Unity3D For iPhone游戏引擎之构建游戏地形的基本元素(五)

本教程深入讲解如何在Unity3D中创建真实感的3D游戏地形,从树木到草地的细致描绘,通过设置关键参数如BrushSize、TreeDensity等,实现丰富多样的自然景观。同时,探索自定义模型的添加,让游戏世界更加生动。此外,介绍地形参数的调整,如PixelError、BaseMapDist等,以构建出更加精细和逼真的游戏场景。

我们继续创建一个完美的3D游戏地形,将树木,花草,加入我们的游戏世界中,丰富3D世界的游戏元素。如下图所示MOMO继续向大家讲解 画树模型、画草模型、其他设置 ,这三个标签栏的意义。

画树模型

Hierarchy 标签栏中,点击Create – > Tree 可以创建一个树的模型,设置自己的树木模型,这里我们先导入系统自带的树木模型,以后在讨论自定义模型的制作。

因为新建的工程中是没有树木和草地的贴图元素,可以在Unity3D 的标准资源库中导入,导入的方法和上一章介绍的一样。打开Unity3D 在Project标签栏中 鼠标右键 Import package – > Tree Creator 将标准树木资源模型导入工程。

点击Edit Textures 出现一个下拉列表
add Tree 添加一个树的模型
Edit Tree 编辑树的模型
Remove Tree删除树的模型

红框内是设置树木的一些关键重要参数

Brush Size : 画笔绘制一次树木添加数量,数值越大越多,越小则越少,取值范围0到100。
Tree Density:树之间的百分比,在一片树中间在放入量一片树就得修改这个数值了,取值范围0到100。
Color Variation:树之间颜色差的范围,取值范围0到1。
TreeHeight:树的高度,它是与场景模型有一定比例,越大树越高,取值范围0到200。
Variation:树与树之间的高度比例,取值范围0到30。
Tree Width:树的宽度,它是与场景模型有一定比例,越大树越宽,取值范围0到200。
Variation: 树与树之间的宽度比例,取值范围0到30。

有了这些参数,我们就可以创建一些更贴切的3D树的模型在场景中啦。

Tree None(Game Object) 添加树木的模型.

设置树木的模型完毕后,用鼠标在场景中点击添加树木把, 按住Shift点击鼠标可以消除之前场景中已有的树木。

画草模型:

起始它不仅能草,还能画一些自定义模型,可以处理一些零碎的小东西丰富游戏场景,如下图所示,Add Grass Texture为添加一个草的纹理图,Add Detail Mesh 添加一个自定义的模型。

Brush Size: 和上面一样,标志绘制的面积。
Opacity: 绘制的高度
Target Strength:绘制的密度。

具体绘制的方法与添加模型的方法和画树类似,这里就不贴图概述了,盆友们打开编辑器试一试就OK啦。

看一看草绘制出来的效果

具体编辑 ,移动草,拖动,以及模型的方法和上面类似,快快构建场景中的小玩意吧。

其他设置

主要设置一些3D游戏地形的一些参数
一下面列出一些主要参数的介绍,盆友们可以自己拖动鼠标修改一下其中的具体数值就可以在游戏视图中清晰的看到效果。
Pixel Error:控制地形密度容差,数值越大越圆滑,越小地形角度越明显。
Base Map Dist:控制地形贴图的距离.
Case shadows: 是否显示地形阴影
Draw:是否绘制绘制场景模型,比如树,草等等。
Wind Settings 地形中风的设置
Speed:风速
Size:风的范围

通过本章的学习,有了这些地形知识我们快快创建属于我们的3D游戏地形吧。

注:教程版权归雨松MOMO所有。

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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