} || echo 0)" # Pfam结果 echo -e "\n[Pfam 结果]" if [ -f "${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/pfam_candidates.txt" ] && [ -s "${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/pfam_candidates.txt" ]; then echo "候选数: $(wc -l < ${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/pfam_candidates.txt)" echo "前5个候选蛋白:" head -n 5 ${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/pfam_candidates.txt else echo "无Pfam候选或结果文件缺失" fi # Superfamily结果 echo -e "\n[Superfamily 结果]" if [ -f "${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/superfamily_gpcrs.txt" ] && [ -s "${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/superfamily_gpcrs.txt" ]; then echo "候选数: $(wc -l < ${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/superfamily_gpcrs.txt)" echo "前5个候选蛋白:" head -n 5 ${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/superfamily_gpcrs.txt else echo "无Superfamily候选或结果文件缺失" fi # 合并结果 echo -e "\n[合并候选]" if [ -f "${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/all_candidates.txt" ] && [ -s "${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/all_candidates.txt" ]; then echo "总数: $(wc -l < ${OUTPUT_DIR}/hmmer_results/all_candidates.txt)" else echo "无合并候选" fi # 跨膜结果 echo -e "\n[跨膜蛋白筛选]" if [ -f "${OUTPUT_DIR}/tmhmm_results/valid_tm_proteins.txt" ] && [ -s "${OUTPUT_DIR}/tmhmm_results/valid_tm_proteins.txt" ]; then echo "有效跨膜蛋白(3-8TM): $(wc -l < ${OUTPUT_DIR}/tmhmm_results/valid_tm_proteins.txt)" echo "前5个有效蛋白:" head -n 5 ${OUTPUT_DIR}/tmhmm_results/valid_tm_proteins.txt else echo "无有效跨膜蛋白" fi # 结果文件列表 echo -e "\n[结果文件]" find ${OUTPUT_DIR} -type f | sed "s|${WORK_DIR}/||" } > ${OUTPUT_DIR}/final_results/summary_report.txt echo "分析完成！结果保存在: ${OUTPUT_DIR}" echo "最终报告: ${OUTPUT_DIR}/final_results/summary_report.txt" fi fi 这是我主要工作的代码，其中的deeptmhmm分析要怎么改进

seqkit grep -f genes_without_TMHs.list ../$input_fasta -w 0 > proteins_without_TMHs.fasta echo "Done. Result in $output_dir/proteins_without_TMHs.fasta" 注意：上面的awk命令可能因TMHMM输出...

# 3D Cinemagraphy from a Single Image (CVPR 2023) [Xingyi Li](https://scholar.google.com/citations?user=XDKQsvUAAAAJ&hl)1,3, [Zhiguo Cao](http://english.aia.hust.edu.cn/info/1085/1528.htm)1, [Huiqiang Sun](https://huiqiang-sun.github.io/)1, [Jianming Zhang](https://jimmie33.github.io/)2, [Ke Xian](https://kexianhust.github.io/)3*, [Guosheng Lin](https://guosheng.github.io/)3 1Huazhong University of Science and Technology, 2Adobe Research, 3S-Lab, Nanyang Technological University [Project](https://xingyi-li.github.io/3d-cinemagraphy/) | [Paper](https://github.com/xingyi-li/3d-cinemagraphy/blob/main/pdf/3d-cinemagraphy-paper.pdf) | [arXiv](https://arxiv.org/abs/2303.05724) | [Video](https://youtu.be/sqCy7ffTEEY) | [Supp](https://github.com/xingyi-li/3d-cinemagraphy/blob/main/pdf/3d-cinemagraphy-supp.pdf) | [Poster](https://github.com/xingyi-li/3d-cinemagraphy/blob/main/pdf/3d-cinemagraphy-poster.pdf) This repository contains the official PyTorch implementation of our CVPR 2023 paper "3D Cinemagraphy from a Single Image". ## Installation git clone https://github.com/xingyi-li/3d-cinemagraphy.git cd 3d-cinemagraphy bash requirements.sh ## Usage Download pretrained models from [Google Drive](https://drive.google.com/file/d/1ROxvB7D-vNYl4eYmIzZ5Gitg84amMd19/view?usp=sharing), then unzip and put them in the directory ckpts. To achieve better motion estimation results and controllable animation, here we provide the controllable version. Firstly, use [labelme](https://github.com/wkentaro/labelme) to specify the target regions (masks) and desired movement directions (hints): shell conda activate 3d-cinemagraphy cd demo/0/ labelme image.png A screenshot here: ![labelme](assets/labelme.png) It is recommended to specify **short** hints rather than long hints to avoid artifacts. Please follow [labelme](https://github.com/wkentaro/labelme) for detailed instructions if needed. After that, we can obtain an image.json file. Our next step is to convert the annotations stored in JSON format into datasets that can be used by our method: shell labelme_json_to_dataset image.json # this will generate a folder image_json cd ../../ python scripts/generate_mask.py --inputdir demo/0/image_json We now can create 3D cinemagraphs according to your preference: shell python demo.py -c configs/config.yaml --input_dir demo/0/ --ckpt_path ckpts/model_150000.pth --flow_scale 1.0 --ds_factor 1.0 - input_dir: input folder that contains src images. - ckpt_path: checkpoint path. - flow_scale: scale that used to control the speed of fluid, > 1.0 will slow down the fluid. - ds_factor: downsample factor for the input images. Results will be saved to the input_dir/output. ## Known issues - Due to the limited size of the training dataset, the intermediate frame may occasionally experience flickering. - The utilization of a fixed distance threshold in agglomerative clustering within the disparity space can occasionally result in the presence of visible boundaries between different layers. - We may sometimes see artifacts when the fluid is moving very fast. You can either slow down the fluid by increasing the flow_scale or try to specify short hints rather than long hints, to avoid artifacts. - The motion estimation module occasionally generates motion fields that do not perfectly align with the desired preferences. ## Citation If you find our work useful in your research, please consider to cite our paper: @InProceedings{li2023_3dcinemagraphy, author = {Li, Xingyi and Cao, Zhiguo and Sun, Huiqiang and Zhang, Jianming and Xian, Ke and Lin, Guosheng}, title = {3D Cinemagraphy From a Single Image}, booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, month = {June}, year = {2023}, pages = {4595-4605} } ## Relevant works - [Animating Pictures with Eulerian Motion Fields](https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Holynski_Animating_Pictures_With_Eulerian_Motion_Fields_CVPR_2021_paper.pdf), CVPR 2021 - [Controllable Animation of Fluid Elements in Still Images](https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Mahapatra_Controllable_Animation_of_Fluid_Elements_in_Still_Images_CVPR_2022_paper.pdf), CVPR 2022 - [Simulating Fluids in Real-World Still Images](https://arxiv.org/pdf/2204.11335), arXiv 2022 - [3D Photography using Context-aware Layered Depth Inpainting](https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Shih_3D_Photography_Using_Context-Aware_Layered_Depth_Inpainting_CVPR_2020_paper.pdf), CVPR 2020 - [3D Photo Stylization: Learning to Generate Stylized Novel Views from a Single Image](https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Mu_3D_Photo_Stylization_Learning_To_Generate_Stylized_Novel_Views_From_CVPR_2022_paper.pdf), CVPR 2022 - [3D Moments from Near-Duplicate Photos](https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Wang_3D_Moments_From_Near-Duplicate_Photos_CVPR_2022_paper.pdf), CVPR 2022 - [3D Video Loops from Asynchronous Input](https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Ma_3D_Video_Loops_From_Asynchronous_Input_CVPR_2023_paper.pdf), CVPR 2023 ## Acknowledgement This code borrows heavily from [3D Moments](https://github.com/google-research/3d-moments) and [SLR-SFS](https://github.com/simon3dv/SLR-SFS). We thank the respective authors for open sourcing their methods.

python demo.py --input_dir ./examples --output_dir ./results --- ### **三、关键问题解决方案** #### **1. PackagesNotFoundError** - **原因**：渠道未正确配置或包版本不兼容 - **解决**： bash ...

下载ResNet-50模型： text 复制 https://github.com/onnx/models/raw/main/vision/classification/resnet/model/resnet50-v2-7.onnx 将模型文件保存到： text 复制 C:\ImageClassifier\Models\resnet50-v2-7.onnx 在VS中右键项目 → 添加 → 现有项 → 选择模型文件 右键模型文件 → 属性： text 复制 生成操作：Content 复制到输出目录：始终复制 第五步：准备标签文件 创建imagenet_labels.txt文件： text 复制 tench goldfish great white shark ...（共1000行）替我完成imagenet_labels.txt文件创建

好的，用户的问题是关于如何在Visual Studio项目中下载ResNet-50模型并集成，同时创建imagenet_labels.txt文件。我需要逐步分析这个问题，并提供清晰的步骤。 首先，用户需要下载ResNet-50模型。常见的深度学习框架...

用C++编写一个程序，将下面信息表写入文件stock.txt中： Zhang ming li 100001 Wang li li 100002 Li mu zhe 100003 编写一个程序，与输入文件file1.txt建立联 系，文件file1.txt的内容如下： Hello C++ 定义out为fstream的对象，与输出文件 file2.txt建立关联。当文件打开成功后将 file1.txt文件的内容转换为大写字母，输出到 file2.txt文件中。

这个程序中，我们首先创建了一个 ifstream 对象 in，并打开了文件 file1.txt。接着，我们创建了一个 ofstream 对象 out，并打开了文件 file2.txt。然后，我们读取文件 file1.txt 中的每一行，将其转换为大写字母，并...

import os import xml.etree.ElementTree as ET def xml_to_txt(xml_dir, txt_dir): """批量将XML标注文件转换为TXT格式 :param xml_dir: XML文件所在目录 :param txt_dir: TXT文件保存目录""" # 如果输出目录不存在，则创建 if not os.path.exists(txt_dir): os.makedirs(txt_dir) # 遍历目录下所有XML文件 for xml_file in os.listdir(xml_dir): if not xml_file.endswith('.xml'): continue # 解析XML文件 xml_path = os.path.join(xml_dir, xml_file) try: tree = ET.parse(xml_path) root = tree.getroot() except Exception as e: print(f"解析{xml_file}出错: {e}") continue # 获取图像尺寸 try: size = root.find('size') width = int(size.find('width').text) height = int(size.find('height').text) except Exception as e: print(f"{xml_file}中获取尺寸信息出错: {e}") continue # 准备TXT文件内容 txt_content = [] # 遍历所有物体 for obj in root.iter('object'): try: # 获取物体名称 name = obj.find('name').text # 获取多边形坐标 polygen = obj.find('polygen') # 分割坐标并过滤空字符串 points_x_text = [x for x in polygen.find('points_x').text.split(',') if x.strip()] points_y_text = [y for y in polygen.find('points_y').text.split(',') if y.strip()] # 转换为浮点数 points_x = list(map(float, points_x_text)) points_y = list(map(float, points_y_text)) # 确保x和y坐标数量一致 if len(points_x) != len(points_y): print(f"警告: {xml_file} 中x和y坐标数量不一致，已跳过该物体") continue # 归一化坐标（转换为0-1之间的值） normalized_coords = [] for x, y in zip(points_x, points_y): norm_x = x / width norm_y = y / height normalized_coords.append(f"{norm_x:.6f} {norm_y:.6f}") # 组合成一行：类别 坐标1 坐标2 ... line = f"{i} " + " ".join(normalized_coords) txt_content.append(line) except Exception as e: print(f"处理{xml_file}中的物体时出错: {e}") continue # 保存为TXT文件 txt_filename = os.path.splitext(xml_file)[0] + '.txt' txt_path = os.path.join(txt_dir, txt_filename) try: with open(txt_path, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write('\n'.join(txt_content)) print(f"已转换: {xml_file} -> {txt_filename}") except Exception as e: print(f"保存{txt_filename}时出错: {e}") if __name__ == "__main__": # 输入XML文件目录和输出TXT文件目录 xml_directory = r"C:\Users\85059\Desktop\XML" # 替换为你的XML文件目录 txt_directory = r"C:\Users\85059\Desktop\TXT" # 替换为TXT文件保存目录 # 执行转换 xml_to_txt(xml_directory, txt_directory) print("所有XML文件转换完成！") 将代码修改一下将里面的name按照qu ning hao mu tou de gong jian sao ma fang ru jian ce tai qu xin gong jian zuo biao ji da kai ce shi tai fang ru dai jian ce qu da kai jian ce tai qi dong jian ce qu mu tou qu mu tou ning mu tou 这个顺序命名

但是注意，修改名称的操作需要在一个统一的索引计数下进行。所以，我们可以这样： name_list = [...] # 定义名称列表 objects = root.findall('object') # 先修改名称 for i in range(min(len(objects), len...

