Android中JNI程序的编写(zhuan)

zhuan(http://luco1130.blog.163.com/blog/static/61326621201091711407115/)

第一步需要下载android_ndk

然后需要安装Cygwin,然后找到目录:

C:\cygwin\home\Administrator
在.bashrc文件的末尾添加:
NDK=/cygdrive/e/EclipseForAndroid/android_ndk(加下划线的为NDK的目录)
export NDK

需要在NDK目录下新建一个apps文件夹。然后再这个文件夹中可以新建我们的native方法源文件。

例如:apps/myjin/jni,即新建了一个myjni工程,jni下放置源码hello-jni.h和hello-jni.c

1.在源码目录(上面的jni)下需要编写Android.mk文件
LOCAL_PATH := $(call my-dir)

include $(CLEAR_VARS)

LOCAL_MODULE := myjni
LOCAL_SRC_FILES := hello-jni.c

include $(BUILD_SHARED_LIBRARY)
2.在项目文件夹(上面的myjni)顶层目录需要编写Applicationi.mk
APP_PROJECT_PATH := $(call my-dir)
APP_MODULES := myjni

编写NDK步骤:
1.新建Android项目jniTest(com.luochao.jniTest)
2.书写java native接口JNI(有一个Hello方法),和JAVA中一样声明一个native方法
3.在jniTest类中调用接口:
首先需要连接库:
static{
System.loadLibrary("myjni");
}
JNI myJNI = new JNI();
tv.setText(myJNI.Hello());//tv为jniTest的一个textview
4.生成相应的.h头文件
cd到jniTest的bin目录下:javah -classpath . -jni com.luochao.jniTest.JNI
有的环境是直接输入javah com.luochao.jniTest.JNI就可以了。
即生成了com_luochao_jniTest_JNI.h头文件
5.编写相应的.c文件。
在NDKD的source目录下新建一个文件夹myjni
在这个文件中新建一个Application.mk文件。
然后添加一个jni文件夹,将生成的.h和.c文件复制到这个文件夹中,并且新建一个
Android.mk文件。
6.编译生成库文件:
cd $NDK//进入到ndk目录
make APP=myjni//即可生成lib库。
将生成的lib文件夹整个拷贝到android目录下。
7.运行Android项目即可
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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