QT 的事件系统

事件类和事件类型

事件是QEvent类或者它的派生类的实例。

QEvent 主要的几个接口

1、void accept(); //表示接收事件,该事件已经被处理过了

2、 void ignore(); //忽略

3、isAccepted() ; //是否接受

4、isPointerEvent() // 该事件是不是 PointerEvent点击事件或其派生类的示例

5、isSinglePointEvent(); //是不是单击或其派生类的实例

QEvent:: Type type() ; //用来判断当前事件类型(鼠标、键盘等)

具体的事件类自己去QT手册里查一下

事件的处理

任何从QObject派生的类都可以处理事件,主要是从QWidget派生的窗口类和UI组件需要处理事件

调用方法

widget.h, class widget{}中右击,选择 重构->选择重构虚函数 在该选项下可以选择一般事件,如果要自定义的话可以重构 event()

注:event->buttons() //判断是不是鼠标按钮

Qt::leftButton() ;//左键

event->Key() //键盘上的按键 Eg: Qt::Key_A //字母A

事件与信号

总体流程: 可以通过类(在QT里新建一个cpp 文件,把具体的UI组件作为基类继承,重写 event事件,以及要用到的一般事件,注一定要自定义一个信号,在要用到的一般事件里边发送)再回到主窗体中,将某个一般事件中想要实现的功能写入自定义槽函数,最后通过connect将指定组件的信号与主窗体中的自定义槽函数相关联

eg: connect(ui->lab,SIGNAL(doubleClicked()),this,SLOT(do_doubleClick()));

doubleClicked:: 自定义类里的自定义函数

需要将TLabel组件 右击选择 提升为 将指定自定义类和组件绑定起来

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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