10、创意项目开发:花卉示例与 KUKA 机器人集成实践

创意项目开发:花卉示例与 KUKA 机器人集成实践

在开发创意项目时,Unity 引擎提供了丰富的功能和工具,能够实现各种有趣的效果。下面将详细介绍花卉示例项目和 KUKA 机器人项目的具体实现步骤。

花卉示例项目
角色自动移动

首先,我们要实现花卉角色的自动移动效果。具体操作步骤如下:
1. 打开 Hierarchy 菜单,创建两个空对象,分别命名为“Left branch movement”和“Right branch movement”。
2. 将左右分支依次嵌套到对应的空对象中。
3. 根据以下表格更改位置值:
| 对象 | 变换 | X | Y | Z |
| — | — | — | — | — |
| 左分支移动 | 位置 | -0.9 | 21.3 | -5.8810 |
| 左分支移动 | 旋转 | 0 | 0 | 0 |
| 左分支移动 | 缩放 | 1 | 1 | 1 |
| 右分支移动 | 位置 | -0.9 | 21.3 | -5.8810 |
| 右分支移动 | 旋转 | 0 | 0 | 0 |
| 右分支移动 | 缩放 | 1 | 1 | 1 |

  1. 选择“Left branch movement”,在 Inspector 选项卡中,点击“Add Component”按钮,添加 Animator 和脚本。对右分支也重复此操作。
  2. 如果动画选项卡未显示,点击窗口并选择“Animation”,或按下 Ctrl + 6。
  3. 选择“LeftBranchMo
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值