WebGL初步

1.概述
WebGL是一项利用JavaScript API呈现3D电脑图形的技术,有别于过往需加装浏览器插件,通过WebGL的技术,只需要编写网页代码即可实现3D图像的展示。WebGL的规格尚在发展中,由非营利的Khronos Group管理。WebGL基于OpenGL ES 2.0,提供了3D图像的程序接口。它使用HTML5 Canvas并允许利用文档对象模型接口。可利用部分Javascript实现自动存储器管理。
目前,主流浏览器都原生支持WebGL。

[url=https://www.khronos.org/webgl/wiki/Demo_Repository]一些Demo[/url]
如果看不了的话,可以试一下chrome浏览器。

IE的话要IE11以上才原生支持webgl。

firefox如果看不了的话,可尝试如下2种方案:
第1种方案
输入about:support
找到这句话:”因您的显卡驱动版本已屏蔽。尝试更新您的显卡驱动至版本 8.15.10.2342 或更新的版本。“, 说明显卡驱动太旧,可尝试更新显卡驱动。

第2种方案
输入about:config
搜索webgl.force-enabled
改为webgl.force-enabled=true
这样可强制打开webgl


2.链接
[url=https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/WebGL/Getting_started_with_WebGL]初识 WebGL[/url]
[url=http://threejs.org/]three.js[/url]
[url=http://threejs.org/examples/]three.js例子[/url]
[url]http://www.canvasdemos.com/[/url]很多关于2d,3d的demo
[url=https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BD%91%E7%BB%9C%E4%B8%89%E7%BB%B4]网络三维[/url]
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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