23、游戏开发:从虚拟控制到射击游戏的进阶

游戏开发:从虚拟控制到射击游戏的进阶

1. 数字控制与虚拟摇杆

在游戏开发中,虚拟控制是提升玩家体验的重要部分。可以将 SneakyJoystick 类转变为数字控制器,也就是常说的 D - pad。实现这一转变所需的代码更改极少:

joystick = [SneakyJoystick joystickWithRect:CGRectMake(0, 0, stickRadius, stickRadius)];
joystick.autoCenter = YES; 
// Now with fewer directions
joystick.isDPad = YES;
joystick.numberOfDirections = 8;

对于数字控制器,死区属性可以移除,因为它们不再需要。通过将 isDPad 属性设置为 YES ,摇杆就被设置为数字控制模式。同时,还能定义方向的数量。通常 D - pad 有四个方向,但在许多游戏中,玩家可以同时按下两个方向,使角色沿对角线移动。为实现这一效果,将 numberOfDirections 属性设置为 8, SneakyJoystick 会自动确保这些方向均匀分布在拇指控制板上。不过,如果将方向数量设置为 6,可能会得到奇怪的结果,但这也许正是穿越六边形瓷砖地图所需要的。

2. 射击游戏的要素添加

射击游戏需要有可射击的目标和躲避的子弹。在开发中,会为游戏添加敌人甚至 boss

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,详细介绍了正向与逆向运动学求解、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与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与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与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与动力学建模方法;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与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与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与仿真方法拓展自身研究思路。
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