【移动产品】ArcGIS SDK for Android的下个版本将会是什么样子?

2012年末,Esri美国移动团队宣布将在2013年初发布ArcGISRuntimeSDKforAndroid的下一个版本,此版本将引入多项新功能,包括网络分析、支持多种图层类型、增强SDK功能、改进API等,为开发者带来更丰富的体验。

        2012即将结束,经过近半年的沉淀,Esri美国移动团队将在2013年早期时,发布ArcGISRuntimeSDK for Android的下一个版本,作为大家新年的见面礼,先来预览下,看看会有哪些可喜的新变化吧!


新功能:

  • 支持网络分析(在线模式)。包括Routing、Service Area、Closest Facility;
  • 新增“Find”Task。可以搜索map中的多个图层和字段;
  • 支持“wrap around”地图浏览模式。即地图在平移时可以顺利的在国际日期变更线处切换;
  • 支持时态图层。dataset需存储changing state信息;
  • 高亮显示要素。选中的要素可以加符号高亮显示;
  • 支持加载ArcGIS Online上的加密服务;
  • GraphicsLayer中的Graphic元素新增Z属性,用来辅助控制和管理图形绘制的顺序;
  • 新增Geocode service。

新图层类型:

  • WMS;
  • KML;
  • CSV;
  • Open Street Map。

SDK增强:

  • 新增在线的Sample,用户不仅可以在Eclipse开发环境中打开本地的samples,还可以在线的使用ArcGIS Online中的sample;
  • Javadoc将变得更加好用
  • 可直接在API reference中搜索Javadoc API;
  • Javadoc中集成了UML模型。


API改进:

  • 为了支持2525C Symbol Dictionary中的最新更新,高级渲染API有所改变;
  • 支持10.1增强的查询(可方便的进行统计)。

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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