再探Struts框架

一.Struts实现的MVC框架

二.Struts的工作流程

    对于采用Struts框架的Web应用,在Web应用启动时就会加载并初始化ActionServlet, ActionServlet从

struts-config.xml 文件中读取配置信息,把它们存放到各种配置对象中,例如Action的映射存放在ActionMapping对象中.

   具体的说,Struts框架总控制器(ActionServle)t完成所有的初始化工作.总控制器是一个Servlet,他通过web.xml配置成自动启动的Servlet,读取配置文件(struts-config.xml)的配置信息,为不同的struts模块初始化相应的ModuleConfig对象.配置文件中的Action映射定义都保存在ActionConfig集合中.

说明:在Struts 应用启动时,会把Struts配置文件中的配置信息读入到内存中,并把它们存放在config包中相关JavaBean类的实例中. 下图为org.apache.struts.config包中主要的类框图.

特别的指出的是,初始化动作在Web容器启动时自动完成,初始化完成后,它将通过URL匹配映射截获所有以.do结尾的URL请求.

 

当ActionServlet接收到一个客户请求时,执行流程图如下:

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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