35、虚拟角色协作移动与并行路径搜索技术解析

虚拟角色协作移动与并行路径搜索技术解析

1. 双人同行的 Walk Along 转向技术

在虚拟场景中,让一对虚拟角色共同前往某个目标地点是一个常见需求。Walk Along(WA)转向技术旨在引导一对代理共同到达特定地点,理想情况下它们会并肩行走。不过,在实际应用中,WA 转向技术存在一些问题,以下是一些常见情况:
- 转向方向不自然 :当离目标较近的代理等待较远的伙伴或向其靠近时,伙伴到达后,较近的代理会以不自然的方向旋转,是背离伙伴而非朝向伙伴旋转。
- 先跑后走不自然 :一些人认为代理一开始相互奔跑,之后却改为步行的行为不自然。不过,如果将角色设定为久未相见的恋人,这种表现可能会更自然,但前提是他们行走时要靠得很近。
- 相遇时缺乏互动 :代理相遇时若能停下来互相打招呼等,会让场景看起来更自然。
- 绕障方向不一致 :伙伴在绕过障碍物或一群其他角色时,可能没有从同一侧绕过。
- 等待行为细节问题 :在某些场景下,开启“等待伙伴”参数时,等待的代理几乎等到伙伴靠近,但在伙伴到达前不久会向其迈出几步,然后转身与伙伴继续前行。对于这一细节,不同人看法不同,有人认为很自然,有人则觉得等到伙伴到来更自然。

为了改进 WA 转向技术的可信度,可从以下三个层面进行优化:
|优化层面|具体改进内容|
| ---- | ---- |
|WA 转向层面| - 解决转向方向不自然问题:在原有向量 ap, aa, rp, ra, 和 at 基础上添加

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
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