鸿蒙next摘要1

1.@Inject

@Provide(‘pageInfos’)通常是用于声明一个提供方法,这个方法将提供一个名为pageInfos的可注入对象。'pageInfos’是一个字符串标识符,用于指定提供的对象的名称。在注入时,可以通过这个名称来获取对应的对象。MyComponent类通过@Inject注解注入了名为pageInfos的对象。在onInit方法中,可以直接使用这个对象。

import {
   
    Provide } from '@ohos:di';

@Provide('pageInfos')
export class PageInfoProvider {
   
   
  getPageInfos() {
   
   
    return {
   
   
      title: 'My Page',
      description: 'This is a sample page.'
    };
  }
}
import {
   
    Inject } from '@ohos:di';

export class MyComponent {
   
   
  @Inject('pageInfos')
  pageInfos;

  onInit() {
   
   
    console.log(this.pageInfos.title);
    console.log(this.pageInfos.description);
  }
}

2.@Consume

@Consume(‘pageInfos’)是一个注解,用于表示某个组件或类会消费(使用)一个名为pageInfos的注入资源。它和@Provide是相对应的。@Provide用于提供一个资源,而@Consume用于获取并使用这个被提供的资源。当你看到@Consume(‘pageInfos’)时,就知道这个组件正在从 DI 容器中获取之前通过@Provide(‘pageInfos’)提供的pageInfos相关的对象或数据。

   import {
   
    Consume } from '@ohos:di';
   import {
   
    Component } from '@ohos:react';
   // 假设这是一个简单的页面组件
   @Component
   export default class MyPageComponent {
   
   
       @Consume('pageInfos')
       pageInfos;
       render() {
   
   
           return (
               <div>
                   <h1>{
   
   this.pageInfos.title}</h1>
                   <p>{
   
   this.pageInfos.description}</p>
               </div>
           );
       }
   }

3.路由Navigation

@Entry
@Component
struct NavigationExample {
   
   
  @State TooTmp: ToolbarItem = {
   
   'value': "func", 'icon': "./image/ic_public_highlights.svg", 'action': ()=> {
   
   }}
  //菜单配置
  @Provide('pageInfos') pageInfos: NavPathStack = new NavPathStack()//页面栈,主要涉及页面跳转、页面返回、页面替换、页面删除、参数获取、路由拦截等功能。
  private arr: number[] = [1, 2, 3];
  private arr: number[] = [1, 2, 3];

  @Builder
  PageMap(name: string) {
   
   //内部跳转匹配页面,必须配置
    if (name === "NavDestinationTitle1") {
   
   
      pageOneTmp()
    } else if (name === "NavDestinationTitle2") {
   
   
      pageTwoTmp()
    } else if (name === "NavDestinationTitle3") {
   
   
      pageThreeTmp()
    }
  }

  build() {
   
   
    Column() {
   
   
      Navigation(this.pageInfos) {
   
   //路由组件Navigation加pageInfos配置
        TextInput({
   
    placeholder: 'search...' })
          .width("90%")
          .height(40)
          .backgroundColor
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!
评论
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

打赏作者

cs778877

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

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