AsWing源码简析(1)

本文解析了ASWing框架的源码,介绍了AWSprite类的继承关系、使用Bitmap模式时的内容组织方式及其对addChild等方法的重写,并新增了事件处理等功能。

ASWing 源码简析

 

 

继承及子类关系: 

=======================

AWSprite Inheritance flash.display.Sprite

 

subClass Component

=======================

 

简析:

 

 

	private var foregroundChild:DisplayObject;
	private var backgroundChild:DisplayObject;
 

 

基类AWSprite拥有 前景子元素 & 后景子元素

 

foregroundChild 在所有的元素之上.

 

层次结构:

 

foregroundChild 

          ||

     content

          ||

backgroundChild

 

=========================================

 

1. toString() 函数

 

给出了当前显示元素的层级关系, 从Stage到当前元素的层级链.

 

如图所示:

 

toString

 

 

 

 

 

 

 

 

 

关于 root1 & ground_mc 是什么 稍后再了解

 

==========================================

2.  当设定usingBitmap的值为 true 时, 会将改父元素所有层中的显示元素都放置到content中;

 

     当设定usingBitmap的值为 false时, 会将content中的所有显示都拿出来按顺序放置到父元素中.

 

==========================================

 

3. AWSprite 重写了 Sprite 的 addChild() , addChildAt(), removeChild(), removeChildAt(), getChildAt(), getChildByName(), getChildIndex(), setChildIndex(), swapChildren(), swapChildrenAt(),

numChildren()

 

    主要用于判断当前是否选择了 usingBitmap 模式, 应该去c操作哪里的子元素.

 

    其中以addChild重写得较多. 主要判断是否 存在前景元素、是否选择了usingBitmap模式的不同状态下增加子元素的

情况。

 

===========================================

 

4. 增加获取层数的方法:

 

 

public function getHighestIndexUnderForeground():int

public function getLowestIndexAboveBackground():int
 

 

    增加了将某个元素置顶和置底的方法:

 

public function bringToTop(child:DisplayObject):void

public function bringToBottom(child:DisplayObject):void

 

    和 设置 前景元素  背景元素的方法.

 

============================================

 

5. 新增了两个事件

 

 

ReleaseEvent.RELEASE

ReleaseEvent.RELEASE_OUT_SIDE

 

    当鼠标在当前元素及子元素上触发 MouseDown事件的时候, 此类会记录当前的事件的发起者, 同时给Stage注册一个MouseUp的监听器。

 

    当鼠标在这之后触发MouseUp事, 程序会判断MouseUp的发起者是否是,MouseDown事件的发起者或者其父元素。

 

    如果都不是,则说明Release这个事件是在离开MouseDown发起者有效范围的事件。

 

    在MouseUp后,会发起ReleaseEvent.RELEASE,

 

    如果是离开MouseDown发起者有效范围的则同时还会发起一个ReleaseEvent.RELEASE_OUT_SIDE事件。

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值