python for android : 地图路径规划

本文介绍了一个基于Android平台的地图路径规划程序。该程序使用Google Maps API获取起点和终点坐标,并显示路径规划结果。用户可以在Android设备上输入起始地点和目的地,程序将返回两地的详细地址并展示路线。

地图路径规划 geopath.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import android
import urllib
import urllib2
import json
import sys
print  sys.getdefaultencoding()
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')

droid = android.Android()
city = droid.dialogGetInput(u"geocode",u"请输入起点 start:",u'guangzhou').result
city = urllib2.quote(city)
print u'起点:',city

url = u'http://maps.google.com/maps/api/geocode/json?address=%s&sensor=true&language=zh-CN'
handler = urllib2.urlopen(url % city)
js = json.load(handler)
handler.close()

address = js['results'][0]['address_components']
for ad in address:
    print ad['long_name']

location = js['results'][0]['geometry']['location']
startLat = location['lat']
startLng = location['lng']
print js

city = droid.dialogGetInput(u"geocode",u"请输入终点 end:",u'zhuhai').result
city = urllib2.quote(city)
print u'终点:',city

url = u'http://maps.google.com/maps/api/geocode/json?address=%s&sensor=true&language=zh-CN'
handler = urllib2.urlopen(url % city)
js = json.load(handler)
handler.close()

address = js['results'][0]['address_components']
for ad in address:
    print ad['long_name']

location = js['results'][0]['geometry']['location']
endLat = location['lat']
endLng = location['lng']
print js

# 路径规划:
url = 'http://maps.google.com/maps?f=d&saddr=%s%%20%s&daddr=%s%%20%s&hl=zh' % (startLat,startLng,endLat,endLng)
print url
droid.startActivity('android.intent.action.VIEW',url)
在 android 4.1 pad 上测试通过.
参考 http://blog.youkuaiyun.com/xyz_lmn/article/details/5968056

### 关于三维栅格地图路径规划算法 #### 背景介绍 三维栅格地图路径规划是一种复杂的空间优化问题,通常涉及机器人导航、无人机飞行路线设计以及自动驾驶等领域。该技术的核心在于通过有效的搜索策略,在复杂的三维环境中找到一条满足特定约束条件的最佳路径。 #### 粒子群优化算法的应用 粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)作为一种启发式全局优化方法,已被广泛应用于二维和三维空间中的路径规划问题中[^1]。PSO 的基本原理是模拟群体行为动态调整个体位置来逼近最优解。对于三维栅格地图而言,可以将每个节点视为一个可能的位置状态,并利用适应度函数评估每条候选路径的质量。具体实现过程中,可以通过定义合适的代价矩阵表示障碍物分布情况及其权重参数影响因素等信息完成建模过程: ```python import numpy as np from pyswarms.single.global_best import GlobalBestPSO def fitness_function(positions): """自定义适应度函数""" costs = [] for pos in positions: cost = calculate_cost(pos) # 计算当前路径的成本 costs.append(cost) return np.array(costs) options = {'c1': 0.5, 'c2': 0.3, 'w': 0.9} optimizer = GlobalBestPSO(n_particles=10, dimensions=3, options=options) cost, best_position = optimizer.optimize(fitness_function, iters=100) ``` 上述代码片段展示了如何基于 PySwarms 库构建一个简单的 PSO 实现方案用于解决三维环境下的最短距离求解任务。 #### 地理信息系统工具支持 除了传统的数值计算手段外,现代地理信息系统 (Geographic Information System, GIS) 提供了丰富的功能模块辅助开发人员快速搭建原型系统并测试不同类型的路径查找逻辑。例如 Esri 公司推出的 ArcGIS Runtime SDK 支持开发者创建原生移动应用;而开源项目 OpenOrienteering Mapper 则允许用户绘制详细的地形图层以便进一步分析处理[^2]。 此外,某些框架还提供了专门针对实时渲染需求进行了优化的功能集合,比如 Mapbox Android SDK 中包含了静态矢量/光栅地图接口、摄像机控制选项以及定制化标记绘图能力等功能特性。这些高级特性能极大地提升用户体验的同时也为科研工作者探索新型解决方案创造了良好基础平台。 #### 学术研究进展概述 近年来随着计算机视觉领域的发展涌现出了一批创新性的研究成果值得关注。其中一篇题为《Learning for Active 3D Mapping》的文章探讨了一种无监督学习驱动的方法生成具有语义意义的地图表达形式从而改进传统依赖手工标注数据集训练模型的方式效率低下等问题[^3]。这种方法或许能够在未来被引入到更加智能化程度更高的自动路径决策流程当中去。
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