临时1111

初始化 flow=1 status=0 连接查询- 主表+flow表 zhu.dangerid=flow.dangerid and zhu.flow

初始化:(即 申请上报后)
flow_zhu = 1

一)受理flow_zhu=1 触发事件:-----------
list: flow_zhu = 1 or (flow_zhu = 2 status = 2) or (flow_zhu = 3 and status = 2)
通过:flow_zhu=2 status = 0
不通过: flow_zhu =1 status = 2
flow表 flow=1 status=1, flow=1 status=2

二)审核flow = 2 触发事件:-------------
list: flow_zhu = 2
通过 flow_zhu=3 status = 0
不通过: flow_zhu =1 status = 2
flow表 flow=2 status=1, flow=2 status=2


三)审定flow_zhu = 3 触发事件: ------------
通过 flow_zhu=3 status = 1
不通过: flow_zhu =1 status = 2
flow表 flow=3 status=1, flow=3 status=2

flow
受理-1
-----通过 11
-----不通过 12
审核-2
-----通过 21
-----不通过22
审定-3
-----通过 31
-----不通过32
status
初始化-0
通过-1
不通过-2
waibuflow
已申请(已上报)-2

备案审核
waibuflow = 2

一。
初始化-危险源主表
-flow=1
受理人员-list条件(受理的,包括 通过和不通过的)
flow in(1,11,12)
or flow = 22
or flow = 32

审核人员-list条件
flow in(2,21,22)

审定人员-list条件
flow in(3,31,32)

反馈记录菜单
flow in(12,22,32)
下发通知记录菜单
flow in(11,21,31)

flow记录表
flowcode:
1,
11,
12,
2,
21,
22,
3,
31,
32
======================================================================

-- 受理
select z.*, f.* from zhu z left join
(select * from flow t where not exists(
select 1 from flow where zhuid=t.zhuid and time>t.time
)

) f on z.zhuid=f.zhuid

where z.flowstatus=1 and z.zhuid=1

--反馈
select z.*, f.* from zhu z left join flow f on z.zhuid=f.zhuid where f.status='没通过'
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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