Ophone2.0开发环境的搭建

本文详细介绍了如何按照 Ophone 网站上的方法搭建 phone2.0 的开发环境,包括安装 Android Eclipse 环境、OPhoneSDK、ODT 和 WDT 插件,以及建立 Ophone 工程的具体步骤。

    按照Ophone网站上的方法phone2.0开发环境的搭建(http://www.ophonesdn.com/documentation/gettingstarted/installing_sdk.html),估计说得不是很清楚。自己动手弄了一下,把关键的步骤说一下:

1.先安装好android for eclipse环境:
(1)将下载的eclipse3.5或eclipse3.6解压到:D:\ophone-sdk\eclipse目录下。
(2)解压android-sdk_r06-windows.zip(http://dl.google.com/android/android-sdk_r06-windows.zip) 到D:\ophone-sdk\目录下,运行里面的SDK Setup.exe来下载 platforms里面的android各种版本的平台及API、还有add-ons里面的Google API(如果有现成下载好的android-sdk_r06-windows,就不用花费1-2个小时下载里的平台)。特别声明:主要针对有Android开发环境经验的筒子们,不要安装Android的ADT插件,否则ODT安装不上去,提示插件冲突,其实Ophone的ODT是对ADT的扩展.

2.安装OPhone SDK,并作为Android SDK的一个组件(实质是解压缩)
(http://dl.ophonesdn.com/sdk/OPhone-SDK-2.0Beta.zip )下载后,解压缩。
OPhone SDK以Add-ons的方式发布,因此必须将OPhone SDK安装(解压)在<your_sdk_dir>/add-ons目录下
(我的是:D:\Android-Eclipse3.5\android-sdk-windows\add-ons)。 方法是:下载OPhone SDK 2.0安装包,并解压到<your_sdk_dir>/add-ons目录下。

3.安装OPhone开发插件:ODT和WDT:
两个插件在:D:\Android-Eclipse3.5\android-sdk-windows\add-ons\OPhone-SDK-2.0Beta\tools下面。
(1)安装OPhone的ODT插件
    运行Eclipse,然后选择Help > Install New Software...
    在弹出的窗口中点击Add...,然后点击Archive...
    然后选择包含ODT安装包的文件,该文件位于Android SDK安装目录下"<Android SDK>/add-ons/OPhone-SDK-2.0/tools/ODT-2.0.0.zip"。
    在返回的配置窗口,将会列出待添加的插件。点击复选框项目 OPhone Development Tools,点击Install...
    在后续的安装窗口, 选中"OPhone development Tools",点击Finish完成安装。
    重启动Eclipse。
(2)配置ODT插件: window --》 Preferences --》Ophone -->指定SDK路径为:D:\ophone-sdk\android-sdk-windows
(3)安装OPhone的WDT插件,请参照上面(1)的方法。
(4)配置WDT插件:window --》 Preferences --》微技 -->指定SDK路径为:D:\ophone-sdk\android-sdk-windows

4.建立Ophone工程:
  启动Eclipse,File --》 New --》 Other --》 Ophone --》Ophone Project。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值