Android重力感应器Sensor编程

本文详细介绍如何在Android应用中实现重力感应功能。通过获取重力传感器数据并定义监听器,可以检测设备的倾斜方向及屏幕朝向,进而根据手机的姿态变化执行特定操作。
添加当重力变化时的处理函数
在创建监听器时调用的函数 doSomething(x, y, z) 是自己定义的方法。
当手机倾斜方向改变时,监听器会调用该方法。
我们要做的,就是填充该方法,用于在重力发生变化时进行我们自己的处理。
当 x=y=0 时,手机处于水平放置状态。
当 x=0 并且 y>0 时,手机顶部的水平位置要大于底部,也就是一般接听电话时手机所处的状态。
当 x=0 并且 y<0 时,手机顶部的水平位置要小于底部。手机一般很少处于这种状态。
当 y=0 并且 x>0 时,手机右侧的水平位置要大于左侧,也就是右侧被抬起。
当 y=0 并且 x<0 时,手机右侧的水平位置要小于左侧,也就是左侧被抬起。
当 z=0 时,手机平面与水平面垂直。
当 z>0 时,手机屏幕朝上。
当 z<0 时,手机屏幕朝下。

代码片段(1)

[代码] java代码

01 //1、取得重力感应器Sensor对象
02 //在 Activity 中定义以下成员变量:
03 private SensorManager mManager = null ;
04 private Sensor mSensor = null ;
05  
06 //以下代码加入到 onCreate() 方法中:
07 mManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
08  
09 mSensor = manager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ACCELEROMETER);
10  
11 //2、创建监听器
12 //在 Activity 中定义以下成员变量:
13 private SensorEventListener mListener = null ;
14  
15 //以下代码加入到 onCreate() 方法中:
16 mListener = new SensorEventListener() {
17 public void onAccuracyChanged(Sensor sensor, int accuracy) {
18 }
19  
20 public void onSensorChanged(SensorEvent event) {
21 float x = event.values[SensorManager.DATA_X];
22 float y = event.values[SensorManager.DATA_Y];
23 float z = event.values[SensorManager.DATA_Z];
24 doSomething(x, y, z);
25 }
26 };
27  
28 //3、注册监听器
29 //以下代码加入到 onResume() 方法中:
30 mManager.registerListener(mListener, mSensor, SensorManager.SENSOR_DELAY_GAME);
31  
32 //这里 SENSOR_DELAY_GAME 还可以是以下常量:
33 //SENSOR_DELAY_FASTEST
34 //SENSOR_DELAY_UI
35 //SENSOR_DELAY_NORMAL
36  
37 //4、取消监听器
38 //以下代码加入到 onPause() 方法中:
39

mManager.unregisterListener(mListener);

 

 

 

http://www.oschina.net/code/snippet_12_687

【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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