Qualcomm_Snapdragon_VR_SDK SvrPluginAndroid脚本简介(13)

本文详细解析了一个虚拟现实渲染流程中的关键步骤,包括对眼睛视图和覆盖层的配置、屏幕坐标的设置以及最终帧数据的提交过程。通过遍历眼睛视图和覆盖层数组,确保所有活动且有效的视图被正确配置。
  1. public override void SubmitFrame(int frameIndex, float fieldOfView, int frameType)  
  2. {  
  3.        int i;  
  4.        int eyeCount = 0;  
  5.        if (eyes != null) for (i = 0; i < eyes.Length; i++)  
  6.        {  
  7.            var eye = eyes[i];  
  8.            if (eyes[i].isActiveAndEnabled == false || eye.TextureId == 0 || eye.Side == 0) continue;  
  9.            if (eye.imageTransform != null && eye.imageTransform.gameObject.activeSelf == false) continue;  
  10.            SvrSetupLayerData(0, eyeCount, (int)eye.Side, eye.TextureId, eye.ImageType == SvrEye.eType.EglTexture ? 1 : 0);  
  11.            float[] lowerLeft = { eye.clipLowerLeft.x, eye.clipLowerLeft.y, eye.clipLowerLeft.z, eye.clipLowerLeft.w, eye.uvLowerLeft.x, eye.uvLowerLeft.y };  
  12.            float[] upperLeft = { eye.clipUpperLeft.x, eye.clipUpperLeft.y, eye.clipUpperLeft.z, eye.clipUpperLeft.w, eye.uvUpperLeft.x, eye.uvUpperLeft.y };  
  13.            float[] upperRight = { eye.clipUpperRight.x, eye.clipUpperRight.y, eye.clipUpperRight.z, eye.clipUpperRight.w, eye.uvUpperRight.x, eye.uvUpperRight.y };  
  14.            float[] lowerRight = { eye.clipLowerRight.x, eye.clipLowerRight.y, eye.clipLowerRight.z, eye.clipLowerRight.w, eye.uvLowerRight.x, eye.uvLowerRight.y };  
  15.            SvrSetupLayerCoords(0, eyeCount, lowerLeft, lowerRight, upperLeft, upperRight);  
  16.            eyeCount++;  
  17.        }  
  18.        for (i = eyeCount; i < SvrManager.EyeLayerMax; i++)  
  19.        {  
  20.            SvrSetupLayerData(0, i, 0, 0, 0);  
  21.        }  
  22.   
  23.        int overlayCount = 0;  
  24.        if (overlays != null) for (i = 0; i < overlays.Length; i++)  
  25.        {  
  26.            var overlay = overlays[i];  
  27.            if (overlay.isActiveAndEnabled == false || overlay.TextureId == 0 || overlay.Side == 0) continue;  
  28.            if (overlay.imageTransform != null && overlay.imageTransform.gameObject.activeSelf == false) continue;  
  29.            SvrSetupLayerData(1, overlayCount, (int)overlay.Side, overlay.TextureId, overlay.ImageType == SvrOverlay.eType.EglTexture ? 1 : 0);  
  30.            float[] lowerLeft = { overlay.clipLowerLeft.x, overlay.clipLowerLeft.y, overlay.clipLowerLeft.z, overlay.clipLowerLeft.w, overlay.uvLowerLeft.x, overlay.uvLowerLeft.y };  
  31.            float[] upperLeft = { overlay.clipUpperLeft.x, overlay.clipUpperLeft.y, overlay.clipUpperLeft.z, overlay.clipUpperLeft.w, overlay.uvUpperLeft.x, overlay.uvUpperLeft.y };  
  32.            float[] upperRight = { overlay.clipUpperRight.x, overlay.clipUpperRight.y, overlay.clipUpperRight.z, overlay.clipUpperRight.w, overlay.uvUpperRight.x, overlay.uvUpperRight.y };  
  33.            float[] lowerRight = { overlay.clipLowerRight.x, overlay.clipLowerRight.y, overlay.clipLowerRight.z, overlay.clipLowerRight.w, overlay.uvLowerRight.x, overlay.uvLowerRight.y };  
  34.            SvrSetupLayerCoords(1, overlayCount, lowerLeft, lowerRight, upperLeft, upperRight); overlayCount++;  
  35.        }  
  36.        for (i = overlayCount; i < SvrManager.OverlayLayerMax; i++)  
  37.        {  
  38.            SvrSetupLayerData(1, i, 0, 0, 0);  
  39.        }  
  40.   
  41.        SvrSubmitFrameEventData(frameIndex, fieldOfView, frameType);  
  42.     IssueEvent (RenderEvent.SubmitFrame);  

  1. }  

之后在SvrPluginAndroid同样遍历了overlays数组,并设置相关的屏幕坐标参数。

之后根据framIndex、fieldOfView以及frameType三个参数调用底层的SvrSubmitFrameEventData设置当前的submit事件数据。

之后发布RenderEvent.SubmitFrame事件,更新左右眼图像。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值