andengine -3-处理触摸事件

本文详细介绍了触摸监听在游戏开发中的应用,包括场景触摸监听实现、创建左/右按钮控制角色移动、处理安卓原生按键消息、捕获连续触屏事件及长时点击事件的实现方法。

l使用场景触摸监听:

我会解释如何使用触摸监听

·首先,应当实现IOnSceneTouchListener接口

·然后检查事件动作。

@Override

publicbooleanonSceneTouchEvent(ScenepScene,finalTouchEventpSceneTouchEvent)

{

if(pSceneTouchEvent.isActionDown())

{

//executeaction.

}

returnfalse;

}

最后,注册到场景:

scene.setOnSceneTouchListener(this);

l创建左/右按钮

在大多数游戏中,你都要控制某个对象。所以控制器显得有必要。在这个例子中,我会展示如何创建左/右按钮(控制主角左/右移动)

1.创建按钮

本例使用矩形实体(RectangleEntity)简单明了。当然你可以使用任何其他实体如Sprite或AnimatedSprite。

按钮会被关联到HUD

privatevoidcreateControllers()

{

HUDyourHud=newHUD();

finalRectangleleft=newRectangle(20,200,60,60,vbo)

{

publicbooleanonAreaTouched(TouchEventtouchEvent,floatX,floatY)

{

if(touchEvent.isActionUp())

{

//moveplayerleft

}

returntrue;

};

};

finalRectangleright=newRectangle(100,200,60,60,vbo)

{

publicbooleanonAreaTouched(TouchEventtouchEvent,floatX,floatY)

{

if(touchEvent.isActionUp())

{

//moveplayerright

}

returntrue;

};

};

//可见,实际接受触摸事件消息的是场景!

yourHud.registerTouchArea(left);

yourHud.registerTouchArea(right);

yourHud.attachChild(left);

yourHud.attachChild(right);

camera.setHUD(yourHud);

}

首先,创建一个HUD,然后,两个矩形,重写矩形实体的onAreaTouched以便能处理事件,在场景中注册响应区域,最后把实体加到场景中。别忘了调用Camera的setHUD。

l处理安卓的原生按键消息(nativekey)

在开发应用时候,处理按键消息也很重要。有几个要记住,这是我的观点:

(注:这个属于AndroidFramework层)

1.重写方法:

首先,应该重写onKeyDown方法,该方法会捕获电话的回退键。

@Override

publicbooleanonKeyDown(intkeyCode,KeyEventevent)

{

if(keyCode==KeyEvent.KEYCODE_BACK)

{

//performyouractons.

}

returnfalse;

}

2.处理不同的按键

显然,会有很多不同的按键消息,重要的有:

·KeyEvent.KEYCODE_HOME

·KeyEvent.KEYCODE_BACK

·KeyEvent.KEYCODE_MENU

值得一提的是,在有些设备上,没有特定的键,像我的平板就没有Menu键。

3.仔细思考

我强烈不建议重写系统的HOME/BACK键,因为需要返回前一个APP,另一个重要因素是:在GooglePlayStore团队为应用排位时也会考虑这个因素。(注:不太了解)

l捕获连续的触屏事件

本文讲述如何简单,快速,正确捕获连续触屏事件。

假如有一个精灵,需要连续地执行某一动作(如,在X轴上给玩家力来作移动),这里,我使用矩形实体。

1.可能的解法

有两个办法,分别介绍:

finalRectanglebutton=newRectangle(0,0,100,100,vbo)

{

@Override

publicbooleanonAreaTouched(TouchEventpSceneTouchEvent,floatpTouchAreaLocalX,floatpTouchAreaLocalY)

{

if(pSceneTouchEvent.isActionMove())

{

//Handleyouractionhere

}

returntrue;

}

};

如上,重写onAreaTouched方法并捕获isActionMove。这是个好办法,因为你手指按下时随着手指移动,即使是一,两个像素也会获得连续的移动事件,但并不完美。所以有更好的解法:

//ourflag

privatebooleanisTouchedFlag=false;

//ourbutton

finalRectanglebutton=newRectangle(0,0,100,100,vbo)

{

@Override

publicbooleanonAreaTouched(TouchEventpSceneTouchEvent,floatpTouchAreaLocalX,floatpTouchAreaLocalY)

{

if(pSceneTouchEvent.isActionDown())

{

isTouchedFlag=true;

}

if(pSceneTouchEvent.isActionUp())

{

isTouchedFlag=false;

}

returntrue;

}

@Override

protectedvoidonManagedUpdate(floatpSecondsElapsed)

{

if(isTouchedFlag)

{

//Executeyouractions.

}

super.onManagedUpdate(pSecondsElapsed);

}

};

这个办法使用了Updatehandler总是有效,因为:

·首先,声明一个布尔标志来存储按钮状态。

·使用Rectangle声明一个按钮。

·重写onAreaTouched方法捕获事件.

·如果是isActionDown按下,设置标志为True(触屏开始)

·如果是isActionUp抬起设置标志为false(释放)

·这次我们重写onManageUpdate检查标志是否为True,如果是则在循环中执行我们的要做的事。

l捕获长时点击(LongClick)

按着不放这个事件很容易实现,因为AE已经内置这个功能了

长时点击在界面中很有用,下面代码展示如何在场景中实现这个功能:

·首先,必须实现IHoldDetectorListener接口,重写下面三个未实现的方法:

@Override

publicvoidonHoldStarted(HoldDetectorpHoldDetector,intpPointerID,floatpHoldX,floatpHoldY)

{

}

@Override

publicvoidonHold(HoldDetectorpHoldDetector,longpHoldTimeMilliseconds,intpPointerID,floatpHoldX,floatpHoldY)

{

}

@Override

publicvoidonHoldFinished(HoldDetectorpHoldDetector,longpHoldTimeMilliseconds,intpPointerID,floatpHoldX,floatpHoldY)

{

}

·声明一个ContinousHoldDetector对象

privateContinuousHoldDetectorcontinuousHoldDetector;

·初始化它,并注册到场景。注意,这里使用默认的构造函数,如果要自定义一些参数,你也可以使用带参数的构造函数。

continuousHoldDetector=newContinuousHoldDetector(this);

yourScene.registerUpdateHandler(continuousHoldDetector);

·完成后,你就可以在IHoldDetectorListener接口的实现函数里执行自己的代码了

·onHoldStarted()-手指按住一段时间后调用。

·onHoldFinished()-手指离开屏幕后调用。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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