鸿蒙便捷生活类行业实践——调用系统定位API失败如何解决(系列见主页)

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本期活动时间:2025年8月1日-12月31日


问题现象

第一次安装应用的时候调用系统定位API失败,并且失败的时候超时时间也很长。具体错误信息如下:

{'code': 3301200, 'message': 'BussinessError 3301200: Failed to obtain the geographical location.'}

背景知识

定位思路

  1. 检查问题代码。
let requestInfo: geoLocationManager.CurrentLocationRequest = { 'priority': geoLocationManager.LocationRequestPriority.FIRST_FIX, 'maxAccuracy': 4 };
return geoLocationManager.getCurrentLocation(requestInfo);
  1. 发现问题。
    • 定位过程。

      从问题代码可知,参数priority值为geoLocationManager.LocationRequestPriority.FIRST_FIX,而参数maxAccuracy值为4。

      根据官方文档的参数说明,系统会对比GNSS或网络定位服务上报的位置信息与应用的位置信息申请。当位置信息Location中的精度值(accuracy)小于等于应用要求的精度值(maxAccuracy)时,位置信息会返回给应用;否则系统将丢弃本次收到的位置信息。

    • 建议方案。

      根据官方参考文档中的参数说明,当priority设置为LOW_POWER/FIRST_FIX时,可将maxAccuracy设置大于100的值。因此这里建议将maxAccuracy的值设定为100。

  1. 定位结论。

定位失败的原因主要是因为maxAccuracy设置的太小,导致定位坐标被认定为不符合要求而被忽略。

解决方案

  1. 修改方案。

    根据定位结论,需要将maxAccuracy调大,这里按照文档的建议修改为100。

    let startTime = new Date().getTime();
    let requestInfo: geoLocationManager.CurrentLocationRequest = {
    'priority': geoLocationManager.LocationRequestPriority.FIRST_FIX,
    'scenario': geoLocationManager.LocationRequestScenario.UNSET, 'maxAccuracy': 100
    };
    
    let locationChange = (err: BusinessError, location: geoLocationManager.Location): void => {
    if (err) {
    console.error('locationChanger: err=' + JSON.stringify(err));
    }
    if (location) {
    console.info('locationChanger: location=' + JSON.stringify(location));
    this.message = '定位信息:' + JSON.stringify(location) + '\n 花费时间:' + (new Date().getTime() - startTime) / 1000
    }
    };
    
    try {
    geoLocationManager.getCurrentLocation(requestInfo, locationChange);
    } catch (err) {
    console.error('errCode:' + err.code + ',errMessage:' + err.message);
    };

  2. 方案验证。
    • 修改前,无法正常获取定位信息。

    • 修改后,可以正常获取定位信息,并且可见实际accuracy约为5.65。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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