Touch事件原理

本文详细介绍了Android系统中View子类处理TouchEvent的三个关键方法:dispatchTouchEvent、onInterceptTouchEvent和onTouchEvent的工作原理及流程。当TouchEvent发生时,它们如何相互配合完成事件的分发、拦截和处理。

转载自  http://www.eoeandroid.com/thread-317455-1-1.html






android系统中的每个View的子类都具有下面三个和TouchEvent处理密切相关的方法:

1)public boolean dispatchTouchEvent(MotionEvent ev)  这个方法用来分发TouchEvent
2)public boolean onInterceptTouchEvent(MotionEvent ev) 这个方法用来拦截TouchEvent
3)public boolean onTouchEvent(MotionEvent ev) 这个方法用来处理TouchEvent

当TouchEvent发生时,首先Activity将TouchEvent传递给最顶层的View, TouchEvent最先到达最顶层 view 的 dispatchTouchEvent ,

然后由  

dispatchTouchEvent 方法进行分发,如果dispatchTouchEvent返回true ,则交给这个view的onTouchEvent处理,如果dispatchTouchEvent

返回 false ,则交给这个 view 的 interceptTouchEvent 方法来决定是否要拦截这个事件,如果 interceptTouchEvent 返回 true 

,也就是拦截掉了,则交给它的 onTouchEvent 来处理,如果 interceptTouchEvent 返回 false ,那么就传递给子 view ,由子 view 

的 dispatchTouchEvent 再来开始这个事件的分发。如果事件传递到某一层的子 view 的 onTouchEvent 上了,这个方法返回了 false ,

那么这个事件会从这个 view 往上传递,都是 onTouchEvent 来接收。而如果传递到最上面的 onTouchEvent 也返回 false 的话,这个

事件就会“消失”,而且接收不到下一次事件。



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。
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