FLEX地图应用教程之一

用FLEX做地图,然后在地图上实现各种应用,我想大家都会非常的希望自己能够做到这样.来我BLOG的,很多都是初级进入FLEX或者FLASH的朋 友,所以我决定写一个系列的FLEX地图应用,但是到底会分成几篇,我也不敢说的那么肯定,我向来是想到那里就写到哪里.文章会一次性就完事,所以有错别 字,各位就忽略吧.
      回到正题,FLEX应用地图,我想大家都知道,做的最完善的就是YAHOO地图,可惜YAHOO地图没有中国什么事,所以做为国人,还是希望可以做自己国家的地图,然后才能有CASE可以做.这次我选用了,目前比较完善的The Earthplayer (地 球玩家)的API,目前此API已经包括了LIVE,GOOGLE,51地图三个版本,应当算是非常好了.不过我这里要说一下的是,目前The Earthplayer已经没有开源了,因为据我了解在The Earthplayer开源大半年的情况下,进度基本毫无效果,可以看出国内的开源情况有多糟糕,对于The Earthplayer的开发者,个人认为是值得理解的.妻不如妾,妾不如偷,我想就是这个道理吧.只要让你得不到,估计你才会记在心里.
      不过,幸好我是个懒人,只要给我一个完善的文档,我不需要知道里面怎么运算,我只需要知道怎么去应用这项工具就行.具体的就让原开发者去操心吧. 所以,这几篇教程也只对像我这样的应用者有用,其他的想知道怎么地图运算的,就忽略吧.



      思考: 首先我们要导入API,然后用API里的接口与FLEX联系起来,无论怎么样,我们首先要做的就是把地图先显示出来.AIP下载地址:点击
      动手:导入API,就是你打开下载的RAR包后,解压开,然后把里面的earthplayerlib.swc ,别说不会啊,否则拖出去打.下面就是代码了.


        <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<mx:Application xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml" width="400" height="400"
                //提取API里我们所需要的接口  xmlns:maps="com.earthplayer.maps.*"
   creationComplete="init()"  backgroundGradientColors="[#ffffff, #ffffff]">
    <mx:Script>
      <![CDATA[                        
              //这是北京的一个经纬坐标
            public var centerPoint:Point = new Point(116.37819,39.92374);
               //放大和缩小的参数.
             public var zoom:int = 6;        
              
              public function init():void{
              //设置地图目前红心对的地方
             maps.setCenter(centerPoint,zoom);          
      }      
      ]]>
    </mx:Script>
   //这里你可以实行三种地图切换,如<maps:Map51ditu ,或者<maps:MapGoogle ,下面是LIVE地图
    <maps:MapLive id="maps" width="100%" height="100%"/>
</mx:Application>


      这样,我们就能实现下面这样的一个简单的显示地图的DEMO了.

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,重点研究了正向与逆向运动学求解、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。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与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与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与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 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与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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