uDig学习笔记

UDig CatalogAPI详解

UDig makes use of a Catalog API that provides handles to all running services.

UDig使用Catalog API 提供 handles 来运行services.

 

CatalogPlugin

The CatalogPlugin provides the following services:

  • The concept of Handles to actual Resources
  • Discovery of additional resources using Search facilities
  • Programmatic Management of spatial resources

CatalogPlugin提供以下服务:

  • 实际资源Resources 的句柄Handles的概念
  • 使用搜索功能发现其它资源
  • 程序化地管理空间资源

ICatalog

ICatalog is the interface used to represent a generic "catalog" of spatial resources and services, you can think of it as being similar to a web search engine.

ICatalog接口是用来表示一个普通的空间资源和服务的“目录”,你可以把它认为是网络搜索引擎的类似。

 

IService

The CatalogPlugin uses the interface IService to model a local or remote service.

CatalogPlugin使用IService接口为本地或远程服务建模。

IGeoResource

One of the most useful things stored in a catalog is actual spatial data. The IGeoResource interface represents real information, the kind you can display on screen or perform analysis on.

在目录中存储的实际空间数据是最有用的东西之一。IGeoResource接口表示那种可以显示在屏幕上或进行分析的真实信息。

 

IResolve

CatalogPlugin uses the model of a "handle" to allow access to spatial resources.

IResolve 插件使用handle模型来访问空间资源。

 

Comparison with IResource

The IResolve interface follows the same design as the normal Eclipse IResource class.

IResolve offers the following advantages over normal Eclipse IResource:

  • IResolve explicitly represents a handle for a remote resource
  • IResolve blocking behavior is explicit at the API level, anything that takes an IProgressMonitor or throws an IOException is blocking
  • IResolve is available for RCP applications, normal IResource is part of the Eclipse IDE and cannot be used in a RCP application
  • IResolve uses Java 5 enums, type narrowing and Templates for a simplified API

与IResource的比较

IResove接口是依照普通的Eclipse IResource 类设计的

相比普通Eclipse IResource 而言,IResolve 提供以下改进:

IResolve显示代表远程资源的句柄(handle)

IResolve 在API层次显示封装的行为,

 

 

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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