您好，我在阅读代码的时候遇到几个不太明白的问题，可以劳烦您帮忙解答一下吗？
1.loss_obj_avoidance计算中distance的形状问题。在main_cuda.py文件里计算loss_obj_avoidance的代码中，vec_to_pt_history = torch.stack(vec_to_pt_history)这一行代码stack函数默认的dim=0,那么应该第0维是时间序列T，第1维是B，由此计算得到的distance形状是(T，B)。那么在计算v_to_pt时对distance求差分torch.diff(distance, 1, 1)是对第1维求差，也就是相同时间下求相邻组无人机的距离之差，但是看代码逻辑v_to_pt应该是同一组无人机求相邻时间下的距离差才对。
2.在eval.py文件中，无人机对自身位置信息是通过读取getMultirotorState函数直接读取仿真器的信息吗？如果是这样的话，在做实物实验时位置信息应该如何获取呢？
可以麻烦您解答一下疑问吗？十分感谢。
您好，我在阅读代码的时候遇到几个不太明白的问题，可以劳烦您帮忙解答一下吗？
1.loss_obj_avoidance计算中distance的形状问题。在main_cuda.py文件里计算loss_obj_avoidance的代码中，vec_to_pt_history = torch.stack(vec_to_pt_history)这一行代码stack函数默认的dim=0,那么应该第0维是时间序列T，第1维是B，由此计算得到的distance形状是(T，B)。那么在计算v_to_pt时对distance求差分torch.diff(distance, 1, 1)是对第1维求差，也就是相同时间下求相邻组无人机的距离之差，但是看代码逻辑v_to_pt应该是同一组无人机求相邻时间下的距离差才对。
2.在eval.py文件中，无人机对自身位置信息是通过读取getMultirotorState函数直接读取仿真器的信息吗？如果是这样的话，在做实物实验时位置信息应该如何获取呢？
可以麻烦您解答一下疑问吗？十分感谢。