2次back退出

	private long currentTime;

	@Override
	public boolean onKeyDown(int keyCode, KeyEvent event) {
		if (keyCode == KeyEvent.KEYCODE_BACK) {
			if (System.currentTimeMillis() - currentTime < 2000) {
				exit();
			}
			currentTime = System.currentTimeMillis();
			return true;
		}
		return false;
	}

	private void exit() {
		Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_MAIN);
		intent.setFlags(Intent.FLAG_ACTIVITY_CLEAR_TOP);
		intent.addCategory(Intent.CATEGORY_HOME);
		startActivity(intent);
	}



	boolean isExit;
	Handler mHandler = new Handler() {

        @Override
        public void handleMessage(Message msg) {
            // TODO Auto-generated method stub
            super.handleMessage(msg);
            isExit = false;
        }

    };
	public void exit(){
        if (!isExit) {
            isExit = true;
            Toast.makeText(getApplicationContext(), "再按一次退出程序", Toast.LENGTH_SHORT).show();
            mHandler.sendEmptyMessageDelayed(0, 3000);
        } else {
            Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_MAIN);
            intent.addCategory(Intent.CATEGORY_HOME);
            startActivity(intent);
            System.exit(0);
        }
    }


内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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