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list 取坐标

时间: 2025-08-29 21:56:22 AIGC 浏览: 5
<think> 我们正在讨论的是在列表(list)中获取坐标的方法。结合之前的引用和用户的问题,用户想要知道如何在列表中定位元素并获取其坐标(即索引位置)。引用[1]中提到了Java的List.subList()方法,但那是获取子列表,而不是直接获取元素的坐标。引用[3]提到了在Python中从列表选出一个数和其对应的坐标,这正是用户关心的。 在编程中,列表的坐标通常指的是元素的索引(index)。我们可以通过遍历列表来查找特定元素的索引。 以下是几种常见编程语言中获取列表元素坐标的方法: 1. **Python**: 在Python中,我们可以使用`index()`方法获取元素在列表中首次出现的索引。例如: ```python my_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] # 获取元素'c'的索引 index = my_list.index('c') # 返回2 ``` 如果列表中有重复元素,`index()`方法只返回第一个匹配项的索引。如果想获取所有出现的索引,可以通过遍历: ```python my_list = ['a', 'b', 'c', 'b', 'e'] target = 'b' indices = [i for i, x in enumerate(my_list) if x == target] # indices 为 [1, 3] ``` 2. **Java**: 在Java中,我们可以使用`indexOf()`方法获取元素首次出现的索引,或者使用循环遍历: ```java import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Main { public static void main(String[] args) { List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("a"); list.add("b"); list.add("c"); list.add("b"); // 获取第一个'b'的索引 int firstIndex = list.indexOf("b"); // 返回1 // 获取所有'b'的索引 for (int i = 0; i < list.size(); i++) { if ("b".equals(list.get(i))) { System.out.println(i); // 输出1和3 } } } } ``` 3. **JavaScript**: 在JavaScript中,数组的`indexOf()`方法可以获取元素首次出现的索引,`findIndex()`方法可以通过回调函数查找。要获取所有索引,同样需要遍历: ```javascript let myArray = ['a', 'b', 'c', 'b']; // 第一个'b'的索引 let firstIndex = myArray.indexOf('b'); // 1 // 所有'b'的索引 let indices = []; myArray.forEach((element, index) => { if (element === 'b') { indices.push(index); } }); // indices 为 [1, 3] ``` 4. **C++**: 在C++中,我们可以使用标准库算法`find`来查找元素的位置: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; int main() { vector<string> vec = {"a", "b", "c", "b"}; // 查找第一个'b' auto it = find(vec.begin(), vec.end(), "b"); if (it != vec.end()) { int index = distance(vec.begin(), it); // 1 } // 查找所有'b' vector<int> indices; for (int i=0; i<vec.size(); i++) { if (vec[i] == "b") { indices.push_back(i); } } // indices 包含 1 和 3 return 0; } ``` 注意:以上方法都是基于线性查找,时间复杂度为$O(n)$。如果我们需要频繁查找,可以考虑使用其他数据结构(如哈希表)来存储元素和索引的映射。 另外,引用[2]中提到了在Cesium中获取坐标点地形高程的方法,但这与在列表中获取元素索引不同,它处理的是地理坐标。 如果用户的问题是在多维列表(例如矩阵)中获取元素的坐标(即行索引和列索引),我们可以通过嵌套循环来实现。例如在Python中: ```python matrix = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ] target = 5 coordinates = [] for i, row in enumerate(matrix): for j, value in enumerate(row): if value == target: coordinates.append((i, j)) # 结果为[(1,1)] ``` 总结:在列表中获取坐标(索引)的方法主要是通过遍历列表并比较元素值。不同编程语言提供了不同的辅助方法(如`indexOf`)来简化操作。 §§相关问题§§ 1. 如何在列表中查找多个不同元素的索引? 2. 如何高效地在大型列表中查找元素坐标(索引)? 3. 在多维列表(嵌套列表)中如何获取元素的坐标? 4. 如何获取列表中满足特定条件的所有元素的坐标? </think> ### 在列表中获取元素坐标的方法详解 在编程中,"坐标"通常指元素在列表中的索引位置(从0开始)。以下是主流语言的实现方法: #### 1. Python 获取元素坐标 ```python # 创建列表 data = ['Java', 'Python', 'C++', 'JavaScript', 'Go'] # 方法1: 直接获取元素索引 index = data.index('Python') # 返回 1 # 方法2: 遍历获取所有元素坐标 coordinates = {} for idx, item in enumerate(data): coordinates[f"({idx})"] = item # 坐标格式化为 (0), (1)... print(coordinates) # 输出: {'(0)': 'Java', '(1)': 'Python', '(2)': 'C++', ...}[^3] ``` #### 2. Java 获取元素坐标 ```java import java.util.