23种设计模式之工厂方法模式

本文通过一个简单的例子介绍了如何使用工厂模式创建不同的动物实例。通过定义一个Animal接口和God接口,实现了动物种类的扩展性和创建过程的抽象化。

上帝要创造动物物种,于是成立了一个部门,部门叫: Animal接口类

package com.animal;

public interface Animal {
}
你来创建一个上帝:God接口类

package com.animal;

public interface God {
	public Animal create();
}

创建一个狗物种,狗属于动物:

package com.animal;

public class Dog implements Animal {
	public Dog(){
		System.out.println("this is Dog!");
	}
}

创建一个工厂类(狗妈妈):

package com.animal;

public class DogMather implements God {

	@Override
	public Animal create() {
		
		return new Dog();
	}

}

创造一个猫物种,猫也属于动物:

package com.animal;

public class Cat implements Animal {
	public Cat(){
		System.out.println("this is Cat!");
	}
}

创建一个工厂类(猫妈妈)

package com.animal;

public class CatMather implements God{

    @Override
    public Animal create() {
        return new Cat();
    }
}

开始创造物种:

package com.animal;

public class MyHome {
	public static void main(String[] args) {
		Animal dog =  new DogMather().create();
		Animal cat = new CatMather().create();
	}
}




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,并进一步探讨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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