IO_对象流

与数据流相同:处理基本数据类型和字符串
与数据流不同:处理其他各种对象(包括)
特殊概念: 序列化和反序列化原则:
1、先写出后读取
2、读取的顺序和写出的一致
3、不是所有的对象都可以序列化
自定义的对象需要序列化需要实现Serialization接口(虚拟机识别的“通行证”)

ObjectOutputStream: Object -(输出)-> Stream of byte(Serialization序列化) -(存储)-> file/DB/memory
ObjectInputStream: Object <-(输入)- Stream of byte(Deserialization反序列化) <-- file/DB/memory

在这里插入图片描述

voidwriteObject(Object obj)将指定的对象写入 ObjectOutputStream
ObjectreadObject()从 ObjectInputStream 读取对象

测试代码:

public class ObjectTest {
	public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException {
//		①写出
		ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
		ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(new BufferedOutputStream(baos));
//		操作数据类型+数据
		oos.writeUTF("凡是过往");
		oos.writeInt(18);
		oos.writeChar('a');
		oos.writeBoolean(false);
//		对象(字符串、日期、自定义的对象(手动实现序列化))
		oos.writeObject("皆为序列");/*字符串实现了序列化:public class String implements java.io.Serializable*/
		oos.writeObject(new Date());/*日期实现了序列化:public class Date implements java.io.Serializable*/
		Employee emp = new Employee("John",1024);/*Employee手动实现了序列化:class Employee implements java.io.Serializable*/
		oos.writeObject(emp);
		oos.flush();
		byte[] datas = baos.toByteArray();
		System.out.println(datas.length);
//		②读取
		ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(new BufferedInputStream(new ByteArrayInputStream(datas)));
		String msg = ois.readUTF();
		int age = ois.readInt();
		char grade = ois.readChar();
		boolean flag = ois.readBoolean();
		Object str = ois.readObject();
		Object date = ois.readObject();
		Object emploee = ois.readObject();
//		把各种类型的转化成字符串instanceof
		/*是String实例,则将其转化成字符串*/
		if(str instanceof String) {
			String strObj = (String)str;
			System.out.println(strObj);
		}
		if(date instanceof Date) {
			Date dateObj = (Date)date;
			System.out.println(dateObj);
		}
		if(emploee instanceof Employee) {
			Employee emploeeObj = (Employee)emploee;
			System.out.println(emploeeObj.getName() + "-->" + emploeeObj.getSalary());
		}
	}
}

//Javabean用于封装数据
class Employee implements java.io.Serializable{
	private String name;
	private double salary;
	public Employee() {
	}
	public Employee(String name, double salary) {
		super();
		this.name = name;
		this.salary = salary;
	}
	public String getName() {
		return name;
	}
	public void setName(String name) {
		this.name = name;
	}
	public double getSalary() {
		return salary;
	}
	public void setSalary(double salary) {
		this.salary = salary;
	}
}

测试结果:

172
皆为序列
Thu Sep 05 17:19:13 CST 2019
John-->1024.0

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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