Using more than one camera 多个相机 相机系列2

本文档介绍如何在Unity中利用多个相机创建不同的视图效果,包括从一个相机切换到另一个相机,以及在大视图内嵌套小视图的方法。通过调整相机的Viewport Rect属性和深度值,可以实现如高空俯视图和第一人称视图的切换,或者在屏幕特定区域显示小视图,如驾驶游戏中的后视镜或小地图。

Using more than one camera 多个相机

本文档主要是对Unity官方手册的个人理解与总结(其实以翻译记录为主:>)
仅作为个人学习使用,不得作为商业用途,欢迎转载,并请注明出处。
文章中涉及到的操作都是基于Unity2018.2版本
参考链接:https://docs.unity3d.com/Manual/MultipleCameras.html

When created, a Unity scene contains just a single camera and this is all you need for most situations. However, you can have as many cameras in a scene as you like and their views can be combined in different ways, as described below.
当创建一个Unity场景时,它只包含一个摄像头,这是大多数情况下你所需要的。但是,您可以在场景中拥有任意数量的相机,并且它们的视图可以以不同的方式组合在一起,如下所述。

Switching cameras

By default, a camera renders its view to cover the whole screen and so only one camera view can be seen at a time (the visible camera is the one that has the highest value for its depth property). By disabling one camera and enabling another from a script, you can “cut” from o

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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