[转]Intent 和PendingIntent的关系

Intent与PendingIntent解析
本文详细解释了Android中Intent和PendingIntent的区别与联系。Intent用于描述启动Activity、Broadcast或Service的意图;PendingIntent则作为Intent的包装,允许外部应用在未来某个时刻间接执行该Intent。
Intent 和PendingIntent的关系越看越迷惑,花了一段时间分析Android的JavaDoc终于有点心得,在此与大家分享:
Intent是一个意图,一个描述了想要启动一个Activity、Broadcast或是Service的意图。它主要持有的信息是它想要启动的组件(Activity、Broadcast或是Service)。
PendingIntent可以看作是对Intent的包装。供当前App之外的其他App调用。有点“被动”或是“Callback”的意思,但不是严格意义上的“被动”或是“Callback”。总之,当前App不能用它马上启动它所包裹的Intent。而是在外部App执行这个 PendingIntent时,间接地、实际地调用里面的Intent。PendingIntent主要持有的信息是它所包装的Intent和当前App 的Context。正由于PendingIntent中保存有当前App的Context,使它赋予外部App一种能力,使得外部App可以如同当前 App一样的执行PendingIntent里的Intent,就算在执行时当前App已经不存在了,也能通过存在PendingIntent里的 Context照样执行Intent。
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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