NGUI

本文介绍如何在Unity中使用NGUI插件创建UI元素,包括设置UI Root、创建Label和Sprite等基本操作,并演示如何为Label添加按钮功能及响应事件。

欢迎来到untiy学习社区


今天的内容是NGUI的初步学习


        首先需要有NGUI的插件下载备好,在unity中导入NGUI的插件,然后在组件EGUI里面的组件里找到NGUI-->Opertions-->Reset Prefab Toolbar

在这里面你也可以把摄像机给隐藏了。在创建label之前要写点住UI Root,然后在属性窗口里面可以设置很多东西,比如说对齐方式,颜色渐变,还可以设置效果,还有字体颜色等等。创建精灵:首先点住UI Root 在场景里面创建sprite,可以添加图集。


效果如图:



接下来说一些为标签添加按钮操作首先右键Attach---Box Collider--然后右键Attach--Button Script


这就为标签添加了按钮操作,接着是写代码操作


Public void Onlabel()

{

Print(aaaaa);

}


接下来把这个脚本给摄像机,然后在label找到OnClick下面的notify,再接着找Method中于其对应的那个脚本。


【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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