56、探索iOS设备的定位、地图与传感器功能

探索iOS设备的定位、地图与传感器功能

1. 尝试使用Core Location

我们将构建一个小型应用程序,用于检测iPhone的当前位置以及程序运行期间的总移动距离。以下是具体步骤:
1. 创建项目 :在Xcode中,使用单视图应用程序模板创建一个新项目,并将其命名为WhereAmI。将设备系列设置为iPhone。
2. 修改BIDViewController.h文件

#import <UIKit/UIKit.h>
#import <CoreLocation/CoreLocation.h>

@interface BIDViewController : UIViewController <CLLocationManagerDelegate>

@end

这里我们包含了Core Location的头文件,因为它既不是UIKit也不是Foundation的一部分,所以需要手动包含。同时,让该类遵循CLLocationManagerDelegate协议,以便从位置管理器接收位置信息。
3. 修改BIDViewController.m文件 :在类扩展部分添加以下属性声明:

#import "BIDViewController.h"

@interface BIDViewController ()

@property (strong, nonatomi
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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