14、游戏开发中的导航与功能实现

游戏开发中的导航与功能实现

在游戏开发过程中,导航与功能实现是非常重要的环节,涉及到玩家的操作体验以及游戏中各种交互的实现。下面将详细介绍相关的操作步骤和技术要点。

一、第一人称控制器的移动与碰撞测试

首先,将第一人称控制器移动到新的有利位置,然后从平台上驶离,控制器会优雅地落到地面。在设计游戏时,需要仔细考虑各种功能方面的问题,例如防止玩家在不适当的位置落地。目前可以先搁置这个复杂问题,转而处理碰撞墙的设置。

操作步骤如下:
1. 停止播放模式。
2. 保存场景和项目。

二、碰撞墙的创建与测试

在游戏场景中,为了防止玩家穿过某些物体,需要为这些物体添加碰撞器。Unity 可以为导入的网格生成网格碰撞器,也提供了一些基本的碰撞器用于更高效的碰撞检测。

创建碰撞墙的具体步骤:
1. 选择第一人称控制器。
2. 使用“GameObject”菜单中的“Align View to Selected”功能。
3. 创建一个立方体,并将其放置在第一人称控制器前方,但比平台更近。
4. 将立方体命名为“Wall”。
5. 设置其缩放参数:X 为 0.3,Y 为 5,Z 为 6。
6. 在 Y 方向上向上移动墙,使其只有一小部分与地面相交。
7. 将墙绕 Y 轴旋转约 5 度,使第一人称控制器以一定角度接近它。
8. 将“TestBark”材质拖到墙上。
9. 缩放视口,直到能看到墙上方的大部分区域。

创建立方体时会自动生成一个绿色的边界框,这就是碰撞器,在检查器中可以看到它是一个简单的盒子碰撞器。 </

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 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、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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