smartrcp模块管理示例,包括模块的显示与方法调用

本文介绍了一个用于管理RCP应用程序中ViewPart的模块。该模块支持视图的基本操作,如打开、关闭、最大化和最小化,并能通过方法调用设置HTML内容或执行JavaScript代码。
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<gui:RCPModule xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml" xmlns:gui="cn.smartinvoke.gui.*" 
xmlns:rcp="cn.smartinvoke.rcp.*"
	layout="vertical" horizontalAlign="center" verticalAlign="middle" width="712" height="322" 
creationComplete="openView()">
	<mx:Script>
		<![CDATA[ 
			import cn.smartinvoke.smartrcp.gui.FlashViewer;
			import cn.smartinvoke.smartrcp.gui.control.ViewManager;
			
			import mx.collections.ArrayCollection;
			import mx.controls.Alert;
			var path:String="*sourceBrowser";
      //"cn.smartinvoke.smartrcp.WebBrowser";//"views/ContextMenu_T.swf";
			
			function init():void{
			   
			}
			private var openedView:FlashViewer;
			function openView():void{
			smartrcpDemo.Instance.setInfo("当前模块会自动打开一空白的浏览器,
                                 此模块可以对该浏览器窗口进行最大化最小化,调用其" +
					"setHtml方法设置html内容,调用execute方法执行一段js代码");
				
				
				
			    this.openedView=ViewManager.Instance.findFlashViewers(path)[0] 
                          as FlashViewer;
			    
			    //openedView.invoke("openUrl",[]);
			}
			function closeView():void{
				ViewManager.Instance.closeViewPart(this.getView());
			}
			function getView():String{
				var str:String="";
				var viewIds:ArrayCollection=ViewManager.Instance.findAppIds(this.path);
				if(viewIds!=null && viewIds.length>0){
					return viewIds[0] as String;
				}
				return null;
			}
			function showView():void{
				var appId:String=this.getView();
				ViewManager.Instance.showViewPart(appId);
			}
			function maxView():void{
				var appId:String=this.getView();
				ViewManager.Instance.setState(appId,ViewManager.STATE_MAXIMIZED);
			}
			function minView():void{
				var appId:String=this.getView();
				ViewManager.Instance.setState(appId,ViewManager.STATE_MINIMIZED);
			}
			function restoreView():void{
				var appId:String=this.getView();
				ViewManager.Instance.setState(appId,ViewManager.STATE_RESTORED);
			} 
		]]>
	</mx:Script>
	<mx:Panel title="rcp ViewPart管理器,包括ViewPart的打开,关闭,最大化,最小化等"
		 cornerRadius="0" horizontalAlign="center" verticalAlign="middle"
            styleName="opaquePanel" width="712" height="100%" layout="absolute">
	
	 <!--<mx:Button label="打开视图" click="openView()" x="33" y="44"/> -->
	 <mx:Button label="关闭视图" click="closeView()" y="202" x="33"/>
	
		 <mx:Button label="最大化视图" click="maxView()" y="74" x="33"/>
		 <mx:Button label="最小化视图" click="minView()" y="138" x="33"/>
		 <mx:Button label="恢复视图" click="restoreView()" y="106" x="33"/>
	
	<mx:Button label="显示视图" click="showView()" x="33" y="170"/>
	<mx:Label x="33" y="10" text="基本操作" width="101"/>
	<mx:Label x="201" y="10" text="方法调用" width="101"/>
	<mx:TextArea x="201" y="54" height="128" id="textAreaInput"/>
	<mx:TextArea x="383" y="54" height="128" width="223" id="textJs"/>
	<mx:Button x="227" y="202" label="显示输入内容" click="showHTML()"/>
	<mx:Button x="438" y="202" label="执行输入脚本" click="executeJS()"/>
		
	</mx:Panel>
	<mx:Script>
		<![CDATA[
			function showHTML():void{
				 if(this.openedView!=null){
				 	this.openedView.invoke("setHtml",[this.textAreaInput.text]);
				 }
			}
			function executeJS():void{
				if(this.openedView!=null){
					var ret:Boolean=this.openedView.invoke('execute',[this.textJs.text]) as
 Boolean;
					if(ret){
						Alert.show("执行成功");
					}else{
						Alert.show("执行失败");
					}
				}
			}
		]]>
	</mx:Script>
</gui:RCPModule>
 
同步定位地图构建(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环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算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专用工具箱,尤其适用于算法开发仿真验证。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,加速算法开发验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位建图仿真实践项目”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(如激光雷达视觉传感器)的建立应用、特征匹配数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波粒子滤波)、图优化框架(如GTSAMCeres Solver)以及路径规划避障策略。通过项目实践,参者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计调试能力。 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可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率质量。 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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