%% FeFET 建模与仿真 - MATLAB 实现 % 本代码实现了铁电场效应晶体管(FeFET)的C-V和I-V特性仿真 % 基于文件2.pdf和3.pdf中的物理模型 %% 主程序 function FeFET_Simulation() %% 物理常数 epsilon_0 = 8.854e-14; % 真空介电常数 (F/cm) q = 1.602e-19; % 电子电荷 (C) k = 1.380649e-23; % 玻尔兹曼常数 (J/K) T = 300; % 温度 (K) beta = q / (k * T); % 热电压的倒数 (V^{-1}) %% 材料参数 params = struct(... 'N_D', 1e16, ... % cm^{-3}, 衬底施主掺杂浓度 't_F', 200e-7, ... % cm, 铁电层厚度 (200 nm) 'epsilon_F', 200, ... % 铁电层相对介电常数 'epsilon_i', 3.9, ... % 绝缘层相对介电常数 'epsilon_Si', 11.7, ... % Si相对介电常数 'P_s', 10e-6, ... % C/cm^2, 饱和极化 'P_r', 8.5e-6, ... % C/cm^2, 剩余极化 'E_c', 50e3, ... % V/cm, 矫顽电场 'delta', 75e3, ... % V/cm, 铁电材料参数 'EOT', 4e-7, ... % cm, 等效氧化层厚度 'A_f', 100e-8, ... % cm^2, 栅面积 'W', 10e-4, ... % cm, 沟道宽度 'L', 1e-4, ... % cm, 沟道长度 'mu', 200, ... % cm^2/V·s, 载流子迁移率 'n_i', 1.5e10 ... % cm^{-3}, 本征载流子浓度 ); %% 计算派生参数 % 热电压 phi_t = k * T / q; % 德拜长度 params.L_D = sqrt(epsilon_0 * params.epsilon_Si * phi_t / (q * params.N_D)); % 费米势 params.psi_b = -phi_t * log(params.N_D / params.n_i); % 绝缘层电容 params.C_i = params.A_f * epsilon_0 * params.epsilon_i / params.EOT; %% 读取外部P-E关系数据 pe_file = 'D:\code\phi\pe.txt'; if ~exist(pe_file, 'file') error('P-E关系文件未找到: %s', pe_file); end % 加载数据 pe_data = load(pe_file); E_ext = pe_data(:, 1); % MV/m P_ext = pe_data(:, 2); % C/m² % 将数据拆分为上扫和下扫分支 [~, max_idx] = max(E_ext); E_up = E_ext(1:max_idx); % 上扫分支 P_up = P_ext(1:max_idx); E_down = E_ext(max_idx:end); % 下扫分支 P_down = P_ext(max_idx:end); % 转换为代码使用的单位 (V/cm, C/cm²) E_up = E_up * 1e4; % MV/m -> V/cm P_up = P_up * 1e-4; % C/m² -> C/cm² E_down = E_down * 1e4; P_down = P_down * 1e-4; % 创建插值函数 pe_interp_up = griddedInterpolant(E_up, P_up, 'linear', 'linear'); pe_interp_down = griddedInterpolant(E_down, P_down, 'linear', 'linear'); %% 设置扫描电压范围 V_g_cv = linspace(-5, 5, 30); % C-V栅压扫描 V_ds_iv = linspace(0, 5, 20); % I-V漏压扫描 V_g_iv = 3.0; % I-V固定栅压 V_ds_transfer = 0.1; % 转移特性固定漏压 fprintf('开始C-V仿真 (上扫)...\n'); C_up = cv_simulation(V_g_cv, 'up', params, epsilon_0, beta, pe_interp_up, pe_interp_down); fprintf('开始C-V仿真 (下扫)...\n'); C_down = cv_simulation(fliplr(V_g_cv), 'down', params, epsilon_0, beta, pe_interp_up, pe_interp_down); C_down = fliplr(C_down); % 反转结果以匹配电压顺序 fprintf('开始I-V仿真 (ON状态)...\n'); I_d_on = iv_simulation(V_g_iv, V_ds_iv, 'up', params, epsilon_0, beta, k, T, q, pe_interp_up, pe_interp_down); fprintf('开始I-V仿真 (OFF状态)...\n'); I_d_off = iv_simulation(V_g_iv, V_ds_iv, 'down', params, epsilon_0, beta, k, T, q, pe_interp_up, pe_interp_down); fprintf('开始转移特性仿真...\n'); V_g_transfer = linspace(0, 5, 20); I_d_transfer = zeros(size(V_g_transfer)); for i = 1:length(V_g_transfer) I_d_transfer(i) = iv_simulation(V_g_transfer(i), [V_ds_transfer], 'up', params, epsilon_0, beta, k, T, q, pe_interp_up, pe_interp_down); end %% 绘制结果 figure('Position', [100, 100, 1200, 900]); % 1. P-E曲线 subplot(2, 3, 1); plot(E_up, P_up, 'b-', 'LineWidth', 1.5); hold on; plot(E_down, P_down, 'r--', 'LineWidth', 1.5); xlabel('Electric Field (V/cm)'); ylabel('Polarization (C/cm^2)'); title('Ferroelectric P-E Curve'); grid on; legend('Up Sweep', 'Down Sweep', 'Location', 'best'); % 2. C-V曲线 subplot(2, 3, 2); plot(V_g_cv, C_up * 1e6, 'b-', 'LineWidth', 1.5); hold on; plot(V_g_cv, C_down * 1e6, 'r--', 'LineWidth', 1.5); xlabel('Gate Voltage (V)'); ylabel('Capacitance (\muF)'); title('MFIS Capacitor C-V Characteristics'); grid on; legend('Up Sweep', 'Down Sweep', 'Location', 'best'); % 3. I-V曲线 (ON/OFF状态) subplot(2, 3, 3); plot(V_ds_iv, I_d_on * 1e6, 'g-', 'LineWidth', 1.5); hold on; plot(V_ds_iv, I_d_off * 1e6, 'k--', 'LineWidth', 1.5); xlabel('Drain Voltage (V)'); ylabel('Drain Current (\muA)'); title(['FeMFET I-V Characteristics (V_g = ', num2str(V_g_iv), 'V)']); grid on; legend('ON State', 'OFF State', 'Location', 'best'); % 4. 不同栅压下的I-V曲线 subplot(2, 3, 4); V_g_list = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]; colors = lines(length(V_g_list)); for i = 1:length(V_g_list) I_d = iv_simulation(V_g_list(i), V_ds_iv, 'up', params, epsilon_0, beta, k, T, q, pe_interp_up, pe_interp_down); plot(V_ds_iv, I_d * 1e6, 'Color', colors(i,:), 'LineWidth', 1.5, ... 'DisplayName', ['V_g = ', num2str(V_g_list(i)), 'V']); hold on; end xlabel('Drain Voltage (V)'); ylabel('Drain Current (\muA)'); title('FeMFET I-V at Different Gate Voltages'); grid on; legend('show'); % 5. 转移特性曲线 subplot(2, 3, 5); semilogy(V_g_transfer, abs(I_d_transfer) * 1e6, 'mo-', 'LineWidth', 1.5, 'MarkerFaceColor', 'm'); xlabel('Gate Voltage (V)'); ylabel('Drain Current (\muA)'); title(['Transfer Characteristics (V_ds = ', num2str(V_ds_transfer), 'V)']); grid on; % 6. 内存窗口分析 subplot(2, 3, 6); memory_window = abs(C_up - C_down) * 1e6; plot(V_g_cv, memory_window, 'b-', 'LineWidth', 1.5); xlabel('Gate Voltage (V)'); ylabel('Memory Window (\muF)'); title('C-V Memory Window'); grid on; % 保存图像 output_dir = 'D:\code\phi'; if ~exist(output_dir, 'dir') mkdir(output_dir); end saveas(gcf, fullfile(output_dir, 'mfisfet_simulation_results.png')); fprintf('结果已保存至: %s\n', fullfile(output_dir, 'mfisfet_simulation_results.png')); % 保存数据 writematrix([V_g_cv', C_up'*1e6, C_down'*1e6], ... fullfile(output_dir, 'cv_data.txt'), 'Delimiter', 'tab'); writematrix([V_ds_iv', I_d_on'*1e6, I_d_off'*1e6], ... fullfile(output_dir, 'iv_data.txt'), 'Delimiter', 'tab'); fprintf('仿真数据已保存\n'); end % 主函数结束 %% 外部极化函数 function P = external_polarization(E, direction, pe_interp_up, pe_interp_down) if strcmp(direction, 'up') P = pe_interp_up(E); else % 'down' P = pe_interp_down(E); end end %% 半导体表面电荷密度 function Q_s_val = Q_s(psi_s, params, epsilon_0, beta) term = (params.n_i^2 / params.N_D^2) * (exp(-beta * psi_s) + beta * psi_s - 1) + ... (exp(beta * psi_s) - beta * psi_s - 1); Q_s_val = -sign(psi_s) * (sqrt(2) * epsilon_0 * params.epsilon_i) / (beta * params.L_D) * sqrt(term); end %% C-V 特性仿真 function C_total = cv_simulation(V_g, direction, params, epsilon_0, beta, pe_interp_up, pe_interp_down) C_total = zeros(size(V_g)); options = optimoptions('fsolve', 'Display', 'off', 'Algorithm', 'trust-region-dogleg', 'FunctionTolerance', 1e-6); % 初始猜测 psi_s0 = 0.1; E_f0 = 0.1; for i = 1:length(V_g) % 定义方程组 function F = equations(x) psi_s = x(1); E_f = x(2); % 计算极化 P = external_polarization(E_f, direction, pe_interp_up, pe_interp_down); % 计算表面电荷 Q_s_val = Q_s(psi_s, params, epsilon_0, beta); % 方程1: P = -Q_s eq1 = P + Q_s_val; % 方程2: V_G = psi_s + V_I + V_F V_i = -Q_s_val * params.EOT / (epsilon_0 * params.epsilon_i); V_f = E_f * params.t_F; eq2 = V_g(i) - (psi_s + V_i + V_f); F = [eq1; eq2]; end % 使用fsolve求解 try [sol, ~, exitflag] = fsolve(@equations, [psi_s0; E_f0], options); if exitflag > 0 psi_s = sol(1); E_f = sol(2); % 更新初始猜测 psi_s0 = psi_s; E_f0 = E_f; % 计算半导体电容 (公式4.5) term = (params.n_i^2 / params.N_D^2) * (-exp(-beta * psi_s) + 1) + ... (exp(beta * psi_s) - 1); % 数值保护 if term < 0 term = 1e-6; end C_si = (params.A_f * epsilon_0 * params.epsilon_i) / (sqrt(2) * params.L_D) * sqrt(term); % 铁电层电容 (公式4.6) C_f = params.A_f * epsilon_0 * params.epsilon_F / params.t_F; % 绝缘层电容 (公式4.7) C_i = params.C_i; % 总电容 (公式4.8) C_total(i) = 1 / (1/C_f + 1/C_i + 1/C_si); else if i > 1 C_total(i) = C_total(i-1); else C_total(i) = 1e-12; end warning('CV求解在V_g=%f时失败', V_g(i)); end catch if i > 1 C_total(i) = C_total(i-1); else C_total(i) = 1e-12; end warning('CV求解在V_g=%f时出错', V_g(i)); end end end %% 求解表面势 function psi_s = solve_surface_potential(V_g, V, direction, params, epsilon_0, beta, pe_interp_up, pe_interp_down) options = optimoptions('fsolve', 'Display', 'off', 'Algorithm', 'trust-region-dogleg', 'FunctionTolerance', 1e-6); % 初始猜测 psi_s0 = abs(params.psi_b) + 0.5; E_f0 = 0.1; % 定义方程组 function F = equations(x) psi_s = x(1); E_f = x(2); % 计算极化 P = external_polarization(E_f, direction, pe_interp_up, pe_interp_down); % 计算表面电荷 Q_s_val = Q_s(psi_s, params, epsilon_0, beta); % 方程1: P = -Q_s eq1 = P + Q_s_val; % 方程2: V_G = psi_s + V_I + V_F V_i = -Q_s_val * params.EOT / (epsilon_0 * params.epsilon_i); V_f = E_f * params.t_F; eq2 = V_g - (psi_s + V_i + V_f); F = [eq1; eq2]; end % 使用fsolve求解 [sol, ~, exitflag] = fsolve(@equations, [psi_s0; E_f0], options); if exitflag > 0 psi_s = sol(1); else psi_s = abs(params.psi_b); % 使用默认值 warning('表面势求解在V_g=%f, V=%f时失败', V_g, V); end end %% Pao-Sah 被积函数 function f = pao_sah_integrand(psi, V, V_g, direction, params, epsilon_0, beta, k, T, pe_interp_up, pe_interp_down) % 计算公式(21)中的内部表达式 term1 = exp(beta * psi) - beta * psi - 1; term2 = (params.n_i^2 / params.N_D^2) * exp(beta * V) * ... (exp(-beta * psi) + beta * psi * exp(-beta * V) - 1); % 添加数值保护 total_term = term1 + term2; if total_term <= 0 total_term = 1e-10; end % 计算电场 ξ(ψ,V) prefactor = (2 * params.N_D * k * T) / (epsilon_0 * params.epsilon_Si); xi = sqrt(prefactor * total_term); % 公式(20)被积函数 numerator = (params.n_i^2 / params.N_D) * exp(-beta * (psi - V)); % 避免除零 if xi < 1e-10 f = 0; else f = numerator / xi; end end %% I-V 特性仿真 function I_d = iv_simulation(V_g, V_ds, direction, params, epsilon_0, beta, k, T, q, pe_interp_up, pe_interp_down) I_d = zeros(size(V_ds)); for i = 1:length(V_ds) % 离散化沟道电势 V_points = linspace(0, V_ds(i), 10); integral_val = 0; for j = 1:length(V_points) V_val = V_points(j); % 求解该沟道电势下的表面势 psi_s = solve_surface_potential(V_g, V_val, direction, params, epsilon_0, beta, pe_interp_up, pe_interp_down); % 只在表面势大于费米势时积分 if psi_s > params.psi_b % 离散化表面势范围 psi_points = linspace(params.psi_b, psi_s, 20); % 计算被积函数值 integrand_vals = zeros(size(psi_points)); for m = 1:length(psi_points) % 使用m替代k避免冲突 integrand_vals(m) = pao_sah_integrand(psi_points(m), V_val, V_g, direction, ... params, epsilon_0, beta, k, T, pe_interp_up, pe_interp_down); end % 使用梯形法进行内层积分 inner_integral = trapz(psi_points, integrand_vals); % 计算dV (梯形法) if j == 1 dV = V_points(2) - V_points(1); elseif j == length(V_points) dV = V_points(end) - V_points(end-1); else dV = (V_points(j+1) - V_points(j-1)) / 2; end integral_val = integral_val + inner_integral * dV; end end % 计算漏极电流 I_d(i) = q * params.mu * (params.W / params.L) * integral_val; end end % 运行主程序 FeFET_Simulation();错误: 文件: FeFET.m 行: 211 列: 9 函数定义放置或嵌套错误。

如果是在MATLABFunction模块中遇到函数定义错误，请注意：-MATLABFunction模块中的代码必须是一个完整的函数，且函数名必须与模块名称一致（默认情况下，模块会生成一个函数，函数名为模块名称，输入输出端口对应...

