14、碰撞检测与游戏场景构建

碰撞检测与游戏场景构建

1. 技术准备

在开始构建游戏场景之前,需要进行一些技术准备工作:
- 从 https://github.com/PacktPublishing/Game-Development-with-Rust-and-WebAssembly/wiki/Assets 下载最新的资源。
- 从 https://github.com/PacktPublishing/Game-Development-with-Rust-and-WebAssembly/tree/chapter_5 获取本章的源代码。如果之前已经下载过资源,就无需再次下载。
- 查看 https://bit.ly/36BJYJd 视频,了解代码的实际运行情况。

2. 创建真实场景

目前,角色 RHB 可以在一个空的空间中随意移动,但这还不是一个完整的游戏。接下来需要为 RHB 添加背景、平台等元素,让场景更加丰富。

2.1 添加背景

游戏目前只能从精灵图集中渲染图像,对于单一背景图像,使用精灵图集有些大材

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
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