*; public class ListCoordinates { public static void main(String[] args) { List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "C++"); // 获取元素坐标 int index = languages.indexOf("Python"); // 返回 1 // 获取所有元素坐标 Map<String, String> coordMap = new HashMap<>(); for (int i = 0; i < languages.size(); i++) { coordMap.put("(" + i + ")", languages.get(i)); } System.out.println(coordMap); // 输出: {(0)=Java, (1)=Python, (2)=C++}[^1] } } ``` #### 3. JavaScript 获取元素坐标 ```javascript const languages = ['JavaScript', 'TypeScript', 'WebAssembly']; // 获取元素坐标 const index = languages.indexOf('TypeScript'); // 返回 1 // 获取所有元素坐标 const coordinates = languages.map((item, idx) => ({ coordinate: `(${idx})`, value: item })); console.log(coordinates); // 输出: [{coordinate: '(0)', value: 'JavaScript'}, ...] ``` **关键概念说明**: 1. 坐标 = 元素索引(从0开始计数) 2. 单元素获取:使用 `indexOf()` 类方法 3. 全元素坐标:通过循环遍历 + 索引计数器实现 4. 坐标格式通常表示为:`(行索引)` 或 `(x)` --- ### 特殊场景处理 #### 多维列表坐标(如矩阵) ```python matrix = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ] # 获取元素5的坐标 (行, 列) for i, row in enumerate(matrix): if 5 in row: j = row.index(5) print(f"坐标: ({i}, {j})") # 输出 (1, 1) ``` #### 带条件筛选的坐标获取 ```javascript // 获取所有大于5的元素的坐标 const numbers = [3, 7, 2, 9, 4]; const coords = numbers.reduce((acc, val, idx) => { if(val > 5) acc.push(`(${idx})`); return acc; }, []); console.log(coords); // 输出 ['(1)', '(3)'] ``` --- ### 性能优化建议 1. **大型列表**:使用 `Map` 存储坐标映射($O(1)$ 查找复杂度) ```python coord_map = {item: idx for idx, item in enumerate(data)} print(coord_map['Python']) # 直接输出坐标 ``` 2. **频繁查找**:提前建立索引字典 3. **多维数据**:改用 NumPy 数组(引用[3]示例中的方法) --- ### 相关问题 1. 如何在列表中高效查找重复元素的**所有坐标**? 2. 当列表元素是对象时,如何根据对象属性获取坐标? 3. 在多维数组中如何实现**范围坐标查询**(如获取2×2子矩阵的坐标)? 4. 如何将地理坐标系统(如引用[2]的经纬度)映射到列表索引?
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import sys sys.path.append('/data/coding') # 添加包所在的根目录到 Python 路径中,防止找不到 tensor2robot 和 robotics_transformer python data_base.py import tensorflow as tf import numpy as np import tf_agents from tf_agents.networks import sequential from keras.layers import Dense from tf_agents.agents.dqn import dqn_agent from tf_agents.utils import common from typing import Type from tf_agents.networks import network from tensor2robot.utils import tensorspec_utils from tf_agents.specs import tensor_spec from robotics_transformer import sequence_agent from tf_agents.trajectories import time_step as ts from tensorflow_datasets.core.data_sources import array_record import tensorflow_datasets as tfds from robotics_transformer import transformer_network from robotics_transformer import transformer_network_test_set_up import collections from tf_agents.replay_buffers import reverb_replay_buffer from tf_agents.replay_buffers import reverb_utils import reverb import cv2 from scipy.spatial.transform import Rotation as R # import matplotlib.pyplot as plt """ 对句子编码,并保存,后续直接取出 """ instruction_datasets_path = './datasets/instruction' # savedmodel_path = "./universal_sentence_encoder/policy" # 句子编码器 # # 待编码的指令 # instruction_abdomen = tf.constant(['move to abdomen'], dtype=tf.string) # instruction_neck = tf.constant(['move to neck'], dtype=tf.string) # saved_policy = tf.compat.v2.saved_model.load(savedmodel_path) # sentence_encoder = saved_policy.signatures['serving_default'] # embedding_abdomen = sentence_encoder( # inputs = instruction_abdomen, # ) # embedding_neck = sentence_encoder( # inputs = instruction_neck, # ) # embedding_abdomen = embedding_abdomen['outputs'].numpy()[0] # embedding_neck = embedding_neck['outputs'].numpy()[0] # embedding_abdomen = tf.convert_to_tensor(embedding_abdomen, dtype=tf.float32) # embedding_neck = tf.convert_to_tensor(embedding_neck, dtype=tf.float32) # embedding_abdomen = tf.expand_dims(embedding_abdomen, axis=0) # embedding_neck = tf.expand_dims(embedding_neck, axis=0) # instruction_data = { # "move_to_abdomen" : embedding_abdomen, # "move_to_neck" : embedding_neck, # } # instruction_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(instruction_data) # 在数据集中被重新切分为 BATCH 个元素 # # 保存指令编码 # instruction_dataset.save(instruction_datasets_path) # 取出保存好的指令 load_instruction_datasets = tf.data.Dataset.load(instruction_datasets_path) # 加载 # 创建迭代器 load_instruction_iterator = iter(load_instruction_datasets) sample_instruction_data = next(load_instruction_iterator) # 腹部指令 natural_language_embedding_abdomen = sample_instruction_data['move_to_abdomen'].numpy() natural_language_instruction_abdomen = b'move to abdomen' # print(natural_language_embedding_abdomen) # 颈部指令 #natural_language_embedding_neck = sample_instruction_data['move_to_neck'].numpy() #natural_language_instruction_neck = b'move to neck' # print(natural_language_embedding_neck) """ 工具坐标系齐次矩阵 """ def calculate_Tt0(q_input): # 关节角度校准 q_input[5]+=3.141592653 # D-H参数 alpla_array = np.array([3.14159, 1.57077, -1.57106, 1.57077, -1.57296, -1.56984, -1.57347], dtype=np.float64) # 单根连杆扭角α d_array = np.array([-0.2985, -0.000211357, -0.459573, -0.000396759, -0.457368, -0.00569921, -0.1059], dtype=np.float64) # 杆和杆之间的距离d a_array = np.array([0, -0.000770217, 0.000258101, 0.0659865, -0.0529691, 5.09759e-05, 0.0770263], dtype=np.float64) # 单根连杆长度a # 初始化位姿变换矩阵数组 T = np.empty(7, dtype=object) # 给位姿变换矩阵赋值 for i in range(7): T[i] = np.array([ [np.cos(q_input[i]), -np.sin(q_input[i]), 0, a_array[i]], [np.sin(q_input[i]) * np.cos(alpla_array[i]), np.cos(q_input[i]) * np.cos(alpla_array[i]), -np.sin(alpla_array[i]), np.sin(alpla_array[i]) * (-d_array[i])], [np.sin(q_input[i]) * np.sin(alpla_array[i]), np.cos(q_input[i]) * np.sin(alpla_array[i]), np.cos(alpla_array[i]), d_array[i] * np.cos(alpla_array[i])], [0, 0, 0, 1] ]) # 工具坐标系旋转矩阵 Tt7 = np.array([ [1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, -0.215], [0, 0, 0, 1] ]) # 计算末端执行器的位姿变换矩阵 T70 T10 = T[0] T20 = T10.dot(T[1]) T30 = T20.dot(T[2]) T40 = T30.dot(T[3]) T50 = T40.dot(T[4]) T60 = T50.dot(T[5]) T70 = T60.dot(T[6]) # 计算工具坐标系的位姿变换矩阵 Tt0 # Tt0 = Tt7.dot(T70) Tt0 = T70.dot(Tt7) return Tt0 """ 取数据 """ my_dir_path = "/data/coding/colour1/1" # 收集的数据路径 image_list = [] # image_aligned_depth_list = [] #对齐后的深度图像 # 移除深度图像相关 natural_language_embedding_list = [] natural_language_instruction_list = [] base_displacement_vector_list = [] base_displacement_vertical_rotation_list = [] gripper_closedness_action_list = [] rotation_delta_list = [] terminate_episode_list = [] world_vector_list = [] discounted_return_list = [] return_list = [] reward_list = [] step_id_list = [] element_index_list = [] num_steps_list = [] is_first_list = [] is_last_list = [] step_type_list = [] next_step_type_list = [] image_ts = [] # 移除 image_aligned_depth_ts # image_aligned_depth_ts = [] #对齐后的深度图像 natural_language_embedding_ts = [] natural_language_instruction_ts = [] base_displacement_vector_ts = [] base_displacement_vertical_rotation_ts = [] gripper_closedness_action_ts = [] rotation_delta_ts = [] terminate_episode_ts = [] world_vector_ts = [] discounted_return_ts = [] return_ts = [] reward_ts = [] step_id_ts = [] element_index_ts = [] num_steps_ts = [] is_first_ts = [] is_last_ts = [] step_type_ts = [] next_step_type_ts = [] DATASETS_SLICES = 2250 # 一个子数据集中大概含有多少数据片段 slices_num = 0 # 片段计数 abdomen_num = 0 # 各指令取了多少图片 #neck_num = 0 show_list = [] # 给我看的,取了哪些元素 show_list.append(-1) datasets_path = "/data/coding/moxing/1" # 保存路径 # 以外层循环控制取这一次是取一个腹部事件还是颈部事件 abdomen_index = 1# 从第几个腹部事件开始取 #neck_index = 13 # 从第几个颈部事件开始取 element_index = 0 # 总事件索引 while element_index < 120: # 一次腹部一次颈部 switch_path = f"{my_dir_path}/abdomen_{abdomen_index}" # 双数位为腹部 switch_natural_language_embedding = natural_language_embedding_abdomen switch_natural_language_instruction = natural_language_instruction_abdomen element = f'abdomen_{abdomen_index}' # # 连续取两次腹部之后,取一次颈部 # if element_index % 3 == 1 or element_index % 3 == 2: # switch_path = f"{my_dir_path}/abdomen_{abdomen_index}" # switch_natural_language_embedding = natural_language_embedding_abdomen # switch_natural_language_instruction = natural_language_instruction_abdomen # element = f'abdomen_{abdomen_index}' # elif element_index % 3 == 0: # switch_path = f"{my_dir_path}/neck_{neck_index}" # switch_natural_language_embedding = natural_language_embedding_neck # switch_natural_language_instruction = natural_language_instruction_neck # element = f'neck_{neck_index}' # 打开位置数据文件 with open(f'{my_dir_path}/robot_data.txt', 'r') as file: # 逐行读取文件内容 lines = file.readlines() # 创建一个空列表用于存储数据 data_list = [] # 遍历每一行数据 for line in lines: # 使用逗号分割每行数据,并去除末尾的换行符 line_data = line.strip().split(',') # 将分割后的数据转换成浮点数,并添加到数据列表中 data_list.append([float(x) for x in line_data[1:]]) # 做差算0.4s内的变化量(基坐标系描述) d_data_list = [] pos_index = 0 while pos_index < len(data_list)-2: d_data_list.append([]) for i in range(6): d_data_list[int(pos_index/2)].append(data_list[pos_index+2][i] - data_list[pos_index][i]) # 数据集中暂定每一步间隔0.4s # print(int(pos_index/2)) pos_index+=2 # """ # 使用旋转矩阵算0.4s内的变化量(工具坐标系描述) # """ # d_data_list = [] # pos_index = 0 # while pos_index < len(data_list)-2: # d_data_list.append([]) # q_now = np.array([data_list[pos_index][7], data_list[pos_index][8], data_list[pos_index][9], data_list[pos_index][10], data_list[pos_index][11], # data_list[pos_index][12], data_list[pos_index][13]], dtype=np.float64) # q_after = np.array([data_list[pos_index+2][7], data_list[pos_index+2][8], data_list[pos_index+2][9], data_list[pos_index+2][10], data_list[pos_index+2][11], # data_list[pos_index+2][12], data_list[pos_index+2][13]], dtype=np.float64) # # 调用函数并获取工具坐标系的位姿变换矩阵 # T_now = calculate_Tt0(q_now) # T_after = calculate_Tt0(q_after) # # 未来工具坐标系相对于当前坐标系的齐次矩阵 # T_change = T_after.dot(np.linalg.inv(T_now) ) # # 提取旋转矩阵 # R_change = T_change[:3, :3] # # print(Rba) # # 创建一个Rotation对象 # rot = R.from_matrix(R_change) # # 计算欧拉角,单位为弧度 # euler_angles_radians = rot.as_euler('xyz') # # print("Euler angles (radians):", euler_angles_radians[0], euler_angles_radians[1], euler_angles_radians[2]) # # 