观察者模式

观察者模式详解
本文深入解析了观察者模式,一种重要的行为型设计模式。它详细介绍了观察者模式的原理,即如何在一个对象状态改变时通知多个依赖对象,以及两种实现方式:推模式和拉模式。适合对设计模式有兴趣的开发者阅读。

观察者模式

什么是观察者模式

观察者模式(Observer),是一种行为性模型,行为型模式关注的是系统中对象之间的相互交互,解决系统在运行时对象之间的相互通信和协作,进一步明确对象的职责。相比来说,创建型模式关注对象的创建过程,结构型模式关注对象和类的组合关系。

 

模式的职责

观察者模式主要用于1对N的通知。当一个对象的状态变化时,他需要及时告知一系列对象,令他们做出相应。

实现有两种方式:

推:每次都会把通知以广播的方式发送给所有观察者,所有的观察者只能被动接收。

拉:观察者只要知道有情况即可,至于什么时候获取内容,获取什么内容,都可以自主决定。

 

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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