深入FDO----异常处理机制

本文介绍了FDO中的异常处理机制,包括异常类的继承关系、新增的异常类、获取错误码的方法以及异常消息的本地化存储方式。展示了如何通过捕获异常并调用释放方法来避免内存泄漏,并推荐使用FdoPtr简化异常处理。

FDO的所有异常类都继承自FdoException,但是在FDO 3.5之前FDO只提供了9个异常类,这些异常类的类图如图9‑2所示。

FDO Exception Class Diagram

92 FDO异常类类图

从图9‑2可以看到,FDO的异常类并不是非常,FDO 3.5已经注意到了这个问题,而且提供了具体的解决方案,访问http://trac.osgeo.org/fdo/wiki/FDORfc37可以这个解决方案的具体细节。主要的改进有两点:

l 提供了更多的异常类。

l 为类FdoException增加了一个方法GetNativeErrorCode()用于返回数据源自身提供的错误码,这样用户可以通过错误码知道关于当前异常更加具体的信息。

class FdoException

{

virtual FdoInt64 GetNativeErrorCode();

}

以下是一个异常的捕获及处理的例子,需要注意的在捕获异常之后要记得调用异常类的Release()方法,否则会造成异常类实例的内存泄露。

try {

...

}

catch (FdoCommandException *ex){

//处理异常消息

...

ex->Release();

}

catch (FdoException *ex){

//处理异常消息

...

ex->Release();

}

Commands功能包一般会抛出FdoConnectionException类型的异常,Connections功能包一般会抛出FdoConnectionException类型的异常。但是在在某些情况下,一个FDO命令在FDO层面抛出一个FdoException,该命令将其捕获并且把它封装为FdoCommandException(或者对于模式命令则封装为FdoSchemaException)。这种情况下,一个异常就会返回多个异常消息。以下是处理一个异常中多个消息的例子:

catch ( FdoSchemaException* ex ) {

// 通过循环得到所有模式异常消息

FdoException* currE = ex;

while ( currE ) {

FdoStringP msg = currE->GetExceptionMessage();

wprintf ("FdoConnectionException: %s\n", msg);

currE = currE->GetCause();

}

ex->Release();

}

在捕获异常后要注意防止内存泄漏,以下便是这样一个当有异常发生时及时释放内存的例子。

FdoFeatureClass* pBase = NULL;

try {

pBase = myClass->GetBaseClass();

...

}

catch ( FdoException* e ) {

...

FDO_SAFE_RELEASE(pBase);

throw;

}

catch ( ...) {

...

FDO_SAFE_RELEASE(pBase);

throw;

}

更好的办法是通过使用FdoPtr来避免内存泄露,一旦使用了FdoPtr,就无需在捕获异常后显式地调用某些方法释放内存。

FdoPtr<FdoFeatureClass> pBase = myClass->GetBaseClass();

可见合理使用FdoPtr不仅可以避免内存泄漏,也可以使代码简洁明了。

异常消息是做过本地化的。在Windows环境下,本地化的字符串存放在资源专用的dll中,它们位于bin目录下,dll的名字以MessageMsg为后缀(不是扩展名);而在Linux中本地化的字符串存放在catalog中,catalog文件位于/usr/local/fdo-3.2.0/nls目录下,其命名都以.cat结尾,NLSNational Language Support的缩写。

Linux下需设置NLSPATH环境变量以使得应用程序在运行时可以找到消息的catalog,例如:export NLSPATH=/usr/local/fdo-3.2.0/nls/%N

Windows下,无需做任何设置,应用程序可以自动加载这些资源。

异常消息是经过索引的。当调用FdoException::NLSGetMessage时,需传入一个消息号码。用户也可以传入一个默认消息字符串,一旦不能找到资源文件,将返回该默认消息。如果用户既没有指定默认消息,又不能找到资源文件,将把消息号码作为异常消息返回。找不到资源文件的情况一般只会在Linux下没有设置NLSPATH环境变量时发生。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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