面向对象分析与设计--Assignment 1

本文围绕软件工程展开,介绍了其定义,分析软件危机的本质原因、表现及克服方法,阐述软件生命周期。还详细讲解了SWEBoK的15个知识域,简单解释CMMI的5个级别,并简述了SWEBoK这一软件工程知识体系国际标准。

面向对象分析与设计–Assignment 1

简答题

1. 软件工程的定义

软件工程是将系统化、规范化、可度量的方法应用于软件设计,开发,实现,测试和维护的一种系统方法,同时,它也包含了对于这种方法的研究。

2. 解释导致 software crisis 本质原因、表现,述说克服软件危机的方法

本质原因

硬件快速发展带来的强大计算能力超过了开发软件有效利用它的能力。可以归结为以下两个方面:

  • 软件的大量需求和软件生产力效率的矛盾
  • 软件系统的复杂性和软件开发方法的矛盾

表现

  • 软件超出预算
  • 软件运行时间过长
  • 软件效率低
  • 软件质量低
  • 软件无法达到预期要求
  • 软件难以管理且代码难以维护
  • 软件没有交付

克服软件危机方法

两个矛盾中的第二个矛盾是无法解决的,因为软件开发没有通用适配的方法。

而至于第一条问题的解决,应在软件开发的过程中引入工程思想, 即“软件工程”。其建立与系统化软件生产有关的概念、原则、方法、技术和工具,指导和支持软件系统的生产活动,以期达到降低软件生产成本 、改进软件产品质量、提高软件生产率水平的目标。

3. 软件生命周期

软件生命周期,又可称为软件开发过程,它抽象地描述了软件从需求分析至废弃使用的所有阶段,将软件开发工作划分为不同阶段以改进设计,产品管理和项目管理的过程。其各个阶段实现了软件的需求定义与分析、设计、实现、测试、交付和维护,是软件开发时应该遵循的步骤。

4. SWEBoK 的 15 个知识域

  • 软件需求

    软件需求知识领域关注自身的启发,协商,分析,规范和认证。软件需求表达了解决现实问题的软件产品的需求与约束,

  • 软件设计
    设计包含了定义架构,组件,接口和其他系统组件特征的过程和这些过程的结果。

  • 软件架构
    软件架构指通过细节设计,编码,单元测试,集成测试,调试等的结合创建软件的详细过程。

  • 软件测试
    测试是一项评估产品质量和通过识别缺陷来改进产品的活动。

  • 软件维护
    软件维护包含增强现有功能,调整软件已使其可以运行在新的和改动过的环境中和改正缺陷。

  • 软件配置管理
    系统的配置是硬件,固件,软件的功能和/或物理特征或者这些的组合。

  • 软件工程管理
    软件工程管理涉及规划,协调,测量,报告和项目与程序控制,以确保开发和维护软件是系统的,规范化的且可以实现的。

  • 软件工程过程
    软件工程过程是生产一个最终能满足用户需求且达到工程目标的软件产品所需的步骤。

  • 软件工程工具和方法
    即软件工程所使用的工具和方法。工具包括需求工具,设计工具,测试工具,维护工具,配置管理工具等;方法包括启发式方法,形式化方法,原型方法。

  • 软件质量
    软件质量知识领域包括软件质量基础(软件工程文化,软件质量特征,软件质量价值和成本和软件质量改进),软件质量管理过程(软件质量保证,认证和确认,审核和审计)和实际考量(缺陷特征,软件质量测量和软件质量工具)。

  • 软件工程专业实践
    软件工程专业实践关注软件工程师必须具备的知识,技巧和态度,以用一种专业,负责和正直的态度来实现软件工程。软件工程专业实践知识领域涵盖专业性(专业行为,专业协会,软件工程标准,雇佣合同和法律问题),道德准则,动态小组(团队合作,认知问题复杂性,与利益相关者交互,不确定性和模糊性的处理,多元环境处理)和交流技巧。

  • 软件工程经济学
    软件工程经济学知识领域关注在商业环境中做出决策,以使技术决策和商业目标达成一致。涵盖主题包括软件工程经济学基础(提案,现金流,货币时间价值,计划事业,通货膨胀,货币贬值,替代和退休决策),非营利性决策(成本效益分析,优化分析),经济风险和不确定性评估(评估技术,基于风险和不确定性的决策)和多属性决策(价值和衡量尺度,补偿和非补偿技术)。

  • 计算科学基础
    计算科学基础知识领域涵盖对于软件工程实践必须的计算背景的基础主题。涵盖主题包括问题解决技术,抽象,算法和复杂度,编程基础,并行和分布式计算基础,计算机组成,操作系统和网络通信。

  • 数学基础
    数学基础知识领域涵盖对于软件工程实践必须的数学背景的基础主题。涵盖的主题包括集合,关系和函数,基础命题和谓词逻辑,证明技术,图和树,离散概率,语法和有限状态机,数论。

  • 工程基础
    工程基础知识领域涵盖对于软件工程实践必须的工程背景的基础主题。涵盖的主题包括经验方法和实验技术,统计分析,测量和指标,工程设计,模拟和建模,根本原因分析。

5. 简单解释CMMI 的5个级别

  • Level 1 Initial

    过程无法预测,缺少管理,灵活度低

  • Level 2 Managed

    项目过程特征化

  • Level 3 Defined

    根据组织特征化,具有预测性

  • Level 4 Quantitatively Managed

    过程经过测量,可控

    Level 5 Optimizing
    过程专注于改进

6. 用自己语言简述 SWEBoK

SWEBokq全称Software Engineering Body of Knowledge,即软件工程知识体系,同时也是一套软件工程领域的知识体系国际标准。已经发布了第三个版本。其目标为:

  • 促进统一全球范围内对软件工程的观点
  • 阐明软件工程相对于其他学科的地位,并确定它们的分界
  • 描述软件工程学科的内容
  • 为培训材料和课程开发提供基础
  • 为个人认证和许可材料提供基础

SWEBoK中提供的15个知识领域也是为了它的目标而服务。

同步定位地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数专用工具箱,尤其适用于算法开发仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达视觉传感器)的建立应用、特征匹配数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波粒子滤波)、图优化框架(如GTSAMCeres Solver)以及路径规划避障策略。通过项目实践,参者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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