17、3D iOS 游戏高级场景创建指南

3D iOS 游戏高级场景创建指南

在游戏开发中,构建一个引人入胜的场景是至关重要的。本文将详细介绍如何为你的 3D iOS 游戏创建高级场景,包括添加角色、设置相机和灯光、添加公路和交通以及树木等元素。

1. 准备工作

在开始之前,请确保你已经完成了游戏的基础项目创建,并且有了启动画面和游戏场景。如果没有,可以从 projects\starter\Mr.Pig 加载本章的起始项目。

2. 添加主角小猪

首先,我们要将游戏的主角——小猪先生添加到游戏场景中,作为放置其他对象的参考点。
- 步骤
1. 打开项目导航器,选择 MrPig.scnassets\GameScene.scn
2. 从媒体库中拖放一个 MrPig 参考节点到场景中。
3. 将其位置和旋转归零。
4. 打开 ViewController.swift ,添加以下属性:

var pigNode: SCNNode!
5. 在 `setupNodes()` 方法中添加以下代码:
pigNode = gameScene.rootNode.childNodeWithName("MrPig", recursively: true)!
内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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