action

package com.my.other;

import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.InputStream;
import java.util.List;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

import org.apache.commons.fileupload.DiskFileUpload;
import org.apache.commons.fileupload.FileItem;
import org.apache.commons.fileupload.FileUpload;
import org.apache.commons.fileupload.ProgressListener;
import org.apache.commons.fileupload.servlet.ServletFileUpload;
import org.apache.struts.action.Action;
import org.apache.struts.action.ActionForm;
import org.apache.struts.action.ActionForward;
import org.apache.struts.action.ActionMapping;

public class UploadAction extends Action {

public ActionForward execute(ActionMapping mapping, ActionForm form,
HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
throws Exception {

request.setCharacterEncoding("utf-8");
response.setCharacterEncoding("UTF-8");

UploadProgressListener pl = new UploadProgressListener(request);

long start_time = System.currentTimeMillis();

DiskFileUpload fu = new DiskFileUpload();
fu.setProgressListener(pl);
List items = fu.parseRequest(request);
System.out.println(items.size());
int flag = 0;
for (int i = 0; i < items.size(); i++) {
FileItem fi = (FileItem)items.get(i);
if (!fi.isFormField() && fi.getName().trim().equals("")) {
flag = 1;
}
}
if(flag == 1) {
response.getWriter().print("<root><message>上传失败</message></root>");
//throw new Exception("sfsdf");
}else{
System.out.println("sdfds");
for (int i = 0; i < items.size(); i++) {
FileItem fi = (FileItem)items.get(i);
if (fi.isFormField()) {
} else {
if ("".equals(fi.getName().trim())) {
continue;
}

//ȡ�ļ�����
String filename = fi.getName();
int pos = filename.lastIndexOf("\\");
filename = filename.substring(pos + 1);

fi.write(new File(this.getServlet().getServletContext().getRealPath("//")
+ "//files//" + filename));
}
}

long end_time = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Used time:" + (end_time - start_time ) );
response.getWriter().print("<root><message>上传成功</message></root>");
}
response.flushBuffer();
return null;
}

}
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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