< 山东大学软件学院项目实训 > 渲染引擎系统(六)

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前言

主要工作

一、具体代码

二、结果展示


前言

本节的主要内容为点击下拉菜单选项后的功能实现。

主要工作

掌握信息显示的方法,并结合UI选项尝试实现了文本信息窗口。

一、具体代码

            auto help = m.dropdown("Help");
            if (help.item("Shortcuts")) shortcuts();
            help.separator();
            if (help.item("About")) about();

在上文的代码中实现了下拉菜单的UI布局,并编写了与之对应的功能函数shortcuts(快捷键提示)、about(相关信息提示)。

代码主要使用msgBox函数生成消息显示框,具体参数如下:

FALCOR_API MsgBoxButton msgBox(const std::string& msg, MsgBoxType type = MsgBoxType::Ok, MsgBoxIcon icon = MsgBoxIcon::None);

在shortcut是函数中,需要访问系统框架中自带的快捷键内容,例如退出界面、隐藏全部UI、捕捉当前相机位置等(这些信息为系统自定义,需要使用函数访问)。

    void shortcuts()
        {
            constexpr char help[] =
                "F1   - Show the help message\n"
                "F9   - Show/hide the time\n"
                "F6   - Show/hide the graph UI\n"
                "F10  - Show/hide the FPS\n"
                "F11  - Enable/disable main menu auto-hiding\n"
                "`    - Show the consle\n"
                "ps. If you want to use the consle,any input\n"
                "    will be unvaild as shortcuts except 'ESC'.\n"
                "\n";
            msgBox(help + gpFramework->getKeyboardShortcutsStr());
        }

        void about()
        {
            std::string s = Renderer::getVersionString() + "\n";
            s += "Powered by Falcor ";
            s += FALCOR_VERSION_STRING;
            s += "\nTeam Member:\n";
            s += "ChenXiang\n";
            s += "HuangYu\n";
            s += "ChenRan\n";
            s += "LiJiaze\n";
            msgBox(s);
        }

二、结果展示

在msgBox函数中传入字符串后,在点击shortcuts或about选项后,就能看到以下场景:

 

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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