26、导航控制器与表格视图应用开发指南

导航控制器与表格视图应用开发指南

1. 应用概述

我们即将构建的应用程序将展示如何处理与显示数据层次结构相关的常见任务。应用启动时,会呈现一个选项列表,列表中的每一行代表一个不同的视图控制器,当选中某一行时,该视图控制器将被推送到导航控制器的堆栈中。每行右侧的图标称为附件图标,其中灰色箭头形状的图标是披露指示器,它告知用户点击该行将深入到另一个表格视图。

2. 子控制器视图介绍

在构建 Nav 应用之前,先来了解一下六个子控制器所显示的视图:
- 披露按钮视图 :点击顶级视图的第一行将显示子视图,其中每行右侧的附件图标是详细披露按钮。与披露指示器不同,详细披露按钮是一个可点击的控件,用户点击行和点击详细披露按钮可以触发不同的操作。例如,在 iPhone 的电话应用中,从收藏夹标签中选择某人的行可以拨打电话,而选择姓名旁边的披露按钮则可以查看详细的联系人信息。
- 使用场景总结
- 如果行点击仅导致该行的详细视图,且只提供单一选择,则不使用附件图标。
- 如果行点击将导致新视图(非详细视图),则用披露指示器(灰色箭头)标记该行。
- 如果要为一行提供两个选择,则用详细披露按钮标记该行。
- 复选列表视图 :选择顶级视图中的“Check One”会显示此视图,它适用于只能选择一个项目的列表,类似于 Mac OS X 中的单选按钮,使用复选标记来标记当前选中的行。
- 行控制视图 :此视图在每行的附件视图中添加了一个可点击的按钮。附件视图通常是表格视图单元格最

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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