【unity】幻径摄像机跟随

offset 偏移
很巧妙的算法,
求得摄像机 和 主角的 偏移。
就可以根据这个等式 摄像机位置 = 主角+ 偏移
来实现摄像机跟随。

  private void Start() {
        player = GameObject.FindGameObjectWithTag("Player");
        offset = this.transform.position - this.player.transform.position;


    }

    private void Update() {

        if (this.player.transform.position.y + offset.y > this.transform.position.y)
        this.transform.position = this.player.transform.position + this.offset;

    }

错误方法:
吧人物移动距离 求得偏移向量直接 作用在摄像机上。emm 很难做到 摄像机的距离 和 人保持不变。久而久之就会导致 摄像机和人的 相对距离差距越来越大。在这里插入图片描述

### 关于Anti-UAV310的技术信息 针对无人机的反制技术,特别是Anti-UAV310系统,在当前研究和技术开发中占据重要位置。这类系统的目的是检测、识别并最终对抗未经授权的无人机活动。然而,具体到Anti-UAV310的技术资料和开发文档并不容易获取公开的信息。 #### 反无人机系统的一般组成 通常情况下,反无人机系统由几个核心组件构成: - **传感器模块**:用于探测和定位目标无人机。这可能包括雷达、光学摄像头和其他类型的感应设备。 - **决策单元**:基于收集的数据分析判断是否存在威胁,并决定采取何种措施应对潜在风险。 - **干扰装置**:一旦确认存在危险,则启动相应的防御机制,比如通过无线电频率干扰使敌方无人机失去控制信号或迫使其降落。 对于Anti-UAV310而言,尽管具体的实现细节难以获得,但从现有文献可以推测该系统具备上述特性之一或是组合应用[^1]。 #### 算法实现的关键要素 考虑到视觉跟踪在无人机构成的挑战下仍需面对诸如快速移动、光线变化等问题,任何有效的反无人机解决方案都应考虑这些问题的影响。为了提高追踪精度与鲁棒性,可能会采用先进的计算机视觉技术和机器学习模型来进行特征提取与分类处理。例如,利用深度神经网络对不同环境下的图像进行训练,从而增强系统适应复杂条件的能力。 ```python import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense model = Sequential([ Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)), MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'), MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), Flatten(), Dense(128, activation='relu'), Dense(num_classes, activation='softmax') ]) ``` 此代码片段展示了一个简单的卷积神经网络架构,可用于图像分类任务,如区分正常飞行物体与异常行为模式。当然实际部署时还需要更多优化调整以满足特定需求。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值