物体的移动方式(转载)

unity3d中,有多种方式可以改变物体的坐标,实现移动的目的. 总结来说,分为以下几种,这里对于这几种方式分别做阐述.

        通过Transform组件移动物体
        Transform组件用于描述物体在空间中的状态,它包括 位置(position), 旋转(rotation), 缩放(scale). 其实所有的移动都会导致position的改变.这里所说的通过Transform组件来移动物体,指的是直接操作Transform来控制物体的位置.


        1. Transform.Translate
        该方法可以将物体从当前位置,移动到指定位置,并且可以选择参照的坐标系. 当需要进行坐标系转换时,可以考虑使用该方法以省去转换坐标系的步骤.


        2. Vector3.Lerp, Vector3.Slerp, Vector3.MoveTowards
        Vector3既可以表示三维空间中的一个点,也可以表示一个向量.这三个方法均为插值方法, Lerp为线性插值, Slerp为球形插值, MoveTowards在Lerp的基础上增加了限制最大速度功能. 当需要从指定A点移动到B点时,可以考虑时候这些方法


        3. Vector3.SmoothDamp
        该方法是可以平滑的从A逐渐移动到B点,并且可以控制速度,最常见的用法是相机跟随目标
        
        4. Transform.position
        有时重新赋值position能更快实现我们的目标.




        通过Rigidbody组件移动物体
Rigidbody组件用于模拟物体的物理状态,比如物体受重力影响,物体被碰撞后的击飞等等.
        注意:关于Rigidbody的调用均应放在FixedUpdate方法中,该方法会在每一次执行物理模拟前被调用.


        1. Rigidbody.velocity
        设置刚体速度可以让物体运动并且忽略静摩擦力,这会让物体快速从静止状态进入运动状态.


        2. Rigidbody.AddForce
        给刚体添加一个方向的力,这种方式适合模拟物体在外力的作用下的运动状态.


        3. Rigidbody.MovePosition
        刚体受到物理约束的情况下,移动到指定点.
        


        通过CharacterController组件移动物体
        CharacterController用于控制第一人称或第三人称角色的运动,使用这种方式可以模拟人的一些行为,比如限制角色爬坡的最大斜度,步伐的高度等.


        1. CharacterController.SimpleMove
        用于模拟简单运动,并且自动应用重力.返回值表示角色当前是否着地.


        2. CharacterController.Move
        模拟更复杂的运动,重力需要通过代码实现,返回值表示角色与周围的碰撞信息
### 关于优快云上的物体跟踪案例与教程 在优快云平台上,有许多开发者分享了关于物体跟踪的技术文章和实践案例。这些资源涵盖了多种技术和方法的应用场景,例如深度学习、传统计算机视觉技术以及嵌入式开发平台的实际应用。 #### 基于深度学习的物体跟踪 一种常见的做法是对图像序列进行预处理以减少噪声干扰[^1]。随后采用卷积神经网络(CNN)等深度学习算法完成特征提取与模型训练过程。通过将提取到的特征信息同预先设定好的模板相比较,可以定位目标物并持续更新其位置状态从而达成跟踪目的[^1]。 对于希望深入理解如何运用具体工具和技术实现这一功能的人士来说,在线文档提供了详尽指导。比如有作者Jason Ding就详细讲解了利用CamShift来进行人脸或者特定对象追踪的方法,并且强调了转载时需标明原作者及其出处的重要性[^2]。 #### 实际项目中的应用实例 除了理论探讨外,还有一些具体的工程项目展示了怎样把上述原理应用于实际硬件设备之中。像K210这样的微控制器单元(MCU),配合OpenMV固件能够轻松构建起一套简易而有效的视觉伺服系统用于捕捉指定颜色区域内的运动轨迹[^3]。另外还有涉及机械手臂控制方面的资料提到过通过串口通信协议操控多个舵机协同工作来达到精准抓取移动物品的效果[^4]。 以下是几个典型的Python脚本片段展示不同层面的操作细节: ```python # 使用PID调节器调整摄像头角度以便更好地锁定目标 from pid import PID pid_x = PID(1.0, 0.1, 0.05) pid_y = PID(1.0, 0.1, 0.05) def track_object(x_error, y_error): output_x = pid_x.update(x_error) output_y = pid_y.update(y_error) adjust_camera(output_x, output_y) ``` ```python import cv2 as cv import numpy as np face_cascade = cv.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') cap = cv.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() gray = cv.cvtColor(frame,cv.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.1,minNeighbors=5,minSize=(30,30)) for (x,y,w,h) in faces: center = (int(x+w/2), int(y+h/2)) radius = max(w//2,h//2)+10 # Draw circle around detected object cv.circle(frame,center,radius,(0,255,0),thickness=2) cv.imshow('Tracking',frame) key=cv.waitKey(1)&0xFF if key==ord('q'): break cv.destroyAllWindows() cap.release() ``` 以上代码分别演示了一个简单的比例积分微分(PID)控制系统用来优化相机视角变化速率;另一个则是基于Haar级联分类器的传统脸部检测程序框架,它可以在实时视频流里圈定发现的目标轮廓。
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