随笔9 - C#下的线程与委托

本文介绍了一个使用C#实现线程与委托相结合的例子。通过定义一个带有参数的委托,该示例展示了如何在线程执行完毕后调用特定的方法进行后续处理。具体包括线程的启动、执行及完成后的回调机制。

描述:在线程执行结束后,通过委托来执行下一步的逻辑


C#代码如下:

        /// <summary>
        /// 定义一个带参数的委托
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        protected delegate void ThreadCallBack(object sender);

        static void Main(string[] args)
        {
            ThreadCallBack _ThreadCallBack = new ThreadCallBack(CallBackTest); //创建一个委托
            Thread _Thread = new Thread(ThreadRun); //实例化一个线程
            _Thread.Start(_ThreadCallBack); //启动线程并将委托作为参数传入

            Thread.Sleep(1000);
            _ThreadCallBack = new ThreadCallBack(CallBackTest); //创建一个委托
            _Thread = new Thread(ThreadRun); //实例化一个线程
            _Thread.Start(_ThreadCallBack); //启动线程并将委托作为参数传入

            Thread.Sleep(1000);
            _ThreadCallBack = new ThreadCallBack(CallBackTest); //创建一个委托
            _Thread = new Thread(ThreadRun); //实例化一个线程
            _Thread.Start(_ThreadCallBack); //启动线程并将委托作为参数传入
        }
        /// <summary>
        /// 线程执行
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        static void ThreadRun(object sender)
        {
            //添加业务逻辑
            //TODO

            //测试
            for (int i = 5; i >= 0; i--)
            {
                Console.WriteLine("线程" + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId + "等待时间:" + i + "秒");
                Thread.Sleep(1000);
            }

            (sender as ThreadCallBack)(Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);
        }
        /// <summary>
        /// 委托对应的方法
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        static void CallBackTest(object sender)
        {
            Console.WriteLine("线程" + sender.ToString() + "执行结束");
            Console.ReadLine();
        }





同步定位地图构建(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环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算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专用工具箱,尤其适用于算法开发仿真验证。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,加速算法开发验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位建图仿真实践项目”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(如激光雷达视觉传感器)的建立应用、特征匹配数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波粒子滤波)、图优化框架(如GTSAMCeres Solver)以及路径规划避障策略。通过项目实践,参者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计调试能力。 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可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率质量。 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
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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