#include "ucar/ucar.hpp" #include <tf2/LinearMath/Quaternion.h> #include <ros/console.h> FileTransfer::FileTransfer(const std::string& baseDir ) : m_baseDir(baseDir), m_running(false), m_serverThread() { createDirectory(m_baseDir); } FileTransfer::~FileTransfer() { stopServer(); } // 功能1：保存字符串到本地文件 bool FileTransfer::saveToFile(const std::string& content, const std::string& filename) { std::string fullPath = m_baseDir + "/" + filename; std::ofstream file(fullPath); if (!file.is_open()) { std::cerr << "无法打开文件: " << fullPath << std::endl; return false; } file << content; file.close(); std::cout << "文件已保存到: " << fullPath << std::endl; return true; } // 功能2：发送文件到指定IP bool FileTransfer::sendTo(const std::string& serverIP, int port, const std::string& localFile, const std::string& remotePath ) { // 1. 读取文件内容 std::ifstream file(localFile, std::ios::binary | std::ios::ate); if (!file.is_open()) { std::cerr << "无法打开本地文件: " << localFile << std::endl; return false; } size_t fileSize = file.tellg(); file.seekg(0, std::ios::beg); std::vector<char> buffer(fileSize); if (!file.read(buffer.data(), fileSize)) { std::cerr << "读取文件错误: " << localFile << std::endl; return false; } file.close(); // 2. 创建Socket int sock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0); if (sock < 0) { std::cerr << "创建Socket失败: " << strerror(errno) << std::endl; return false; } // 3. 连接服务器 sockaddr_in serverAddr; memset(&serverAddr, 0, sizeof(serverAddr)); serverAddr.sin_family = AF_INET; serverAddr.sin_port = htons(port); if (inet_pton(AF_INET, serverIP.c_str(), &serverAddr.sin_addr) <= 0) { std::cerr << "无效的IP地址: " << serverIP << std::endl; close(sock); return false; } if (connect(sock, (sockaddr*)&serverAddr, sizeof(serverAddr)) < 0) { std::cerr << "连接服务器失败: " << strerror(errno) << std::endl; close(sock); return false; } // 4. 发送文件信息 if (!sendData(sock, remotePath, buffer.data(), fileSize)) { close(sock); return false; } close(sock); std::cout << "文件已发送到 " << serverIP << ":" << port << " 保存为 " << remotePath << std::endl; return true; } // 功能3：阻塞等待接收文件并读取内容 std::string FileTransfer::receiveAndRead(int port, int timeoutMs ) { // 确保服务器正在运行 if (!m_running) { startServer(port); } // 等待文件到达 ReceivedFile file; if (!waitForFile(file, timeoutMs)) { throw std::runtime_error("等待文件超时或服务器停止"); } stopServer(); // 返回文件内容 return std::string(file.content.data(), file.content.size()); } // 启动服务器（后台线程） void FileTransfer::startServer(int port) { if (m_running) { stopServer(); } m_running = true; m_serverThread = std::thread(&FileTransfer::serverThreadFunc, this, port); } // 停止服务器 void FileTransfer::stopServer() { if (m_running) { m_running = false; if (m_serverThread.joinable()) { m_serverThread.join(); } } } // 创建目录 bool FileTransfer::createDirectory(const std::string& path) { if (mkdir(path.c_str(), 0777) == -1 && errno != EEXIST) { std::cerr << "无法创建目录: " << path << " - " << strerror(errno) << std::endl; return false; } return true; } // 发送数据到socket bool FileTransfer::sendData(int sock, const std::string& remotePath, const char* data, size_t size) { // 1. 发送路径长度和路径 uint32_t pathLen = htonl(static_cast<uint32_t>(remotePath.size())); if (send(sock, &pathLen, sizeof(pathLen), 0) != sizeof(pathLen)) { std::cerr << "发送路径长度失败" << std::endl; return false; } if (send(sock, remotePath.c_str(), remotePath.size(), 0) != static_cast<ssize_t>(remotePath.size())) { std::cerr << "发送路径失败" << std::endl; return false; } // 2. 发送文件长度和内容 uint32_t netSize = htonl(static_cast<uint32_t>(size)); if (send(sock, &netSize, sizeof(netSize), 0) != sizeof(netSize)) { std::cerr << "发送文件长度失败" << std::endl; return false; } ssize_t totalSent = 0; while (totalSent < static_cast<ssize_t>(size)) { ssize_t sent = send(sock, data + totalSent, size - totalSent, 0); if (sent < 0) { std::cerr << "发送文件内容失败: " << strerror(errno) << std::endl; return false; } totalSent += sent; } return true; } // 服务器线程函数 void FileTransfer::serverThreadFunc(int port) { // 1. 创建Socket int listenSock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0); if (listenSock < 0) { std::cerr << "创建Socket失败: " << strerror(errno) << std::endl; return; } // 2. 设置SO_REUSEADDR int opt = 1; setsockopt(listenSock, SOL_SOCKET, SO_REUSEADDR, &opt, sizeof(opt)); // 3. 绑定端口 sockaddr_in serverAddr; memset(&serverAddr, 0, sizeof(serverAddr)); serverAddr.sin_family = AF_INET; serverAddr.sin_addr.s_addr = INADDR_ANY; serverAddr.sin_port = htons(port); if (bind(listenSock, (sockaddr*)&serverAddr, sizeof(serverAddr)) < 0) { std::cerr << "绑定端口失败: " << strerror(errno) << std::endl; close(listenSock); return; } // 4. 开始监听 if (listen(listenSock, 5) < 0) { std::cerr << "监听失败: " << strerror(errno) << std::endl; close(listenSock); return; } std::cout << "文件接收服务器启动，监听端口: " << port << std::endl; // 5. 接受连接循环 bool receivedFile = false; while (m_running&& !receivedFile) { // 设置超时以定期检查停止条件 fd_set readSet; FD_ZERO(&readSet); FD_SET(listenSock, &readSet); timeval timeout{0, 100000}; // 100ms int ready = select(listenSock + 1, &readSet, nullptr, nullptr, &timeout); if (ready < 0) { if (errno != EINTR) { std::cerr << "select错误: " << strerror(errno) << std::endl; } continue; } if (ready == 0) continue; // 超时，继续循环 // 6. 接受客户端连接 sockaddr_in clientAddr; socklen_t clientLen = sizeof(clientAddr); int clientSock = accept(listenSock, (sockaddr*)&clientAddr, &clientLen); if (clientSock < 0) { if (errno != EAGAIN && errno != EWOULDBLOCK) { std::cerr << "接受连接失败: " << strerror(errno) << std::endl; } continue; } char clientIP[INET_ADDRSTRLEN]; inet_ntop(AF_INET, &clientAddr.sin_addr, clientIP, INET_ADDRSTRLEN); std::cout << "收到来自 " << clientIP << " 的文件传输请求" << std::endl; // 7. 接收文件 ReceivedFile file; if (receiveFile(clientSock, file)) { std::lock_guard<std::mutex> lock(m_mutex); m_receivedFiles.push(std::move(file)); receivedFile = true; m_cv.notify_one(); // 通知等待线程 } close(clientSock); } close(listenSock); std::cout << "文件接收服务器已停止" << std::endl; } // 接收文件 bool FileTransfer::receiveFile(int sock, ReceivedFile& file) { // 1. 接收路径长度和路径 uint32_t pathLen; if (recv(sock, &pathLen, sizeof(pathLen), 0) != sizeof(pathLen)) { std::cerr << "接收路径长度失败" << std::endl; return false; } pathLen = ntohl(pathLen); std::vector<char> pathBuffer(pathLen + 1); ssize_t received = recv(sock, pathBuffer.data(), pathLen, 0); if (received != static_cast<ssize_t>(pathLen)) { std::cerr << "接收路径失败" << std::endl; return false; } pathBuffer[pathLen] = '\0'; file.filename = pathBuffer.data(); // 2. 接收文件长度 uint32_t fileSize; if (recv(sock, &fileSize, sizeof(fileSize), 0) != sizeof(fileSize)) { std::cerr << "接收文件长度失败" << std::endl; return false; } fileSize = ntohl(fileSize); // 3. 接收文件内容 file.content.resize(fileSize); ssize_t totalReceived = 0; while (totalReceived < static_cast<ssize_t>(fileSize) && m_running) { ssize_t bytes = recv(sock, file.content.data() + totalReceived, fileSize - totalReceived, 0); if (bytes <= 0) { if (bytes < 0) { std::cerr << "接收文件内容失败: " << strerror(errno) << std::endl; } return false; } totalReceived += bytes; } std::cout << "成功接收文件: " << file.filename << " (" << fileSize << " 字节)" << std::endl; return true; } // 等待文件到达 bool FileTransfer::waitForFile(ReceivedFile& file, int timeoutMs) { std::unique_lock<std::mutex> lock(m_mutex); // 只要有文件就立即返回 auto pred = [&] { return !m_receivedFiles.empty(); // 只需检查队列是否非空 }; if (timeoutMs > 0) { if (!m_cv.wait_for(lock, std::chrono::milliseconds(timeoutMs), pred)) { return false; // 超时 } } else { m_cv.wait(lock, pred); } if (m_receivedFiles.empty()) return false; file = std::move(m_receivedFiles.front()); m_receivedFiles.pop(); return true; } // 接收文件并读取两行内容 bool FileTransfer::receiveAndReadTwoStrings(int port, std::string& outStr1, std::string& outStr2, int timeoutMs) { // 确保服务器正在运行 if (!m_running) { startServer(port); } // 等待文件到达 ReceivedFile file; if (!waitForFile(file, timeoutMs)) { throw std::runtime_error("等待文件超时或服务器停止"); } // 读取文件内容 std::string content(file.content.data(), file.content.size()); // 查找第一行结尾 size_t pos = content.find('\n'); if (pos == std::string::npos) { // 没有换行符，整个内容作为第一行 outStr1 = content; outStr2 = ""; } else { // 提取第一行 outStr1 = content.substr(0, pos); // 提取第二行（跳过换行符） outStr2 = content.substr(pos + 1); // 移除第二行可能的多余换行符 if (!outStr2.empty() && outStr2.back() == '\n') { outStr2.pop_back(); } } return true; } bool Ucar::navigateTo(const geometry_msgs::Pose& target) { move_base_msgs::MoveBaseGoal goal; goal.target_pose.header.frame_id = "map"; goal.target_pose.pose = target; move_base_client_.sendGoal(goal); return move_base_client_.waitForResult(navigation_timeout_); } // void Ucar::recovery() { // setlocale(LC_ALL, ""); // std_srvs::Empty srv; // if (clear_costmaps_client_.call(srv)) { // ROS_INFO("代价地图清除成功"); // } else { // ROS_ERROR("代价地图清除服务调用失败"); // } // } Ucar::Ucar(ros::NodeHandle& nh) : nh_(nh), retry_count_(0), current_state_(State::INIT) , control_rate_(10) ,move_base_client_("move_base", true) { latest_odom_.reset(); // 等待move_base服务器就绪（参考网页6的actionlib使用规范） if(!move_base_client_.waitForServer(ros::Duration(5.0))) { setlocale(LC_ALL, ""); ROS_ERROR("无法连接move_base服务器"); } scanner.set_config(zbar::ZBAR_NONE, zbar::ZBAR_CFG_ENABLE, 1); // 初始化代价地图清除服务 clear_costmaps_client_ = nh_.serviceClient<std_srvs::Empty>("/move_base/clear_costmaps"); setlocale(LC_ALL, ""); // 标记所有的点位总共21个点位 nh_.param("pose1_x", pose_1.position.x, 1.67); nh_.param("pose1_y", pose_1.position.y, 0.04); pose_1.orientation.x = 0.0; pose_1.orientation.y = 0.0; pose_1.orientation.z = 0.707; pose_1.orientation.w = 0.707; nh_.param("pose2_x", pose_2.position.x, 1.83); nh_.param("pose2_y", pose_2.position.y, 0.380); pose_2.orientation.x = 0.0; pose_2.orientation.y = 0.0; pose_2.orientation.z = 1; pose_2.orientation.w = 0; nh_.param("pose3_x", pose_3.position.x, 1.0); nh_.param("pose3_y", pose_3.position.y, 0.494); pose_3.orientation.x = 0.0; pose_3.orientation.y = 0.0; pose_3.orientation.z = 1; pose_3.orientation.w = 0; nh_.param("pose4_x", pose_4.position.x, 0.15166891130059032); nh_.param("pose4_y", pose_4.position.y, 0.5446138339072089); pose_4.orientation.x = 0.0; pose_4.orientation.y = 0.0; pose_4.orientation.z = 0.707; pose_4.orientation.w = 0.707; nh_.param("pose5_x", pose_5.position.x, 0.387605134459779); nh_.param("pose5_y", pose_5.position.y, 0.949243539748394); pose_5.orientation.x = 0.0; pose_5.orientation.y = 0.0; pose_5.orientation.z = 0.0; pose_5.orientation.w = 1.0; nh_.param("pose6_x", pose_6.position.x, 1.0250469329539987); nh_.param("pose6_y", pose_6.position.y, 1.0430107266961729); pose_6.orientation.x = 0.0; pose_6.orientation.y = 0.0; pose_6.orientation.z = 0.0; pose_6.orientation.w = 1.0; nh_.param("pose7_x", pose_7.position.x, 1.715746358650675); nh_.param("pose7_y", pose_7.position.y, 1.0451169673664757); pose_7.orientation.x = 0.0; pose_7.orientation.y = 0.0; pose_7.orientation.z = 0.707; pose_7.orientation.w = 0.707; nh_.param("pose8_x", pose_8.position.x, 1.820954899866641); nh_.param("pose8_y", pose_8.position.y, 1.405578846446346); pose_8.orientation.x = 0.0; pose_8.orientation.y = 0.0; pose_8.orientation.z = 1; pose_8.orientation.w = 0; nh_.param("pose9_x", pose_9.position.x, 1.287663212010699); nh_.param("pose9_y", pose_9.position.y, 1.4502232396357953); pose_9.orientation.x = 0.0; pose_9.orientation.y = 0.0; pose_9.orientation.z = 1; pose_9.orientation.w = 0; nh_.param("pose10_x", pose_10.position.x, 