移动改变量与转动改变量赋值 # d_data_list[int(pos_index/2)].append(T_change[0][3]) # d_data_list[int(pos_index/2)].append(T_change[1][3]) # d_data_list[int(pos_index/2)].append(T_change[2][3]) # d_data_list[int(pos_index/2)].append(euler_angles_radians[0]) # d_data_list[int(pos_index/2)].append(euler_angles_radians[1]) # d_data_list[int(pos_index/2)].append(euler_angles_radians[2]) # # print("d_data_list:") # # print(d_data_list) # pos_index+=2 # print(len(d_data_list)) # print(len(d_data_list[0])) # print(d_data_list) # # 数据由0.4s内变化的量计算相应的速度 m/s rad/s # d_data_list_8 = [] # for i in range(len(d_data_list)): # d_data_list_8.append([]) # for j in range(6): # d_data_list_8[i].append(d_data_list[i][j]/0.4) # 就用0.4s内变化的量代替速度,防止除0.4之后将误差放大. 给机械臂运行之前需要除0.4,因为speedL需要的是m/s和rad/s d_data_list_8 = [] for i in range(len(d_data_list)): d_data_list_8.append([]) for j in range(6): d_data_list_8[i].append(d_data_list[i][j]/1) # 保留小数点后8位 for i in range(len(d_data_list_8)): for j in range(6): d_data_list_8[i][j] = round(d_data_list_8[i][j], 8) # print('------------------------------------------------------') # print(d_data_list_8) # print('------------------------------------------------------') """ 找出一次事件中的起始步和终止步 """ start_step = 0 end_step = 0 # 取起始步 for i in range(len(d_data_list_8)): if((start_step == 0) and ( abs(d_data_list_8[i][0]) > 0.001 or abs(d_data_list_8[i][1]) > 0.001 or abs(d_data_list_8[i][2]) > 0.001)): start_step = i elif((start_step == 0) and ( abs(d_data_list_8[i][3]) > 0.001 or abs(d_data_list_8[i][4]) > 0.001 or abs(d_data_list_8[i][5]) > 0.001)): start_step = i if((start_step != 0) and (end_step == 0) and ( abs(d_data_list_8[i][0]) < 0.0001 and abs(d_data_list_8[i][1]) < 0.0001 and abs(d_data_list_8[i][2]) < 0.0001) and ( abs(d_data_list_8[i][3]) < 0.0001 and abs(d_data_list_8[i][4]) < 0.0001 and abs(d_data_list_8[i][5]) < 0.0001)): end_step = i # 为了完整的加速过程,起始步前移一步 if(start_step >=1): start_step = start_step - 1 print(f'当前事件路径 {switch_path}') print(f'事件起始步序号 {start_step*2}') print(f'事件结束步序号 {end_step*2}') # input("检查始末两步是否正确,按下回车键开始...") """ 取出每一步的数据充入列表 """ print(switch_path) step_index = 0 d_data_list_8_index = start_step # 从起始步开始索引 # while step_index < end_step - start_step +1: while step_index < end_step - start_step +2: # reward之后多加一步 # print(f"事件: {element} slices_num: {slices_num} 指令: {switch_natural_language_instruction} 当前图片序号:{d_data_list_8_index*2}") if(show_list[-1] != element): show_list.append(element) if(step_index == 0): is_first_list.append(True) else: is_first_list.append(False) # if(step_index == end_step - start_step): if(step_index == end_step - start_step + 1): # reward之后多加一步 is_last_list.append(True) else: is_last_list.append(False) if (step_index == 0): step_type_list.append(tf_agents.trajectories.StepType.FIRST) next_step_type_list.append(tf_agents.trajectories.StepType.MID) # elif (step_index == end_step - start_step-1): elif (step_index == end_step - start_step): # reward之后多加一步 step_type_list.append(tf_agents.trajectories.StepType.MID) next_step_type_list.append(tf_agents.trajectories.StepType.LAST) # elif (step_index == end_step - start_step): elif (step_index == end_step - start_step + 1): # reward之后多加一步 