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OOAD-设计(二)之GRASP与GOF设计概述

一、GRASP(通用责任分配软件)概述1.1、理解责任  1)什么是责任     责任是类间的一种合约或义务,也可以理解成一个业务功能,包括行为、数据、对象的创建等     知道责任——表示知道什么 二、GRASP的分类   作用则重点:完成责任分配(以及分配责任的时候需要注意的点)   GRASP也是遵循基本的设计原则的(也就是说GRASP是在基本设计原则基础之上建立的)。 三、COF设计概述    作用则重点:代码的结构完成的功能(以及这种结构的代码能解决哪一类问题)   GOF是遵循着GRASP的(也就是说GOF是在GRASP基础之上建立的)  GOF设计分为 结构型,共七种:适配器、装饰器、代理、外观、桥接、组合、享元。    行为型,共十一种:策略板方法、观察者、迭代、责任链、命令、备忘录、状态、访问者、中介者、解释器

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GRASP设计

在OO分析与设计中,我们首先从问题领域中抽象出领域型,在领域型中以适当的粒度归纳出相关的类;然后定义各个类之间的关联关系,并给这些类分配相应的职责,同时定义这些类之间的协作方GRASP设计是职责分配过程中的一套非常重要的设计。 它给出了在给类分配职责的过程中,设计者们所需要遵从的一些原则或者指导性的建议     GRASP不是平时说的GoF(Gang of Four)的23种设计GRASP设计描述的是在OO设计中为互相协作的类分配职责的原则或者建议,而GoF的设计则是在更高的层次上描述一个OO系统或者其局部系统的行为以及结构上的抽象。 GRASP设计的全称是General Responsibility Assignment Software Patterns,即通用职责分配软件

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    共享抓取的操纵(CS RO)

    核心问题是评估可行的接触:对于每个接触,该接触是否会保持活跃,以及是否会发生滑移。稳健性很重要。 当一个接触失败时,例如,当一个接触丢失时,或者当无意的滑移发生时,操作将失败,在某些情况下可能会发生损坏。在这项工作中,我们列举了所有可行的接触,计算相应的控制,并选择最稳健的候选人。 原文题目:Manipulation with Shared Grasping原文:A shared grasp is a grasp formed by contacts between the manipulated By trading off hand contacts for environmental contacts, a shared grasp requires fewer contacts with the hand, and enables manipulation even when a full grasp is not possible.

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    机器人抓取汇总|涉及目标检测、分割、姿态识别、抓取点检测、路径规划

    随后,随着大量三维型的出现,可以分析数据驱动的方法,将三维型数据库中的抓取转移到目标对象。 针对3D目标检测:主要包括FPFH、SHOT等传统算法以及PointRCNN、VoxelNet等深度学习方。针对2D目标分割:主要包括FCN、UNet、DeepLab、Mask RCNN等方。 针对3D目标分割:主要包括PointNet、PointNet++、PointCNN等方。2D检测:?3D检测:?2D分割:?3D分割:? 姿态估计方法大致可分为四种,分别基于对应、板、投票和回归。 主要有三种方法,如传统的基于DMP的方法、仿学习的方法和基于强化学习的方法。基于DMP的方法:主要包括DMP算法。形化为稳定的非线性吸引子系统。

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    大盘点|基于RGB图像下的机器人抓取

    1、Optimizing Correlated Graspability Score and Grasp Regression for Better Grasp Prediction本文提出了一种新的深度卷积网络结构 除此之外发布了Jacquard+,它是Jacquard数据集的一个扩展,允许在一个可变装饰上放置多个对象的拟场景中评估抓取检测型。 2、Real-time Grasp Pose Estimation for Novel Objects in Densely Cluttered Environment现有抓取方主要为从物体的质心抓取以及沿物体的长轴抓取 ,但是这类方对复杂形状物体常常失败。 4、Domain Independent Unsupervised Learning to grasp the Novel Objects本文提出了一种基于无监督学习的可行抓取区域选择算法,监督学习在没有任何外部标签的情况下推断数据集中的

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    大盘点|基于RGB图像下的机器人抓取

    1、Optimizing Correlated Graspability Score and Grasp Regression for Better Grasp Prediction本文提出了一种新的深度卷积网络结构 除此之外发布了Jacquard+,它是Jacquard数据集的一个扩展,允许在一个可变装饰上放置多个对象的拟场景中评估抓取检测型。 2、Real-time Grasp Pose Estimation for Novel Objects in Densely Cluttered Environment现有抓取方主要为从物体的质心抓取以及沿物体的长轴抓取 ,但是这类方对复杂形状物体常常失败。 4、Domain Independent Unsupervised Learning to grasp the Novel Objects本文提出了一种基于无监督学习的可行抓取区域选择算法,监督学习在没有任何外部标签的情况下推断数据集中的

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    做机器人算法工程师是怎样一种体验?

