36、八叉树的实现与应用

八叉树的实现与应用

1. 视线遮挡检测

在三维空间中,判断两点之间的视线是否被遮挡是一个常见的问题。可以通过计算两点之间的向量,将其长度作为射线的长度,归一化后的向量作为射线的方向向量。然后调用碰撞检测函数,检查这条射线是否与场景几何图形发生碰撞。如果发生碰撞,则说明被击中的多边形遮挡了这两点之间的视线。

需要注意的是,在判断怪物是否能看到玩家时,仅检查怪物的眼睛点与玩家的中心点之间的视线可能是不够的。例如,如果玩家部分隐藏在箱子后面,其中心点可能被遮挡,但怪物仍能看到玩家的头部。因此,最好向玩家的三到四个点发射射线,以获得更准确的结果。

2. 八叉树概述

八叉树是一种用于管理三维空间数据的树状数据结构,每个节点有八个子节点或没有子节点(叶子节点)。在本文中,八叉树主要用于碰撞检测,而不是为渲染组织多边形以找到最佳的图元集。

2.1 子节点命名

为了方便使用,为八叉树的八个子节点进行了命名:

#define UP_NE  0     // upper north east 
#define UP_NW  1     // upper north west
#define UP_SE  2     // upper south east
#define UP_SW  3     // upper south west
#define LW_NE  4     // lower north east 
#define LW_NW  5     // lower north west
#define LW_SE  6     // 
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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