四论GProductCreator和FactoryUsingPointer

博客介绍了工厂模式和抽象工厂模式的结合。原本认为无用的AbstractFactory与FactroyUsingPointer结合有很大用处,要让不同系列产品在不同工厂批量生产,为客户提供产品标志符获取产品。还给出了产品供应方和客户端代码示例。
在前面我说,根本不需要AbstractFactory,GObject系列产品的客户给你一个namespace ConcreteFactoryG接口,而TObject系列产品的客户则给你一个namespace ConcreteFactoryT接口。他们的操作都是一样:createTank(),createBullet(),createBomb(). 然而,我很乐意发现,这个没用的AbstractFactory有很大用处!他的威力在于与FactroyUsingPointer的结合之中。我们不仅仅要让不同系列的产品在不同的工厂里做,我们还需要产品在工厂里批量生产!为了更进一步将客户隔离开,我们只为客户提供每个个产品的标志符,客户只通过标志符得到产品,这就是大家熟知的工厂模式。现在我要将工厂模式和抽象工厂模式结合起来。 namespace AbstractFactory { typdef GCreator GAbstractCreator; typdef TCreator GAbstractCreator; } typedef std::string identifier_type; FactoryUsingPointer theGFactory; FactoryUsingPointer theTFactory; 产品供应方代码: T系列产品供应方。他可见namespace ConcreteFactroyT 但不可见ConcreteFactroyG。(这很好理解,IBM有他的芯片作坊,对作坊的一切了如指掌,但对apple的公司内部一无所知): theTFactory.Register("tank", &createTank); theTFactory.Register("bomb",&createBomb); G系列产品供应方。他可见namespace ConcreteFactroyG 但不可见ConcreteFactroyT: theGFactory.Register("tank", &createTank); theGFactory.Register("bomb",&createBomb); 客户端代码: (享用T供应方产品) theTFactory.CreateObject("tank"); theTFactory.CreateObject("bomb"); theTFactory.CreateObject("bullet"); (享用G供应方产品) theGFactory.CreateObject("tank"); 对客户端来说,没有什么比这更舒服了。
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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