42、游戏网络通信:从数据生成到收发的全流程解析

游戏网络通信:从数据生成到收发的全流程解析

在游戏开发中,实现多玩家之间的网络通信是一个关键环节。下面将详细介绍游戏中网络通信的实现过程,包括数据生成、消息类别创建、数据格式定义以及数据的发送和接收等方面。

游戏启动数据生成与初步设置

在游戏开始时,会生成随机的太阳位置以及一个随机数作为抛硬币的结果。应用程序会选取最高随机数的那个来确定太阳的位置。

接下来,将 STGame 对象设置为 GKMatch 对象的委托。这样, GKMatch 对象接收到的数据就会发送给 STGame 。最后,将 “游戏开始” 数据发送到远程应用程序。通常,远程应用程序几乎会在同一时间执行相同的代码,选择一组太阳位置、一个随机数,并将其 “游戏开始” 数据发送过来。

创建数据消息类别

为了整合所有的远程通信逻辑,我们要在 STGame 中创建一个名为 STDataMessaging 的类别。具体操作步骤如下:
1. 在项目导航器中选择 STGame.m 文件。
2. 可以通过以下两种方式选择 “New File…” 命令:
- 从 “File” 菜单中选择。
- 右键单击 STGame.m 文件。
3. 选择 Objective - C 类别模板。
4. 将类别命名为 STDataMessaging ,并使其成为 STGa

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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