12、Rust 宏的深入解析与应用

Rust 宏的深入解析与应用

1. 宏的基本概念与作用域

宏在 Rust 中是一种强大的代码生成工具。先看一个简单的示例:

let mut x = 1;
please_set!(x, x + 1);
assert_eq!(x, 2);

在宏定义中,我们可以使用 = $i + 1 ,但不能使用 = x + 1 ,因为 x 这个名称在宏的定义作用域中不可用。

对于声明式宏的作用域,有一个重要的规则:与 Rust 中的其他大部分内容不同,声明式宏只有在声明之后才会存在于源代码中。如果你尝试使用在文件中稍后定义的宏,这是行不通的。在项目全局也是如此,如果在一个模块中声明了一个宏,而想在另一个模块中使用它,声明宏的模块必须在 crate 中更早出现。例如,如果 foo bar 是 crate 根目录下的模块,且 foo 声明了一个 bar 想要使用的宏,那么在 lib.rs mod foo 必须出现在 mod bar 之前。

不过,有一个例外情况,如果使用 #[macro_export] 标记宏,这个注解会将宏提升到 crate 的根目录,并将其标记为 pub ,这样它就可以在 crate 的任何地方或 crate

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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