13、3D 游戏场景搭建与碰撞检测实战指南

3D游戏场景与碰撞检测

3D 游戏场景搭建与碰撞检测实战指南

在 3D 游戏开发中,场景的组织、灯光的设置、可复用组件的构建以及碰撞检测等环节至关重要。下面将详细介绍这些方面的操作步骤和相关知识。

1. 场景组织

在开始操作前,需要加载项目 projects/starter/MarbleMaze 文件夹下的起始项目。接下来对主游戏场景进行一些基本的整理工作:
1. 选择 art.scnassets/game.scn 场景,该场景中应该已经有一个球和一个相机节点。
2. 组织场景图,具体操作如下:
- 创建一个名为 follow_camera 的空节点,将其位置归零,并将旋转角度设置为 (x:-45, y:0, z:0)
- 将相机节点设为 follow_camera 的子节点,并将相机位置设置为 (x:0, y:0, z:5) 。通过这种方式,相机就像安装在一个虚拟的自拍杆上,父节点移动或旋转时,相机也会相应跟随或摆动,并且始终面向父节点位置。
- 创建另一个名为 follow_light 的空节点,同样将其位置归零。添加一个聚光灯到该节点,使其始终照亮目标物体。将该节点的旋转设置为 (x:-25, y:-45, z:0) ,旋转场景可以发现背景光源正是来自这个方向。
- 添加以下空节点并将其位置归零,它们将作为后续的占位符:
- pearls :用于添加可收集的珍珠。
-

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)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启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。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MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP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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