25、Java中SDO_GEOMETRY的操作与处理

Java中SDO_GEOMETRY的操作与处理

在Java编程中,处理空间几何数据是一个常见的需求。本文将详细介绍如何在Java中操作和处理SDO_GEOMETRY类型的几何数据,包括加载、检查、创建、修改、处理几何对象,以及使用3D几何和标准符号表示等内容。

1. 加载几何对象

在Java中加载几何对象有两种方式。一种是直接从结果集中获取对象并转换为 JGeometry 对象,另一种是使用优化的解封装器,先将几何数据提取到字节数组中,再转换为 JGeometry 对象。

// 直接加载
STRUCT dbObject = (STRUCT) rs.getObject(1);
JGeometry geom = JGeometry.load(dbObject);

// 使用优化的解封装器加载
byte[] image = rs.getBytes(1);
JGeometry geom = JGeometry.load(image);
2. 检查几何对象

加载几何对象后,可以使用 JGeometry 类的各种 get() is() 方法来提取几何对象的信息和判断几何对象的性质。

2.1 get() 方法
方法 返回信息
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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