20、3D 图形开发入门与交互式演示实现

3D 图形开发入门与交互式演示实现

1. 启动类与初步尝试

在 3D 图形开发中,通常需要一个启动类,示例代码如下:

import com.badlogic.gdx.backends.lwjgl.LwjglApplication;
import com.badlogic.gdx.backends.lwjgl.LwjglApplicationConfiguration;

public class Launcher1 {
    public static void main () {
        LwjglApplicationConfiguration config = new LwjglApplicationConfiguration();
        config.width = 800;
        config.height = 600;
        TheTest myProgram = new TheTest();
        LwjglApplication launcher = new LwjglApplication( myProgram, config );
    }
}

完成代码编写后,你可以尝试运行代码,并对代码进行修改,观察修改后的效果。例如,改变立方体的颜色、光源的方向或相机的位置。

2. 重新创建 Actor/Stage 框架

为了便于和加速未来项目的开发,我们将编写一些类,其功能类似于 BaseActor 和 Stage 类,但用于存储对三维图形有用的数据结构和方法。这里我们继续在之前创建的项目(假设为 P

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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