最受欢迎的游戏引擎集结号

无需编程的游戏开发
本文介绍了几款无需编程技能即可使用的游戏开发工具,如GameSalad、Stencyl和GameMaker等,这些工具通过直观的拖放式界面让用户轻松创建跨平台游戏。
看着应用商店里五花八门的游戏,大神级的人心痒了,完全可以挥洒一下自己的才能,去开创一个更符合自己心意的游戏。然而,我等刚入门或小白级别的平民呢,只能在边上仰望大神流哈喇子吗?对于这一情况,一些傻瓜式的游戏引擎便应运而生,让不会编程的你,也能够展现一下才华,创建属于自己的游戏。

1. GameSalad

GameSalad是一个无需编码的游戏平台,提供拖放式游戏开发引擎,用户只需要想好图片和整个流程,其它的交给GameSalad处理即可,支持Android、iOS、Windows Phone和HTML5等平台。

主要特性:

  • GameSalad是率先支持使用HTML5发布游戏的游戏创作平台之一,这就可以使用户更简便地将游戏分享到那些不支持Flash游戏的平台中去。
  • GameSalad拥有一个蓬勃发展的论坛社区,由上千个独立开发者组成,在这里与其他开发者交流,对你的开发会很有帮助。
  • 功能全面。

相关链接:GameSalad的mobilehub主页

2. Stencyl

Stencyl是一个游戏创作平台,让你无需编码就可为iOS、 Android以及Windows等多个平台创建出令人惊叹的游戏,让你实现,一次编程处处运行。

主要特性:

  • 一次设计处处运行:支持iOS、Android、Flash、Windows、Mac和Linux。
  • 无编码要求:拥有非常高大上的可视化拖放界面。

相关链接:Stencyl的mobilehub主页

3. GameMaker

GameMaker是一款拥有图形界面,可灵活编程,以2D游戏设计为主的游戏开发软件。除了能让开发的速度比原生语言快80%外,还可以在短短数小时之内构建出功能齐全的原型,或在几周之内就能完成一个完整的游戏。


内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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