设计模式笔记——策略模式

一直想对看过的——head first设计模式做一些自己的总结,现在终于能静下来写点东西了。设计模式主要是告诉我们如何组织类和对象来解决某种问题。Java的类库中很多都遵循设计模式的要求,比如IO库运用到了装饰者模式。

今天先总结下——策略模式,定义:策略模式定义了算法族,分别封装起来,让它们之间可以互相替换,此模式让算法的变化独立于使用算法的客户。

原则一:如果新的需求一来,我们就需要更改代码的某一部分,那么这部分代码需要被独立出来,以便和稳定的代码有所区别。相当于把变化的部分“封装”起来,好让其他部分不受影响。

原则二:针对接口编程,而不是针对实现编程。当超类A中包含某一些子类共有的行为时,把此行为抽象为一个接口,为此接口写特定的类来实现功能,然后把实现接口的类赋给类A。

原则三:多用组合,少用继承。

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:具备一定机器人学、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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