Ruby Meta Programming: eigenclass

本文通过X战警的比喻解释了Ruby中Eigenclass的概念。每个实例都有一个隐式的Eigenclass,用于存放该实例独有的方法。文章还探讨了Ruby对象模型,并详细介绍了方法查找的过程。

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Ruby eigenclass从字面上理解就是自己的类。singleton class是它的另一个名字,不过我更喜欢eigen,更准确。
那什么是eigenclass呢?以x战警为例:

class Person
attr_accessor :name, :age
def initialize(name)
@name = name
end
end


金刚狼外表看起来和普通人没什么区别,不过他有着钛合金的骨架,能够自动疗伤,而且有锋利的爪子。在这种情况下如何定义呢?ruby给了我们一个更优雅的方式解决这个问题。

logen = Person.new('Logen')
class << logen
def use_claw
# ...
end
end
logen.use_claw


use_claw是一个实例方法,它只和logen实例有关系,也就是说是logen独有的。ruby为每个实例引入了一个隐式的eigenclass,所有针对这个实例的方法都定义在eigenclass中。

要真正理解eigenclass首先要从ruby的对象模型开始,在ruby中一切都是对象,包括Class类也是对象,用下面的例子说明一下

o = Object.new
p o.class # => Object

p Class.superclass.superclass # => Object

p Object.superclass # => nil


也就是说,实例的class是对象,而Class对象的最终的基类是Object类。
在Ruby中,实例对象本身不能包含方法,所有的方法都保存在与这个实例对象相关的类中。ruby的实例更像是先从eigenclass继承,然后才从class继承。ruby运行时查找方法顺序如下:
[list]
1. 在eigenclass查找实例方法
2. 在class中查找实例方法
3. 在每一个被包含的module中查找实例方法
4. 在基类中查找实例方法
5. 触发method_missing方法
[/list]

eigenclass更像是在解决哲学中“我是谁”这个问题:虽然你我都属于人类,可每个人都有自己唯一和独特的一面,而所有这些唯一和独特的东西都在eigenclass中定义!
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连续且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 优化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
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