SoGate SoElapsedTimer

本文介绍了一个使用Inventor创建的交互式动画,通过鼠标点击来启用或禁用鸭子的运动。动画包括场景设置、鸭子对象加载、旋转控制以及用户交互逻辑。

/*-------------------------------------------------------------- * Gate engine. * Mouse button presses enable and disable a gate engine. * The gate engine controls an elapsed time engine that * controls the motion of the duck. *------------------------------------------------------------*/ #include <Inventor/SoDB.h> #include <Inventor/Win/SoWin.h> #include <Inventor/Win/SoWinRenderArea.h> #include <Inventor/engines/SoCompose.h> #include <Inventor/engines/SoElapsedTime.h> #include <Inventor/engines/SoGate.h> #include <Inventor/events/SoMouseButtonEvent.h> #include <Inventor/nodes/SoCylinder.h> #include <Inventor/nodes/SoDirectionalLight.h> #include <Inventor/nodes/SoEventCallback.h> #include <Inventor/nodes/SoMaterial.h> #include <Inventor/nodes/SoPerspectiveCamera.h> #include <Inventor/nodes/SoRotationXYZ.h> #include <Inventor/nodes/SoSeparator.h> #include <Inventor/nodes/SoTransform.h> #include <Inventor/nodes/SoTranslation.h> #ifdef WIN32 # include "print.h" #endif void myMousePressCB(void *, SoEventCallback *); int main(int, char **argv) { // Print out usage message printf("Click the left mouse button to enable/disable the duck motion/n"); // Initialize Inventor and Win HWND myWindow = SoWin::init(argv[0]); if (myWindow == NULL) exit(1); SoSeparator *root = new SoSeparator; root->ref(); // Add a camera and light SoPerspectiveCamera *myCamera = new SoPerspectiveCamera; myCamera->position.setValue(0.0f, -4.0f, 8.0f); myCamera->heightAngle = (float)(M_PI/2.5f); myCamera->nearDistance = 1.0f; myCamera->farDistance = 15.0f; root->addChild(myCamera); root->addChild(new SoDirectionalLight); // Rotate scene slightly to get better view SoRotationXYZ *globalRotXYZ = new SoRotationXYZ; globalRotXYZ->axis = SoRotationXYZ::X; globalRotXYZ->angle = (float)(M_PI/9.0f); root->addChild(globalRotXYZ); // Pond group SoSeparator *pond = new SoSeparator; root->addChild(pond); SoMaterial *cylMaterial = new SoMaterial; cylMaterial->diffuseColor.setValue(0.0f, 0.3f, 0.8f); pond->addChild(cylMaterial); SoTranslation *cylTranslation = new SoTranslation; cylTranslation->translation.setValue(0.0f, -6.725f, 0.0f); pond->addChild(cylTranslation); SoCylinder *myCylinder = new SoCylinder; myCylinder->radius.setValue(4.0f); myCylinder->height.setValue(0.5f); pond->addChild(myCylinder); ///////////////////////////////////////////////////////////// // CODE FOR The Inventor Mentor STARTS HERE (part 1) // Duck group SoSeparator *duck = new SoSeparator; root->addChild(duck); // Read the duck object from a file and add to the group SoInput myInput; if (!myInput.openFile("../data/duck.iv")) exit (1); SoSeparator *duckObject = SoDB::readAll(&myInput); if (duckObject == NULL) exit (1); // Set up the duck transformations SoRotationXYZ *duckRotXYZ = new SoRotationXYZ; duck->addChild(duckRotXYZ); SoTransform *initialTransform = new SoTransform; initialTransform->translation.setValue(0.0f, 0.0f, 3.0f); initialTransform->scaleFactor.setValue(6.0f, 6.0f, 6.0f); duck->addChild(initialTransform); duck->addChild(duckObject); // Update the rotation value if the gate is enabled. SoGate *myGate = new SoGate(SoMFFloat::getClassTypeId()); SoElapsedTime *myCounter = new SoElapsedTime; myGate->input->connectFrom(&myCounter->timeOut); duckRotXYZ->axis = SoRotationXYZ::Y; // rotate about Y axis duckRotXYZ->angle.connectFrom(myGate->output); // Add an event callback to catch mouse button presses. // Each button press will enable or disable the duck motion. SoEventCallback *myEventCB = new SoEventCallback; myEventCB->addEventCallback( SoMouseButtonEvent::getClassTypeId(), myMousePressCB, myGate); root->addChild(myEventCB); // CODE FOR The Inventor Mentor ENDS HERE ///////////////////////////////////////////////////////////// SoWinRenderArea *myRenderArea = new SoWinRenderArea(myWindow); myRenderArea->setSceneGraph(root); myRenderArea->setTitle("Duck Pond"); myRenderArea->show(); SoWin::show(myWindow); SoWin::mainLoop(); return 0; } ///////////////////////////////////////////////////////////// // CODE FOR The Inventor Mentor STARTS HERE (part 2) // This routine is called for every mouse button event. void myMousePressCB(void *userData, SoEventCallback *eventCB) { SoGate *gate = (SoGate *) userData; const SoEvent *event = eventCB->getEvent(); // Check for mouse button being pressed if (SO_MOUSE_PRESS_EVENT(event, ANY)) { // Toggle the gate that controls the duck motion if (gate->enable.getValue()) gate->enable.setValue(FALSE); else gate->enable.setValue(TRUE); eventCB->setHandled(); } } // CODE FOR The Inventor Mentor ENDS HERE /////////////////////////////////////////////////////////////

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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