0.433025661760874); nh_.param("pose10_y", pose_10.position.y, 1.5362058814619577); pose_10.orientation.x = 0.0; pose_10.orientation.y = 0.0; pose_10.orientation.z = 0.707; pose_10.orientation.w = 0.707; //开始进入视觉定位区域 中心点加上四个中线点对应四面墙 nh_.param("pose_center_x", pose_11.position.x, 1.13); nh_.param("pose_center_y", pose_11.position.y, 3.04); nh_.param("pose_center_x", pose_12.position.x, 1.13); nh_.param("pose_center_y", pose_12.position.y, 3.04); nh_.param("pose_center_x", pose_13.position.x, 1.13); nh_.param("pose_center_y", pose_13.position.y, 3.04); nh_.param("pose_center_x", pose_14.position.x, 1.13); nh_.param("pose_center_y", pose_14.position.y, 3.04); nh_.param("pose_center_x", pose_15.position.x, 1.13); nh_.param("pose_center_y", pose_15.position.y, 3.04); //退出视觉区域进入路灯识别区域 nh_.param("pose_center_x", pose_16.position.x, 1.13); nh_.param("pose_center_y", pose_16.position.y, 3.04); nh_.param("pose_center_x", pose_17.position.x, 1.13); nh_.param("pose_center_y", pose_17.position.y, 3.04); nh_.param("pose_center_x", pose_18.position.x, 1.13); nh_.param("pose_center_y", pose_18.position.y, 3.04); //退出路灯识别区域，进入巡线区域 注意两个点位取一个，必须标定正确的方向 nh_.param("pose_center_x", pose_19.position.x, 1.13); nh_.param("pose_center_y", pose_19.position.y, 3.04); pose_19.orientation.x = 0.0; pose_19.orientation.y = 0.0; pose_19.orientation.z = 0.707; pose_19.orientation.w = 0.707; nh_.param("pose_center_x", pose_20.position.x, 1.13); nh_.param("pose_center_y", pose_20.position.y, 3.04); pose_20.orientation.x = 0.0; pose_20.orientation.y = 0.0; pose_20.orientation.z = 0.707; pose_20.orientation.w = 0.707; //result_sub_ = nh_.subscribe("result_of_object", 1, &Ucar::detectionCallback, this); result_client_ = nh_.serviceClient<rfbot_yolov8_ros::DetectGood>("object_realsense_recognization"); cmd_vel_pub = nh_.advertise<geometry_msgs::Twist>("/cmd_vel", 10); odom_sub = nh_.subscribe("/odom", 10, &Ucar::odomCallback, this); interaction_client = nh_.serviceClient<ucar::ObjectDetection>("object_detection"); ROS_INFO_STREAM("状态机初始化完成"); } void Ucar::navigate_to_aruco_place(){ setlocale(LC_ALL, ""); navigateTo(pose_1);ROS_INFO("到达pose_1"); navigateTo(pose_2);ROS_INFO("到达pose_2"); navigateTo(pose_3);ROS_INFO("到达pose_3"); } void Ucar::navigate_to_recongnition_place(){ setlocale(LC_ALL, ""); navigateTo(pose_4);ROS_INFO("到达pose_4"); navigateTo(pose_5);ROS_INFO("到达pose_5"); navigateTo(pose_6);ROS_INFO("到达pose_6"); navigateTo(pose_7);ROS_INFO("到达pose_7"); navigateTo(pose_8);ROS_INFO("到达pose_8"); navigateTo(pose_9);ROS_INFO("到达pose_9"); navigateTo(pose_10);ROS_INFO("到达pose_10"); } void Ucar::run() { while (ros::ok()) { ros::spinOnce(); switch(current_state_) { case State::INIT: {handleInit(); break;} case State::ARUCO: {navigate_to_aruco_place(); ROS_INFO("导航到二维码区域"); see_aruco(); if(target_object=="vegetable") playAudioFile("/home/ucar/ucar_ws/src/wav/sc.wav"); if(target_object=="fruit") playAudioFile("/home/ucar/ucar_ws/src/wav/sg.wav"); if(target_object=="dessert") playAudioFile("/home/ucar/ucar_ws/src/wav/tp.wav"); break;} case State::FIND: {navigate_to_recongnition_place(); spin_to_find();//转着找目标 break;} case State::GAZEBO: {gazebo(); break;} } control_rate_.sleep(); } } void Ucar::handleInit() { setlocale(LC_ALL, ""); ROS_DEBUG("执行初始化流程"); current_state_ = State::ARUCO; } void Ucar::see_aruco() { qr_found_ = false; image_transport::ImageTransport it(nh_); // 2. 创建订阅器，订阅/usb_cam/image_raw话题 image_transport::Subscriber sub = it.subscribe( "/usb_cam/image_raw", 1, &Ucar::imageCallback, this ); std::cout << "已订阅摄像头话题，等待图像数据..." << std::endl; // 3. 创建ZBar扫描器 scanner.set_config(zbar::ZBAR_NONE, zbar::ZBAR_CFG_ENABLE, 1); target_object = ""; // 重置结果 // 4. 设置超时检测 const int MAX_SCAN_DURATION = 30; // 最大扫描时间（秒） auto scan_start_time = std::chrono::steady_clock::now(); // 5. ROS事件循环 ros::Rate loop_rate(30); // 30Hz while (ros::ok() && !qr_found_) { // 检查超时 auto elapsed = std::chrono::steady_clock::now() - scan_start_time; if (std::chrono::duration_cast<std::chrono::seconds>(elapsed).count() > MAX_SCAN_DURATION) { std::cout << "扫描超时" << std::endl; break; } ros::spinOnce(); loop_rate.sleep(); } // 6. 清理资源 if (!qr_found_) target_object = ""; } void Ucar::imageCallback(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg) { try { // 7. 将ROS图像消息转换为OpenCV格式 cv_bridge::CvImagePtr cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(msg, sensor_msgs::image_encodings::BGR8); cv::Mat frame = cv_ptr->image; cv::Mat gray; cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 8. 准备ZBar图像 cv::Mat gray_cont = gray.clone(); zbar::Image image(gray.cols, gray.rows, "Y800", gray_cont.data, gray.cols * gray.rows); // 9. 扫描二维码 if (scanner.scan(image) >= 0) { for (zbar::Image::SymbolIterator symbol = image.symbol_begin(); symbol != image.symbol_end(); ++symbol) { // 获取原始结果 std::string rawResult = symbol->get_data(); // 在存储到全局变量前将首字母转换为小写 target_object = toLowerFirstChar(rawResult); ROS_INFO("识别到二维码: %s", target_object.c_str()); current_state_ = State::FIND; qr_found_ = true; // 在视频帧上绘制结果 std::vector<cv::Point> points; for (int i = 0; i < symbol->get_location_size(); i++) { points.push_back(cv::Point(symbol->get_location_x(i), symbol->get_location_y(i))); } // 绘制二维码边界框 cv::RotatedRect rect = cv::minAreaRect(points); cv::Point2f vertices[4]; rect.points(vertices); for (int i = 0; i < 4; i++) { cv::line(frame, vertices[i], vertices[(i + 1) % 4], cv::Scalar(0, 255, 0), 2); } // 显示原始二维码内容 cv::putText(frame, rawResult, cv::Point(10, 30), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, cv::Scalar(0, 255, 0), 2); // 显示转换后的结果 cv::putText(frame, "Stored: " + target_object, cv::Point(10, 60), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, cv::Scalar(0, 0, 255), 2); // 显示最终结果画面 cv::imshow("QR Code Scanner", frame); cv::waitKey(250); // 短暂显示结果 } } // 显示当前帧 cv::imshow("QR Code Scanner", frame); cv::waitKey(1); } catch (cv_bridge::Exception& e) { ROS_ERROR("cv_bridge异常: %s", e.what()); } } //播放音频文件函数 bool Ucar::playAudioFile(const std::string& filePath) { // 创建子进程播放音频 pid_t pid = fork(); if (pid == 0) { // 子进程 // 尝试使用 aplay (适用于 WAV 文件) execlp("aplay", "aplay", "-q", filePath.c_str(), (char*)NULL); // 如果 aplay 失败，尝试 ffplay execlp("ffplay", "ffplay", "-nodisp", "-autoexit", "-loglevel", "quiet", filePath.c_str(), (char*)NULL); // 如果 ffplay 失败，尝试 mpg123 (适用于 MP3) execlp("mpg123", "mpg123", "-q", filePath.c_str(), (char*)NULL); // 如果所有播放器都不可用，退出 exit(1); } else if (pid > 0) { // 父进程 int status; waitpid(pid, &status, 0); return WIFEXITED(status) && WEXITSTATUS(status) == 0; } else { // fork 失败 perror("fork failed"); return false; } } // 辅助函数：将字符串首字母转换为小写 std::string Ucar::toLowerFirstChar(const std::string& str) { if (str.empty()) return str; std::string result = str; result[0] = static_cast<char>(std::tolower(static_cast<unsigned char>(result[0]))); return result; } // 在odomCallback中更新最新里程计数据 void Ucar::odomCallback(const nav_msgs::Odometry::ConstPtr& msg) { latest_odom_ = msg; // 保存最新里程计数据 if (!position_recorded) { initial_position = msg->pose.pose.position; position_recorded = true; //ROS_INFO("初始位置记录完成: (%.3f, %.3f)", // initial_position.x, initial_position.y); } } void Ucar::moveLeftDistance(double distance_m, double linear_speed) { // 订阅里程计话题（根据实际机器人配置修改话题名） // 等待位置记录完成 position_recorded = false; while (!position_recorded && ros::ok()) { ros::spinOnce(); ros::Duration(0.1).sleep(); } // 计算理论运动时间 double duration = distance_m / linear_speed; //ROS_INFO("开始左移: 距离=%.2fm, 速度=%.2fm/s, 理论时间=%.1fs", // distance_m, linear_speed, duration); // 创建控制消息 geometry_msgs::Twist move_cmd; move_cmd.linear.y = linear_speed; // 全向移动Y轴速度控制左右移动 // 记录开始时间 auto start_time = ros::Time::now(); // 持续发送控制命令 while ((ros::Time::now() - start_time).toSec() < duration && ros::ok()) { cmd_vel_pub.publish(move_cmd); ros::Duration(0.05).sleep(); // 50ms控制周期 } // 发送停止指令 move_cmd.linear.y = 0; cmd_vel_pub.publish(move_cmd); //ROS_INFO("左移完成"); } void Ucar::moveRightDistance(double distance_m, double linear_speed) { // 等待位置记录完成 position_recorded = false; while (!position_recorded && ros::ok()) { ros::spinOnce(); ros::Duration(0.1).sleep(); } // 计算理论运动时间 double duration = distance_m / linear_speed; //ROS_INFO("开始右移: 距离=%.2fm, 速度=%.2fm/s, 理论时间=%.1fs", // distance_m, linear_speed, duration); // 创建控制消息 geometry_msgs::Twist move_cmd; move_cmd.linear.y = -linear_speed; // 全向移动Y轴速度控制左右移动 // 记录开始时间 auto start_time = ros::Time::now(); // 持续发送控制命令 while ((ros::Time::now() - start_time).toSec() < duration && ros::ok()) { cmd_vel_pub.publish(move_cmd); ros::Duration(0.05).sleep(); // 50ms控制周期 } // 发送停止指令 move_cmd.linear.y = 0; cmd_vel_pub.publish(move_cmd); //ROS_INFO("右移完成"); } void Ucar::moveForwardDistance(double distance_m, double linear_speed) { // 确保速度为正值（前进方向） if (linear_speed < 0) { ROS_WARN("前进速度应为正值，自动取绝对值"); linear_speed = fabs(linear_speed); } // 等待位置记录完成 position_recorded = false; while (!position_recorded && ros::ok()) { ros::spinOnce(); ros::Duration(0.1).sleep(); } // 计算理论运动时间 double duration = distance_m / linear_speed; //ROS_INFO("开始前进: 距离=%.2fm, 速度=%.2fm/s, 理论时间=%.1fs", // distance_m, linear_speed, duration); // 创建控制消息 geometry_msgs::Twist move_cmd; move_cmd.linear.x = linear_speed; // X轴速度控制前后移动 // 记录开始时间 auto start_time = ros::Time::now(); // 持续发送控制命令 while ((ros::Time::now() - start_time).toSec() < duration && ros::ok()) { cmd_vel_pub.publish(move_cmd); ros::Duration(0.05).sleep(); // 50ms控制周期 } // 发送停止指令 move_cmd.linear.x = 0.0; cmd_vel_pub.publish(move_cmd); ROS_INFO("前进完成"); } //输入1逆时针，输入-1顺时针 void Ucar::rotateCounterClockwise5Degrees(int a) { // 设置旋转参数 const double angular_speed = 0.2; // rad/s (约11.5度/秒) const double degrees = 5.0; const double duration = degrees * (M_PI / 180.0) / angular_speed; // 约0.436秒 //if(a==1) //ROS_INFO("开始逆时针旋转5度: 速度=%.2f rad/s, 时间=%.3f秒", // angular_speed, duration); //else if(a==-1) //ROS_INFO("开始顺时针旋转5度: 速度=%.2f rad/s, 时间=%.3f秒", // angular_speed, duration); // 创建控制消息 geometry_msgs::Twist twist_msg; twist_msg.angular.z = angular_speed*a; // 正值表示逆时针 // 记录开始时间 auto start_time = ros::Time::now(); // 持续发送控制命令 while ((ros::Time::now() - start_time).toSec() < duration && ros::ok()) { cmd_vel_pub.publish(twist_msg); ros::Duration(0.05).sleep(); // 20Hz控制周期 } // 发送停止命令（确保接收） twist_msg.angular.z = 0.0; for (int i = 0; i < 3; i++) { cmd_vel_pub.publish(twist_msg); ros::Duration(0.02).sleep(); } if(a==1) ROS_INFO("逆时针旋转5度完成"); else if (a==-1) ROS_INFO("顺时针旋转5度完成"); } void Ucar::rotateCounterClockwise360Degrees() { // 设置旋转参数 const double angular_speed = 1; // rad/s (约11.5度/秒) const double degrees = 360.0; const double duration = degrees * (M_PI / 180.0) / angular_speed; // 约0.436秒 // 创建控制消息 geometry_msgs::Twist twist_msg; twist_msg.angular.z = angular_speed; // 正值表示逆时针 // 记录开始时间 auto start_time = ros::Time::now(); // 持续发送控制命令 while ((ros::Time::now() - start_time).toSec() < duration && ros::ok()) { cmd_vel_pub.publish(twist_msg); ros::Duration(0.05).sleep(); // 20Hz控制周期 } // 发送停止命令（确保接收） twist_msg.angular.z = 0.0; for (int i = 0; i < 3; i++) { cmd_vel_pub.publish(twist_msg); ros::Duration(0.02).sleep(); } } void Ucar::left_and_right_move_old(){ rfbot_yolov8_ros::DetectGood srv; while((find_object_x2_old+find_object_x1_old)/2>324){ if((find_object_x2_old+find_object_x1_old)>340) moveLeftDistance(0.15,0.1);//控制小车往左移动15cm else moveLeftDistance(0.05,0.1);//控制小车往左移动5cm