Shader Learing(Render Pipeline篇)

本文详细介绍了渲染管线的工作流程,包括模型创建、顶点变换、光照计算、纹理坐标处理、光栅化、片段处理等步骤,重点讲解了顶点着色器和像素着色器在图形渲染中的作用,以及OpenGL和Direct3D中的着色器模型。

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Shader Learing(Render Pipeline篇)

硬件相关:

传统的 GPU 使用固定功能的管道(pipelines)实现图形算法,现代的 GPU 则是具有高度灵活性的可编程设备,使用 SIMD 处理器并行处理大量数据,从而实现图形性能。(SIMD:单指令多数据流,能够复制多个操作数,并把它们打包在大型寄存器的一组指令集)。
GPUvsCPU:CPU 大部分面积为控制器和寄存器,与之相比,GPU 拥有更多的 ALU(Arithmetic Logic Unit,逻辑运算单元)用于数据处理,而非数据高速缓存和流控制,这样的结构适合对密集型数据进行并行处理。CPU 擅长控制,GPU 擅长计算,这是由他们的硬件架构设计所决定的。

渲染管线:

GPU 内部的渲染流程图:




对模型进行简化:


下面对渲染管线进行详细解释:

1、 模型创建,配置在虚拟空间里主要是在 CPU 里进行的处理。

### 关于Q-Learning航迹预测算法实现 #### Q-Learning算法原理 Q-Learning是一种无模型的强化学习方法,旨在通过试错的方式找到最优的行为策略。该算法的核心在于更新Q函数,即评估采取某个行动后的预期回报。具体来说,对于每一个状态\(S\)和动作\(A\)组合,Q值按照如下方式更新: \[ Q(S,A) \leftarrow (1-\alpha)Q(S,A)+\alpha[R+\gamma max_{a'}Q(s',a')] \] 其中,\(\alpha\)是学习率参数决定了新获得的信息覆盖旧信息的程度;\(R\)代表即时奖励;\(\gamma\)表示折扣因子用于衡量未来奖励的重要性[^3]。 #### UAV路径规划中的应用 在无人机(UAV)路径规划场景下,环境被离散化成多个网格单元格构成的状态空间。每个状态下UAV可以选择不同的飞行方向作为动作集的一部分。利用上述提到的Q-Learning机制,经过多次探索后,系统逐渐学会避开障碍物并朝着目标前进的最佳路线。当遇到新的未知区域时,它仍然可以根据已学得的知识做出合理决策[^2]。 #### 代码实例:MATLAB中基于Q-Learning的三维航迹规划 下面给出一段简化版的伪代码片段展示了如何使用MATLAB编写一个简单的Q-Learning框架来进行无人机的三维航迹规划: ```matlab % 初始化参数 numEpisodes = 100; % 训练轮数 epsilon = 0.9; % 探索概率 alpha = 0.8; % 学习速率 gamma = 0.95; % 折扣系数 % 定义状态空间与动作集合 statespace = generateStateSpace(); % 创建状态空间矩阵 actionset = {'up','down','forward','backward','left','right'}; qTable = zeros(size(statespace,1),length(actionset)); for episode=1:numEpisodes currentStateIndex = randi([1,size(statespace,1)]); % 随机初始化起始位置 while ~isGoalReached(currentStateIndex) if rand() < epsilon || sum(qTable(currentStateIndex,:))==0 actionIdx = randsample(1:length(actionset),1); else [~,actionIdx]=max(qTable(currentStateIndex,:)); end nextStateIndex = getNextStateIndex(currentStateIndex,actionset{actionIdx}); reward = getReward(nextStateIndex); qTable(currentStateIndex,actionIdx)=... (1-alpha)*qTable(currentStateIndex,actionIdx)+ ... alpha*(reward + gamma*max(qTable(nextStateIndex,:))); currentStateIndex = nextStateIndex; end end ``` 此段程序仅作为一个概念验证性质的例子,并未考虑实际工程实施过程中可能涉及到的具体细节处理如碰撞检测、边界条件判断等问题[^4]。
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