一、JVM内存区域

本文详细介绍了JVM的运行时数据区域,包括程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈、方法区、堆和直接内存。这些区域各有其用途和特点,如程序计数器记录执行的字节码行号,堆存储对象实例,方法区存储类信息。当内存需求超出限制时,可能抛出OutOfMemoryError。此外,直接内存使用Native函数库分配堆外内存,以提高性能。

1、运行时数据区域

JVM虚拟机在执行Java程序时,会把它所管理的内存划分为若干个不同的内存区域,如下图所示。这些区域有着各自的用途,它们的生命周期也各不相同。其中,方法区和堆的生命周期与JVM虚拟机相同,随着虚拟机进程的启动而存在,因此,它们也是所有Java线程共享的数据区域;而虚拟机栈、本地方法栈和程序计数器,它们的生命周期与用户线程相互依赖,随着用户线程的启动和结束而对应地创建和销毁,因此,它们也是线程私有的数据区域,也就是每个线程都有各自的虚拟机栈、本地方法栈和程序计数器。

 各个数据区域的用途及特点分别如下:

程序计数器:指向当前线程正在执行的字节码的行号,是唯一一个不会发生OutOfMemoryError异常的区域。

虚拟机栈:记录了当前线程所执行的方法的环境,其中的数据以栈帧为单位进行存储。线程每当调用一个方法开始执行时,就会为该方法生成一个相应的栈帧并压入栈中,每当结束一个方法的调用时,就将相应的栈帧弹出虚拟机栈。栈帧的结构如图所示,栈帧里面主要有局部变量表、操作数栈、动态链接、方法返回地址和附加信息等。如果线程请求的栈深度超过虚拟机允许的深度,将会抛出StackOverflowError;如果虚拟机栈可以动态扩展,在动态扩展时如果申请不到足够的内存,就会跑OutOfMemoryError。

 本地方法栈:与虚拟机栈类似,只是其中对应的方法是本地方法。

 方法区:记录JVM加载的类信息、常量、静态变量等数据。运行时常量池是方法区的一部分,用于存储Class文件中常量池内的内容,比如字符串常量。而且,运行时常量池还具备动态性,也就是说Java并不要求常量一定要在编译期产生。无法满足内存分配需求时,也会抛出OutOfMemoryError。(也有把方法区称为“永久代”的说法)

堆:唯一的目的就是存放Java中的实例对象。所有的对象以及数组都应该存储在堆上。为了便于垃圾收集,堆又分为新生代和老年代。新生代又分为Eden区和Survivor区。为对象分配内存时,如果申请堆中没有足够的内存,且有无法扩展时,将会抛出OutOfMemoryError。

常说的堆就是指这里的堆,常说的栈就是指这里的虚拟机栈,更准确的说应该是虚拟机栈的栈帧中的局部变量表。

方法区和堆在逻辑上是线程共享的;虚拟机栈、本地方法栈和程序计数器在逻辑上是线程独有的。

直接内存:并不是JVM运行时数据区的一部分,而指的是使用Native函数库直接分配堆外内存,避免了在Java堆和Native堆中来回复制数据,在某些场景下能够显著提高性能(NIO场景)。因此,直接内存不受Java堆大小的限制,但是受本机总内存的限制。当各个内存区域总和大于物理内存限制时,还是会导致OutOfMemoryError异常。

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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