开源无人机地面站QGroundControl安卓界面美化与逻辑优化实战

QGroundControl作为开源无人机地面站软件,其安卓客户端界面美化与逻辑优化是提升用户体验的重要工程。 通过Qt框架的界面重构和代码逻辑优化,可以实现视觉升级与性能提升的双重目标。本文将系统讲解QGC安卓客户端的二次开发全流程,包括开发环境搭建、界面视觉升级、多分辨率适配以及代码逻辑优化与性能提升方案,帮助开发者掌握这一跨平台应用的深度定制技能。

一、QGroundControl项目背景与核心架构

QGroundControl(简称QGC)是一个开源的无人机地面控制站软件,由Dronecode基金会维护,支持MAVLink协议的各类无人机。它采用Qt框架构建,实现了跨平台功能,可运行于Windows、macOS、Linux、Android和iOS等操作系统。QGC的架构设计遵循模块化原则,分为UI层、业务逻辑层、通信层和数据存储层四大核心部分,各层之间通过清晰的接口进行交互,确保系统的高内聚性和低耦合性。

UI层是用户直接交互的部分,基于Qt Quick和QML技术实现,提供动态、响应迅速的界面。业务逻辑层处理与飞行控制相关的功能,如任务管理、飞行模式切换和参数设置。通信层负责与无人机的通信,通过MAVLink协议实现数据传输和控制指令发送。数据存储层管理飞行日志、用户配置和地图缓存等数据,提供持久化功能。

QGC采用MAVLink协议作为与无人机通信的基础,该协议是无人机行业广泛应用的轻量级消息协议,具有低带宽、高可靠性和实时性等特点。其代码结构复杂但模块化清晰,主要功能模块包括应用核心、飞行控制模块、地图与导航模块、视频流模块和日志回放模块等。这种架构设计使得QGC具备高扩展性和可维护性,开发者可以根据需求添加新的功能模块或对现有模块进行优化。

二、QGroundControl安卓开发环境搭建

2.0 开源无人机地面站QGroundControl流程图:

要对QGC进行二次开发,首先需要搭建合适的开发环境。QGC基于Qt框架开发,因此安卓开发环境的核心是Qt for Android的配置。以下是环境搭建的详细步骤:

2.1 系统要求与基础工具安装

QGC的开发要求64位操作系统(Windows、macOS或Ubuntu),并至少8GB内存和20GB存储空间。首先安装必要工具:Git用于代码管理,Java JDK(推荐1.8或11)用于Android构建,以及Android Studio作为Android开发的核心工具。在Android Studio中,需安装Android SDK、NDK(推荐21.3+)和CMake(3.18+)。

在Ubuntu系统上,可通过以下命令安装基础依赖:

sudo apt-get update
sudo apt-get install git cmake g++ qtcreator qtbase5-dev qtdeclarative5-dev qtquickcontrols2-5-dev qtmultimedia5-dev qtopengl5-dev libxcb-xfixes0-dev libx11-dev libssl-dev libusb-1.0-0-dev
2.2 Qt环境配置

QGC v6.x需要Qt 6.6或更高版本。从Qt官网下载Qt Online Installer,安装时需特别选择Android平台组件(如Android ARMv7/ARM64),以及Qt Charts、Qt Location、Qt Quick Controls 2等附加模块。确保安装路径不含中文或空格,以免导致构建失败。

在Windows系统上,还需安装Apache Ant和Android SDK Platform-Tools,并配置环境变量:

export ANDROID_SDK_ROOT=$HOME/Android/Sdk
export ANDROID_NDK_ROOT=$ANDROID_SDK_ROOT/ndk/21.3.6528147
export PATH=$PATH:$ANDROID_SDK_ROOT/platform-tools
2.3 获取QGC源代码并构建

通过Git克隆QGC仓库,并

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/78630.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

基于DDPG的自动驾驶小车绕圈任务

1.任务介绍 任务来源: DQN: Deep Q Learning |自动驾驶入门(?) |算法与实现 任务原始代码: self-driving car 在上一篇使用了DQN算法完成自动驾驶小车绕圈任务之后,学习了DDPG算法&#xf…

缓存置换:用c++实现最近最少使用(LRU)算法

在计算机的世界里,缓存就像一个“快速仓库”,它存储着我们频繁访问的数据,大大提升了数据的读取速度。但这个 “仓库” 空间有限,当它被装满时,就得决定舍弃一些数据,为新数据腾出位置,这个决策…

【YOLO11改进】改进Conv、颈部网络STFEN、以及引入PIOU用于小目标检测!

