Objc 系统宏/表达式,调试使用

本文详细介绍了使用Objective-C进行单元测试的方法,展示了如何通过SenTestingKit框架中的SenTestCase类来进行测试案例的编写与执行,并提供了具体的代码示例,包括如何记录测试函数、文件名及行号等关键信息。

- (void)testExample

{

NSLog(@"testExample ------- Eric");

NSLog(@"%s,%d,%s",__func__,__LINE__,__FILE__);

NSLog(@"%@",NSStringFromSelector(_cmd));

NSLog(@"%@",NSStringFromClass([self class]));

NSLog(@"%@",[[NSString stringWithUTF8String:__FILE__] lastPathComponent]);

NSLog(@"%@",[NSThread callStackSymbols]); //打印栈trace信息

}



打印结果如下:


2012-07-17 11:07:15.948 SingleViewTestA[860:207] -[SingleViewTestATests testExample],83,/mIOS/SingleViewTestA/SingleViewTestATests/SingleViewTestATests.m

2012-07-17 11:07:15.948 SingleViewTestA[860:207] testExample

2012-07-17 11:07:15.949 SingleViewTestA[860:207] SingleViewTestATests

2012-07-17 11:07:15.950 SingleViewTestA[860:207] SingleViewTestATests.m

2012-07-17 11:07:15.951 SingleViewTestA[860:207] (

0 SingleViewTestATests 0x063eb826 -[SingleViewTestATests testExample] + 294

1 CoreFoundation 0x0109957d __invoking___ + 29

2 CoreFoundation 0x01099497 -[NSInvocation invoke] + 167

3 SenTestingKit 0x2010412a -[SenTestCase invokeTest] + 69

4 SenTestingKit 0x20104805 -[SenTestCase performTest:] + 192

5 SenTestingKit 0x20103f2b -[SenTest run] + 88

6 SenTestingKit 0x20107026 -[SenTestSuite performTest:] + 115

7 SenTestingKit 0x20103f2b -[SenTest run] + 88

8 SenTestingKit 0x20107026 -[SenTestSuite performTest:] + 115

9 SenTestingKit 0x20103f2b -[SenTest run] + 88

10 SenTestingKit 0x20107026 -[SenTestSuite performTest:] + 115

11 SenTestingKit 0x20103f2b -[SenTest run] + 88

12 SenTestingKit 0x201068f0 +[SenTestProbe runTests:] + 174

13 Foundation 0x00a90390 __NSFireDelayedPerform + 389

14 CoreFoundation 0x01107ac6 __CFRUNLOOP_IS_CALLING_OUT_TO_A_TIMER_CALLBACK_FUNCTION__ + 22

15 CoreFoundation 0x01107547 __CFRunLoopDoTimer + 551

16 CoreFoundation 0x0106a650 __CFRunLoopRun + 1888

17 CoreFoundation 0x01069c44 CFRunLoopRunSpecific + 212

18 CoreFoundation 0x01069b5b CFRunLoopRunInMode + 123

19 GraphicsServices 0x02101fdf GSEventRunModal + 217

20 GraphicsServices 0x021020a4 GSEventRun + 115

21 UIKit 0x001d0ab6 UIApplicationMain + 1163

22 SingleViewTestA 0x00002372 main + 130

23 SingleViewTestA 0x00001bb5 start + 53

)


ref:https://developer.apple.com/library/ios/#qa/qa1669/_index.html#//apple_ref/doc/uid/DTS40009343


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与稳定性,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、状态转移与观测方程构建,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与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;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,重点关注状态预测与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与对比。
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