16、游戏开发:从 2D 射击到 3D 独立游戏的进阶之旅

游戏开发:从 2D 射击到 3D 独立游戏的进阶之旅

1. 2D 射击游戏回顾

在开发游戏的过程中,我们先回顾一下 2D 射击游戏。它的整体流程与早期的简单原型差别不大,像背景类等很多类与最初的原型完全相同。通过逐步重写和改进原型,就能开发出成熟且复杂的游戏。在开发射击游戏时,我们要创建子弹、敌人和玩家的类,还要处理子弹与敌人或玩家飞船之间的碰撞检测。此外,还可以引入爆炸效果、生命条等高级概念来提升基础游戏。如果在开发过程中遇到问题,可以在 这里 找到完整的代码示例。

2. 迈向 3D 游戏开发

2D 游戏中的精灵、标签和场景都存在于一个平面上,只有 x 和 y 轴。而 enchant.js 有一个名为 gl.enchant.js 的插件,它能让我们创建 3D 游戏。接下来,我们将使用 gl.enchant.js 来创建之前制作的打地鼠游戏的 3D 版本,这会涉及到 3D 场景、3D 相机和 3D 精灵等重要主题。

3. 独立游戏开发的必要性

之前的代码示例和说明为了简便,大多推荐使用 code.9leap.net。但为了将游戏开发提升到更高水平,了解如何从头开始构建 enchant.js 游戏很重要。有几个原因促使我们开发独立游戏:
- code.9leap.net 处于测试阶段,某些文件格式不支持上传到项目中,比如 3D 模型文件。
- 想将游戏托管在自己的网站上。

从头创建游戏需要在本地计算机上准备好所有必要的文件。虽然可以通过双击 index.ht

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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