Quick 3.x中的触摸机制

  Quick中的触摸与Cocos2d-x中与触摸有很多地方不同。在Cocos2d-x中,只有Layer能够触摸,当然,也可以让其他的node也实现触摸,但是太麻烦。而在Quick中,它的每个Node都可以实现触摸,这就不用再像cocos2d-x中通过坐标判断触摸对象,用起来更加方便。

  给Node添加触摸事件:首先setTouchEnabled(true)打开触摸,然后用addNodeEventListener(cc.NODE_TOUCH_EVENT,handler(self,self.onTouch))添加触摸事件。之后,我们就可以在onTouch(event)里面处理触摸事件了。

  Quick中的触摸是按照Node的层级响应的,在同一个父Node下的所有子Node,响应的先后是按照子Node的ZOrder大小,ZOrder越大,就越先响应;不同父Node下的子Node,是按照它们所在的层级高低响应,根Node的层级最小,它的子Node层级都比它大,层级越大越先响应。

  触摸事件的阶段:

  1.找出层级最高的Node,且ZOrder最大,包含触摸区域的targetNode;

  2.从targetNode的根Node往上找,中间只要isTouchCaptureEnabled()为false,就丢弃该targetNode,重执行步骤1;

 3.触发targetNode的触摸事件,如果返回false,则重新执行步骤1;

 4.检查触发的Node的isTouchSwallowEnabled(),为true,则将触摸事件往下朝着根Node传递,继续触发触摸,直到终止;为false,则停止传送。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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