19、图形绘制与路径编辑全解析

图形绘制与路径编辑全解析

在图形设计领域,掌握各种图形的绘制和路径编辑技巧至关重要。下面将详细介绍椭圆、星形、多边形、螺旋线等图形的绘制方法,以及路径的基本概念和编辑技巧。

1. 椭圆相关操作

“drag inside” 指的是在抓住手柄时鼠标的移动范围。需要注意的是,调整大小的手柄仍然有效,并且其位置与整个椭圆的手柄位置相同,这些手柄可能位于圆弧或扇形之外。

椭圆工具的控制栏可以让你指定圆弧的精确角度,将其转换为扇形,还能将椭圆变为完整的形状。与扇形不同,圆弧是未封闭的形状,也就是说,描边只沿着椭圆的边缘进行,而不会连接圆弧的两端。如果你移除填充,只保留描边,这一点会更加明显。

圆弧/扇形手柄的快捷键如下:
- 按住 Ctrl 键拖动时,手柄会以 15 度(默认值)的增量对齐角度。
- 按住 Shift 键点击手柄,可以将圆弧或扇形转换为完整的椭圆。

要记住,和其他形状参数一样,椭圆的起始和结束角度会被记住,并应用于新创建的形状。有时候,当你打算绘制一个椭圆时,却可能得到一个狭窄的扇形,这可能会让你感到意外。

2. 星形和多边形

星形工具(* 键或 Shift - F9)可以创建两种略有不同的中心对称形状——多边形和星形。尽管概念简单,但它是图形设计中最复杂的工具之一,既有趣又能让你的作品令人惊艳。

2.1 多边形

多边形是由位于一个假想圆上等距离分布的点,通过直线段连接而成的图形。在设计软件中,多边形有一个菱形手柄,用于缩放和旋转它。

2.2 星形

星形则更加有趣,它包含两组位于两个假想

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值