Create DataRelation ship between two tables

DataSet关系演示
本文通过一个简单的DataSet示例展示了如何使用DataRelation类建立表间关系,并遍历子行。该示例包括创建DataTable、添加列和行,以及使用.NET Framework 1.1和2.0的不同方法来设置关系。

There is a simple demo for DataRelation class of DataSet.

while u can use DataTable.Select(conditions) or DataView.Filter to filete the data what you want .however,maybe the method is more complex with this one.


datatalbeperformancetest#regiondatatalbeperformancetest

/**////<summary>
///Testtablerelation.
///</summary>

publicvoidRelation()
...{
DataTabledtParent
=this.CreateDataTable();
dtParent.TableName
="Parent";

.netframework2.0#region.netframework2.0
DataSetds
=newDataSet();
ds.Tables.Add(dtParent);
DataRelationrelations
=ds.Relations.Add("Relation",ds.Tables["Parent"].Columns["index"],ds.Tables["Parent"].Columns["parent_index"],false);

foreach(DataRowrowinds.Tables["Parent"].Rows)
#endregion


.netframework1.1#region.netframework1.1
//DataRelationrelations=newDataRelation("Relation",dtParent.Columns["index"],dtParent.Columns["parent_index"],false);
//foreach(DataRowrowindtParent.Rows)
#endregion

...{
if(0!=string.Compare(row["parent_index"].ToString(),"0",true,System.Globalization.CultureInfo.CurrentCulture))
...{
continue;
}


this.DebugPrint(string.Format("{0}",row["description"].ToString()));

this.PrintChilds(row,relations);

this.DebugPrint("--------------------------------------------------");


}

}


/**////<summary>
///printthechild
///</summary>

privatevoidPrintChilds(DataRowrowParent,DataRelationrelations)
...{
DataRow[]rowChilds
=rowParent.GetChildRows(relations);

if(null==rowChilds||0==rowChilds.Length)
...{
return;
}


stringspaces=string.Empty;
foreach(DataRowrowinrowChilds)
...{
spaces
=spaces.PadLeft(int.Parse(row["layer"].ToString()),' ');
this.DebugPrint(string.Format("{0}|--{1}",spaces,row["description"].ToString()));

this.PrintChilds(row,relations);
}

}


/**////<summary>
///Createthedatatablefortest.
///</summary>
///<returns></returns>

privateDataTableCreateDataTable()
...{
DataTabledt
=newDataTable("Test");

//addcolumns
dt.Columns.Add(newDataColumn("index",typeof(Int32)));
dt.Columns.Add(
newDataColumn("parent_index",typeof(Int32)));
dt.Columns.Add(
newDataColumn("description",typeof(string)));
dt.Columns.Add(
newDataColumn("layer",typeof(string)));

//addrows
dt.Rows.Add(newobject[]...{1000,0,"first1",0});
dt.Rows.Add(
newobject[]...{1001,1000,"secord2",1});
dt.Rows.Add(
newobject[]...{2000,0,"third3",0});
dt.Rows.Add(
newobject[]...{2001,1000,"forth4",2});
dt.Rows.Add(
newobject[]...{3000,2000,"fifth5",1});
dt.Rows.Add(
newobject[]...{3001,3000,"six6",2});
dt.Rows.Add(
newobject[]...{2222,0,"seven7",0});


dt.Rows.Add(
newobject[]...{100,2222,"first11",1});
dt.Rows.Add(
newobject[]...{101,1000,"secord21",1});
dt.Rows.Add(
newobject[]...{200,222,"third31",3});
dt.Rows.Add(
newobject[]...{201,1001,"forth41",2});
dt.Rows.Add(
newobject[]...{300,2000,"fifth51",1});
dt.Rows.Add(
newobject[]...{301,3000,"six61",2});
dt.Rows.Add(
newobject[]...{222,1000,"seven71",3});

//acceptchanges
dt.AcceptChanges();

//DataSetds=newDataSet("Test");
//ds.Tables.Add(dt);

returndt;
}


privatevoidDebugPrint(stringmsg)
...{
//System.Diagnostics.Debug.WriteLine(msg);
Console.WriteLine(msg);
}

#endregion

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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