关于继承

1. 多态

一个对象变量可以指示多种实际类型的现象。类型A的变量既可以引用一个A类型的对象,也可以引用A类型的任何一个子类的对象。

is-a规则——用来判断是否应将数据设计为继承关系
子类的每个对象也是超类的对象。
替换原则——is a的另一种表述
出现超类对象的任何地方都可以使用子类对象替换。比如,将子类的对象赋给超类变量。

2. 动态绑定

在运行时能够自动地选择适当的方法。(要调用的方法依赖于隐式参数的实际类型)

public class Parent{
	
	public void say(){
		System.out.println("parent said"); 
	}
}

public class Child extends Parent{

	public void say(){
		System.out.println("child said");
	}

	public void eat(){
		System.out.println("I am eating");
	}

}

//test
Child c = new Child();
Parent[] ps = new parent[3];
ps[0] = c;
ps[1] = new Parent();
ps[2] = new Parent();

for(Parent p : ps){
	p.say();
}

测试输出应为:
child said
parent said
parent said

虽然p声明为Parent类型,但实际上p既可以引用Parent类型的对象,也可以引用Child类型的对象。虚拟机知道p实际引用的对象类型,因此可以正确地调用相应的方法。当p引用Parent对象时,e.say()调用的是Parent类中的say()方法;当p引用Child对象时,e.say()调用的是Child类中的say()方法。

注意:ps[0]和c引用同一个对象,但编译器只将ps[0]看做一个Parent对象。所以,可以调用c.eat();
但不能调用ps[0].eat();
这是因为ps[0]声明的类型为Parent,但eat()不是Parent类的方法。

3. 覆盖(override)父类中的方法

在子类中定义一个与父类中方法签名相同的方法,那么子类中的这个方法就会覆盖父类中这个具有相同签名的方法。
注意1:方法签名——方法的名字和参数列表
注意2:保证返回类型的兼容性。允许子类将覆盖方法的返回类型改为原返回类型的子类型。
注意3:子类方法不能低于父类方法的可见性。父类方法为public,子类方法也必须声明为public。

4. 阻止继承——final类和方法

为了确保它们不会在子类中改变语义。
eg:
String类
Calendar类中的getTime、setTime方法

public final class Child extends Parent{
}

Child类——不允许扩展的类(不能派生Child类的子类),final类

public final void say(){
}

子类不能覆盖这个方法

  • final字段,构造对象的时候必须被初始化,之后不能改变该字段的值
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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