Grails为所有的控件器加方法

本文介绍如何在Grails应用的所有控制器中动态添加transport2Map方法,该方法用于将请求参数转换为Map结构,便于处理复杂的前端传参。
如要在所有的Controller中使用transport2Map方法
在BootStarp的类如下


import org.codehaus.groovy.grails.commons.GrailsApplication
import org.codehaus.groovy.grails.web.servlet.GrailsApplicationAttributes
import org.springframework.context.ApplicationContext

class BootStrap {

def init = { servletContext ->

ApplicationContext applicationContext = servletContext.getAttribute(GrailsApplicationAttributes.APPLICATION_CONTEXT)
GrailsApplication application = (GrailsApplication) applicationContext.getBean("grailsApplication")

addDynamicMethods(applicationContext, application)

}

def destroy = {
}

def addDynamicMethods = { ApplicationContext applicationContext, GrailsApplication application ->
addDynamicControllerMethods(applicationContext, application)
}

def addDynamicControllerMethods = { ApplicationContext applicationContext, GrailsApplication application ->
application.controllerClasses.each { controllerClass ->
controllerClass.metaClass."transport2Map" = { obj -> //将页面中数组对像转成Map
Map split = obj?.inject([:]) { map, param -> //页面参数的格式如:user.1-name
List list = param.key.split('-')
if (list.size() != 2) { // only allow for 1 '-' in a param
return map
}
String firstKey = list.first()
String lastKey = list.last()
if (!map.get(firstKey)) {
map."$firstKey" = [:] // init map for this key
}
map."$firstKey"."$lastKey" = param.value
return map
}
}
}
}
}
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机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,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:传感模型(如激光雷达与视觉传感)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波设计(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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