改进后的整体网络架构 改进一:RFD模块(Conv) YOLOv11模型的跨步卷积下采样虽然快速聚合了局部特征,并且实现了较高的计算效率,但其固有的信息压缩机制会导致细粒度特征的不可逆丢失。针对特征保留与计算效率的平衡问题,本文采用RFD模块替换跨步卷积下采样模块。RFD模块通…

设计模式每日硬核训练 Day 18:备忘录模式(Memento Pattern)完整讲解与实战应用

🔄 回顾 Day 17:中介者模式小结 在 Day 17 中,我们学习了中介者模式(Mediator Pattern): 用一个中介者集中管理对象之间的通信。降低对象之间的耦合,适用于聊天系统、GUI 控件联动、塔台调度等…

java单元测试代码

import org.junit.jupiter.api.Test; import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*; import java.util.List;public class UserServiceTest {Testpublic void testSearchUserByTags() {// 模拟标签列表List<String> tagNameList List.of("tag1", "…

前端面经-VUE3篇(一)--vue3基础知识- 插值表达式、ref、reactive

目录 一、 插值表达式 1、插值表达式 ({{}}) 的本质与作用&#xff1a; 2、与 Vue 响应式系统关系&#xff1a; 二、指令 1、什么是 Vue 指令&#xff1f; 2、指令的分类 1、内置指令 ① 内容绑定&#xff1a;v-text 和 v-html ② 属性绑定&#xff1a;v-bind ③ 事件绑定…

矩阵置零(中等)

可以用两个标记数组分别记录每一行和每一列是否有零出现。 首先遍历该数组一次&#xff0c;如果某个元素为 0&#xff0c;那么就将该元素所在的行和列所对应标记数组的位置置为 true。然后再次遍历该数组&#xff0c;用标记数组更新原数组。 class Solution {public void set…

Android 实现一个隐私弹窗

效果图如下&#xff1a; 1. 设置同意、退出、点击用户协议、点击隐私协议的函数参数 2. 《用户协议》、《隐私政策》设置成可点击的&#xff0c;且颜色要区分出来 res/layout/dialog_privacy_policy.xml 文件 <?xml version"1.0" encoding"utf-8"?&…

TCP概念+模拟tcp服务器及客户端

目录 一、TCP基本概念 二、ser服务器代码 三、cil客户端代码 四、面试常问问题 4.1 TCP的可靠性怎么保证或怎么实现? 4.2 具体说一下滑动窗口 一、TCP基本概念 TCP&#xff08;Transmission Control Protocol&#xff0c;传输控制协议&#xff09;是一种面向连接的、可…

Cocos Creator 自动图集资源 (Auto Atlas)使用注意事项

1、游戏打包时&#xff0c;自动图集设置选项中&#xff0c;默认会删除无关联的图片 2、自动图集设置中&#xff0c;就算勾除(Remove unused ImageAsset from the Bundle)的功能&#xff0c;无关联的图片也不会打包进入图集之中&#xff0c;会独立存在打包的游戏中。 3、使用自动…

PyTorch 2.0编译器技术深度解析:如何自动生成高性能CUDA代码

引言&#xff1a;编译革命的范式转移 PyTorch 2.0的torch.compile不仅是简单的即时编译器&#xff08;JIT&#xff09;&#xff0c;更标志着深度学习框架从‌解释执行‌到‌编译优化‌的范式跃迁。本文通过逆向工程编译过程&#xff0c;揭示PyTorch如何将动态图转换为高性能CU…

