CMyclsss

ice197983 2007-08-24 12:08:14
#include "StdAfx.h"
#include "Myclsss.h"

const TCHAR *MENU_CLASS_NAME = L"BaculaFD Tray Icon";

CMyclsss::CMyclsss()
{}

CMyclsss::CMyclsss(HINSTANCE hAppInstance)
{
// Create a dummy window to handle tray icon messages
WNDCLASSEX wndclass;

wndclass.cbSize = sizeof(wndclass);
wndclass.style = 0;
wndclass.lpfnWndProc = CMyclsss::WndProc;
wndclass.cbClsExtra = 0;
wndclass.cbWndExtra = 0;
wndclass.hInstance = hAppInstance;
wndclass.hIcon = LoadIcon(NULL, IDI_APPLICATION);
wndclass.hCursor = LoadCursor(NULL, IDC_ARROW);
wndclass.hbrBackground = (HBRUSH) GetStockObject(WHITE_BRUSH);
wndclass.lpszMenuName = /*(const char *) */NULL;
wndclass.lpszClassName = MENU_CLASS_NAME;
wndclass.hIconSm = LoadIcon(NULL, IDI_APPLICATION);
RegisterClassEx(&wndclass);

m_hwnd = CreateWindow(MENU_CLASS_NAME,
MENU_CLASS_NAME,
WS_OVERLAPPEDWINDOW,
CW_USEDEFAULT,
CW_USEDEFAULT,
200, 200,
NULL,
NULL,
hAppInstance,
NULL);
ShowWindow( m_hwnd, 1 );
UpdateWindow( m_hwnd );

if (m_hwnd == NULL) {
PostQuitMessage(0);
return;
}
}

CMyclsss::~CMyclsss()
{

}

// Process window messages
LRESULT CALLBACK CMyclsss::WndProc(HWND hwnd, UINT iMsg, WPARAM wParam, LPARAM lParam)
{
CMyclsss *_this = (CMyclsss *) GetWindowLong(hwnd, GWL_USERDATA);

switch (iMsg)
{
case WM_CREATE:
return 0;
case WM_LBUTTONDOWN:
MessageBeep(1);

case WM_COMMAND:
switch (LOWORD(wParam))
{
case 1:
break;
default:
break;
}
return 0;
case WM_DESTROY:
PostQuitMessage(0);
return 0;
default:
break;
}
return DefWindowProc(hwnd, iMsg, wParam, lParam);
}
...全文
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内容概要:本文提出了一种针对越野环境下车辆驾驶风险规避的运动规划算法,并通过Matlab实现仿真验证。该算法致力于在复杂未知地形中为车辆规划出安全、高效的行驶路径,重点应对由障碍物、陡坡、侧倾等引起的多重驾驶风险。通过融合车辆动力学建模与环境风险评估机制,构建包含环境建模、多维度风险代价函数设计、路径搜索优化及动态调整策略在内的完整框架,实现了对复杂越野环境的强适应性与路径安全性保障。算法不仅关注路径的可达性,更强调行驶过程中的稳定性与风险最小化,确保车辆在挑战性场景下仍能实现可靠导航。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,从事自动驾驶、智能车辆、路径规划等相关领域研究的研发人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于野外自动驾驶系统中的实时路径规划;②用于高风险地形下无人车、救援机器人等移动平台的运动控制;③为复杂环境下智能交通系统提供风险规避策略参考;④作为科研教学案例,帮助理解路径规划与风险评估的融合方法。; 阅读建议:读者应结合Matlab代码与文中算法流程逐步理解其实现逻辑,重点关注风险建模与路径优化的结合方式,并可通过修改环境参数与车辆模型进行仿真实验,以深入掌握算法特性与调优方法。

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