[CyanogenMOD移植教程]第二章:android 源码总体结构

深入解析Android系统架构与组件
本文详细介绍了Android系统的组织结构,包括其关键目录、组件及其功能,以及Android框架层的主要功能模块。从构建目录、核心库、Dalvik虚拟机到系统应用与预置脚本,全面解读Android系统的构建与运行机制。

– Makefile (全局的Makefile文件)
– bionic(Bionic含义为仿生,这里面是一些基础的C库源代码)
– bootloader (引导加载器)
build目录中的内容不是目标所用的代码,而是编译和配置所需要的脚本和工具)
– build(build目录中的内容不是目标所用的代码,而是编译和配置所需要的脚本和工具)
– cts (Android兼容性测试套件标准)
– libcore (核心库相关)
Dalvik虚拟机 针对嵌入式设备优化的Java
Java虚拟机)
– dalvik (Dalvik虚拟机,针对嵌入式设备优化的Java虚拟机)
– development(创建应用程序所需要的模板和工具)
qcom,
– device(与具体设备相关的一些编译脚本和库,如htc,qcom,samsung等)
– external(Android使用的一些外部的开源框架和库)
(应用程序的框架层,SDK
SDK的接口基本都是在这里实现的)
– frameworks(应用程序的框架层,SDK的接口基本都是在这里实现的)
– hardware (与硬件相关的库)
Linux2.6
– kernel (Linux2.6的内核源代码)
– ndk (本地开发套件--C语言开发套件)
--C
Android的各种应用程序)
– packages (Android的各种应用程序)
– prebuilt(Android在各种平台下编译的预置脚本)
– sdk (SDK及模拟器)
Android的底层的一些库)
– system (Android的底层的一些库)
`– vendor (厂商私有的代码)


~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
packages/
|– apps (各种应用程序,如联系人、浏览器等)
|– experimental (一些实验性的项目,如错误报告)
|– inputmethods (输入法相关)
|– providers (各种数据源实现,如联系人数据、媒体库等信息)
|– wallpapers (各种壁纸程序)

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Android Framework功能介绍
android.app:提供高层的程序模型和基本的运行环境。
android.content:包含对各种设备上的数据进行访问和发布。
android.database:通过内容提供者浏览和操作数据库。
android.graphics:底层图形库,包含画布、点、矩形等,可以将其直接绘制到屏幕上。
android.location :定位和相关服务的类。
android.media:提供一些类管理多种音频、视频的媒体接口。
android.net :提供帮助网络访问的类,超过通常的java.net.* 接口。
android.os :提供了系统服务、消息传输和 IPC机制。
android.opengl :提供 OpenGL 的工具。
android.provider :提供访问 Android内容提供者的类。
android.telephony :提供与拨打电话相关的 API交互。
android.view :提供基础的用户界面接口框架。
android.util:涉及工具性的方法,例如时间日期的操作。
android.webkit :默认浏览器操作接口。
android.widget :包含各种 UI元素(大部分是可见的)在应用程序的布局中使用
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
build/
|– buildspec.mk.default
|– cleanspec.mk
|– core (各种以mk为结尾的文件,它门是编译所需要的Makefile)
|– envsetup.sh
|– libs
|– target (包含board和product两个目录,为目标所需要文件)
|– tools (编译过程中主机所需要的工具,一些需要经过编译生成)
其中,core中的Makefile是整个Android编译所需要的真正的Makefile,它被顶层目录的Makefile引用。


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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!
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