依赖倒转原则

理解依赖倒置原则及其应用

一、概念

1.高层模块不应该依赖低层模块。两个都应该依赖抽象。

2.抽象不应该依赖细节。细节应该依赖抽象。

二、详细说明

要针对接口编程,而不是针对实现编程。

  传递参数,或者在组合聚合关系中,尽量引用层次高的类。

  主要是在构造对象时可以动态的创建各种具体对象,当然如果一些具体类比较稳定,就不必再弄一个抽象类做它的父类,这样有画蛇添足的感觉。

正是有了里氏代换原则,才使得依赖倒置原则成为可能。由于子类型的可替换性才使得使用父类类型的模块在无需修改的情况下就可以扩展。

优点:系统扩展灵活。

缺点:需要大量的类。

三、几点规则

依赖倒置原则的本质就是通过抽象(抽象类或者接口)使各个类或模块的实现彼此独立,不互相影响,实现模块间的松耦合,如果需要使用该规则,需要遵循以下几个规则:

1.每个类尽量都有接口或者抽象类,或者抽象类和接口两者都具备(这个是该原则的基本要求,接口和抽象类都是抽象,有了抽象才可能依赖倒置)。

2.变量的表面类型尽量是接口或者抽象类。

3.任何类都不应该从具体类派生。

4.尽量不要覆写基类的方法(如果基类是一个抽象类,并且该方法已经实现了,子类尽量不要覆写。类间依赖的是抽象,覆写了抽象方法,对依赖的稳定性会产生一定的影响)。

5.结合里氏替换法使用。

注意:这个原则对于那些虽然具体但是却稳定的类来说似乎并不是很合适, 如果一个类不太会改变, 而且也不太可能创建其他的派生类,那么依赖它似乎并没有太大的危害。比如String类。

参考:http://blog.youkuaiyun.com/yuluows/article/details/7061700

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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值