UML概述

软件工程中我们学习了,传统软件设计的方法——面向过程设计方法。随着当今社会的发展,随着IT技术的发展,面向对象越来越使用。在软件工程中我们只是基本学习了一些面向对象的基本知识。在面向对象过程,建模设计软件成为一门值得学习的课程。UML就是这门一种语言,接着面向对象,我们要学会用UML建模语言在面向对象的过程中呼风唤雨,设计理想的软件。这篇博客从总的面上介绍一下UML的相关知识。

先看一下介绍的总括知识:

一,在这里我简单提一下面向对象技术(面向对象上篇博客

二,我们是用UML来建模的,所以我们需要先知道建模的相关知识:

三,我们进入UML的介绍:

四,用UML建模设计软件,我们需要知道面向对象设计软件的过程:

五,UML建模,需要用到哪些工具呢

六,最后我们重点介绍UML的构成:

1,首先是基本构造块:

a,事物:

b,关系

c,图:

2,就是UML的相关规则:

3,UML的公共机制:

这是UML构成的相关知识,也是以后详细学习的重点,尤其是其中的九种图,其它的事务和关系,都是为了这九种图做铺垫呢!

最后,我们看一下,画图的相对应的图符:

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
评论
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