欧几里德平面中的点

Sanco 2004-04-10 01:18:37
下面的程序定义了Point类,我的问题标在代码中
public class Point{
protected double x,y;

public Point(double x,double y)
{ this.x=x;
this.y=y;
}
public double getX()
{return x;
}
public double getY()
{return y;
}
public Point getLocal()
{ return new Point(x,y);
}
public void setLocal(double x,double y)
{ this.x= x;
this.y= y;
}
public void translate(double dx,double dy)
{ x+= dx;
y+= dy;
}

public boolean equals(Object ob)
{ if(ob==this) return true;
if(ob.getClass()!=this.getClass()) return false;
Point point=(Point)ob;
return(x==point.x&&y==point.y);
}//问题1

public int hashCode()
{ return(new Double(x).hashCode()+(new Double(x)).hashCode());
}//问题2

public String toString()
{ return new String("("+(float)x+" ,"+(float)y+")");
}
}
以上都编译通过,并且能用主类调用。
问题1:getClass是什么方法?有什么用。哪些类型能用它?
问题2:hashCode是什么方法?有什么用。哪些类型能用它?
不知我说的可详细,请赐教》》》》
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stevech 2004-04-10
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getClass是java.lang.Object中的方法,返回一个实例的运行时类型。如
Object str = new String("abc");
str.getClass()将返回java.lang.Object;而:
String str = new String("abc");
str.getClass()将返回java.lang.String。具体可参看Java reflection部分。
hashCode为每一个实例产生一个唯一的序列号。可重载。
任何Java类均可使用。
在无人驾驶领域,通过激光雷达进行障碍物检测是关键技术之一。结合PCL(Point Cloud Library)和ROS(Robot Operating System)实现的欧几里德聚类方法,配合地面过滤技术,能够较为理想地完成激光雷达障碍物检测任务。具体实现过程如下: 首先,激光雷达获取的云数据包含地面和非地面,地面会对障碍物检测产生干扰,因此需要先进行地面过滤。可以使用基于射线坡度阈值的方法实现地面分割,将云数据分为地面云和非地面云。 接着,对非地面云进行欧几里德聚类。欧几里德聚类基于之间的欧几里德距离来判断是否属于同一簇。在聚类过程,使用KD Tree(k-维树)数据结构来加速搜索速度。将云数据压缩到二维平面(忽略z值),以提高聚类效率。根据到雷达的距离,将云划分为不同区域,并为每个区域设置不同的聚类半径阈值,以适应不同距离下的聚类需求。 在聚类完成后,对每个聚类得到的云簇,计算其形心作为障碍物的心位置,并计算云簇的长宽高,从而确定一个三维的Bounding Box来框住障碍物。最后,将检测到的障碍物的Bounding Box信息通过ROS话题发布出去,供后续的路径规划等模块使用。 通过上述方法,结合地面过滤和欧几里德聚类,能够有效地从激光雷达检测出障碍物,并确定其位置和大小,为无人驾驶车辆的安全行驶提供重要支持。更多详细信息可参考相关博客 。

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