Java 设计模式之外观模式 (五)

本文通过模拟公司内部通信流程,介绍了外观模式在简化复杂功能调用中的作用。通过封装主机与从机、从机与主机再与从机的通信过程,提供简单接口,使使用者无需关心内部实现细节。
  • 外观模式模型大概可以理解为一家公司,有董事长、总经理、及各部门,董事长负责公司大局的把控,他不需要知道各部门是怎样工作的,一条命令从董事长发出,由总经理将这条指令传达给各部门并协调各部门完成工作;
  • 示意图

 

  • 上代码
/**
 * 董事长
 */
public class Test {

    public void order() {
        SocketInstance instance = new SocketInstance();
        instance.slaveToMaster();
        instance.masterToSlave();
        instance.slaveToSlave();
    }
}


/**
 * 总经理
 */
public class SocketInstance {
  

    /**
     * 市场部
     */
    public void slaveToMaster() {
        SlaveToMasterUtil.sendDataToMaster();
    }

   /**
     * 研发部
     */
    public void masterToSlave() {
        MasterToSlaveUtil.sendUserInfo();
    }

    /**
     * 供应链
     */
    public void slaveToSlave() {
        SlaveToSlaveUtil.inquireMasterData();
    }

}

public class SlaveToMasterUtil {
    public static void sendDataToMaster() {
        System.out.println("做市场调研");
    }
}

public class MasterToSlaveUtil {

    public static void sendUserInfo() {
        System.out.println("研发出一台样机");
    }
}

public class SlaveToSlaveUtil {
    public static void inquireMasterData() {
        System.out.println("供应产品");
    }
}





  • 其实外观模式很简单,就是帮我们把一个很复杂的功能进行封装,然后提供刚给我们一个调用的接口即可,例如我们常用的startActivity(),其实他的内部实现很复杂,但是我们在用的时候只需调用他的接口就可以了;
  • 我在实际开发项目过程中需要实现主机和从机的通信、从机与主机再与从机的通信,这些过程实现起来很复杂,但是封装好后留给使用人员一个接口,他们不需要知道我是怎么实现的,只要调用我的接口就可以了;
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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