5、Blender 3.0:从基础操作到渲染引擎的全面指南

Blender 3.0核心操作与渲染指南

Blender 3.0:从基础操作到渲染引擎的全面指南

1. 对象选择方法

在Blender 3.0中,有多种选择对象的方式,这对于后续的操作至关重要。
- 全选与反选 :按下“A”键可以全选3D视图中的所有元素;按下“Alt + A”则取消全选。此外,在界面中没有对象的位置点击鼠标也能取消所有选择。使用“Ctrl + I”可以反转当前的选择。
- 框选与圈选 :按下“B”键,然后通过点击并拖动鼠标左键可以打开一个矩形选择窗口;再次点击“B”键,然后点击鼠标中轮可以取消选择。按下“C”键可以定义一个圆形选择区域,通过旋转鼠标中轮或使用数字小键盘的“+”和“-”键可以控制其宽度。
- 随机选择 :在3D视图标题菜单中,选择“Select ➤ Select Random”可以随机选择项目。
- 高级选择方法 :按下“Shift + G”会弹出“Select Grouped”菜单,允许以不同方式选择组对象;按下“Shift + L”会打开另一个菜单,用于在对象和编辑模式下以不同方式选择链接的对象。按下“L”键并划过一个项目,会选择与该项目相关的所有其他实体。

在编辑模式下,还可以进行子对象选择:
- 选择顶点、边和面 :在3D视图的标题栏中左键点击选择器,或者按下“1”选择顶点、“2”选择边、“3”选择面。使用鼠标左键可以选择单个子对象。在对象模式下按住“Shift”键,然后左键点击子对象可以将其添加到选择中。要添加元素到选择中,需按下“Ctrl”和数字小键盘的“+”,

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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