Scanvenger游戏制作笔记(二)控制玩家操作

本文介绍了如何在Unity3D中为Scavenger游戏创建Rigidbody2D控制玩家移动,并通过BOXCollider2D实现碰撞检测。作者详细步骤包括设置刚体、脚本编写与参数调整。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


前言

本文章是我学习SIKI学院Scanvenger项目所做笔记,原视频请自行搜索,
材质等相关资源请微信搜索SIKI学院公众号,回复120获取。源码也在里面。
游戏引擎:Unity3D2020.3
之前的Prefabs内容请提取源码中的prefabs

一、创建一个Rigidbody2D

因为不需要重力,所以选择

在这里插入图片描述

二、再创建一个刚体2D BOX Coliider2D,检测碰撞

在这里插入图片描述
设置Size为 0.9 ,0.9,保证相邻的两个格子不会发生碰撞

在这里插入图片描述

三、创建脚本

public class Player : MonoBehaviour
{
    // Start is called before the first frame update

    public float smoothing = 1; // 移动平滑度
    public float restTime = 1; // 休息时间,保证不会一直移动

    public float restTimer = 0; // 计时器


    // 当前位置
    private Vector2 targetPos = new Vector2(1, 1);

    // 得到刚体
    private Rigidbody2D rigidbody;

    void Start()
    {
        rigidbody = GetComponent<Rigidbody2D>();
    }

    // Update is called once per frame
    void Update()
    {
        // 控制刚体移动
        // vector2.lerp(初始位置,目标位置,移动速度)
        rigidbody.MovePosition(Vector2.Lerp(transform.position, targetPos, smoothing * Time.deltaTime));

        restTimer += Time.deltaTime;
        if (restTimer < restTime) return;  // 如果移动时间大于休息时间,则不会移动

        float h = Input.GetAxisRaw("Horizontal");  // 上下移动
        float v = Input.GetAxisRaw("Vertical"); // 水平移动
        // 保证同时只能向上下移动或者向左右移动
        if (h > 0)
        {
            v = 0;
        }

    

        if(h != 0 || v!= 0)  // 当移动后才会出现休息时间
        {
        targetPos += new Vector2(h, v);
        restTimer = 0; // 重新计时
        }
        

    }

四、修改玩家的移动平滑度和休息时间

在这里插入图片描述
最终我将smoothing设置为100,,restTime设置为1

系列链接

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Scanvenger游戏制作笔记(七)Unity3D控制游戏的失败
Scanvenger游戏制作笔记(八)Unity3D关卡胜利条件的判断
Scanvenger游戏制作笔记(九)Unity3D创建声音

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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