52、Google Maps与情境感知API开发指南

Google Maps与情境感知API开发指南

1. Google Maps形状点击响应

在Google Maps中,若要响应形状点击事件,可使用 setOnCircleClickListener setOnPolygonClickListener setOnPolylineClickListener 方法添加圆形、多边形和折线的点击监听器。每个监听器的点击处理程序会接收被点击形状的实例,示例代码如下:

mMap.setOnCircleClickListener(new OnCircleClickListener() {
  @Override
  public void onCircleClick(Circle circle) {
    // TODO React to the cicle being clicked.
  }
});

若多个形状或标记在触摸点重叠,点击事件会先发送给标记,然后按照z-index顺序发送给每个形状,直到找到带有点击处理程序的标记或形状,且最多只会触发一个处理程序。

2. 向Google Maps添加图像覆盖层

除了标记和形状,还能创建地面覆盖层( GroundOverlay ),将与经纬度坐标绑定的图像放置在地图的某个区域。添加地面覆盖层的步骤如下:
1. 创建一个新的 GroundOverlayOptions 对象,指定要覆盖的图像(以 Bitm

【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作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 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ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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