Cocos2d-X学习笔记《04》—— 基本概念

本篇博客详细介绍了Cocos2d-X中的核心概念,包括场景、导演、层与精灵的作用及用法。场景作为流程控制的容器,导演统筹管理游戏初始化、场景调度等,层处理事件响应,精灵则展示在场景中的对象,支持移动、旋转、缩放等操作。

Cocos2d-X学习笔记《04》—— 基本概念

一. Scenes 场景

场景作为一个容器(父节点)的抽象概念存在。场景主要的作用就是流程控制(例如从游戏关卡选择场景切换进入游戏主场景等等),场景间的切换通过Director导演类提供的相关方法来实现。

     cocos2dx-study04-image01

二. Director 导演

Cocos2d-x中很重要的一个类,用于统筹管理,主要完成以下工作:

(1). 初始化游戏和销毁游戏;

(2). 管理调度场景;

(3). 调整设置OpenGL信息;

(4). 获取、设置游戏的相关细节;

使用方法:

1 Director::getInstance()->MethodName;

三. Layer 层

Layer层一方面作为容器使用,另一方面处理相关事件的响应(如触摸点击、用户输入等等…)。

cocos2dx-study04-image02

四. Spirit 精灵

精灵就是显示在场景中的一些对象,可以进行移动、旋转、缩放、执行动作等等

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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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