17、移动应用开发交互设计指南

移动应用开发交互设计指南

1. 交互画布概述

在软件开发的规划阶段,利用对用户视角的深入理解来勾勒用户与移动应用交互的初始轮廓是很有价值的。交互画布为利益相关者提供了一个机会,基于他们在填充接触点画布时形成的想法,大致勾勒出计划中的移动应用将提供的用户体验(UX)。不过,交互画布并不旨在产生完整的交互概念和精致的屏幕设计,这仍是专业 UX 设计师的职责。但利益相关者基于对用户角色和用户旅程的详细考虑,对应用的使用场景有了全面的了解,这使他们能够勾勒出用户交互的可能解决方案,后续可由 UX 专家进行完善。

2. 方法和符号表示

利益相关者通过在交互画布上绘制“故事板”来勾勒用户应与之交互的对话框的愿景。根据移动应用的技术,对话框可能指网页应用中的网页或原生应用中的屏幕。
- 对话框可视化 :每个对话框可视化为一个矩形,代表屏幕的一部分或网页的整个长度。在对话框内,简单地勾勒所需的内容和/或输入元素(文本、输入字段、按钮和插图),无需正式的符号表示。对话框中元素的布局可作为未来屏幕布局的初步建议,目标是感受屏幕上合理可容纳的用户界面元素数量。
- 动态界面表示 :现代应用的对话框很少是静态的,一些对话框元素可能会根据用户交互而改变,而无需切换到全新的对话框。可以在草图中添加简单的注释和符号(如箭头)来指示此类局部变化。由于动态用户界面形式多样,且此时并不追求精确的界面规范,因此 IR:mobile 并未为此步骤定义一套方法或符号,任何利益相关者都能理解的符号都可用于显示对话框应如何变化。
- 多版本对话框处理 :如果对话框内的变化过于广泛

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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