18、虚拟城市环境构建与模拟技术解析

虚拟城市环境构建与模拟技术解析

1. 拓扑网格(Topo Mesh)

在大型虚拟城市环境中,处理、存储、渲染和可视化的信息量极为庞大。传统的多边形网格通常使用一组不相关的多边形,由顶点列表和面列表描述。其中,顶点代表街角,面代表街区,边代表两个街区之间的边界。然而,要模拟虚拟人群,还需要更多信息,例如虚拟人从一个地方移动到另一个地方时,需要知道(最佳或最短)路径信息。

如果系统仅提供多边形列表,路径查询操作会很耗时。通过对多边形列表进行预处理构建的平面嵌入多边形网格,即平面拓扑网格(topo mesh),能有效解决路径查询问题。它是多层数据模型的第一级,能创建并维护多边形之间的邻接关系。

拓扑网格是一种类似半边的数据结构,存储半边而非边。半边是有方向的边,有助于确定面的方向,适合对凸或非凸可定向二维流形进行建模。每个面由半边的循环链表界定,链表方向可以是顺时针或逆时针,一旦选定,网格中所有面都要保持一致。每个半边有指向下一个半边、端点顶点、所属面及其配对半边(反向相邻半边)的指针;每个顶点持有其在三维空间中的位置,并指向一个半边;每个面指向一个半边。大多数邻接查询直接存储在数据结构原语中,例如,找到公共半边,获取其配对半边并找到对应面,就能得到相邻面;通过围绕面的循环查询可检索到界定该面的半边或半边列表。

在实际应用中,顶点、边和面分别代表城市的街角、街道和街区,半边编码街道方向。该数据结构维护城市元素之间的邻接关系,可高效实现各种查询,如哪些街区使用了某个街角、哪些街道界定了一个街区等,还能高效实现最短路径算法。

拓扑网格可通过图像分割结合其他图像处理技术(如图像量化、标记和角点检测)获得。具体操作步骤如下:
1. 对彩色图像(

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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