面向对象1

本文深入讲解了Python中的面向对象程序设计(OOP),包括类的定义、实例化对象、使用self参数的方法以及Python提供的关键字'pass'的用途。此外,还介绍了如何使用isinstance()判断对象类型。

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面向对象程序设计
面向对象程序设计(Object Oriented Programming,OOP)主要针对大型软件设计而提出,使得软件设计更加灵活,能够很好地支持代码复用和设计复用,并且使得代码具有更好的可读性和可扩展性。
Python中对象的概念很广泛,Python中的一切内容都可以称为对象。
类定义语法
Python使用class关键字来定义类,class关键字之后是一个空格,然后是类的名字,再然后是一个冒号,最后换行并定义类的内部实现。
类名的首字母一般要大写。

class Car:
        def infor(self):
        print(" This is a car ")
 类定义语法
 定义了类之后,可以用来实例化对象,并通过“对象名.成员”的方式来访问其中的数据成员或成员方法。

>>> car = Car()
>>> car.infor()
 This is a car

在Python中,可以使用内置方法isinstance()来测试一个对象是否为某个类的实例。

>>> isinstance(car, Car)
True
>>> isinstance(car, str)
False
类定义语法
Python提供了一个关键字“pass”,类似于空语句,可以用在类和函数的定义中或者选择结构中。当暂时没有确定如何实现功能,或者为以后的软件升级预留空间,或者其他类型功能时,可以使用该关键字来“占位”。

>>> class A:
            pass

>>> def demo():
            pass

>>> if 5>3:
            pass
 self参数
 类的所有实例方法都必须至少有一个名为self的参数,并且必须是方法的第一个形参(如果有多个形参的话),self参数代表当前对象(当前正在调用方法的对象)。
在类的实例方法中访问实例属性时需要以self为前缀,但在外部通过对象名调用对象方法时并不需要传递这个参数。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连续且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 优化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
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