html5 geolocation

本文介绍如何利用HTML5 Geolocation API构建应用,并实现了一个计算两点间距离的Haversine公式,提供了JavaScript代码实现。
使用HTML5 Geolocation构建应用
一个重要的计算距离的公式,Haversine公式:
 
Javascript实现的haversine公式代码   收藏代码
  1. Number.prototype.toRadians = function() {  
  2.     return this * Matn.PI / 180;  
  3. }  
  4.   
  5. function distance(latitude1, longitude1, latitude2, longitude2) {  
  6.     var R = 6371;  
  7.     var deltaLatitude = (latitude2 - latitude1).toRadians();  
  8.     var deltaLongitude = (longitude2 - longitude1).toRadians();  
  9.     latitude1 = latitude1.toRadians();  
  10.     latitude2 = latitude2.toRadians();  
  11.   
  12.     var a = Math.sin(deltaLatitude/2) * Math.sin(deltaLatitude/2) +  
  13.                 Math.cos(latitude1) * Math.cos(latitude2) *  
  14.                 Math.sin(deltaLongitude/2) * Math.sin(deltaLongitude/2);  
  15.     var c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1-a));  
  16.     var d = R * c;  
  17.     return d;  
  18. }  
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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