5、Processing图形变换与自定义绘图全解析

Processing图形变换与自定义绘图全解析

1. 图形变换基础

在计算机图形学领域,变换是一个通用术语,它涵盖了平移、旋转、缩放或倾斜等操作,这些操作主要针对由顶点构成的几何图形。这些变换的内部计算可能相当复杂,常常依赖于向量和矩阵等数学结构,尤其是在处理3D图形时。

1.1 3D渲染与平移示例

Processing提供了一些强大的功能来实现这些变换。例如,通过将渲染器从默认的JAVA2D切换到P3D,可以引入z轴,从而实现3D效果。以下是一个展示z轴平移的示例代码:

/** 
 * Translation along the Z-axis,  
 * By Ira Greenberg <br /> 
 *  The Essential Guide to Processing for Flash Developers  
 * Friends of ED, 2009 
 */ 

void setup(){ 
  size(400, 200, P3D); 
  background(175); 
  noStroke(); 
  fill(255); 
  lights(); 

  // sphere 1 
  translate(100, height/2, 0); 
  sphere(50); 

  // sphere 2 
  translate(150, 0, 50); 
  sphere(50); 
} 

在这个示例中,当右侧的球体沿z轴平移50像素时,它看起来会朝着观察者靠近,同时可能会出现一些轻微的透视变形。这是因为P3D和其他

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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