Thread join方法的理解

本文通过一个具体的Java示例程序介绍了线程中join方法的作用及其实现原理。join方法用于使当前线程等待被join的线程结束后再继续执行。示例中展示了如何使用join方法来控制主线程等待子线程的完成。

public class TestJoin { static class MyRunnable implements Runnable { @Override public void run() { try { Thread.sleep(3000);// 改成synchronized (this) { this.wait(); }的话,main class也一直等待该线程,而不能结束。 } catch (InterruptedException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } System.out.println("run ok!"); } } public static void main(String[] args) throws Exception { MyRunnable m = new MyRunnable(); Thread t = new Thread(m); t.join();// join() 采用 wait(0)实现,调用join()后,又交出控制权 t.start();//1.执行完毕(thread died),jvm通知,应该有一个类似notify(). System.out.println("main end!"); } }

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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