Away3D in Flex 4 – Phase 2 – Positioning components

本文介绍了一个使用Away3D与Flex4容器类进行交互的测试案例。该测试中,通过将Panel转换为Canvas容器,实现了Flex组件间的重叠,并通过鼠标悬停事件使3D立方体跳转到文本组件的中间位置。

Phase 2

First working test of Away3D within Flex 4 container class, interacting with other containers. The main significant change is simple - convert from Panel to Canvas container. Canvas allows Flex component to overlap each other.

Code:

The new Away3DCube.mxml file. Once it's running, pass your mouse over each of the text components, and watch the cube jump to the middle of each line:

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<s:Application xmlns:fx="http://ns.adobe.com/mxml/2009" 
			   xmlns:s="library://ns.adobe.com/flex/spark" 
			   xmlns:mx="library://ns.adobe.com/flex/mx"
			   xmlns:local="com.st.mediator.*" minWidth="955" minHeight="600">

	<fx:Script>
		<![CDATA[
			protected function move3DHnd(event:MouseEvent):void
			{
				// TODO Auto-generated method stub
				var obj:* = event.target.parent;
				var opt:Point = new Point(obj.x + (obj.width * .5), obj.y + (obj.height * .5));
				
				trace(event.target.parent.name + ": " + opt);
				
				object3DScene.x = opt.x - (object3DScene.width * .5);
				object3DScene.y = opt.y - (object3DScene.height * .5);
			}
		]]>
	</fx:Script>

	<fx:Declarations>
		<!-- Place non-visual elements (e.g., services, value objects) here -->
	</fx:Declarations>
	<s:BorderContainer width="100%" height="100%" backgroundColor="#D1F0FF">
		<mx:Text id="textTest1" x="175" y="175" text="This is a sample component underlay" mouseOver="move3DHnd(event)" />
		<local:Away3DCube id="object3DScene" width="50%" height="50%" x="100" y="100" />
		<mx:Text id="textTest2" text="This is a sample component overlay." x="200" y="200" mouseOver="move3DHnd(event)" />
	</s:BorderContainer>
</s:Application>


【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,并将其与遗传算法(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与改进中。
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