step_type_list.append(tf_agents.trajectories.StepType.LAST) next_step_type_list.append(tf_agents.trajectories.StepType.FIRST) else: step_type_list.append(tf_agents.trajectories.StepType.MID) next_step_type_list.append(tf_agents.trajectories.StepType.MID) # 各指令数据个数 switch_natural_language_instruction == b'move to abdomen' abdomen_num+=1 """ 加载图像并处理 """ # 读取深度图像 # depth_image_path = f'{switch_path}/aligned_depth_image_{d_data_list_8_index*2}.png' # depth_image = cv2.imread(depth_image_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 调整大小为 (256, 320) # resized_depth_image = cv2.resize(depth_image, (320, 256), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # 归一化 # normalized_depth_image = resized_depth_image / 65535.0 # 假设深度图像的像素值范围为 [0, 65535] # 将图像转换为TensorFlow格式 # depth_image_tensor = tf.convert_to_tensor(normalized_depth_image, dtype=tf.float32) # 在最后一个维度上添加一个维度,使其变为 (256, 320, 1) # depth_image_tensor = tf.expand_dims(depth_image_tensor, axis=-1) rgb_image_path = f'{my_dir_path}/cam_high{d_data_list_8_index*2}.png' rgb_image = cv2.imread(rgb_image_path) # # 检查事件结束图像 # if(step_index == end_step - start_step +1): # print(rgb_image_path) # exit() # 调整大小为 (256, 320) resized_rgb_image = cv2.resize(rgb_image, (320, 256), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # 归一化 normalized_rgb_image = resized_rgb_image / 255.0 # 假设深度图像的像素值范围为 [0, 65535] # 将图像转换为TensorFlow格式 rgb_image_tensor = tf.convert_to_tensor(normalized_rgb_image, dtype=tf.float32) # 打印图像张量的形状 # print(rgb_image_tensor) # print("Tensor shape:", rgb_image_tensor.shape) # # 显示图像 # cv2.imshow('Resized Depth Image', rgb_image) # cv2.waitKey(0) # cv2.destroyAllWindows() if (step_index == end_step - start_step): # 事件最后一步的处理 terminate_episode = tf.constant([1, 0], dtype=tf.int32) reward = tf.constant(1.0, dtype=tf.float32) rotation_delta = tf.constant([0.0, 0.0, 0.0], dtype=tf.float32) world_vector = tf.constant([0.0, 0.0, 0.0], dtype=tf.float32) elif(step_index == end_step - start_step + 1): # reward之后多加一步 terminate_episode = tf.constant([1, 0], dtype=tf.int32) reward = tf.constant(0.0, dtype=tf.float32) rotation_delta = tf.constant([0.0, 0.0, 0.0], dtype=tf.float32) world_vector = tf.constant([0.0, 0.0, 0.0], dtype=tf.float32) else: terminate_episode = tf.constant([0, 1], dtype=tf.int32) reward = tf.constant(0.0, dtype=tf.float32) # print(f'{d_data_list_8[d_data_list_8_index][0]}, {d_data_list_8[d_data_list_8_index][1]}, {d_data_list_8[d_data_list_8_index][2]}, {d_data_list_8[d_data_list_8_index][3]}, {d_data_list_8[d_data_list_8_index][4]}, {d_data_list_8[d_data_list_8_index][5]}, ') # 实际机械臂0.4s内的最大移动量为正负0.012, 假设移动的最大变化量为正负0.05m/s, 将其扩大到正负1的尺度上时,需要x20 world_vector = tf.constant([d_data_list_8[d_data_list_8_index][0]*20, d_data_list_8[d_data_list_8_index][1]*20, d_data_list_8[d_data_list_8_index][2]*20], dtype=tf.float32) # 实际机械臂0.4s内的最大转动量为正负0.041, 假设转动的最大变化量为正负0.079rad/s, 将其扩大到正负1.57的尺度上时,需要x20 rotation_delta = tf.constant([d_data_list_8[d_data_list_8_index][3]*20, d_data_list_8[d_data_list_8_index][4]*20, d_data_list_8[d_data_list_8_index][5]*20], dtype=tf.float32) print(f'{element} {d_data_list_8[d_data_list_8_index][0]}, {d_data_list_8[d_data_list_8_index][1]}, {d_data_list_8[d_data_list_8_index][2]}, {d_data_list_8[d_data_list_8_index][3]}, {d_data_list_8[d_data_list_8_index][4]}, {d_data_list_8[d_data_list_8_index][5]}, ') if(abs(d_data_list_8[d_data_list_8_index][0]) > 