9、游戏物理引擎集成与功能实现

游戏物理引擎集成与功能实现

在游戏开发中,物理引擎的集成和游戏状态的管理是非常重要的环节。下面将详细介绍游戏中英雄加载、发射、关卡结束处理、碰撞伤害计算以及绘制弹弓带等功能的实现。

1. 动画与时间步计算

在游戏动画循环中,我们需要计算时间步并调用物理引擎的 step() 方法。代码如下:

if (!game.ended){
    game.animationFrame = window.requestAnimationFrame(game.animate,game.canvas);
}

animate() 方法中,计算时间步的代码如下:

animate:function(){
    // Animate the background
    game.handlePanning();

    // Animate the characters
    var currentTime = new Date().getTime();
    var timeStep;
    if (game.lastUpdateTime){
        timeStep = (currentTime - game.lastUpdateTime)/1000;
        if(timeStep >2/60){
            timeStep = 2/60
        }
        box2d.step
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逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法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高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 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神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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