不完善的REST风格盘点

  • REST-Representational State Transfer 简称
    • REST简介
      • REST是一种针对网络应用的设计和开发方式的软件架构风格,非具体技术,也非具体规范
      • 目的:用来降低开发的复杂性和提高系统的可伸缩性
    • Rest风格特征
      1. 将需要传递的参数嵌入到URL中(需要定义一个以模板方式映射资源的规则)。不再使用资源URL?参数列表方式对服务请求
      2. 充分利用HTTP请求的方法语义。
        • 例:CRUD操作中
          • 旧:add表插入 delete表删除
          • 新:所有URL均映射到user ,get请求表示获取一个用户信息,put请求表示新增一个用户,delete请求表示删除一个用户。
  • REST风格的MVC实现策略
    • REST的URL风格配置:
      • 原则:需要提供一个URL映射模板规则,最简单的情况下,利用正则将模板中的占位符实际映射到Action方法的参数中(或servlet)
    • REST风格请求语义映射:
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。
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