61、拖放交互技术全解析

拖放交互技术全解析

1. 缓慢数据交付

当你作为拖放交互委托,在 dropInteraction(_:performDrop:) 方法中请求数据时,无论是调用会话的 loadObjects(ofClass:) 还是项目提供者的 loadObject(ofClass:) ,数据到达时,完成函数会异步调用。这可能会花费相当长的时间,具体取决于实际情况。

默认情况下,如果数据交付耗时过长,运行时会弹出一个对话框来跟踪数据交付的整体进度,并允许用户取消操作。如果你愿意,也可以用自己的进度界面替换运行时的对话框。具体操作如下:
- 将拖放会话的 progressIndicatorStyle 设置为 .none ,以抑制默认对话框。
- 确保你的界面为用户提供取消操作的方式。

你可以通过 Progress 对象了解数据供应情况。 Progress 对象有 fractionCompleted isFinished 属性,你可以通过键值观察来跟踪这些属性,从而更新界面,也可以通过告诉 Progress 对象取消来终止加载过程。获取 Progress 对象有两种方式:
- 会话将一个整体的 Progress 对象作为其 progress 属性提供。
- 单个项目提供者的

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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
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