面向对象编程(OOP)(1)

本文详细介绍了面向对象编程的核心概念,包括类与对象、封装、继承和多态。通过实例解析了如何使用静态与非静态方法,以及形参与实参的传递方式。同时强调了‘this’关键字在对象创建中的作用,和通过new关键字创建对象的过程,特别是构造器的使用。此外,重点探讨了封装的重要性,如提高程序安全性、隐藏实现细节和增强系统可维护性。

面向对象编程(OOP)(1)

面向对象编程本质:以类的方式组织代码,以对象的组织封装数据。

类是一种抽象的数据类型,对象是具体的事物

三大特性:1、封装 2、继承 3、多态

方法的调用:
  • 静态方法:static

  • 非静态方法:new一个方法

  • 形参与实参:

  • 值传递与引用传递:

  • this关键字

创建对象方法:

使用new关键字创建对象,除了分配空间,还会初始化,以及对类中构造器的使用。

1、使用new关键字,本质是调用构造器

2、初始化对象的值

注意:一旦定义了有参构造,无参就必须显示定义

构造器

也称为构造方法

1、和类名相同

2、没有返回值

Alt+Insert:创建构造器

面向对象三大特性
  • 封装

    ”高内聚,低耦合“:类的内部操作数据操作细节自己完成,不允许外部干涉。仅暴露少量的方法给外部使用。

    属性私有:private(get获得数据\set数据赋值)

    作用:

    • 提高程序安全性,保护数据

    • 隐藏代码的实现细节

    • 统一接口

    • 系统可维护性增加了
      在这里插入图片描述

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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