55、智能设备上3D可变形对象及社交活动内容元数据相关研究

智能设备上3D可变形对象及社交活动内容元数据相关研究

1. 智能设备上3D可变形对象的实现

随着高性能计算技术的进步,如多核处理器、GPU、内存容量增加以及新的3D图形引擎发布,智能设备市场迅速扩张,3D移动游戏环境也日益丰富。用户对游戏的真实感和实时交互性有了更高的要求,因此自然物体的逼真3D表示对移动游戏开发者来说变得越来越重要。

然而,智能设备存在计算能力有限、无线网络延迟长、内存容量低和设备视图尺寸受限等硬件限制。尽管一些PC或主机游戏已移植到智能设备上,但实现起来并不容易。目前,一些智能设备游戏开发者已成功应用了简单的物理引擎,如“愤怒的小鸟”使用了2D物理模拟,但3D物理引擎在智能设备游戏应用中仍很少见。

为了在iPhone环境中更好地表示3D可变形对象,设计并实现了一种增强的FFD - AABB算法。该应用使用OpenGL|ES图形库开发,重点在于针对目标平台进行性能优化。

1.1 FFD与可变形对象的碰撞处理

可变形对象的模拟需要对顶点、边、面和控制点的运动进行估计,这通常需要大量的计算成本和精力。因此,可变形对象的表示在实现更高的动态真实感和更快的计算速度之间存在冲突。

自由形式变形(FFD)是一种用于建模和动画高度网格化3D对象的有效方法,具有快速实时性能。虽然它不是最精确的物理方法,但能在一定程度上平衡真实感和计算效率。一些研究人员还将物理模型应用于FFD系统,如质量 - 弹簧系统、有限元方法(FEM)和形状匹配变形,以提高可变形对象的真实和高效表示。

对象之间的碰撞处理是动态模拟中耗时且关键的任务。为了快速检测3D对象之间的碰撞,引入了球体树和轴对齐边界框(AABB)等方法

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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