2020-03-23

cocos2dx lua自学笔记

加载csb文件
self._gameScene = cc.CSLoder:createNode(“res/MainScene.csb”)

self.content = self._gameScene:getChildByName(“content”)
或者
self.content = ccui.Helper:seekWidgetByName(self._gameScene,“content”)

动态创建按钮
self.btnStart = ccui.button:create(“res/btnStart.png”,"") --参数1是正常状态图片,参数2是禁用状态
self.btnStart:setPosition(cc.p(300,20))
self.btnStart:addClickEventListener(handler(self,self.clickstart))
或者
self.btnStart:addClickEventListener(function()

end)
self:addChild(self.btnStart)

创建图层蒙版或者带颜色的背景
self.bg = cc.LayerColor:create(cc.c4b(200,200,200,239))–参数待考证
self.bg:setContentSize(cc.Size(200,200))
self.bg:setPosition(cc.p(100,100))
self:addChild(self.bg)

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。
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