21、游戏分析与虚拟身份研究:自动化日志与年龄身份探索

游戏分析与虚拟身份研究:自动化日志与年龄身份探索

自动化游戏事件日志系统

在设计实验游戏刺激时,选用了《半条命 2》附带的 Source SDK。原因在于其提供的游戏开发工具,如 Hammer 编辑器,以及可访问源代码,而且该 SDK 此前已在研究情境中成功应用,包括严肃游戏开发。

日志系统为《半条命 2》设计了两个模块化组件:
- 传输组件
- 事件组件

传输组件负责接收信号,并将其传输到并行端口和日志文件,是事件组件依赖的基础组件。事件组件负责捕获代码中任意位置的事件并报告给传输组件。

  1. 传输组件

    • 这是一个静态 C++ 类,项目中所有其他文件都可访问它,以便从任何类触发事件。
    • 实现端口日志记录时,使用了 InpOut32 库与并行端口通信,主要步骤如下:
      1. 加载库文件
      2. 确定函数地址
      3. 向端口发送事件代码
      4. 释放库内存
    • 日志记录到常规文本文件使用输出流,文本以字符串或字符数组形式传输到 logMsg 方法。
  2. 事件组件

    • 负责管理预定义事件并报告给传输组件。
    • 游戏内事件需区分通用的与特定场景适用的,可分为与关卡无关的常见事件(如玩家受伤、敌人死亡)和与关卡相关的独特
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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