22、Core Animation 动画开发全解析

Core Animation 动画开发全解析

1. CGPaths 与 CA 变换

在图形和动画开发中,CGPath 有着重要作用。虽然不能深入探讨使用 CGPath 创建图层的所有灵活性和创意潜力,但可以看看已有的内容。首先,在 viewDidAppear 方法中添加以下调用:

buildShapeLayer()

运行应用程序,会看到添加了一个发光的球体(也可能看起来像圆盘)。

CA 变换意味着改变图层的大小、旋转或位置,或者是这些操作的组合。Core Animation 支持三维变换,即有一个 z 轴需要考虑,z 轴垂直于 x 轴和 y 轴,从屏幕向你出来。在旋转图层时,z 轴的使用频率较高,例如在屏幕上顺时针旋转一个矩形 90 度,实际上是绕 z 轴旋转。

每个 CALayer 对象都有一个 transform 属性,需要对其进行操作。在 buildShapeLayer 方法中添加以下代码:

var transform = CATransform3DMakeScale(1.0, 1.0, 1.0)
shapeLayer.transform = transform

CATransform3DMakeScale 函数分别接受 x、y 和 z 轴的三个 CGFloat

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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