Android学习笔记-传感器开发之利用传感器和Tween开发简易指南针

本文将介绍如何在Android应用中使用传感器与Tween动画结合,开发简易指南针应用。通过理解传感器接口及值的含义,结合布局文件和Activity实现,实现了手机方向变化时的图片移动及方位显示。

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本次我们学习Android传感器的开发,前面已经介绍过了,tween的使用,所以,我们可以结合传感器与tween动画,开发简易的指南针。

首先先介绍一下传感器的相关知识,

 

    在Android应用程序中使用传感器要依赖于android.hardware.SensorEventListener接口。通过该接口可以监听传感器的各种事件。SensorEventListener接口的代码如下:

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package android.hardware;
 
public interface SensorEventListener
{
     public void onSensorChanged(SensorEvent event);
     public void onAccuracyChanged(Sensor sensor, int accuracy);   
 
}
 
        在SensorEventListener接口中定义了两个方法:onSensorChangedonAccuracyChanged。当传感器的值发生变化时onSensorChanged。当传感器的精度变化时会调用onAccuracyChanged方法。
      onSensorChanged方法只有一个SensorEvent类型的参数event,其中SensorEvent类有一个values变量非常重要,该变量的类型是float[]。但该变量最多只有3个元素,而且根据传感器的不同,values变量中元素所代表的含义也不同。
 
我们以方向传感器为例来说明value的含义:
      values[0]:该值表示方位,也就是手机绕着Z轴旋转的角度。0表示北(North);90表示东(East);180表示南(South);270表示西(West
      values[1]:该值表示倾斜度,或手机翘起的程度。当手机绕着X轴倾斜时该值发生变化。values[1]的取值范围是-180values[1]<180
   values[2]:表示手机沿着Y轴的滚动角度。取值范围是-90values[2]90
 
下面我们结合实例说明使用情况,
布局文件:
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<ImageView
       android:id="@+id/iv"
       android:layout_width="wrap_content"
       android:layout_height="wrap_content"
       android:src="@drawable/point" />
 
   <TextView
       android:layout_width="fill_parent"
       android:layout_height="wrap_content"
       android:textSize="50dp" />
 
   <TextView
       android:id="@+id/tv"
       android:layout_width="fill_parent"
       android:layout_height="wrap_content"
       android:textSize="20dp" />

其中的图片是在百度中随便找的一个方位的图片,

  
然后是activity中的实现:
  
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@Override
   protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
       super.onCreate(savedInstanceState);
       setContentView(R.layout.activity_main);
       iv = (ImageView) findViewById(R.id.iv);
       tv = (TextView) findViewById(R.id.tv);
        
       sensorManager = (SensorManager) getSystemService(SENSOR_SERVICE);
       //得到方向传感器  光传感器Sensor.TYPE_LIGHT value[0],代表光线强弱
       Sensor sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ORIENTATION);
        
       listener = new MyListener();
       sensorManager.registerListener(listener, sensor, SensorManager.SENSOR_DELAY_GAME);
   }
 
   private class MyListener implements SensorEventListener{
       float startangle = 0;
 
       //传感器数据变化时,
       @Override
       public void onSensorChanged(SensorEvent event) {
           // TODO Auto-generated method stub
           float[] values = event.values;
           float angle = values[0];
           System.out.println("与正北的角度:"+angle);
           RotateAnimation ra = new RotateAnimation(startangle, angle,Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f,Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
           ra.setDuration(100);
           iv.startAnimation(ra);
           tv.setText("与正北方向的角度是:"+angle);
           tv.setTextColor(Color.BLACK);
           startangle = -angle;
       }
       //传感器精确度变化的时候
       @Override
       public void onAccuracyChanged(Sensor sensor, int accuracy) {
           // TODO Auto-generated method stub
            
       }
        
   }
   @Override
   protected void onDestroy() {
       // 防止程序在后台运行,消耗内存,在程序退出时,释放资源。
       sensorManager.unregisterListener(listener);
       sensorManager = null;
       super.onDestroy();
        
   }

 最后当我们手机的方向发生变化时,图片也在移动,同时下面的文本框,会显示相应的方位值。

  

 
 
内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理应用场景,适合用于学术研究工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
内容概要:论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计(KDE)载荷外推中使用全局固定带宽的局限性,提出了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN(KANN-DBSCAN)聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组,采用拇指法(ROT)计算各簇最优带宽,再进行核密度估计蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象,通过统计参数、拟合度伪损伤三个指标验证了该方法的有效性,误差显著降低,拟合度R²>0.99,伪损伤接近1。 适合人群:具备一定编程基础载荷数据分析经验的研究人员、工程师,尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标:①用于电动汽车载荷谱编制,提高载荷预测的准确性;②应用于机械零部件的载荷外推,特别是非对称载荷分布多峰扭矩载荷;③实现智能网联汽车载荷预测与数字孪生集成,提供动态更新的载荷预测系统。 其他说明:该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”与“欠拟合”问题,还通过自适应参数机制提高了方法的普适性计算效率。实际应用中,建议结合MATLAB代码实现,确保数据质量,优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外,该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等多个领域,未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推多物理场耦合等。
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