moveForwardDistance(0.05,0.1); Ucar::result_client_.call(srv); for (size_t j = 0; j < srv.response.goodName.size(); ++j) { ROS_INFO("响应结果："); ROS_INFO("位置: x1: %d, y1: %d, x2: %d, y2: %d", srv.response.u1[j], srv.response.v1[j], srv.response.u2[j], srv.response.v2[j]); //ROS_INFO("置信度: %f", srv.response.confidence[j]); find_object_x1_old=srv.response.u1[0]; find_object_y1_old=srv.response.v1[0]; find_object_x2_old=srv.response.u2[0]; find_object_y2_old=srv.response.v2[0]; } ROS_INFO("当前目标中心横坐标为：%d",(find_object_x2_old+find_object_x1_old)/2); } while((find_object_x2_old+find_object_x1_old)/2<316){ if((find_object_x2_old+find_object_x1_old)<300) moveRightDistance(0.15,0.1);//控制小车往右移动15cm else moveRightDistance(0.05,0.1);//控制小车往右移动5cm moveForwardDistance(0.05,0.1); Ucar::result_client_.call(srv); for (size_t j = 0; j < srv.response.goodName.size(); ++j) { ROS_INFO("响应结果："); ROS_INFO("位置: x1: %d, y1: %d, x2: %d, y2: %d", srv.response.u1[j], srv.response.v1[j], srv.response.u2[j], srv.response.v2[j]); //ROS_INFO("置信度: %f", srv.response.confidence[j]); find_object_x1_old=srv.response.u1[0]; find_object_y1_old=srv.response.v1[0]; find_object_x2_old=srv.response.u2[0]; find_object_y2_old=srv.response.v2[0]; } ROS_INFO("当前目标中心横坐标为：%d",(find_object_x2_old+find_object_x1_old)/2); } ROS_INFO("左右移动完成"); } //前进函数（涵盖第二种停靠算法） void Ucar::go(){ rfbot_yolov8_ros::DetectGood srv; while(1){ moveForwardDistance(0.05,0.1);//控制小车前进 Ucar::result_client_.call(srv); for (size_t j = 0; j < srv.response.goodName.size(); ++j) { ROS_INFO("响应结果："); ROS_INFO("位置: x1: %d, y1: %d, x2: %d, y2: %d", srv.response.u1[j], srv.response.v1[j], srv.response.u2[j], srv.response.v2[j]); //ROS_INFO("置信度: %f", srv.response.confidence[j]); find_object_x1_new=srv.response.u1[0]; find_object_y1_new=srv.response.v1[0]; find_object_x2_new=srv.response.u2[0]; find_object_y2_new=srv.response.v2[0]; } //图像左边先到达边线——>逆时针往右 if(find_object_x2_new==640&&find_object_y1_new==0&&find_object_x1_new!=0&&find_object_y2_new>=350){ if(find_object_x1_new>240||(find_object_x2_new-find_object_x1_new)<=(find_object_y2_new-find_object_y1_new)){ rotateCounterClockwise5Degrees(1); rotateCounterClockwise5Degrees(1); rotateCounterClockwise5Degrees(1); rotateCounterClockwise5Degrees(1); rotateCounterClockwise5Degrees(1); moveRightDistance(0.35,0.1); ROS_INFO("大摆头"); break; } else if(find_object_x1_new>120){ rotateCounterClockwise5Degrees(1); rotateCounterClockwise5Degrees(1); rotateCounterClockwise5Degrees(1); moveRightDistance(0.25,0.1); ROS_INFO("中摆头"); break; } else{ rotateCounterClockwise5Degrees(1);//逆时针 moveRightDistance(0.1,0.1); ROS_INFO("小摆头"); break; } } //图像右边先到达边线——>顺时针往左 else if(find_object_x1_new==0&&find_object_y1_new==0&&find_object_x2_new!=640&&find_object_y2_new>=350){ if(find_object_x2_new<400||(find_object_x2_new-find_object_x1_new)<=(find_object_y2_new-find_object_y1_new)){ rotateCounterClockwise5Degrees(-1); rotateCounterClockwise5Degrees(-1); rotateCounterClockwise5Degrees(-1); rotateCounterClockwise5Degrees(-1); rotateCounterClockwise5Degrees(-1); moveLeftDistance(0.35,0.1); ROS_INFO("大摆头"); break; } else if(find_object_x2_new<520){ rotateCounterClockwise5Degrees(-1); rotateCounterClockwise5Degrees(-1); rotateCounterClockwise5Degrees(-1); moveLeftDistance(0.25,0.1); ROS_INFO("中摆头"); break; } else{ rotateCounterClockwise5Degrees(-1);//顺时针 moveLeftDistance(0.1,0.1); ROS_INFO("小摆头"); break; } } } } void Ucar::visualservo(){ rfbot_yolov8_ros::DetectGood srv; //左移右移 left_and_right_move_old(); //提取长宽比 Ucar::result_client_.call(srv); for (size_t j = 0; j < srv.response.goodName.size(); ++j) { ROS_INFO("响应结果："); ROS_INFO("位置: x1: %d, y1: %d, x2: %d, y2: %d", srv.response.u1[j], srv.response.v1[j], srv.response.u2[j], srv.response.v2[j]); //ROS_INFO("置信度: %f", srv.response.confidence[j]); find_object_x1_old=srv.response.u1[0]; find_object_y1_old=srv.response.v1[0]; find_object_x2_old=srv.response.u2[0]; find_object_y2_old=srv.response.v2[0]; } changkuanbi_old=(find_object_x2_old-find_object_x1_old)/(find_object_y2_old-find_object_y1_old); ROS_INFO("长宽比为：%f",changkuanbi_old);go(); if(find_object=="dessert1") playAudioFile("/home/ucar/ucar_ws/src/wav/kl.wav"); if(find_object=="dessert2") playAudioFile("/home/ucar/ucar_ws/src/wav/dg.wav"); if(find_object=="dessert3") playAudioFile("/home/ucar/ucar_ws/src/wav/nn.wav"); if(find_object=="vegetable1") playAudioFile("/home/ucar/ucar_ws/src/wav/lj.wav"); if(find_object=="vegetable2") playAudioFile("/home/ucar/ucar_ws/src/wav/xhs.wav"); if(find_object=="vegetable3") playAudioFile("/home/ucar/ucar_ws/src/wav/td.wav"); if(find_object=="fruit1") playAudioFile("/home/ucar/ucar_ws/src/wav/xj.wav"); if(find_object=="fruit2") playAudioFile("/home/ucar/ucar_ws/src/wav/pg.wav"); if(find_object=="fruit3") playAudioFile("/home/ucar/ucar_ws/src/wav/xg.wav"); // if(abs(changkuanbi_old-1.666666667)<0.05){ // ROS_INFO("比较接近16:9，不需要旋转"); // //前进 // go(); // } // else { // //先逆时针转个10度 // rotateCounterClockwise5Degrees(1); // rotateCounterClockwise5Degrees(1); // Ucar::result_client_.call(srv); // for (size_t j = 0; j < srv.response.goodName.size(); ++j) { // ROS_INFO("响应结果："); // ROS_INFO("位置: x1: %d, y1: %d, x2: %d, y2: %d", // srv.response.u1[j], // srv.response.v1[j], // srv.response.u2[j], // srv.response.v2[j]); // //ROS_INFO("置信度: %f", srv.response.confidence[j]); // find_object_x1_new=srv.response.u1[0]; // find_object_y1_new=srv.response.v1[0]; // find_object_x2_new=srv.response.u2[0]; // find_object_y2_new=srv.response.v2[0]; // } // changkuanbi_new=(find_object_x2_new-find_object_x1_new)/(find_object_y2_new-find_object_y1_new); // ROS_INFO("长宽比为：%f",changkuanbi_new); // if(changkuanbi_new<changkuanbi_old)//方向错了 // { // while(abs(changkuanbi_new-1.666666667)>0.4)//不准就再转 // { // rotateCounterClockwise5Degrees(-1); // Ucar::result_client_.call(srv); // for (size_t j = 0; j < srv.response.goodName.size(); ++j) { // ROS_INFO("响应结果："); // ROS_INFO("位置: x1: %d, y1: %d, x2: %d, y2: %d", // srv.response.u1[j], // srv.response.v1[j], // srv.response.u2[j], // srv.response.v2[j]); // //ROS_INFO("置信度: %f", srv.response.confidence[j]); // find_object_x1_new=srv.response.u1[0]; // find_object_y1_new=srv.response.v1[0]; // find_object_x2_new=srv.response.u2[0]; // find_object_y2_new=srv.response.v2[0]; // //保持正对目标 // while((find_object_x2_new+find_object_x1_new)/2>324) // {moveLeftDistance(0.05,0.1);//控制小车往左移动5cm // Ucar::result_client_.call(srv); // for (size_t j = 0; j < srv.response.goodName.size(); ++j) { // ROS_INFO("响应结果："); // ROS_INFO("位置: x1: %d, y1: %d, x2: %d, y2: %d", // srv.response.u1[j], // srv.response.v1[j], // srv.response.u2[j], // srv.response.v2[j]); // //ROS_INFO("置信度: %f", srv.response.confidence[j]); // find_object_x1_new=srv.response.u1[0]; // find_object_y1_new=srv.response.v1[0]; // find_object_x2_new=srv.response.u2[0]; // find_object_y2_new=srv.response.v2[0]; // } // changkuanbi_new=(find_object_x2_new-find_object_x1_new)/(find_object_y2_new-find_object_y1_new); // ROS_INFO("长宽比为：%f",changkuanbi_new);} // while((find_object_x2_new+find_object_x1_new)/2<316) // {moveRightDistance(0.05,0.1);//控制小车往右移动5cm // Ucar::result_client_.call(srv); // for (size_t j = 0; j < srv.response.goodName.size(); ++j) { // ROS_INFO("响应结果："); // ROS_INFO("位置: x1: %d, y1: %d, x2: %d, y2: %d", // srv.response.u1[j], // srv.response.v1[j], // srv.response.u2[j], // srv.response.v2[j]); // //ROS_INFO("置信度: %f", srv.response.confidence[j]); // find_object_x1_new=srv.response.u1[0]; // find_object_y1_new=srv.response.v1[0]; // find_object_x2_new=srv.response.u2[0]; // find_object_y2_new=srv.response.v2[0]; // } // changkuanbi_new=(find_object_x2_new-find_object_x1_new)/(find_object_y2_new-find_object_y1_new); // ROS_INFO("长宽比为：%f",changkuanbi_new);} // } // } // } // else{//方向对了 // while(abs(changkuanbi_new-1.666666667)>0.4)//不准就再转 // { // rotateCounterClockwise5Degrees(1); // //保持正对目标 // while((find_object_x2_new+find_object_x1_new)/2>324) moveLeftDistance(0.05,0.1);//控制小车往左移动5cm // while((find_object_x2_new+find_object_x1_new)/2<316) moveRightDistance(0.05,0.1);//控制小车往右移动5cm // Ucar::result_client_.call(srv); // for (size_t j = 0; j < srv.response.goodName.size(); ++j) { // ROS_INFO("响应结果："); // ROS_INFO("位置: x1: %d, y1: %d, x2: %d, y2: %d", // srv.response.u1[j], // srv.response.v1[j], // srv.response.u2[j], // srv.response.v2[j]); // //ROS_INFO("置信度: %f", srv.response.confidence[j]); // find_object_x1_new=srv.response.u1[0]; // find_object_y1_new=srv.response.v1[0]; // find_object_x2_new=srv.response.u2[0]; // find_object_y2_new=srv.response.v2[0]; // } // changkuanbi_new=(find_object_x2_new-find_object_x1_new)/(find_object_y2_new-find_object_y1_new); // ROS_INFO("长宽比为：%f",changkuanbi_new); // } // } // //前进 // go(); // } ROS_INFO("导航完成"); ros::Duration(3000).sleep(); current_state_ = State::GAZEBO; } void Ucar::spin_to_find(){ setlocale(LC_ALL, ""); for(int i=0;i<9;i++){ navigateTo(pose_center[i]);//导航到i号点位 ros::Duration(3).sleep();//停留3秒 rfbot_yolov8_ros::DetectGood srv; Ucar::result_client_.call(srv); for (size_t j = 0; j < srv.response.goodName.size(); ++j) { ROS_INFO("响应结果："); ROS_INFO("位置: x1: %d, y1: %d, x2: %d, y2: %d", srv.response.u1[j], srv.response.v1[j], srv.response.u2[j], srv.response.v2[j]); //ROS_INFO("置信度: %f", srv.response.confidence[j]); find_object_x1_old=srv.response.u1[0]; find_object_y1_old=srv.response.v1[0]; find_object_x2_old=srv.response.u2[0]; find_object_y2_old=srv.response.v2[0]; pose_center_object[i] = srv.response.goodName[0]; //看看这个方向有没有目标 } if(pose_center_object[i].find(target_object)!=std::string::npos&&(find_object_x2_old-find_object_x1_old)>=(find_object_y2_old-find_object_y1_old)) {ROS_INFO("本次任务目标识别成功"); find_object=pose_center_object[i]; visualservo(); break;} else{ ROS_INFO("本次任务目标识别失败，尝试下一个目标"); continue; } } } void Ucar::gazebo(){ navigateTo(pose_gazebo); //主从机通信 FileTransfer ft("/home/ucar/ucar_ws/src/ucar"); ft.saveToFile(target_object, "target.txt"); //电脑的ip ft.sendTo("192.168.1.100", 8080, "/home/ucar/ucar_ws/src/ucar/target.txt", "/home/zzs/gazebo_test_ws/src/ucar2/target.txt"); try { // 示例3：等待接收文件并读取内容 std::cout << "等待接收文件..." << std::endl; ft.receiveAndReadTwoStrings(8080, gazebo_object, gazebo_room); std::cout << "接收到的内容:\n" << gazebo_object << "\n"<<gazebo_room << std::endl; } catch (const std::exception& e) { std::cerr << "错误: " << e.what() << std::endl;} ros::Duration(30000).sleep();//停留3秒 } int main(int argc, char** argv) { ros::init(argc, argv, "multi_room_navigation_node"); ros::NodeHandle nh; Ucar ucar(nh); ucar.run(); return 0; } 帮我修改上述代码，其中导航到nh_.param("pose_center_x", pose_11.position.x, 1.13); nh_.param("pose_center_y", pose_11.position.y, 3.04); nh_.param("pose_center_x", pose_12.position.x, 1.13); nh_.param("pose_center_y", pose_12.position.y, 3.04); nh_.param("pose_center_x", pose_13.position.x, 1.13); nh_.param("pose_center_y", pose_13.position.y, 3.04); nh_.param("pose_center_x", pose_14.position.x, 1.13); nh_.param("pose_center_y", pose_14.position.y, 3.04); nh_.param("pose_center_x", pose_15.position.x, 1.13); nh_.param("pose_center_y", pose_15.position.y, 3.04);时候时，删除原来旋转十五度停下的情况，改成每个点都停留，然后开始原地旋转，每旋转0.2秒停顿0.5秒，然后旋转360度之后，前往下一个点，在其中任意一个点识别到目标时，就不前往之后的点而是直接进入视觉定位，最后直接前往 nh_.param("pose_center_x", pose_16.position.x, 1.13); nh_.param("pose_center_y", pose_16.position.y, 3.04);

