uniapp实现teb选项卡示例及注意点

本文详细介绍了在uniapp中使用teb选项卡的具体实现过程,包括如何设置父级容器的高度以确保内容正常显示,以及添加scroll-y属性实现页面的上下滚动。同时,还提到了通过CSS样式实现选项卡的吸顶效果,具体方法是使用position: sticky和top: 0upx。

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  • 要给父级.article设置height:100%,页面被内容撑开,才能显示数据;
  • 给添加scroll-y可上下滑动;
  • height: calc(100% - 100rpx);
  • css实现吸顶:position: sticky;top: 0upx;
    在这里插入图片描述
<template>
<view  class="article">
		<view class="uni-tab-bar">
			<scroll-view id="tab-bar" class="" scroll-x :scroll-left="scrollLeft">
				<view v-for="(tab,index) in tabBars" :key="tab.id" class="swiper-tab-list" :class="tabIndex==index ? 'active' : ''"
				 :id="tab.id" :data-current="index" @click="tapTab">{
  
  {tab.name}}</view>
			</scroll-view>

			<swiper :current="tabIndex" class="swiper-box " :duration="300" @change="changeTab" :circular="circular">    
						<!-- :circular="circular" 不循环 -->
				<!-- 热榜 -->
				<swiper-item>
					<scroll-view class="list" scroll-y >
							热榜热榜热榜
					</scroll-view>
### TEB算法的Matlab实现 TEB(Time-Elastic Band)算法是一种用于机器人路径规划的局部路径优化方法,其核心在于通过弹性带模型,在时间和空间维度上寻找满足动态约束和环境约束的最佳轨迹。以下是基于已有资料[^1]、[^2]、[^3]以及专业知识构建的一个完整的Matlab实现思路。 #### 1. 算法框架概述 TEB算法主要分为以下几个部分: - **初始路径生成**:通常由全局路径规划器提供一条初步可行路径。 - **目标函数定义**:包括平滑性项、接近度项、动力学约束项等。 - **优化求解**:利用梯度下降或其他数值优化技术调整路径节位置。 - **实时更新**:根据传感器数据不断修正当前路径以避开障碍物并保持最优性能。 这些步骤可以通过一系列矩阵运算和迭代过程完成,下面给出具体代码示例。 --- #### 2. Matlab代码示例 以下是一个简化版的TEB算法实现: ```matlab % 参数初始化 clear; clc; close all; %% 定义地图与起始 map_size = [10, 10]; % 地图范围 (m) start_pos = [1, 1]; % 起坐标 goal_pos = [9, 9]; % 终坐标 obstacles = [... % 障碍物列表 3, 3; ... 5, 5; ... 7, 3]; num_waypoints = 10; % 初始路径上的中间数量 %% 初始化路径 initial_path_x = linspace(start_pos(1), goal_pos(1), num_waypoints)'; initial_path_y = linspace(start_pos(2), goal_pos(2), num_waypoints)'; %% 构建代价函数 function cost = compute_cost(path_x, path_y, obstacles, lambda_smoothness, lambda_obstacle) dx = diff([path_x; path_x(end)]); dy = diff([path_y; path_y(end)]); smoothness_term = sum(dx.^2 + dy.^2); obstacle_term = 0; for i = 1:length(obstacles(:,1)) dist_to_obs = sqrt((path_x - obstacles(i,1)).^2 + (path_y - obstacles(i,2)).^2); min_dist = min(dist_to_obs); if min_dist < 1 % 假设安全距离为1米 obstacle_term = obstacle_term + exp(-min_dist); % 使用指数惩罚 end end cost = lambda_smoothness * smoothness_term + lambda_obstacle * obstacle_term; end lambda_smoothness = 1e-3; % 平滑权重 lambda_obstacle = 1; % 障碍物回避权重 costs = []; for iter = 1:100 % 最大迭代次数 current_cost = compute_cost(initial_path_x, initial_path_y, obstacles, lambda_smoothness, lambda_obstacle); costs = [costs, current_cost]; % 更新路径(简单梯度下降) grad_x = gradient(compute_gradient('x', initial_path_x, initial_path_y)); grad_y = gradient(compute_gradient('y', initial_path_x, initial_path_y)); step_size = 0.1; initial_path_x = initial_path_x - step_size * grad_x'; initial_path_y = initial_path_y - step_size * grad_y'; fprintf('Iteration %d: Cost=%.4f\n', iter, current_cost); if abs(current_cost - costs(end-1)) < 1e-6 || isnan(current_cost) break; end end %% 可视化结果 figure; hold on; plot(initial_path_x, initial_path_y, '-o', 'LineWidth', 2, 'MarkerFaceColor', 'r'); scatter(obstacles(:,1), obstacles(:,2), [], 'k', 'filled'); % 显示障碍物 title('Optimized Path using TEB Algorithm'); xlabel('X Position (m)'); ylabel('Y Position (m)'); legend('Path', 'Obstacles'); disp('Final optimized path:'); disp([initial_path_x, initial_path_y]); ``` 上述代码实现了基本的TEB功能,其中`compute_cost`函数计算总成本,而路径更新采用简单的梯度下降策略。实际应用中可能需要更复杂的优化工具箱支持。 --- #### 3. 关键解析 - **路径表示形式** 将路径离散化为若干个控制,并将其存储在一个二维数组中以便后续操作。 - **代价函数设计** 结合多项指标综合评估每条候选路径的质量,例如路径长度、曲率变化程度以及与静态或移动障碍之间的最小间距等因素的影响。 - **动态重规划能力** 当检测到新的未知区域或者原有假设条件发生变化时,能够迅速做出反应重新计算最佳方案。 ---
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