Windows Mobile引路蜂地图开发示例:路径查询

本文介绍如何使用RasterMap的getDirection()方法查询从南京到北京的路径。通过回调函数接收路径查询结果并展示如何设置地图方向及调整视图范围。支持Google、CloudMade和MapAbc等多种地图服务。

可以通过RasterMap的getDirection()方法来查询路径,和查询地址类似,路径查询的结果也是通过回调函数的方式来通知应用程序的,下面的例子返回南京到北京的路径。返回结果存放在MapDirection中,MapDirection包含了路径的详细信息,包括路径的每个步骤,长度,时间,方向等。

在MainFrom上添加一个mnuGetDirection菜单项,并让MainForm实现IRoutingListener接口用于响应路径查询结果

public void Done(string query, MapDirection result)
{
 if (result != null)
 {
  _rasterMap.SetMapDirection(result);
  _rasterMap.Resize(result.Bound);
 }
}
 
....
private void mnuGetDirection_Click(object sender, EventArgs e)
{
 String name1 = "南京";
 String name2 = "北京";
 _rasterMap.GetDirections("from: " + name1 + " to: " + name2);
 
}

地图服务可以选择使用Google 地图服务,CloudMade地图服务,在中国还可能选择MapAbc地图服务,缺省使用Google 地图服务。
getDirections()具有三个重载函数,例子中是采用的文字描述方式。上述示例采用了from: address1 to: address2 的格式, CloudMade地图服务和MapAbc地图服务则必需采用 经度1,纬度1,经度2,纬度2和格式。
为避免混淆,可以使用下述格式。
public void getDirection(GeoLatLng[] waypoints, IRoutingListener listener);
其中 waypoints 为途径点坐标数组经纬值,可以支持多点路径查询。
此外对于MapAbc 地图服务,还可以指定城市编码,如南京编码为25。
public void getDirection(int citycode,String query, IRoutingListener listener);

Windows Mobile引路蜂地图开发包Ver2.1下载


内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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