在move_base的恢复行为机制中创建新的行为插件： cpp // rotate_scan_recovery.h #include <base_local_planner/costmap_model.h> #include <nav_core/recovery_behavior.h> class RotateScanRecovery : ...

以下是针对地质找矿和水工环地质勘查行业的详细部署指南，所有组件均安装在D盘，充分利用GPU资源，实现本地化知识库管理和Word报告自动化生成： --- ### **一、系统准备与目录创建** #### **1. 创建主目录结构** powershell # 打开PowerShell（管理员权限） # 创建主目录 mkdir D:\personal ai # 创建子目录 mkdir D:\personal ai\docker-data mkdir D:\personal ai\ollama mkdir D:\personal ai\ragflow mkdir D:\personal ai\dify mkdir D:\personal ai\models mkdir D:\personal ai\templates mkdir D:\personal ai\output #### **2. 更新显卡驱动** 1. 访问[NVIDIA驱动下载页](https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx) 2. 选择匹配显卡的驱动程序 3. 安装时选择： - **自定义安装** - 勾选**清洁安装** - 安装位置选择：D:\personal ai\NVIDIA --- ### **二、Docker Desktop安装与汉化** #### **1. 安装Docker Desktop** 1. 下载安装程序：[Docker Desktop for Windows](https://desktop.docker.com/win/main/amd64/Docker%20Desktop%20Installer.exe) 2. 运行安装程序： - 取消勾选"Use WSL 2 instead of Hyper-V" - 点击"Advanced"： - 安装路径：D:\personal ai\Docker - 数据存储路径：D:\personal ai\docker-data - 勾选： - ☑ Add shortcut to desktop - ☑ Enable WSL 2 Features - ☑ Add Docker binaries to PATH #### **2. Docker汉化** powershell # 下载汉化包 Invoke-WebRequest -Uri "https://ghproxy.com/https://github.com/Docker-Hub-frproxy/docker-desktop-zh/releases/download/v4.30.0/zh-CN.zip" -OutFile "D:\personal ai\docker-zh.zip" # 解压并替换文件 Expand-Archive -Path "D:\personal ai\docker-zh.zip" -DestinationPath "D:\personal ai\Docker\resources" -Force # 重启Docker Restart-Service -Name "Docker Desktop Service" #### **3. 配置GPU支持** 1. 创建配置文件： powershell notepad $env:USERPROFILE\.wslconfig 2. 输入以下内容： ini [wsl2] memory=16GB # 根据实际内存调整，建议≥16GB processors=8 # 根据CPU核心数调整 swap=0 localhostForwarding=true [nvidia] enabled=true cudaVersion=12.2 # 与安装的CUDA版本一致 --- ### **三、Ollama + DeepSeek部署** #### **1. 安装Ollama** powershell # 下载安装程序 Invoke-WebRequest -Uri "https://ollama.com/download/OllamaSetup.exe" -OutFile "D:\personal ai\OllamaSetup.exe" # 静默安装到指定目录 Start-Process "D:\personal ai\OllamaSetup.exe" -ArgumentList "/S /D=D:\personal ai\ollama" -Wait #### **2. 配置模型存储路径** powershell # 设置环境变量 [Environment]::SetEnvironmentVariable("OLLAMA_MODELS", "D:\personal ai\models", "Machine") # 重启Ollama服务 Restart-Service -Name "Ollama" #### **3. 下载DeepSeek模型** powershell # 拉取7B参数模型（适合44GB显存） ollama pull deepseek-llm:7b # 验证安装 ollama run deepseek-llm:7b "地质找矿的基本流程是什么？" --- ### **四、RAGFlow本地部署** #### **1. 创建docker-compose.yml** powershell # 创建配置文件 @" version: '3.8' services: ragflow: image: infiniflow/ragflow:latest container_name: ragflow ports: - "9380:9380" volumes: - "D:/personal ai/ragflow/data:/opt/ragflow/data" - "D:/personal ai/models:/opt/ragflow/models" environment: - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all - NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: 2 capabilities: [gpu] "@ | Out-File -FilePath "D:\personal ai\ragflow\docker-compose.yml" -Encoding utf8 #### **2. 启动RAGFlow** powershell # 进入目录 cd D:\personal ai\ragflow # 启动容器 docker compose up -d # 查看日志（确保正常运行） docker logs ragflow --- ### **五、Dify工作流部署** #### **1. 创建docker-compose.yml** powershell @" version: '3' services: dify: image: langgenius/dify:latest container_name: dify ports: - "80:3000" volumes: - "D:/personal ai/dify/data:/data" environment: - DB_ENGINE=sqlite - GPU_ENABLED=true depends_on: - ragflow "@ | Out-File -FilePath "D:\personal ai\dify\docker-compose.yml" -Encoding utf8 #### **2. 启动Dify** powershell cd D:\personal ai\dify docker compose up -d --- ### **六、地质行业知识库配置** #### **1. 上传地质资料** 1. 访问 http://localhost:9380 2. 创建知识库 → 命名"地质矿产知识库" 3. 上传文件类型： - 地质调查报告（PDF/DOCX） - 矿产储量估算表（XLSX） - 水文地质图件（JPG/PNG） - 工程地质剖面图（DWG） #### **2. 配置检索策略** yaml # 在RAGFlow高级设置中 chunk_size: 1024 # 适合技术文档 chunk_overlap: 200 metadata_fields: # 地质专用元数据 - project_name - geological_period - mineral_type - gis_coordinates --- ### **七、报告生成工作流配置** #### **1. 在Dify中创建工作流** 1. 访问 http://localhost 2. 创建应用 → 选择"工作流" 3. 节点配置： [输入] → [RAGFlow检索] → [Ollama处理] → [Word生成] #### **2. 配置Ollama节点** json { "model": "deepseek-llm:7b", "parameters": { "temperature": 0.3, "max_tokens": 4096, "system_prompt": "你是一位资深地质工程师，负责编写专业地质报告。使用规范的地质术语，遵循GB/T 9649地质矿产术语标准。" } } #### **3. 创建Word模板** 1. 在 D:\personal ai\templates 创建 地质报告模板.docx 2. 包含字段： markdown ## {{project_name}}地质调查报告 ### 一、区域地质背景 {{regional_geology}} ### 二、矿产特征 {{mineral_characteristics}} ### 三、水文地质条件 {{hydrogeological_conditions}} [附图:{{figure_number}}] ### 四、资源量估算（单位：万吨） | 矿种 | 332 | 333 | 334 | |---|---|---|---| {{resource_table}} #### **4. Python报告生成脚本** 在Dify中创建 report_generator.py： python from docx import Document from docx.shared import Pt import pandas as pd import json def generate_geological_report(data): # 加载模板 doc = Document(r'D:\personal ai\templates\地质报告模板.docx') # 填充文本内容 for p in doc.paragraphs: p.text = p.text.replace('{{project_name}}', data['project_name']) p.text = p.text.replace('{{regional_geology}}', data['regional_geology']) p.text = p.text.replace('{{hydrogeological_conditions}}', data['hydro_conditions']) # 填充资源表格 table = doc.tables[0] resources = json.loads(data['resource_table']) for i, mineral in enumerate(resources): row = table.add_row() row.cells[0].text = mineral['type'] row.cells[1].text = str(mineral['332']) row.cells[2].text = str(mineral['333']) row.cells[3].text = str(mineral['334']) # 保存报告 output_path = fr"D:\personal ai\output\{data['project_name']}_地质调查报告.docx" doc.save(output_path) return {"status": "success", "path": output_path} --- ### **八、工作流测试与使用** #### **1. 触发报告生成** powershell curl -X POST http://localhost/v1/workflows/run \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "inputs": { "project_name": "云南某铜矿勘探", "requirements": "需要包含：\n1. 矿区水文地质分析\n2. 铜矿体三维模型描述\n3. JORC标准资源量估算" } }' #### **2. 输出结果** - 生成文件：D:\personal ai\output\云南某铜矿勘探_地质调查报告.docx - 日志位置：D:\personal ai\dify\data\logs\workflow.log #### **3. 典型报告结构** markdown ## 云南某铜矿勘探地质调查报告 ### 一、区域地质背景 位于扬子地块西缘，出露地层主要为二叠系阳新组灰岩... ### 二、矿产特征 发现3条铜矿体，呈层状产出，平均品位Cu 1.2%... ### 三、水文地质条件 矿区内发育两条季节性河流，地下水类型主要为基岩裂隙水...[附图:图3] ### 四、资源量估算（单位：万吨） | 矿种 | 332 | 333 | 334 | |------|-----|-----|-----| | 铜矿 | 120 | 280 | 150 | --- ### **九、维护与优化** #### **1. GPU监控** powershell # 查看GPU利用率 nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu --format=csv -l 5 # Ollama GPU加速验证 ollama run deepseek-llm:7b --verbose #### **2. 地质专业词库增强** 1. 在 D:\personal ai\models 创建 geology_terms.txt 2. 添加专业术语： text 水工环地质 矿产普查 资源量估算 地层划分 构造解析 3. 在RAGFlow配置中加载术语库 #### **3. 常见问题解决** **问题1：Docker容器无法访问GPU** powershell # 验证NVIDIA容器工具包 docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.2.0-base nvidia-smi # 解决方案 nvidia-smi --gpu-reset **问题2：中文PDF解析乱码** yaml # 在RAGFlow配置中添加 parser_config: pdf: text_extraction: lang: chi_sim # 使用中文OCR **问题3：报告生成格式错误** python # 在Python脚本中添加格式修复 def fix_table_format(table): for row in table.rows: for cell in row.cells: for paragraph in cell.paragraphs: paragraph.paragraph_format.space_before = Pt(0) paragraph.paragraph_format.space_after = Pt(0) --- ### **十、地质行业应用场景** #### **1. 自动化报告类型** 1. 矿产勘探阶段性报告 2. 水文地质调查评价 3. 矿山环境影响评估 4. 地质灾害风险分析 5. 资源储量动态报表 #### **2. 效率提升对比** | 任务类型 | 传统耗时 | 系统耗时 | |---------|---------|---------| | 矿产调查报告 | 40小时 | 2小时 | | 水文地质图件说明 | 16小时 | 45分钟 | | 资源量估算表 | 8小时 | 实时生成 | 分析优化以上部署方案

