struts2原理图



 上图来源于Struts2官方站点,是Struts 2 的整体结构。
一个请求在Struts2框架中的处理大概分为以下几个步骤
1 客户端初始化一个指向Servlet容器(例如Tomcat)的请求
2 这个请求经过一系列的过滤器(Filter)(这些过滤器中有一个叫做

ActionContextCleanUp的可选过滤器,这个过滤器对于Struts2和其他框架的集成很有

帮助,例如:SiteMesh Plugin)
3 接着FilterDispatcher被调用,FilterDispatcher询问ActionMapper来决定这个请是否需

要调用某个Action
4 如果ActionMapper决定需要调用某个Action,FilterDispatcher把请求的处理交给

ActionProxy
5 ActionProxy通过Configuration Manager询问框架的配置文件,找到需要调用的

Action类
6 ActionProxy创建一个ActionInvocation的实例。
7 ActionInvocation实例使用命名模式来调用,在调用Action的过程前后,涉及到相关拦

截器(Intercepter)的调用。
8 一旦Action执行完毕,ActionInvocation负责根据struts.xml中的配置找到对应的返回

结果。返回结果通常是(但不总是,也可 能是另外的一个Action链)一个需要被表示的

JSP或者FreeMarker的模版。在表示的过程中可以使用Struts2 框架中继承的标签。在

这个过程中需要涉及到ActionMapper
 
在上述过程中所有的对象(Action,Results,Interceptors,等)都是通过

ObjectFactory来创建的。

 

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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