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Python
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环境主动探索和记忆
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要求输出探索结果（语义地图）对环境重点信息记忆。生成环境的语义拓扑地图，和不少于10个环境物品的识别和位置记忆，可以是图片或者文字或者格式化数据。
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from robowaiter.scene.scene import Scene
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class SceneAEM(Scene):
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def __init__(self, robot):
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super().__init__(robot)
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# control.init_world(1, 3)
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def _reset(self):
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self.add_object(0, 570, 1600, 85.5) # type与物品编号对应，具体参考README.md
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self.add_object(1, 570, 1630, 85.5)
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self.add_object(2, 570, 1660, 85.5)
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self.add_object(3, 580, 1680, 85.5)
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# todo: 探索并获得语义地图
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print(self.status.objects) # 全部的物品信息，包括名称、位置等，与获得的语义地图进行对比
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def _run(self):
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pass
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def _step(self):
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pass |