0.05 or abs(d_data_list_8[d_data_list_8_index][1]) > 0.05 or abs(d_data_list_8[d_data_list_8_index][2]) > 0.05): input("移动动作超限, 请检查...") elif(abs(d_data_list_8[d_data_list_8_index][3]) > 0.078 or abs(d_data_list_8[d_data_list_8_index][4]) > 0.078 or abs(d_data_list_8[d_data_list_8_index][5]) > 0.078): input("转动动作超限, 请检查...") # 夹爪动作全程为0,不做任何控制 gripper_closedness_action = tf.constant([0.0], dtype=tf.float32) # print(rotation_delta) # print(f'rotation_delta.shape = {rotation_delta.shape}') # print(world_vector) # print(f'world_vector.shape = {world_vector.shape}') # 充入data_list image_list.append(rgb_image_tensor) # image_aligned_depth_list.append(depth_image_tensor) # 移除深度图像相关 natural_language_embedding_list.append(tf.convert_to_tensor(switch_natural_language_embedding)) natural_language_instruction_list.append(tf.convert_to_tensor(switch_natural_language_instruction)) base_displacement_vector_list.append(tf.constant([0.0, 0.0], dtype=tf.float32)) base_displacement_vertical_rotation_list.append(tf.constant([0.0], dtype=tf.float32)) # gripper_closedness_action_list.append(tf.constant([0.0], dtype=tf.float32)) gripper_closedness_action_list.append(gripper_closedness_action) rotation_delta_list.append(rotation_delta) terminate_episode_list.append(terminate_episode) world_vector_list.append(world_vector) discounted_return_list.append(tf.constant(1.0, dtype=tf.float32)) # 图方便,反正训练的时候不用 return_list.append(tf.constant(1.0, dtype=tf.float32)) reward_list.append(reward) step_id_list.append(tf.constant(step_index, dtype=tf.int32)) element_index_list.append(tf.constant(element, dtype=tf.string)) # num_steps_list.append(tf.constant(end_step - start_step + 1, dtype=tf.int32)) num_steps_list.append(tf.constant(end_step - start_step + 2, dtype=tf.int32)) # reward之后多加一步 slices_num+=1 # 片段计数 step_index+=1 d_data_list_8_index+=1 # # 数据检查 # print('------------------------------------------------------') # world_vector_ = [None] * len(world_vector_list) # for i in range(len(world_vector_list)): # world_vector_[i] = world_vector_list[i].numpy().tolist() # print(f'{world_vector_}\n') # print('------------------------------------------------------') # rotation_delta_ = [None] * len(rotation_delta_list) # for i in range(len(rotation_delta_list)): # rotation_delta_[i] = rotation_delta_list[i].numpy().tolist() # print(f'{rotation_delta_}\n') # print('------------------------------------------------------') if slices_num > DATASETS_SLICES or abdomen_index > 123 : break # 跳出外层循环 # 一次腹部一次颈部 abdomen_index+=1 # # 连续取两次腹部之后,取一次颈部 # if element_index % 3 == 1 or element_index % 3 == 2: # abdomen_index+=1 # elif element_index % 3 == 0: # neck_index+=1 element_index+=1 image_ts = tf.stack(image_list, axis=0) # image_aligned_depth_ts = tf.stack(image_aligned_depth_list, axis=0) # 移除深度图像相关 natural_language_embedding_ts = tf.stack(natural_language_embedding_list, axis=0) natural_language_instruction_ts = tf.stack(natural_language_instruction_list, axis=0) base_displacement_vector_ts = tf.stack(base_displacement_vector_list, axis=0) base_displacement_vertical_rotation_ts = tf.stack(base_displacement_vertical_rotation_list, axis=0) gripper_closedness_action_ts = tf.stack(gripper_closedness_action_list, axis=0) rotation_delta_ts = tf.stack(rotation_delta_list, axis=0) terminate_episode_ts = tf.stack(terminate_episode_list, axis=0) world_vector_ts = tf.stack(world_vector_list, axis=0) discounted_return_ts = tf.stack(discounted_return_list, axis=0) return_ts = tf.stack(return_list, axis=0) reward_ts = tf.stack(reward_list, axis=0) step_id_ts = tf.stack(step_id_list, axis=0) element_index_ts = tf.stack(element_index_list, axis=0) num_steps_ts = tf.stack(num_steps_list, axis=0) is_first_ts = tf.stack(is_first_list, axis=0) is_last_ts = tf.stack(is_last_list, axis=0) step_type_ts = tf.stack(step_type_list, axis=0) next_step_type_ts = tf.stack(next_step_type_list, axis=0) # 所有数据存入一个字典 data = { "image" : image_ts, # "image_aligned_depth" : image_aligned_depth_ts, # 移除深度图像相关 "natural_language_embedding" : natural_language_embedding_ts, "natural_language_instruction" : natural_language_instruction_ts, "base_displacement_vector" : base_displacement_vector_ts, "base_displacement_vertical_rotation" : base_displacement_vertical_rotation_ts, "gripper_closedness_action" : gripper_closedness_action_ts, "rotation_delta" : rotation_delta_ts, "terminate_episode" : terminate_episode_ts, "world_vector" : world_vector_ts, "discounted_return" : discounted_return_ts, "return" : return_ts, "reward" : reward_ts, "step_id" : step_id_ts, "element_index" : element_index_ts, "num_steps" : num_steps_ts, "is_first" : is_first_ts, "is_last" : is_last_ts, "step_type" : step_type_ts, "next_step_type" : next_step_type_ts, } dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(data) # 在数据集中被重新切分为 BATCH 个元素 print("!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!") print(show_list) print(f"abdomen_num:{abdomen_num} ") # # 保存 dataset.save(datasets_path)根据此代码画出流程图

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Viardot-Sarazin研发智能水准测量仪,助力精准测量

根据给定的文件信息,我们可以梳理出以下几个相关知识点: 1. 智能水准测量仪技术概念:标题提及的“Viardot-Sarazin-Smart-Measurement-Tool”指向了一种先进的测量工具。这种工具很可能是集成了高精度传感器和智能算法,用于自动测量和记录水准数据。水准测量是土木工程、建筑、测绘等领域常用的技术,用于确定地面点之间的高差,是基础建设前期准备工作的重要部分。 2. 专家级研发团队:描述中提到了三位关键人物,安东尼·费雷拉、雨果·萨拉赞和让-弗朗索瓦·维亚尔多。这些人物应该是智能测量工具的开发团队成员,分别来自于不同的学术和研究背景。安东尼·费雷拉作为“点菜专家”,可能在产品需求分析和用户体验设计方面有所贡献。雨果·萨拉赞和让-弗朗索瓦·维亚尔多则可能分别在数学和机器学习算法领域提供专业知识。 3. 数学和机器学习算法:描述强调了数学运算法则和牛顿运算法则,以及机器学习和深度学习算法在智能测量工具中的应用。这表明智能水准测量仪在数据处理和分析过程中采用了复杂的数学模型和算法,以提高测量精度和效率。 4. 特定领域标准:描述中提到了“航空纪念品标准的数学标准”,这可能是对智能测量工具在航空领域应用的一个提及。航空领域对测量精度的要求极高,因此对测量工具的精确度和可靠性有非常严格的标准。 5. 应用领域和重要性:从智能水准测量仪的描述和开发团队的背景来看,该工具可能被设计用于多个领域,包括但不限于土木工程、建筑施工、测绘、航空航天等。精确的测量是上述所有领域中至关重要的环节,智能水准测量仪的开发和应用对提升这些领域的工程质量、确保安全标准具有重要意义。 6. 项目介绍和简历:描述中提及的“介绍”、“恢复简历”、“结论”和“重现Nous重生”部分可能是项目文档的结构,这表明文档内容涉及了项目的背景介绍、团队成员的专业背景、项目结论以及可能的未来方向或迭代改进。 7. 项目成员的个人背景:描述中的“陈瑞鹏(M. Ruipeng Chen),博士学位,倒入光辉”,暗示了可能还有一个中国背景的项目成员。拥有博士学位的成员可能在智能水准测量仪的研究和开发中扮演了重要角色。 8. 压缩包子文件的文件名称:从给定的文件名“Viardot-Sarazin-Smart-Measurement-Tool-main”可以推测,这是智能水准测量仪项目的主文件或者主程序文件,其中可能包含了项目的主要代码、算法实现、用户界面设计、操作手册、项目文档等核心内容。 综合以上信息,我们可以看出这是一个集成了高度专业算法和精确数学模型的先进测量工具项目,涉及的团队成员具有深厚的专业知识背景,且可能在航空、建筑等高精尖领域有着重要的应用价值。
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