- GPU利用率从$ \mu=35\% $提升至$ \mu\geq65\% $ - 报告生成P99延迟降低至$ \leq15\text{s} $ - 系统年故障时间$ \text{MTBF} > 8000\text{小时} $ - 支持并发用户数从50→200+（同硬件规模）

catkin_ws/ └── src/ └── my_robot_pkg/ ├── launch/ # 启动文件目录 │ ├── simulation.launch ├── scripts/ # Python脚本 │ ├── move_to_target.py │ └── input_node.py ├── urdf/ # URDF/XACRO文件 │ ├── four_wheel_robot.xacro ├── worlds/ # Gazebo世界文件 │ └── four_areas.world ├── CMakeLists.txt # 编译规则 └── package.xml # 包配置 simulation.launch <launch> <include file="$(find gazebo_ros)/launch/empty_world.launch"> <arg name="world_name" value="$(find my_robot_pkg)/worlds/four_areas.world"/> <arg name="paused" value="false"/> <arg name="use_sim_time" value="true"/> <arg name="gui" value="true"/> <arg name="headless" value="false"/> <arg name="debug" value="false"/> </include> <node name="spawn_urdf" pkg="gazebo_ros" type="spawn_model" args="-param robot_description -urdf -model my_robot -x 0 -y 0 -z 0.1 -R 0 -P 0 -Y 0" /> <node name="navigation_controller" pkg="my_robot_pkg" type="move_to_target.py" output="screen"/> <node name="target_input" pkg="my_robot_pkg" type="input_node.py" output="screen"/> <node name="rviz" pkg="rviz" type="rviz" args="-d $(find my_robot_pkg)/rviz/nav_config.rviz" /> <node name="robot_state_publisher" pkg="robot_state_publisher" type="robot_state_publisher" /> </launch> input_node.py #!/usr/bin/env python3 import rospy from std_msgs.msg import Int32 class TargetInput: def __init__(self): rospy.init_node('target_input', anonymous=True) self.pub = rospy.Publisher('/target_area', Int32, queue_size=10) # 显示指令提示 print(""" ****************************** * 输入目标区域编号 (1-4): * 1: 红色区域 (1, 0) * 2: 绿色区域 (2, 0) * 3: 蓝色区域 (3, 0) * 4: 黄色区域 (4, 0) * 输入q退出 ****************************** """) def run(self): while not rospy.is_shutdown(): try: user_input = input("请输入目标编号 (1-4): ") if user_input.lower() == 'q': rospy.signal_shutdown("User exit") break target = int(user_input) if 1 <= target <= 4: self.pub.publish(target) rospy.loginfo(f"已发送目标 {target}") else: print("错误：请输入1-4之间的数字") except ValueError: print("错误：无效输入，请输入数字") except rospy.ROSInterruptException: break if __name__ == '__main__': try: node = TargetInput() node.run() except rospy.ROSInterruptException: pass move_to_target.py #!/usr/bin/env python3 import rospy import math import tf from geometry_msgs.msg import Twist, Point from nav_msgs.msg import Odometry from std_msgs.msg import Int32 class NavigationController: def __init__(self): rospy.init_node('navigation_controller', anonymous=True) # PID参数 self.KP_linear = 0.5 # 线速度比例系数 self.KP_angular = 1.2 # 角速度比例系数 self.goal_tolerance = 0.1 # 到达目标的允许误差 # 初始化变量 self.target_position = None self.current_pose = None # 订阅和发布 self.cmd_vel_pub = rospy.Publisher('/cmd_vel', Twist, queue_size=10) rospy.Subscriber('/target_area', Int32, self.target_callback) rospy.Subscriber('/odom', Odometry, self.odom_callback) rospy.loginfo("Navigation controller initialized") def target_callback(self, msg): """处理目标区域输入""" target_dict = { 1: (1.0, 0.0), 2: (2.0, 0.0), 3: (3.0, 0.0), 4: (4.0, 0.0) } self.target_position = target_dict.get(msg.data) if self.target_position: rospy.loginfo(f"New target received: {self.target_position}") def odom_callback(self, msg): """更新当前位姿""" self.current_pose = msg.pose.pose def get_yaw(self): """从四元数获取偏航角""" if self.current_pose: orientation = self.current_pose.orientation quaternion = ( orientation.x, orientation.y, orientation.z, orientation.w ) euler = tf.transformations.euler_from_quaternion(quaternion) return euler[2] # 返回偏航角（绕Z轴旋转） return 0.0 def run(self): rate = rospy.Rate(10) # 10Hz while not rospy.is_shutdown(): if self.target_position and self.current_pose: # 获取当前位置 current_x = self.current_pose.position.x current_y = self.current_pose.position.y # 计算距离差 dx = self.target_position[0] - current_x dy = self.target_position[1] - current_y distance = math.hypot(dx, dy) if distance > self.goal_tolerance: # 计算目标角度 target_yaw = math.atan2(dy, dx) current_yaw = self.get_yaw() # 计算角度差（归一化到[-π, π]） yaw_error = target_yaw - current_yaw if yaw_error > math.pi: yaw_error -= 2 * math.pi elif yaw_error < -math.pi: yaw_error += 2 * math.pi # 生成控制指令 twist = Twist() if abs(yaw_error) > 0.1: # 优先调整方向 twist.angular.z = self.KP_angular * yaw_error twist.linear.x = 0.0 else: # 方向正确后前进 twist.linear.x = min(self.KP_linear * distance, 0.3) # 限制最大速度 twist.angular.z = 0.0 self.cmd_vel_pub.publish(twist) else: # 到达目标，停止运动 self.cmd_vel_pub.publish(Twist()) self.target_position = None rospy.loginfo("Target reached!") rate.sleep() if __name__ == '__main__': try: controller = NavigationController() controller.run() except rospy.ROSInterruptException: pass four_wheel_robot.xacro <?xml version="1.0"?> <robot name="four_wheel_robot" xmlns:xacro="http://www.ros.org/wiki/xacro"> <xacro:property name="base_length" value="0.4" /> <xacro:property name="base_width" value="0.3" /> <xacro:property name="base_height" value="0.2" /> <xacro:property name="wheel_radius" value="0.05" /> <xacro:property name="wheel_thickness" value="0.04" /> <xacro:property name="wheel_separation" value="${base_width}" /> <xacro:property name="wheel_diameter" value="${2*wheel_radius}" /> <inertial> <mass value="0.001" /> <inertia ixx="0.001" ixy="0.0" ixz="0.0" iyy="0.001" iyz="0.0" izz="0.001" /> </inertial> <joint name="dummy_joint" type="fixed"> <child link="base_link" /> </joint> <visual> <geometry> <box size="${base_length} ${base_width} ${base_height}" /> </geometry> <material name="base_color"> <color rgba="0 0 0.8 1" /> </material> </visual> <collision> <geometry> <box size="${base_length} ${base_width} ${base_height}" /> </geometry> <surface> <friction> <ode> <mu>0.5</mu> <mu2>0.5</mu2> </ode> </friction> </surface> </collision> <inertial> <mass value="5.0" /> <inertia ixx="0.1" ixy="0.0" ixz="0.0" iyy="0.1" iyz="0.0" izz="0.1" /> </inertial> <xacro:macro name="wheel" params="prefix pos_x pos_y"> <visual> <geometry> <cylinder radius="${wheel_radius}" length="${wheel_thickness}" /> </geometry> <material name="wheel_black" /> </visual> <collision> <geometry> <cylinder radius="${wheel_radius}" length="${wheel_thickness}" /> </geometry> <surface> <friction> <ode> <mu>1.0</mu> <mu2>1.0</mu2> </ode> </friction> </surface> </collision> <inertial> <mass value="0.5" /> <inertia ixx="0.001" ixy="0.0" ixz="0.0" iyy="0.001" iyz="0.0" izz="0.001" /> </inertial> <joint name="${prefix}_joint" type="continuous"> <child link="${prefix}_wheel" /> <origin xyz="${pos_x} ${pos_y} -${base_height/2}" rpy="${math.pi/2} 0 0" /> <axis xyz="0 0 1" /> </joint> </xacro:macro> <xacro:wheel prefix="front_left" pos_x="${base_length/2 - wheel_radius}" pos_y="${base_width/2}" /> <xacro:wheel prefix="front_right" pos_x="${base_length/2 - wheel_radius}" pos_y="-${base_width/2}" /> <xacro:wheel prefix="rear_left" pos_x="-${base_length/2 + wheel_radius}" pos_y="${base_width/2}" /> <xacro:wheel prefix="rear_right" pos_x="-${base_length/2 + wheel_radius}" pos_y="-${base_width/2}" /> <gazebo reference="base_link"> <material>Gazebo/Blue</material> <sensor name="imu_sensor" type="imu"> <always_on>true</always_on> <update_rate>100</update_rate> </sensor> </gazebo> <gazebo> <commandTopic>cmd_vel</commandTopic> <odometryTopic>odom</odometryTopic> <odometryFrame>odom</odometryFrame> <robotBaseFrame>base_link</robotBaseFrame> true <wheelSeparation>${wheel_separation}</wheelSeparation> <wheelDiameter>${wheel_diameter}</wheelDiameter> <maxWheelTorque>20</maxWheelTorque> true true </gazebo> </robot> four_areas.world <?xml version="1.0"?> <sdf version="1.9"> <world name="four_areas"> <include> <uri>model://ground_plane</uri> </include> <include> <uri>model://sun</uri> <name>main_sun</name> </include> <model name="area_1"> <static>true</static> <visual name="area1_visual"> <geometry> <box><size>0.5 0.5 0.01</size></box> </geometry> <material> <script> <uri>file://media/materials/scripts/gazebo.material</uri> <name>Gazebo/Red</name> </script> </material> </visual> 1.0 0.0 0.005 0 0 0 </model> <model name="area_2"> <static>true</static> <visual name="area2_visual"> <geometry> <box><size>0.5 0.5 0.01</size></box> </geometry> <material> <script> <uri>file://media/materials/scripts/gazebo.material</uri> <name>Gazebo/Green</name> </script> </material> </visual> 2.0 0.0 0.005 0 0 0 </model> <model name="area_3"> <static>true</static> <visual name="area3_visual"> <geometry> <box><size>0.5 0.5 0.01</size></box> </geometry> <material> <script> <uri>file://media/materials/scripts/gazebo.material</uri> <name>Gazebo/Blue</name> </script> </material> </visual> 3.0 0.0 0.005 0 0 0 </model> <model name="area_4"> <static>true</static> <visual name="area4_visual"> <geometry> <box><size>0.5 0.5 0.01</size></box> </geometry> <material> <script> <uri>file://media/materials/scripts/gazebo.material</uri> <name>Gazebo/Yellow</name> </script> </material> </visual> 4.0 0.0 0.005 0 0 0 </model> </world> </sdf> 利用ros设置仿真四轮小车，并且有仿真环境，仿真环境中有1、2、3、4四个小区域，能输入1、2、3、4让小车跑到相对应的1、2、3、4位置区域，RVIZ可视化来看结果,写出相关代码，和相关文件包含示例.查看上述代码并完善

首先看目录结构，用户提供的catkin_ws结构里，my_robot_pkg下没有rviz文件夹，但在simulation.launch中引用了nav_config.rviz。这里可能存在路径错误，需要确认是否有这个文件，或者是否需要创建rviz目录并添加配置...

