装饰者模式

       概念:动态地将责任附加到对象上。(想要扩展功能,提供有别于继承的另一种选择(避免类爆炸))

     设计原则:开关-关闭原则(对扩展开放,对修改关闭)

     代码:

class base
{
public:
    return_type Cal();
    void Display();
};

class A : public base
{
    A(base ba)
    {
          m_ba = ba;
    }

    return_type Cal()
    {
         // 附加A类功能处,根据情况调用父类
         return m_ba.Cal() + A类处理结果
    }

    void Display();
    
    base m_ba;
}

class B : public base
{
    B(base ba)
    {
          m_ba = ba;
    }

    return_type Cal()
    {
         // 附加B类功能处,根据情况调用父类
         return m_ba.Cal() + B类处理结果
    }

    void Display();

    base m_ba;
}

class C : public base
{
...
}

void how_to_used()
{
    base  ba = new base;  // 拥有基本功能
    ba = new A(ba);        // 附加A功能
    ba = new C(ba);        // 附加C功能,现有A、 C和基本功能
}

      缺点:

1、多层装饰时,效率低

2、若有对特定组件装饰,应用到一般中会有问题


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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