《BREW进阶与精通——3G移动增值业务的运营、定制与开发》连载之80——BREW应用间通信之回调通知...

本文介绍了BREW系统中的通知机制,包括如何通过ISHELL_Notify()和ISHELL_RegisterNotify()进行通知的发送与接收,以及INotifier接口的作用。此外,还详细讲解了IALARMMGR接口如何用于通过告警设置来通知其他应用执行相关操作。

AEE层 支持通知的概念,通知是一种当其它应用中发生某些差错时可以为该事件注册不同应用来处理的机制。例如,可以将应用注册为在有进入的 SMS 消息时接收通知。这表示只要有进入的 SMS 消息,已注册接收通知的应用就会收到一个事件,这个事件就是 EVT_NOTIFY。通知程序就是产生通知的应用,例如: ITAPI 可充当通知程序,在有进入的 SMS 消息时就会发会通知。每当通知程序需要发送通知时,都要使用 ISHELL_Notify() 方法。 应用可以通过注册来接收通知,要这样做,一般要使用函数 ISHELL_RegisterNotify()。 例如,应用可以使用ISHELL_RegisterNotify()注册从 AEECLSID_TAPI 接口接收该类特定事件的通知。

INotifier 是指定必须由需要成为通知程序的应用来实现的函数接口。任何要发出通知以便其它应用能够收到它的应用必须实现 Inotifier 接口中的函数,且实现 Inotifier 接口并定义该类能够发出的通知(或掩码)组,0xFFFFFFFF 代表接收所有的通知,0x00000000代表所有通知都不接收,例如:TAPI可以发出的通知有NMASK_TAPI_SMSNMASK_TAPI_TS_PAGE NMASK_TAPI_TS_VMAIL等类型。 这些掩码必须对其它应用可用,以便关注这些通知的应用可以注册它们。通知程序无论何时发出通知,均必须调用 ISHELL_Notify() 函数。这时, AEE层负责通知已注册接收该通知的所有应用。

BREW 3.1.4以后,引入了IALARMMGR接口,一个应用可以通过告警设置来通知另一个应用执行相关的操作。相对于ISHELL_SetAlarm而言,IALARMMGR可以对以秒为单位的时间间隔来设定告警触发,而且可以根据相当时间或者绝对时间来设定。IALARMMGR的一个重要功能是在设定告警触发前可以为用户保留一个唯一的告警代码。告警代码是一个16 bit的整数,可以使用 IALARMMGR_SetUserCode() IALARMMGR_GetUserCode() 来设定和获取该告警代码。通过IALARMMGR_SetAlarm()指定一个有效的 ClassId就可以让另一个应用接收告警了,接收告警的应用监听到EVT_ALARM事件, wParam是告警代码,然后就可以执行相关的操作了。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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