Java 面向对象 之 多态实例4

http://www.verejava.com/?id=16992850564257

/**
	题目: 人可以(孩子,学生,老师) 吃 水果(苹果,葡萄,芒果,菠萝)

	思路:
		1. 抽象出类 : 人(Person){孩子(Baby),学生(Student)}, 水果(Fruit){苹果(Apple),葡萄(Grape),芒果(Mango)}
		2. 找出类的关系: 
			水果 -> 人
			(孩子,学生) 是 人的分类  也是人只是声明可以吃水果, 但是吃水果的具体执行者
			 是 (孩子,学生)
			(苹果,葡萄,芒果) 是 水果的分类

		3. 找出属性: 孩子,学生(姓名,水果引用)  
		4. 找出方法: 孩子,学生都吃(eat)水果

	
	子类->父类的转换 
	子类->父类后 父类引用调用子类复写的方法 
	作用 :解耦 也就是降低类与类之间的耦合度 提供可扩展性
*/
public class Polymorphism5
{
	/**
		打印人吃水果的信息
	*/
	public void output(Person p)
	{
		//实例化一个苹果 和 一个葡萄
		Apple apple=new Apple("红富士");
		Grape grape=new Grape("黑葡萄");
		Mango mango=new Mango("大芒果");
		PineApple pineApple=new PineApple("菠萝");

		p.eat(apple);
		System.out.println(p.getName()+" 吃了 "+p.getFruit().getName());
		p.eat(grape);
		System.out.println(p.getName()+" 吃了 "+p.getFruit().getName());
		p.eat(mango);
		System.out.println(p.getName()+" 吃了 "+p.getFruit().getName());
		p.eat(pineApple);
		System.out.println(p.getName()+" 吃了 "+p.getFruit().getName());
	}

	public static void main(String[] args)
	{
		Polymorphism5 test=new Polymorphism5();

		//李明吃水果
		test.output(new Baby("李明"));

		//张涛吃水果
		test.output(new Student("张涛"));

		//郭老师吃水果
		test.output(new Teacher("郭老师"));
		
		
	}
}
abstract class Person
{
	protected Fruit fruit;
	protected String name;

	public Person(String name)
	{
		this.name=name;
	}

	public String getName()
	{
		return this.name;
	}
	public Fruit getFruit()
	{
		return this.fruit;
	}
	/**
		声明人是可以吃水果的
	*/
	public abstract void eat(Fruit fruit);
}
class Teacher extends Person
{
	
	public Teacher(String name)
	{
		super(name);
	}

	/**
		吃水果
	*/
	public void eat(Fruit fruit)
	{
		this.fruit=fruit;
	}

}
class Baby extends Person
{
	
	public Baby(String name)
	{
		super(name);
	}

	/**
		吃水果
	*/
	public void eat(Fruit fruit)
	{
		this.fruit=fruit;
	}

}
class Student extends Person
{
	

	public Student(String name)
	{
		super(name);
	}
	/**
		吃水果
	*/
	public void eat(Fruit fruit)
	{
		this.fruit=fruit;
	}

}
class Fruit
{
	private String name;

	public Fruit(String name)
	{
		this.name=name;
	}

	public String getName()
	{
		return this.name;
	}
}
class PineApple extends Fruit
{
	public PineApple(String name)
	{
		super(name);
	}
}
class Apple extends Fruit
{
	public Apple(String name)
	{
		super(name);
	}
}
class Grape extends Fruit
{
	public Grape(String name)
	{
		super(name);
	}
}
class Mango extends Fruit
{
	public Mango(String name)
	{
		super(name);
	}
}

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同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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