幻世(OurDream)2D图形引擎使用教程9——处理操作输入(3)

本文介绍如何使用幻世引擎中的KeyDown、KeyUp和GetTheKeyState函数来检测键盘和鼠标按键状态,实现用户交互功能。

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        现在我们该学习如果检测按键操作并作出反馈了。在这里按键操作包括用户在鼠标上的按键操作,以及用户在键盘上的按键操作。这篇教程我们将一起介绍,因为幻世引擎中并不区分这两种不同设备上接收到的操作,而是将它们统一定义为按键操作,只需要通过一个函数,就可以完成所有按键类操作的事件的接收。

        幻世引擎提供了KeyDownKeyUpGetTheKeyState函数来帮助开发者检测按键的状态,这些函数的区别在于:

        KeyDownKeyUp仅仅对按键的某个状态有反应,KeyDown仅检测按键的按下状态,对于放开状态,该函数不会有反馈;KeyUp则刚好相反,该函数对按键的放开有反应,而对于按下操作则不会响应。对于每次按键操作,KeyDownKeyUp函数只会对其相应一次,如果按键持续某个状态(比如持续的按下或持续的放开),这两个函数是不会一直反馈的。GetTheKeyState函数于此就有所不同了,它也只检测按下操作,但是,对于持续的按下状态,该函数会一直响应,从而可以持续不断的反馈用户的操作事件。

        [检测按键操作]

        好了,介绍了这么多,现在开始动手编写代码啦。我们使用上一篇教程的代码。我们今天想要实现的功能时,当用户按下ESC键后,就退出幻世程序。之前我们都是通过鼠标点击窗口关闭来退出程序的,现在我们尝试下一种新的方式!

        1、找到代码的“帧处理函数”部分,编写检测按键操作的代码。

 

        代码的含义就是:当检测到用户按下ESC的时候,退出幻世程序。

        2、好了,现在我们编译并运行一下。这里我就不截图演示了,因为也无法截图展示出效果来,各位可以下载教程所附代码,自行测试效果。

 

        [继续]

        前一篇教程我们说过,要对之前的演示程序做一些改进以便让效果看上去更好些,在这里我们就通过本教程讲解的知识,完善下设计。

        1、我们打开教程8的演示代码,找到“帧处理函数”部分,然后作如下修改。

 

        当我们按下键盘的B键时才将鼠标的指针设置到窗口右下角。相比之前的设计,这样可以避免鼠标被固定而无法被移动。

        2、效果截图我也不提供了,各位请看教程附带的示例程序。

 

        [完成]

        我们现在已经学习了如何与用户进行交互的方法了,这样我们的幻世程序将会更加有趣了,下篇教程,我们将继续学习如何检测鼠标的按键操作。

 

        [示例代码下载]

        代码下载:http://kuai.xunlei.com/d/BiIvAJ2yT3iqUgQA929


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进行全局路径搜索,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、安全性和工程适用性。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实现飞行安全、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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