Android学习心得(五)——GOOGLE MAP

本文介绍如何使用Google Maps API在Android应用中实现地图功能。通过创建MapActivity子类并利用MapController控制地图显示,包括坐标定位、地图模式及缩放级别等。
GOOGLE MAP API是Android的靓点之一,我们可以创建一个MapActivity的子类,将MapView显示于其上即可,可以用MapController来控制显示的坐标、地图模式和视野高度,处理起来非常简单。
完整代码如下:
public class MapTest extends MapActivity {
private MapView mapView;
private MapController mc;

@Override
public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.mapview);

mapView = (MapView) findViewById(R.id.map);
mapView.setTraffic(true);
mc = mapView.getController();

GeoPoint gp = new GeoPoint((int) (30.659259 * 1000000), (int) (104.065762 * 1000000)); //地理坐标
mc.animateTo(gp);
mc.setZoom(12);
}

@Override
protected boolean isRouteDisplayed() {
return false;
}
}

mapview.xml内容如下:
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
android:layout_width="fill_parent"
android:layout_height="fill_parent"
>
<com.google.android.maps.MapView android:id="@+id/map"
android:layout_width="fill_parent"
android:layout_height="fill_parent"
android:enabled="true"
android:clickable="true"
android:apiKey="0mHnPl2NS9XPKx6pKwJriV2Wj-mEHSh71yyX_SQ"
/>
</RelativeLayout>


注意:
1、你要申请一个自己的apiKey;
2、不要忘了设置互联网访问权限。

(作者:子轩,邮箱:zh1003@163.com)
[本节结束]
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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