在Ogre中使用OIS相应键盘事件

本文介绍如何在Ogre游戏引擎中实现键盘事件响应。通过创建键盘监听器类继承OIS::KeyListener,重写按键释放方法,实现了ESC键退出程序的功能。文章提供了完整的代码示例。

紧跟上一节的Ogre最小系统,这次添加键盘相应事件到系统中(鼠标和键盘十分相似,这里就没有列出了)


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//                 Author : Wangxu
//            Create Date :				
//            Description : 
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#pragma warning(disable: 4251)
#pragma warning(disable: 4193)
#pragma warning(disable: 4275)

// 需要包含OIS.h头文件,并连接其lib
#include <Ogre/Ogre.h>
#include <OIS/OIS.h>
// 链接基本的类和函数
#pragma comment(lib,"OgreMain_d.lib")
#pragma comment(lib,"OIS_d.lib")
using namespace Ogre;

// 程序终止的控制变量
bool g_bShouldExit = false;

class MyKeyListener : public OIS::KeyListener
{
public:
	virtual bool keyPressed(const OIS::KeyEvent& arg)
	{
		return true;
	}

	virtual bool keyReleased(const OIS::KeyEvent&arg)
	{
		// 如果有按键释放,并且为ESC,则设置退出控制变量为true
		if (arg.key == OIS::KC_ESCAPE)
		{
			g_bShouldExit = true;
		}
		return true;
	}
};

int WINAPI WinMain( __in HINSTANCE hInstance, __in_opt HINSTANCE hPrevInstance, __in LPSTR lpCmdLine, __in int nShowCmd )
{
	Root* root = new Root("min_plugins.cfg");
	if(!root->showConfigDialog())
	{
		return -1;
	}

	RenderWindow* window = root->initialise(true);
	SceneManager* sceneMgr = root->createSceneManager(ST_GENERIC);
	Camera* cam = sceneMgr->createCamera("MainCamera");
	Viewport* viewport = window->addViewport(cam);
	cam->setAspectRatio((Ogre::Real)viewport->getActualWidth() / (Ogre::Real)viewport->getActualHeight());
	cam->setNearClipDistance(5);
	cam->setPosition(0,0,600);

	// 设置输入系统的参数
	OIS::ParamList pl;
	size_t winHandle = 0;
	std::ostringstream winHandleStr;
	window->getCustomAttribute("WINDOW", &winHandle);
	winHandleStr << winHandle;
	pl.insert(std::make_pair("WINDOW", winHandleStr.str()));

	// 创建并注册输入系统
	OIS::InputManager* mInputMgr = OIS::InputManager::createInputSystem(pl);
	OIS::Keyboard* mKeyboard = static_cast<OIS::Keyboard*>(mInputMgr->createInputObject(OIS::OISKeyboard, true));
	mKeyboard->setEventCallback(new MyKeyListener());


	// 显示窗口,开始渲染,进入无限循环
	// 这次我们手动调用renderOneFrame来渲染界面,通过g_bShouldExit判断是否退出
	while(!g_bShouldExit)
	{
		// 取消息,否则窗口不处理用户输入
		WindowEventUtilities::messagePump();
		root->renderOneFrame();
		// 捕获用户的输入,如果有按键,则回调MyKeyListener中的两个方法
		mKeyboard->capture();
			
	}

	return 0;
}


【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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