3DSTATE for Visual basic.Net开发(五)

本文介绍使用3DSTATEforVisualBasic.NET进行碰撞检测的方法,包括如何设置对象碰撞状态、计算两点间的碰撞及具体函数应用等。

3DSTATEfor Visual basic.Net开发

三峡大学土木水电学院3S实验室 肖泽云

注:转载请说明来源处!
三、Collision Detection碰撞检测

碰撞检测主要的函数就是STATE_engine_is_movement_possible
当然,含有其他的一些函数
STATE_engine_is_movement_possible_camera_space
STATE_object_is_movement_possible
STATE_camera_move_with_collision_detection
STATE_object_drop_down
STATE_object_drop_down_fast
1、设置不碰撞对象
如飞机穿梭云中,就不参与碰撞。如:
STATE_object_make_non_collisional( CloudHandle )
设置对象是否碰撞,用如下函数:
STATE_object_make_collisional()
STATE_object_is_collisional()
2、计算A点和B
A点和B点主要用于计算它们是否碰撞。
首先获取第一个碰撞对象的位置:
STATE_object_get_location1( CarHandle, CarLocation)
然后获取它的方向:
STATE_object_get_direction1( CarHandle, CarDirection)
注意: CarLocationCarDirection都是矢量,为一个数组。
ahead_of_car(0)= dblCarLocation(0)+ speed * dblCarDirection(0)
ahead_of_car(1)= dblCarLocation(1)+ speed * dblCarDirection(1)
ahead_of_car(2)= dblCarLocation(2)+ speed * dblCarDirection(2)

现在检测碰撞
If STATE_object_is_movement_possible(CarHandle, CarLocation, ahead_of_car, _
intersecting_polygon, intersection_point, intersecting_object) ==YES Then
//Nothing is blocking the path, it's ok to move
STATE_object_move( CarHandle, OBJECT_SPACE, -speed, 0, 0)
else
//Something must be in the way...
End If

<!--v:3.2-->

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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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