黑马程序员--JAVA基础案例之交通灯管理系统

本文详细介绍了交通灯管理系统的实现,包括异步随机生成车辆、信号灯控制逻辑及车辆通过路口的时间模拟。

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交通灯管理系统


需求:


1异步随机生成按照各个路线行驶的车辆。

例如:

       由南向而来去往北向的车辆 ---- 直行车辆

       由西向而来去往南向的车辆 ---- 右转车辆

       由东向而来去往南向的车辆 ---- 左转车辆

       。。。

2信号灯忽略黄灯,只考虑红灯和绿灯。

3应考虑左转车辆控制信号灯,右转车辆不受信号灯控制。

4具体信号灯控制逻辑与现实生活中普通交通灯控制逻辑相同,不考虑特殊情况下的控制逻辑。

注:南北向车辆与东西向车辆交替放行,同方向等待车辆应先放行直行车辆而后放行左转车辆。

5每辆车通过路口时间为1秒(提示:可通过线程Sleep的方式模拟)。

6随机生成车辆时间间隔以及红绿灯交换时间间隔自定,可以设置。

7不要求实现GUI,只考虑系统逻辑实现,可通过Log方式展现程序运行结果。


具体过程:






Road类:

road类主要负责随机产生汽车,并根据灯和定时器放行汽车





Lamp类

主要负责东南西北四个位置的灯的逻辑(对面方向和下一个方向的灯)

用了枚举






LampController类







MainClass类

这个纯调用整个控制系统






运行结果:







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同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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