APP开发实战125-APP 电量优化

本文探讨了APP开发中的电量优化问题,包括网络流量、预置资源、代码和UI性能的优化,降低定位频率,选择网络定位而非GPS,减少传感器采样频率,以及合理调整屏幕亮度和亮屏时间等措施,旨在实现更节能的APP使用体验。

30.5电量优化

1 网络流量优化,预置资源优化、代码优化和UI性能优化可以有效降低电量消耗。

 

2 使用定位功能时,降低定位频率,可以降低电量消耗。

 

3 使用网络定位功能,比通过GPS定位省电。

 

4 降低传感器的采样频率,可以降低电量消耗。

 

5 合理设置屏幕亮度的等级和亮屏时间,可以减少电量消耗。

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,重点研究了正向与逆向运动学求解、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。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与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与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与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 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与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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