JNI:NDK

java层和native层交互

Native层:一些本地服务和链接库,通过C和C++语言实现(加密/加速)
JNI(java native interface),Java代码和其它语言写的代码进行交互

jni实现流程

1. 编写Java类代码
2. 编译成字节码.class (javac)
3. 产生头文件.h (javah)
4. 编写JNI代码.cpp
5. 编译成链接库文字.so (ndk-build)

NDK

native develop kit,开发C++代码的工具
下载: http://developer.android.com/tools/sdk/ndk/index.html
文件:
1. samples:demo
2. platforms:平台
3. toolchains:交叉编译工具
4. docs:文档

配置NDK环境

ndk目录配置:SDK Location —> Android NDK location
在gradle.properties中添加android.useDeprecatedNdk=true

动态库

Android支持的CPU架构:armv5/armv7(2010)/x86(2011)/mips(2012)/armv8,mips64,x86_64,arm64-v8a(2014)
只编译指定平台的so:在gradle中添加:abiFilters “x86”,否则默认生成所有平台的so
so存放目录:在build/intermediates/ndk/debug/lib
Android.mk目录:在build/intermediates/ndk/debug/obj/Android.mk

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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