42、Android 系统交互与应用启动全解析

Android 系统交互与应用启动全解析

在 Android 开发中,与系统进行交互以及启动其他应用是常见的需求。下面将详细介绍相关的技术和操作方法。

1. 活动与服务绑定

当活动可见时,它会绑定到 TrackerService 。这借助 ServiceConnection 接口实现,该接口在绑定和解绑操作完成时提供回调方法。绑定服务后,就可以直接调用服务公开的所有公共方法。

不过,仅靠绑定无法让服务长期运行。若仅通过 Binder 接口访问服务,服务会随活动的生命周期自动创建和销毁。为使服务在活动不在内存中时仍能持续运行,需在绑定服务前通过 startService() 显式启动服务。在 onResume() 中启动已运行的服务也没问题。

onPause() 中,示例会检查用户是否激活了跟踪功能,若未激活则先停止服务,避免服务在无实际工作时一直驻留在内存中。

运行示例并按下“开始跟踪”按钮,会启动持久化服务和 LocationManager 。用户此时可离开应用,服务会继续运行并记录 GPS 传来的位置更新。返回应用时,能看到服务仍在运行,并显示当前存储的位置点数量。按下“停止跟踪”会结束进程,用户再次离开活动时服务会停止。

2. 启动其他应用

当应用需要某个特定功能,而设备上已有其他应用能实现该功能时,可使用隐式 Intent 来启动其他应用。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
评论
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