173253 ms: Mark-sweep 3073.3 (3082.4) -> 3072.4 (3083.9) MB, 782.2 / 0.1 ms (+ 219.4 ms in 41 steps since start of marking, biggest step 12.8 ms, walltime since start of marking 1068 ms) (average mu = 0.140, current mu = 0.063) [6200:000001C307B7AFD0]

在V8引擎中，Mark-Sweep垃圾回收机制是一种常用的垃圾回收策略。这种机制的核心思想是标记所有可到达的对象并清除未被标记的部分。根据提供的日志数据 173253 ms 表示此次垃圾回收耗时为173毫秒；而内存占用从 ...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 使用黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 # 材料参数 (附件1) materials = { 'I': {'rho': 300, 'cp': 1377, 'k': 0.082, 'thickness': 0.6e-3}, 'II': {'rho': 862, 'cp': 2100, 'k': 0.37, 'thickness': 6e-3}, 'III': {'rho': 74.2, 'cp': 1726, 'k': 0.045, 'thickness': 3.6e-3}, 'IV': {'rho': 1.18, 'cp': 1005, 'k': 0.028, 'thickness': 5e-3} } # 计算总厚度 total_thickness = sum(mat['thickness'] for mat in materials.values()) # 环境参数 u_e = 75 # 外界温度 (°C) u_s = 37 # 皮肤温度 (°C) k_e = 120.0 # 左侧对流换热系数 (W/(m²·°C)) k_s = 8.36 # 右侧对流换热系数 (W/(m²·°C)) # 时间参数 total_time = 5400 # 90分钟转换为秒 dt = 1 # 时间步长 (s) nt = int(total_time / dt) # 时间步数 # 空间离散 (每层网格数) m = [6, 60, 36, 50] # I, II, III, IV层网格数 M = sum(m) # 总节点数 M_indices = [0, m[0], sum(m[:2]), sum(m[:3]), M] # 各层分界点索引 # 计算空间步长 dx = [] for i, layer in enumerate(['I', 'II', 'III', 'IV']): dx.append(materials[layer]['thickness'] / m[i])#令空间步长为0.1mm # 计算热扩散系数 alpha = [] for layer in ['I', 'II', 'III', 'IV']: mat = materials[layer] alpha.append(mat['k'] / (mat['rho'] * mat['cp'])) # 计算λ_j lam = [] for i in range(4): lam.append(alpha[i] * dt / (dx[i]**2)) # 计算v_j v = [] for i, layer in enumerate(['I', 'II', 'III', 'IV']): v.append(materials[layer]['k'] / dx[i]) # 边界参数 mu_e = k_e * dx[0] / materials['I']['k'] mu_s = k_s * dx[3] / materials['IV']['k'] # 初始化温度场 (初始温度37°C) u_old = np.full(M + 1, 37.0) # 存储三维数据 time_points = np.arange(0, total_time + dt, dt) # 所有时间点 space_points = np.zeros(M + 1) # 空间坐标 temperature_data = np.zeros((len(time_points), M + 1)) # 温度矩阵 # 时间推进 for t_step in range(0, nt + 1): current_time = t_step * dt # 存储当前时间步的温度 temperature_data[t_step, :] = u_old.copy() # 初始化三对角矩阵系数 a = np.zeros(M + 1) # 下对角线 b = np.zeros(M + 1) # 主对角线 c = np.zeros(M + 1) # 上对角线 d = np.zeros(M + 1) # 右端项 # 左边界 (i=0, 外层) b[0] = 1 + mu_e c[0] = -1 d[0] = mu_e * u_e # 右边界 (i=M, 内层) a[M] = -1 b[M] = 1 + mu_s d[M] = mu_s * u_s # 内部节点 for layer_idx in range(4): start_idx = M_indices[layer_idx] end_idx = M_indices[layer_idx + 1] for i in range(start_idx, end_idx + 1): if i == 0 or i == M: continue # 边界点已处理 # 交界点处理 if i in M_indices[1:4]: # 确定交界层 if i == M_indices[1]: # I-II交界面 v_j = v[0] v_j1 = v[1] elif i == M_indices[2]: # II-III交界面 v_j = v[1] v_j1 = v[2] elif i == M_indices[3]: # III-IV交界面 v_j = v[2] v_j1 = v[3] a[i] = -v_j b[i] = v_j + v_j1 c[i] = -v_j1 d[i] = 0 else: # 内部节点 a[i] = -lam[layer_idx] b[i] = 1 + 2 * lam[layer_idx] c[i] = -lam[layer_idx] d[i] = u_old[i] # 追赶法求解三对角方程组 # 1. 前向消元 cp = np.zeros(M + 1) # 存储c' dp = np.zeros(M + 1) # 存储d' # 首行 cp[0] = c[0] / b[0] dp[0] = d[0] / b[0] # 中间行 for i in range(1, M): denom = b[i] - a[i] * cp[i-1] cp[i] = c[i] / denom dp[i] = (d[i] - a[i] * dp[i-1]) / denom # 末行 denom = b[M] - a[M] * cp[M-1] dp[M] = (d[M] - a[M] * dp[M-1]) / denom # 2. 回代求解 u_new = np.zeros(M + 1) u_new[M] = dp[M] for i in range(M-1, -1, -1): u_new[i] = dp[i] - cp[i] * u_new[i+1] # 更新温度场 u_old = u_new.copy() # 生成空间坐标 def generate_x_coords(): """生成空间坐标，确保与温度数组维度一致""" x_coords = [] current_x = 0 # 各层厚度 thickness_I = materials['I']['thickness'] thickness_II = materials['II']['thickness'] thickness_III = materials['III']['thickness'] thickness_IV = materials['IV']['thickness'] # I层（外层） x_coords.extend(np.linspace(current_x, current_x + thickness_I, m[0] + 1)) current_x += thickness_I # II层 (跳过第一个点，因为它是I层的最后一个点) x_coords.extend(np.linspace(current_x, current_x + thickness_II, m[1] + 1)[1:]) current_x += thickness_II # III层 (跳过第一个点) x_coords.extend(np.linspace(current_x, current_x + thickness_III, m[2] + 1)[1:]) current_x += thickness_III # IV层 (跳过第一个点) x_coords.extend(np.linspace(current_x, current_x + thickness_IV, m[3] + 1)[1:]) return np.array(x_coords) # 生成空间坐标（从外到内） space_points = generate_x_coords() # 确保维度一致 if len(space_points) != temperature_data.shape[1]: min_len = min(len(space_points), temperature_data.shape[1]) space_points = space_points[:min_len] temperature_data = temperature_data[:, :min_len] # 创建时间、空间网格 X, T = np.meshgrid(space_points * 1000, time_points / 60) # 空间转换为mm，时间转换为分钟 U = temperature_data[:, :len(space_points)] # 确保维度匹配 # === 1. 三维曲面图（单独figure）=== fig1 = plt.figure(figsize=(14, 10)) ax1 = fig1.add_subplot(111, projection='3d') # 创建曲面图（确保x=0与t=0相对应） surf = ax1.plot_surface(X, T, U, cmap='jet', edgecolor='none', alpha=0.9) # 设置坐标轴标签 ax1.set_xlabel('位置 (mm)\n(外 → 内)', fontsize=12, labelpad=15) ax1.set_ylabel('时间 (分钟)', fontsize=12, labelpad=15) ax1.set_zlabel('温度 (°C)', fontsize=12, labelpad=15) ax1.set_title('高温防护服温度分布三维视图\n(x=0与t=0对应)', fontsize=16, pad=20) # 设置视角以突出x=0与t=0 ax1.view_init(elev=25, azim=-120) # 添加颜色条 cbar = fig1.colorbar(surf, ax=ax1, pad=0.1, shrink=0.7) cbar.set_label('温度 (°C)', fontsize=12) # 标记关键点 ax1.scatter(0, 0, U[0, 0], c='r', s=100, label='起点 (x=0, t=0)') ax1.scatter(total_thickness*1000, total_time/60, U[-1, -1], c='g', s=100, label='终点 (皮肤, t=90min)') ax1.legend(loc='upper right', fontsize=10) # 保存图像 plt.tight_layout() plt.savefig('3d_temperature_surface.png', dpi=300, bbox_inches='tight') plt.show() # === 2. 边界层温度随时间变化（单独figure）=== fig2 = plt.figure(figsize=(12, 8)) ax2 = fig2.add_subplot(111) # 定义边界位置（mm） boundary_positions = { '外层表面': 0, 'I-II交界面': materials['I']['thickness'] * 1000, 'II-III交界面': (materials['I']['thickness'] + materials['II']['thickness']) * 1000, 'III-IV交界面': (materials['I']['thickness'] + materials['II']['thickness'] + materials['III']['thickness']) * 1000, '皮肤表面': total_thickness * 1000 } # 提取边界层温度数据 boundary_temps = {} for name, pos in boundary_positions.items(): # 找到最接近的位置索引 idx = np.abs(space_points * 1000 - pos).argmin() boundary_temps[name] = U[:, idx] # 绘制边界层温度曲线 colors = plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(boundary_positions))) for i, (name, temps) in enumerate(boundary_temps.items()): ax2.plot(time_points / 60, temps, label=f'{name} ({boundary_positions[name]:.2f}mm)', color=colors[i], linewidth=2.5) # 添加安全阈值线 ax2.axhline(y=47, color='r', linestyle='--', alpha=0.7) ax2.text(5, 47.5, '安全阈值 (47°C)', color='r', fontsize=12) # 设置坐标轴 ax2.set_xlabel('时间 (分钟)', fontsize=12) ax2.set_ylabel('温度 (°C)', fontsize=12) ax2.set_title('各边界层温度随时间变化', fontsize=16) ax2.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) ax2.legend(loc='lower right', fontsize=10) ax2.set_ylim(35, 80) # 保存图像 plt.tight_layout() plt.savefig('boundary_temperatures.png', dpi=300, bbox_inches='tight') plt.show() # === 3. 导出温度数据到Excel === # 创建时间索引 time_index = [f"{t/60:.1f} min" for t in time_points] # 创建空间列名 space_columns = [f"{x*1000:.3f} mm" for x in space_points] # 创建DataFrame df = pd.DataFrame(U, index=time_index, columns=space_columns) print(df) # 添加边界层位置标记 df.loc['位置描述'] = [''] * len(space_columns) for name, pos in boundary_positions.items(): # 找到最接近的位置索引 idx = np.abs(space_points * 1000 - pos).argmin() df.iloc[-1, idx] = name # 导出到Excel excel_filename = 'temperature_distribution_data.xlsx' with pd.ExcelWriter(excel_filename) as writer: # 主数据表 df.to_excel(writer, sheet_name='温度分布') # 边界层温度数据表 boundary_df = pd.DataFrame({ '时间 (分钟)': time_points / 60 }) for name, temps in boundary_temps.items(): boundary_df[name] = temps boundary_df.to_excel(writer, sheet_name='边界层温度', index=False) print(f"温度数据已保存到 {excel_filename}") print(f"三维视图已保存到 3d_temperature_surface.png") print(f"边界层温度图已保存到 boundary_temperatures.png") print(f"皮肤表面最终温度: {boundary_temps['皮肤表面'][-1]:.2f}°C")如果已知数据如何倒推Ks和Ke,基于以上代码做修改

a = np.zeros(M + 1) # 下对角线 b = np.zeros(M + 1) # 主对角线 c = np.zeros(M + 1) # 上对角线 d = np.zeros(M + 1) # 右端项 # 左边界 (i=0, 外层) b[0] = 1 + mu_e c[0] = -1 d[0] = mu_e * u_e ...
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请分析下面代码：<tbody> <#if (paginationSupport.items)?has_content> <#list paginationSupport.items?sort_by('caseNo') as s> <tr class="b"> <td><a href="../user/viewRequestForm.action?requestFormId=${s.id}">${s.caseNo?default("Not Assigned")?if_exists}</a></td> <td>${s.lotId?if_exists}</td> <td><@m.directoryLink s.applicant?if_exists /></td> <td>${s.prodId?if_exists}</td> <td>${s.lotStageId?if_exists}</td> <td>${s.status?if_exists}</td> <td> <#if s.status!="Waiting For STR"> <#if s.workflowId?exists> <#list s.queuedOwners as owner> <#if owner?matches("[MmAaEeTt]\\d{3}.*")> <@m.directoryLink owner/> <#elseif owner?matches("[K-Z][A-Z][A-Z].*[_].*")> <#list adminService.loadGroupMembersByName(owner) as member> <@m.directoryLink member/><!--by Group--> </#list> <#else> <@m.orgManager owner?if_exists/><!--by Org--> </#if> </#list> </#if> <#else> <#if s.ercCategory=="Input the STR Number"||s.ercCategory=="STR"||s.ercCategory=="MSTR"> STR NO:<a href="${ercService.strLink?if_exists}${s.strEnNo?if_exists}" target="_blank">${s.strEnNo?if_exists}</a> is not effective <#else> EN NO:<a href="${ercService.enLink?if_exists}${s.strEnNo?if_exists}" target="_blank">${s.strEnNo?if_exists}</a> is not effective </#if> </#if> </td> <td><#if s.submitDate?exists>${s.submitDate?datetime?if_exists}</#if></td> <td>${s.purpose?default('')}</td> </tr> </#list> </#if> </tbody>

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