语言的目的

可以看见在排行榜中,C,Java,C++这样的语言几乎是年年稳居前五。这些语言的实用性都是非常高的。让我们回顾一下C语言的历史:1973年AT&T的Ken Thompson因为研发和维护操作系统的需要,要求一种高效简洁的程序设计语言,于是在BCPL语言的基础上创造了C语言。Java、C++等语言也都是在有着类似的高要求的任务下临时创造出来,然后再不断发布标准进行改进的(C语言是为了操作系统,Java是为了嵌入式应用和网络开发……) 如果现有的轮子不够好,那么就去自己造一个轮子,也正是因为这个特殊的原因,所有这些以实用为目的的语言都很高效,语法构造方法、编程逻辑和配套的编译技术都很成功,所以能够切切实实地解决工程上的问题。另外,这些实用目的语言的语法都很自由(Python因为“明确”、“简单”的哲学所以算个例外),正好符合了不同性格的程序员的需要。另外非常重要的一点是:“决定一种程序设计语言是否强大的是这个语言的库(标准程序库、类库、包、组件、单元、模块……每种语言都有自己的叫法)而不是程序设计语言本身”;这可能会让很多人不高兴:说实话,C语言在语言的优雅性和友好性上(比如==和=)完全和Ada、Pascal比不了(Ada是军方人员设计的,Pascal是数学家设计的),但是C语言依然非常流行,这是因为你想要写一个含有系统调用的程序,用C语言是最佳选择,Ada和Pascal这样的语言想要直接和内核交流是很麻烦的。同理也可以解释C++、Java、Perl等语言的流行,你想要写多线程的程序用C++的多线程库和Java的包就行了,你想写正则表达式相关的程序用Perl或者C++ boost库就好了……懂得不要重复造轮子是很重要的,遇到不能解决的问题,先去查查资料看有没有人已经写好了类似的程序,直接把他的函数抄过来就是了——这恐怕是很多人都会做的吧?这些实用性的语言,在长期使用的广泛的使用过程中积累了大量优秀的库(C++的STL、BOOST和有些编译器自带的库,Object-C专门针对Mac OS X的库,Fortran的便于科学计算的函数等等),而且还有越来越多的程序员在不断增加更好的库,这些都使这些“语言”越来越强大。
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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