18、C++ 实现继承:改变继承的目的

C++ 实现继承:改变继承的目的

1. 实现继承基础:创建链表类

为了理解实现继承,我们先来看一个用于实现封装链表的基础类。以下是相关代码:

#include <iostream>
using std::cout;    
using std::endl;
using Item = int;  

class LinkListElement {
private:
    void *data = nullptr;   
    LinkListElement *next = nullptr;
public:
    LinkListElement() = default;
    LinkListElement(Item *i) : data(i), next(nullptr) { }
    ~LinkListElement() { 
        delete static_cast<Item *>(data); 
        next = nullptr; 
    }
    void *GetData() const { return data; }
    LinkListElement *GetNext() const { return next; }
    void SetNext(LinkListElement *e) { next = e; }
};

class LinkList {
private:
    LinkListElement *head = nullptr;  
    LinkListElement *tail = nullptr;
    LinkListElement 
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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