5、移动应用无障碍指南:打造更具包容性的数字体验

移动应用无障碍指南:打造更具包容性的数字体验

1. 图像与时间媒体的无障碍设计

1.1 大型装饰图像的文本描述

大型装饰图像,如英雄图像,应包含对图像用途的文本描述。例如,一个勾选图标应描述为“你已设置完成”,而非“勾选图标”。这个标签不应分散页面标题的注意力,而是为部分视力障碍的屏幕阅读器用户提供定位指示。若屏幕阅读器跳过屏幕的大片区域,这些用户可能会认为该区域包含未完全无障碍化的内容,并尝试定位该区域的内容。若未描述屏幕上的内容,在 iOS 系统上会发出恼人的“下沉”声。

1.2 时间媒体的替代方案

时间媒体(如音频、视频和动画)应提供替代方案。视频和音频应配有字幕或文字转录,视频最好包含音频描述,音频和视频理想情况下应支持手语或提供手语选项。若将音频或视频作为文本的替代形式,需明确标记,以免无法使用这些媒体的用户感到被排除在外。

2. 内容呈现的适应性原则

2.1 清晰有意义的内容顺序

内容应按清晰、有意义的顺序呈现。可通过良好的界面设计实现,但要在启用屏幕阅读器的情况下进行测试。例如,一个屏幕上先有大型英雄图像后有标题,视力正常的用户眼睛通常会掠过图像并被标题吸引,而屏幕阅读器会先聚焦于图像的替代文本,除非指定标题为初始聚焦项。

2.2 多感官特征呈现信息

不应仅依赖颜色,而应结合颜色、形状、大小、位置或声音等多种属性来传达信息。

2.3 输入字段和控件的标识

输入字段和其他控件应明确其用途或操作。在 Android 上使用 contentDescription

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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