    (比如一个简单圆柱体大概得到3000+个不同grasp)然后呢,当然要把这些grasp在仿真里面显示出来当时实验室在使用一款叫RobotToolKit,的自己开发的机器人仿真软件,没有说明文档,没有人有太多时间教你 ,恰好IK(逆运动学)可以找到合适的关节角总之,3000个grasp,做了一下分类(简单clustering), 最终挑选出还能看的也就下图20个为了这20个grasp,我几乎花了两三个月的时间但最终也算知道这个仿真软件的一些基本东西了 ,其中又有无数的hacking基本上一个做grasp的走完这一步,已经要怀疑人生了? 在这个hacking的世界里,我折腾了大半年,看看下图的手指末端的海绵,还有程序中各种小的技巧,总算也可以用KUKA LWR加上Barrett hand做点简单的grasp了? 有用的信息并且用到grasp里面去但是什么是对grasp有用的呢?

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    机器人能不能拈花摘叶,也许就差了这项研究

    他是Grasp Sense方法背后的两大功臣之一。在热敏和深度相机的帮助下,Grasp Sense可以用来测量人类触摸物体表明留下的热量信息。人类触摸留下的热量信息收集后可以用在机器人技术上。 Hakala是Grasp Sense的另一个开发者,他主要专注于3D成像和显示技术的研究。机器人能否将物体一直抓握在手中,并避免将其捏碎,这是机器人技术中的难点。 除了机器人之外,Grasp Sense方法还可用于设计各种实用物品。触摸数据在设计必须令人愉快、符合人体工程学和使用准确的物体时可能非常有用。 根据Häkkinen的说法,同样的技术也可以通过在医院天花板上安装摄像头来创建医院卫生型。在热成像相机的帮助下,可以创建出接触密度最高的表面的型,使其保持清洁更容易且更高效。

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    033android初级篇之android的Observer

    android中的Observer,是继承自java的实现,使用Observable类和Observer实现。 Observer定义对象间的一对多的依赖关系,当一个对象的状态发生改变时, 所有依赖于它的对象都得到通知并被自动更新。 优缺点observer的优点Subject和Observer之间是松耦合的,分别可以各自独立改变。 遵守大部分GRASP原则和常用设计原则,高内聚、低耦合。observer的缺点松耦合导致代码关系不明显;如果一个Subject被大量Observer订阅的话,在广播通知的时候可能会有效率问题。 GRASP (职责分配原则)

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    面向对象设计的九大基本原则 (GRASP)

    GRASP,职责分配软件,General Responsibility Assignment Software Patterns,】,是面向对象设计和职责分配中的九个基本原则,最早是在克雷·拉蒙1997 GRASP中提到的和原则包括有控制器(controller)、创建者(creator)、中介(indirection)、信息专家(information expert)、低耦合性(low coupling 因此,GRASP原则是心理层面的工具集,在面向对象软件设计学习上的辅助工具。在面向对象设计中,设计是针对问题以及其解决方案一个有命名的描述方,可以应用在不同的情境中。 在信息系统逻辑架构的面向对象系统中,若应用程序在应用层服务层和业务逻辑之间有明确的分隔,GRASP控制器可以视为是应用层或是服务层的一部分。相关或原则:命令、外观、层、纯虚构。 中介中介(indirection)支持低耦合性,在二个对象之间将其职责指定到中介的对象,因此可以复用。其中一个例子是在型—视图控制中,在资料(型)和其实现(视图)之间导入控制器组件。

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    学界 | UC伯克利AI实验室发干货:用于训练神经网络抓取机器人的Dex-Net 2.0数据集

    2、Grasp Quality CNN (GQ-CNN)型:在Dex-Net 2.0数据集中训练的1800万个参数。 这些方法通过一个叫抓取鲁棒性(the grasp robustness)的参数来排序抓取动作,这个参数是通过力学型预测出的抓取成功率。 研究人员们开发了一种深度抓取质量卷积神经网络(GQ-CNN)型,并在Dex-Net 2.0上对它进行训练,用候选抓取规划和点云估算抓取的鲁棒性(grasp robustness)。 为了对失败进行探讨,为二手指抓手选择具有对抗性的几何形状(adversarial geometry)的物体来进行抓取,比如表面光滑或弯曲,开口的狭小物体。 Dex-Net as a Service: 通过HTTP网络API对自定义3D型创建新的数据集并计算抓取鲁棒性值(grasp robustness metrics)。2017年秋发布。

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    挖个冰块就能修自己!科学家用「冰」做了辆科考机器车,南极火星都能跑

