12、游戏开发实战:Space Rocks与Plane Dodger

Space Rocks与Plane Dodger游戏开发实战

游戏开发实战:Space Rocks与Plane Dodger

1. Space Rocks游戏开发
1.1 岩石对象的创建

在Space Rocks游戏里,岩石对象的处理有其独特之处。由于岩石被激光击中后会销毁,且后续不会有新岩石生成,所以虽可不创建基础版本对象用于克隆,但为给游戏增添趣味性,让每块岩石表现不同。具体而言,岩石会使用不同的图像(文件名如rock0.png、rock1.png、rock2.png和rock3.png),初始位置随机,速度和旋转速率也各异。

以下是创建岩石对象的代码:

rockList = new ArrayList<PhysicsActor>();
int numRocks = 6;
for (int n = 0; n < numRocks; n++)
{
    PhysicsActor rock = new PhysicsActor();
    String fileName = "assets/rock" + (n%4) + ".png";
    Texture rockTex = new Texture(Gdx.files.internal(fileName));
    rockTex.setFilter(TextureFilter.Linear, TextureFilter.Linear);
    rock.storeAnimation( "default", rockTex );
    rock.setPosition(800 * MathUtils.random(), 600 * MathUtils.random() );
 
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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