ionic 双击主页退出

一、准备

Toast插件

插件地址:cordova plugin add https://github.com/EddyVerbruggen/Toast-PhoneGap-Plugin.git

二:代码

.run(function ($ionicPlatform, $rootScope, $location, $timeout, $ionicHistory, $cordovaToast) {

        $ionicPlatform.ready(function ($rootScope) {

            // Hide the accessory bar by default (remove this to show the accessory bar above the keyboard

            // for form inputs)

            if (window.cordova && window.cordova.plugins.Keyboard) {

                cordova.plugins.Keyboard.hideKeyboardAccessoryBar(true);

            }

            if (window.StatusBar) {

                // org.apache.cordova.statusbar required

                StatusBar.styleDefault();

            }

        });

        //双击退出

        $ionicPlatform.registerBackButtonAction(function (e) {

            //判断处于哪个页面时双击退出

            if ($location.path() == '/tab/news') {

                if ($rootScope.backButtonPressedOnceToExit) {

                    ionic.Platform.exitApp();

                } else {

                    $rootScope.backButtonPressedOnceToExit = true;

                    $cordovaToast.showShortTop('再按一次退出系统');

                    setTimeout(function () {

                        $rootScope.backButtonPressedOnceToExit = false;

                    }, 2000);

                }

            }

            else if ($ionicHistory.backView()) {

                $ionicHistory.goBack();

            } else {

                $rootScope.backButtonPressedOnceToExit = true;

                $cordovaToast.showShortTop('再按一次退出系统');

                setTimeout(function () {

                    $rootScope.backButtonPressedOnceToExit = false;

                }, 2000);

            }

            e.preventDefault();

            return false;

        }, 101);

    })

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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