Flex Sprite 双击事件 失效的解决办法

本文详细介绍了如何通过调整Sprite组件的mouseChildren属性来优化按钮等对象上的鼠标事件处理,避免意外行为,确保父实例成为目标对象。
[b]doubleClickEnabled = true;[/b]//这点也不要忘记设置哦o(∩_∩)o...

[b]mouseChildren = false;[/b]
//注意这个很重要,默认值为true。当在Sprite上添加了子项时,可能导致该Sprite上的鼠标事件出现意外行为

addEventListener(MouseEvent.DOUBLE_CLICK, doubleclickHandler);



API原文如下:

mouseChildren:
语言版本: ActionScript 3.0
运行时版本: Flash Player 9, AIR 1.0
确定对象的子项是否支持鼠标。如果对象支持鼠标,则用户可以使用鼠标与其交互。默认值为 true。

当您使用 Sprite 类的实例(而不是使用 SimpleButton 类)来创建按钮时,此属性很有用。当您使用 Sprite 实例来创建按钮时,可以选择使用 addChild() 方法添加其他 Sprite 实例来修饰该按钮。此过程可能导致鼠标事件出现意外行为,因为当您期望父实例成为鼠标事件的目标对象时,作为子项添加的 Sprite 实例却可能成为目标对象。[color=red]要确保父实例用作鼠标事件的目标对象,您可以将父实例的 mouseChildren 属性设置为 false。[/color]

设置此属性不会分派任何事件。您必须使用 addEventListener() 方法才能创建交互式功能。
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与稳定性,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、状态转移与观测方程构建,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与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;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,重点关注状态预测与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与对比。
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。传统后融合与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与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,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,通过自动化标注与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与经济价值。; 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架构与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、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,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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