iOS CAKeyframeAnimation 示例

本文介绍了如何使用Core Animation在iOS应用中创建一个简单的视图抖动动画,通过定义关键帧动画,实现了视图旋转角度的变化,展示了动画的基本原理和实现方法。

view抖动示例:

//角度
#define Angle2Radian(angle) ((angle) / 180.0 * M_PI)

- (void)start
{
    CAKeyframeAnimation *anim = [CAKeyframeAnimation animation];
    anim.keyPath = @"transform.rotation";
    
    anim.values = @[@(Angle2Radian(-15)),  @(Angle2Radian(15)), @(Angle2Radian(-15))];
    anim.duration = 0.25;
    // 动画的重复执行次数
    anim.repeatCount = MAXFLOAT;
    
    // 保持动画执行完毕后的状态
    anim.removedOnCompletion = NO;
    anim.fillMode = kCAFillModeForwards;
    
    [self.iconView.layer addAnimation:anim forKey:@"shake"];
}

- (void)stop
{
    [self.iconView.layer removeAnimationForKey:@"shake"];
}




内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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