Wcf 开发日记 2

问题2, 如何remote accessing?

考虑到wpf中已经将大部分对数据库逻辑的实现封装在一个assembly中,所以最简单的方法就是将这个assembly搬到Wcf端。

但是remote accessing in-process accessing 并不相同。在in-process我们可以在一个类中暴露任意多的函数和接口让类的实现极其细粒度fine-grained.

Remote accessing 则不同,暴露越多的接口就意味着完成同一件事需要越多的函数调用。Remote accessing 中的函数调用的开销可不是函数push stack/pop stack那么简单。Client 和服务器要建立通讯,对函数的调用要封送成SOAP message,对message还要加密,网络的传输也需要时间和开销,同时在Server端要对client端坐的事情进行一个逆操做如此多的事情要做! *所以在Wcf端的接口需要优化*

如何优化?Facade 模式是最好的优化pattern,将逻辑相近的functions在服务器端合并成一个function,从而减少多次函数的调用。合并后另一个问题是,被合并的这些子函数sub-routine每个都有自己的返回DataTable,并且这些数据集每个都是client端需要进行计算的,那么如何把这个数据集合并呢?

.Net中解决办法很简单,使用DataSet将每个函数操作的返回的DataTable封装。之后DataSet作为最后的结果返回。在Client端根据相应的DataTable的名字从DataSet中取出DataTable.

下一个问题是可以继续优化么?

当然可以,DataSet本身有很多meta-data用于对数据集进行描述这个都是方便.Net framework的,但是在SOA的过程中这些是完全不需要的。所以优化的下一步是自己写一个DataSet/DataTable从而节省对meta-data传递的开销。从object => relation 的文章很多,只是需要权衡化这么多时间来做这件事是否值得。

如果是一个不大的项目,比如说几个人参与(和我现在的项目差不多)那么重新写DataSet/DataTable所花费的effort会远远大于meta-data传递的开销。但是如果是几十个或者上百人参与的项目,而且DataSet/DataTable的传输需要跨InterNet那么重新DataSet/DataTable绝对是一个精明的Architect需要考虑的事情。

 
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:可视化模环境,适合构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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