1.Android Native Sensor(C++)实例

本文介绍如何通过Android Native层获取并处理多种Sensor数据,包括陀螺仪、加速度计、磁力计等,并提供了一个简洁的示例工程,便于开发者快速上手。

前言:

        安卓Sensor数据的获取除了java上层开发外,还有native本地开发。比如基于Sensor数据的算法,为了保证效率,肯定是在native层运行。本文主要基于Android Native 获取不同的Sensor(陀螺仪/加速度/重力/角速度/磁力)数据及工程示例代码。

核心接口:

//获取AsensorManager对象
ASensorManager pSM= ASensorManager_getInstanceForPackage(""); 

//设置加速度的值
ASensor accelerometer = ASensorManager_getDefaultSensor(pSM, ASENSOR_TYPE_ACCELEROMETER);

//获取Alooper对象
ALooper* looper = ALooper_prepare(ALOOPER_PREPARE_ALLOW_NON_CALLBACKS);

// 获取AsensorEventQueue对象
ASensorEventQueue* m_pEvtQue= ASensorManager_createEventQueue(pSM, looper,
            LOOPER_ID_USER, NULL, NULL);
// 使能sensor
ASensorEventQueue_enableSensor(m_pEvtQue, accelerometer);

//设置sensor的频率, SENSOR_REFRESH_PERIOD_US为 int值,单位为us。
status = ASensorEventQueue_setEventRate(m_pEvtQue, accelerometer,SENSOR_REFRESH_PERIOD_US);

获取数据代码:

示例代码会把获取到的sensor数据全部打印出来

    int64_t stamp;
    while (m_bListening)
    {
        ASensorEvent event;
        while (ASensorEventQueue_getEvents(m_pEvtQue, &event, 1) > 0)
        {
            stamp = event.timestamp;
            switch (event.type)
            {
            case ASENSOR_TYPE_GYROSCOPE: //陀螺仪传感器
                printf("GYROSCOPE:(%llu, %f,%f,%f)\n", (unsigned long long)stamp, event.data[0], event.data[1], event.data[2]);
                break;
            case ASENSOR_TYPE_ACCELEROMETER:// 加速度传感器
                printf("ACCELEROMETER: (%llu, %f,%f,%f)\n", (unsigned long long)stamp, event.data[0], event.data[1], event.data[2]);
                break;
            case ASENSOR_TYPE_MAGNETIC_FIELD:// 磁力传感器
                printf("MAGNETIC: (%llu, %f,%f,%f)\n", (unsigned long long)stamp, event.data[0], event.data[1], event.data[2]);
                break;
            case ASENSOR_TYPE_ROTATION_VECTOR:// 角速度传感器
                printf("ROTATION: (%llu, %f,%f,%f %f)\n", (unsigned long long)stamp, event.data[0], event.data[1], event.data[2],event.data[3]);
                break;
            case ASENSOR_TYPE_GRAVITY:// 重力传感器
                printf("GRAVITY: (%llu, %f,%f,%f)\n", (unsigned long long)stamp, event.data[0], event.data[1], event.data[2]);
                break;
            default:
                break;
            }
        }
        usleep(1000);
    }

示例:

         如果不想浪费时间重复的造轮子,可以直接使用我的实例代码工程,代码里有获取陀螺仪/加速度/重力/角速度/磁力示例。代码很简洁,可以直接运用于实际代码工程

文件结构

调用方法

 编译运行

把示例文件夹拷贝到Android源码根目录,

        1. source build/envsetup.sh

        2. lunch xxx

        3. 示例代码目录下执行 mm -j32

最后会生成:out/target/product/kona/system/bin/sensorAndroid可执行文件

adb push到开发板。

最后运行效果:

 获取代码:

