48、使用 Google 定位服务查找设备位置

使用 Google 定位服务查找设备位置

1. 请求位置更改更新

在大多数情况下,获取最后已知位置可能无法满足需求。因为该值可能很快过时,而且大多数位置敏感型应用需要对用户移动做出反应,而查询最后已知位置并不会强制定位服务进行更新。

1.1 requestLocationUpdates 方法

可以使用 requestLocationUpdates 方法,通过 LocationCallback 请求设备位置的定期更新。 LocationCallback 还会通知设备位置信息可用性的变化。

1.2 LocationRequest 对象

requestLocationUpdates 方法接受一个 LocationRequest 对象,该对象为融合定位提供程序(Fused Location Provider)提供信息,以确定在所需的精度和准确度级别上返回结果的最有效方式。为了优化效率、降低成本和功耗,可以根据应用需求指定以下标准:
| 方法 | 描述 |
| — | — |
| setPriority | 可使用以下常量之一来指示降低电池消耗和获取准确结果的相对重要性:
- PRIORITY_HIGH_ACCURACY :表示高精度是优先考虑的,融合定位提供程序将尝试以增加电池消耗为代价获取最精确的位置,通常用于地图和导航应用。
- PRIORITY_BALANCED_P

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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