52、OpenGL ES 3D 编程实战:矩阵、层级系统与示例实现

OpenGL ES 3D 编程实战:矩阵、层级系统与示例实现

在 3D 图形编程领域,OpenGL ES 是一项强大的工具,它能帮助开发者创建出令人惊叹的 3D 场景。本文将深入探讨 OpenGL ES 中的一些关键概念,包括矩阵操作、矩阵栈的使用以及如何构建层级系统,并通过一个简单的示例来展示这些概念的实际应用。

1. 基本方法功能概述

在 OpenGL ES 3D 编程中,有几个基本方法起着重要作用:
- resume() 方法 :用于通知纹理重新加载。因为在 OpenGL ES 上下文丢失后,纹理必须重新加载。
- update() 方法 :通过增加旋转角度使立方体绕 y 轴旋转。
- present() 方法
1. 设置视口并清除帧缓冲区和深度缓冲区。
2. 建立透视投影,并将单位矩阵加载到 OpenGL ES 的模型视图矩阵中。
3. 启用深度测试和纹理,并绑定纹理和立方体网格。
4. 使用 glTranslatef() 将立方体移动到世界空间中的 (0, 0, -3) 位置。
5. 使用 glRotatef() 使立方体在模型空间中绕 y 轴旋转。注意,这些变换应用到网格的顺序是相反的,即先旋转(在模型空间),然后将旋转后的版本定位到世界空间。
6. 绘制立方体,解绑网格,并禁用深度测试和纹理。禁用这些状态是为了在 3D 场景上渲染 2D 元素做准备。

2. 矩阵与变换

矩阵在 3

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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