SensorAndroid工程代码

<think>嗯,用户想要了解Android平台中Native C/C++库的详细介绍。从用户引用的资料来看,ta应该是有一定开发基础的,可能在研究JNI或NDK相关技术。用户特别标注了"详细介绍",说明需要系统性的知识梳理。 用户提供的三段引用很有价值:引用[1]提到Java与C/C++交互的关键技术,引用[2]涉及源码查看工具配置,引用[3]则提到了调试技巧。这三点恰好构成Native开发的完整链条——开发、编译、调试。不过用户当前的问题更偏向整体框架性介绍。 需要重点覆盖的几个维度:首先是技术定位,要解释清楚Native库在Android体系中的位置;然后是核心组件,包括NDK、JNI这些基础概念;接着是开发流程要点;最后要强调适用场景和优化价值。用户提到"高性能",这点在性能优化部分需要着重展开。 考虑到用户可能正在搭建开发环境,虽然ta没直接问,但在工具链部分还是补充了VSCode配置建议(来自引用[2])。调试技巧(引用[3])虽然精彩,但更偏向实践,可以放在后续相关问题里。 特别要注意的是,用户引用的资料都涉及framework层开发,说明ta可能不是普通应用开发者,而是系统级开发者。因此在介绍ABI兼容性时,特意补充了framework适配的注意事项。性能优化部分也增加了系统服务相关的cache策略。 最后生成的问题刻意设计了进阶路径:从环境搭建(用户已展示兴趣)到内存管理(Native开发难点),再到优化(用户强调高性能)。第三个问题聚焦watchdog是因为引用[3]提到过相关调试痛点,用户很可能需要这个。 </think>以下是Android平台中Native C/C++库的详细介绍,涵盖核心组件、开发流程及关键技术: --- ### **一、Native库的核心定位** 在Android生态中,Native库通过**JNI(Java Native Interface)** 实现Java/Kotlin与C/C++的交互,主要用于: - **高性能计算**(如图形渲染、音视频编码) - **复用现有C/C++代码** - **底层硬件操作**(传感器、GPU等) --- ### **二、核心开发组件** 1. **NDK(Native Development Kit)** - 提供交叉编译工具链(如`clang++`)、标准库(`libc++`)及调试工具 - 支持将C/C++代码编译为`.so`动态库(ARM/x86架构) 2. **JNI交互框架** - **Java → C++**:通过`native`关键字声明方法,示例: ```java public native void processData(byte[] data); ``` - **C++ → Java**:使用`JNIEnv`调用Java方法或修改字段: ```cpp jclass cls = env->FindClass("com/example/NativeLib"); jmethodID method = env->GetStaticMethodID(cls, "callback", "(I)V"); env->CallStaticVoidMethod(cls, method, 100); ``` 3. **ABI(应用二进制接口)兼容性** - 需为不同CPU架构生成多版本`.so`(如`armeabi-v7a`、`arm64-v8a`) - 在`build.gradle`中配置: ```gradle android { ndk { abiFilters 'arm64-v8a', 'x86_64' } } ``` --- ### **三、开发流程关键步骤** 1. **环境搭建** - 安装NDK(Android Studio内集成)及CMake - 配置VSCode(参考引用[2]): - 安装C/C++插件 - 加载`frameworks`等目录实现源码跳转 2. **代码规范(引用[1])** - 命名规则:`Java_package_Class_method`(JNI函数) - 异常处理:检查`JNIEnv->ExceptionCheck()`并传递到Java层 3. **编译与集成** - **CMake**构建脚本示例: ```cmake cmake_minimum_required(VERSION 3.10) add_library(native-lib SHARED native.cpp) target_link_libraries(native-lib log) ``` - Java加载库: ```java static { System.loadLibrary("native-lib"); } ``` 4. **调试技巧(引用[3])** - **防Watchdog超时**:调试系统服务时执行`adb shell am hang` - Android Studio+GDB调试Native断点 --- ### **四、性能优化关键点** 1. **JNI调用开销** - 减少跨语言调用次数(批量处理数据) - 缓存频繁访问的`jclass`/`jmethodID` 2. **内存管理** - **本地引用**:`JNIEnv->NewGlobalRef()`提升为全局引用避免GC - **直接缓冲区**:`GetDirectBufferAddress`访问Java的`ByteBuffer` 3. **线程安全** - `AttachCurrentThread`绑定线程至JVM - 同步访问共享资源(如`std::mutex`) --- ### **五、典型应用场景** | 场景 | 实例 | |---------------------|------------------------------| | **图形渲染** | OpenGL ES/Vulkan引擎 | | **音视频处理** | FFmpeg编解码、OpenSL ES播放 | | **AI推理** | TensorFlow Lite模型加速 | | **系统服务扩展** | 定制Sensor HAL实现 | --- ### **六、常见挑战与解决方案** - **版本兼容性**:使用`__ANDROID_API__`宏控制API级别 - **崩溃分析**:`addr2line`解析NDK堆栈轨迹 - **混合调试**:同时捕获Java与Native崩溃日志(`logcat` + `tombstone`) ---
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