XNA 学习-1

本文详细介绍了Microsoft.Xna.Framework.Graphics.SpriteBatch类中的Draw函数。该函数用于绘制精灵,参数包括纹理、位置、源矩形等,支持旋转、缩放及翻转效果。
 Microsoft.Xna.Framework.Graphics.SpriteBatch类中的Draw函数:
public void Draw (

         Texture2D texture,

         Vector2 position,

         Nullable<Rectangle> sourceRectangle,

         Color color,

         float rotation,

         Vector2 origin,

         Vector2 scale,

         SpriteEffects effects,

         float layerDepth
)
texture:精灵的纹理,即所要绘制在屏幕上的图像
position:图像的左上角位置
sourceRectangle:以图像的左上角为(0,0),在屏幕上只显示图像中sourceRectangle指定的矩形中的部分
color:调制通道的颜色,采用白色时,保持图片原色
rotation:以position为中心,顺时针旋转rotation弧度
origin:显示窗口左上角的坐标值
scale:图像显示时x坐标放大scale.x倍,y坐标放大scale.y倍
effects:只有以下3各值:
	SpriteEffects.FlipHorizontally:水平翻转
	SpriteEffects.FlipVertically:垂直翻转
	SpriteEffects.None:不翻转
layerDepth:精灵的显示图层深度,形成层次的立体感
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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