【AI面试准备】从0-1搭建人工智能模型自动化评估理论与测试,掌握测试数据集建立与优化,熟练数据处理和模型评测工作

面试要求&#xff1a;从0-1搭建人工智能模型自动化评估理论与测试&#xff0c;掌握测试数据集建立与优化&#xff0c;熟练数据处理和模型评测工作。 以下是针对从0-1搭建AI模型自动化评估体系的系统化知识总结&#xff0c;涵盖核心方法论、技术栈、高频考点及面试回答模板&…

【Linux应用】在PC的Linux环境下通过chroot运行ARM虚拟机镜像img文件(需要依赖qemu-aarch64、不需要重新安装iso)

【Linux应用】在PC的Linux环境下通过chroot运行ARM虚拟机镜像img文件&#xff08;需要依赖qemu-aarch64、不需要重新安装iso&#xff09; qemu提供了运行ARM虚拟机的方法 具体的操作方式就是建立一个硬盘img 然后通过iso安装到img 最后再运行img即可 这种方式教程很多 很简单 …

OpenCv实战笔记(1)在win11搭建opencv4.11.1 + qt5.15.2 + vs2019_x64开发环境

一. 准备工作 Visual Studio 2019&#xff08;安装时勾选 C 桌面开发 和 Windows 10 SDK&#xff09; CMake 3.20&#xff08;官网下载&#xff09; Qt 5.15.2&#xff08;下载 Qt Online Installer&#xff09;安装时勾选 MSVC 2019 64-bit 组件。 opencv 4.11.1 源码下载 git…

springboot+mysql+element-plus+vue完整实现汽车租赁系统

目录 一、项目介绍 二、项目截图 1.项目结构图 三、系统详细介绍 管理后台 1.登陆页 2.管理后台主页 3.汽车地点管理 4.汽车类别 5.汽车品牌 6.汽车信息 7.用户管理 8.举报管理 9.订单管理 10.轮播图管理 11.交互界面 12.图表管理 汽车租赁商城 1.首页 2.汽…

【算法笔记】动态规划基础(二):背包dp

目录 01背包例题状态表示状态计算初始化AC代码 完全背包例题状态表示状态计算初始化TLE代码 多重背包例题状态表示状态计算初始化AC代码 分组背包例题状态表示状态计算初始化AC代码 二维费用背包例题状态表示状态计算初始化AC代码 混合背包问题例题状态表示状态计算初始化TLE代…

Qt Quick Design 下载社区版

官方地址&#xff1a;Qt Design Studio - UI Development Tool for Applications & Devices 社区版只能用于开源软件的开发 按图所示下载或直接跳转到下载页面&#xff1a;Download Qt OSS: Get Qt Online Installerhttps://www.qt.io/download-qt-installer-oss 选Try …

深入理解CSS盒子模型

一、盒子模型的核心概念 CSS盒子模型&#xff08;Box Model&#xff09;是网页布局的基石&#xff0c;每个HTML元素都可以看作一个矩形盒子&#xff0c;由四个同心区域构成&#xff1a; 内容区&#xff08;Content&#xff09; 内边距&#xff08;Padding&#xff09; 边框&a…

Python项目源码57:数据格式转换工具1.0(csv+json+excel+sqlite3)

1.智能路径处理&#xff1a;自动识别并修正文件扩展名&#xff0c;根据转换类型自动建议目标路径&#xff0c;实时路径格式验证&#xff0c;自动补全缺失的文件扩展名。 2.增强型预览功能&#xff1a;使用pandastable库实现表格预览&#xff0c;第三方模块自己安装一下&#x…

数据库MySQL学习——day9(聚合函数与分组数据)

文章目录 1. 聚合函数1.1 COUNT() 函数1.2 SUM() 函数1.3 AVG() 函数1.4 MIN() 函数1.5 MAX() 函数 2. GROUP BY 子句2.1 使用 GROUP BY 进行数据分组2.2 结合聚合函数 3. HAVING 子句3.1 使用 HAVING 过滤分组数据3.2 HAVING 和 WHERE 的区别 4. 实践任务4.1 创建一个销售表4.…