PlayBook NDK上的多线程编程

本文介绍了一个简单的PlayBook NDK环境下多线程编程示例。通过调用pthread_create方法创建新线程,并演示了主线程与子线程的并发执行过程。
测试了PlayBook NDK上编写的控制台程序后,马上想进一步测试的就是PlayBook NDK上的多线程编程。经过测试很开心地发现PlayBook NDK上进行多线程编程和之前的QNX编程环境是相同的。也就是说在程序中可以简单地调用pthread_create方法实现线程的创建。

如此简单的事情就不再啰嗦了,直接上代码,供各位参考:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>
#include <pthread.h>

void new_Thread() {

	fprintf(stderr, "..............in the Thread\n");

	int pthread_t = pthread_self();

	int i = 0;

	for (i = 0; i < 10; i++) {

		fprintf(stderr, "......%d........in the Thread %d \n", i, pthread_t);
		sleep(1);
	}

}

int main(int argc, char *argv[]) {

	fprintf(stderr, "starting my thread test...\n");

	pthread_create(NULL, NULL, &new_Thread, NULL);

	int i = 0;
	for (i = 0; i < 20; i++) {
		fprintf(stderr, "in the main loop! %d \n", i);
		sleep(1);
	}

	return 0;
}


内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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