    最近,来自费城宾夕法尼亚大学GRASP实验室的科学家Devin Carroll和Mark Yim就用“冰”这种材料做了一项有趣的操作——一辆能自己给自己换轮子、修外壳的科考车。 但是冰可以在很多不同的地方找到,而且冰的修改方也非常独特-加热可以用来切割和雕刻冰,也非常容易粘合起来。科考冰车在哪里可以工作? 这是一台手工制作的车体型,研究人员大多只是希望用这个雏形表明,冰制机器车也可以移动,并且即使在室温下,零件也不会掉落。 出自机器人鼻祖GRASP Lab研发出这台“冰车”的宾夕法尼亚大学GRASP Lab成立于1979年,是一流的机器人孵化器,专注于视觉、感知、控制系统、自动化和机器学习方面的基础研究。 发展近四十年来,GRASP Lab目前已经成为了专业的机器人研究机构,同时孵化了不少创新机构项目。

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    英特尔机器人操作系统二项目-Intel ROS2 Projects

    to enable object detectionlocationtracking, people detection, vehicle detection, industry robot arm grasp ROS2 Grasp Library: ROS2 package for grasp position analysis, and compatible with MoveIt grasp interfaces

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    机器人抓取领域相关数据集

    前言针对机器人抓取中的检测、分割、姿态识别、抓取点检测、路径规划等任务,总结了对应的数据集,在这里分享下,数据格为类别+数量。一、检测任务? 抓取路径规划数据集:1、Supersizingself-supervision: Learning to grasp from 50k tries and 700 robot hours.2、Learning hand-eyecoordination for robotic grasping with deep learning and large-scale datacollection.3、Multimodal grasp

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    谷歌机械臂80万次训练后的视频效果-手眼协调v4

    To train our network, we collected over 800,000 grasp attempts over the course of two months, using between experimental evaluation demonstrates that our method achieves effective real-time control, can successfully grasp

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    机器人相关学术速递

    missions.【2】 Graph Neural Networks for Decentralized Multi-Robot Submodular Action Selection标题:图神经网络在分散多机器人子块动作选择中的应用 grasp detection network. Furthermore, we extend the 6-DoF grasp with an extra dimension as grasp width which is critical for collisionless Reactive Navigation Framework for Mobile Robots by Heuristically Evaluated Pre-sampled Trajectories标题:基于启发预采样轨迹评估的移动机器人反应导航框架 该算法通过对预采样轨迹的动态启发估计,实现了快速导航。在每一个循环中,这些路径由一个基于启发特征的加权代价函数来评估,例如接近目标、先前选择的轨迹和附近的障碍物。

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    机器人相关学术速递

    The two dominant approaches design either grasp-quality scoring or anchor-based grasp recognition networks The deep network detects each grasp candidate as a pair of keypoints, convertible to the grasp representation 在这篇论文中,我们提出了我们的努力,以引出详细的设计规范,说明人工智能和机器人教练如何与患者互动,并以一种有效和可接受的方指导患者的训练,4名治疗师和5名中风后幸存者。 受最近语言建方法的启发,我们使用掩蔽策略作为对型的查询,使我们能够调用单个型以多种方预测代理行为,例如潜在地以自主车辆的目标或未来完整轨迹或环境中其他代理的行为为条件。 我们通过引入一种多层评估方法来解决这个问题,该方法包括显和隐传感器型评估的组合。前者直接评估综合生成的传感器数据的真实性,而后者指的是对下游目标应用的评估。

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    IROS 2021 | 机器人Get抓取新技能,轻松帮你整理混乱桌面

    抓取是人类和物体最基础的交互方,机器人和物体之间的关系也是一样。然而,让机器人具有比肩人类的抓取能力并非易事,尤其是杂乱场景下对通用物体的抓取能力,该方向的研究也引起了学术界和工业界的广泛关注。 论文地址:Simultaneous Semantic and Collision Learning for 6-DoF Grasp Pose Estimation (IROS 2021)https:arxiv.orgabs2108.024251 图2 联合实例分割及碰撞检测的机器人抓取姿态估计算法框图作者采用先提取特征后聚类的方进行桌面物体的实例分割。具体做法是,同时提取场景点云的语义特征和实例特征,其中语义特征用来进行前景和背景的分割。 S4g: Amodal single-view single-shot se (3) grasp detection in cluttered scenes. Grasp pose detection in point clouds.

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    读取文件中指定学生信息(输入学号打印个人信息)

    Dont look forward to tomorrow, dont miss yesterday, to grasp today。不憧憬明天,不留念昨日,只把握今日。 题目描述:实现从文本中读取出指定学号的学生信息并显示,文本文件存放格是每一行对应一个学生信息,最后一行没有换行符。

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    把机器学习的不确定性作为一种设计材料后的现象学探究(cs.HC)

    技术文献指出,数据和型的不确定性是ML的两个主要属性。通过后现象学,我们将不确定性定位为ML过程的一个定义性物质属性,它是人类经验的中介。 泄漏:ML的不确定性可以导致的塑造。ML的不确定性可以导致塑造它们所要代表的世界,以及未来的蠕变:ML技术以不确定性为人类与时间的关系提供纹理。 Crucially, designers have not found a grasp on ML uncertainty as a design opportunity rather than an

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