57、“miPlay”:面向老年群体的跨媒体数字游戏策略

“miPlay”:面向老年群体的跨媒体数字游戏策略

1. miPlay 的实现

在开发 miPlay 游戏原型的过程中,经过对多种可用解决方案的评估,最终选择了 Unity 技术。Unity 不仅支持多人协作开发,还能为不同操作系统(如 Windows 和 MacOS)开发游戏,并且可以与网页应用集成,非常适合后续融入“miOne”在线社区。

miPlay 的开发按不同关卡和场景进行组织,同时还探讨了玩家在游戏中的流程。以下是游戏各关卡的脚本及功能:
1. 卡片配对(第 1 关) :确保卡片随机分布,并验证所选卡片是否相同。若不同,将卡片翻面;若相同,则增加分数并使卡片消失。
2. 按键节奏(第 2 关) :这是一个较为复杂的脚本,负责以下操作:
- 检查要点击的按键与定义操作空间的绿色方块的交集,并记录按键是否正确点击。
- 监控按键出现的速度,使其逐渐加快。
- 根据玩家按下的按键控制角色动画(例如,点击上箭头,角色举起手臂)。
- 通过监听器监测玩家在键盘上的操作以启动游戏。
3. 问答管理(第 3 关)
- 随机排列游戏布局中出现的字母,同时确保包含正确回答问题所需的字母。
- 验证所选字母与正确答案数组中的字母是否一致。
- 重置问题,使新的字母出现。
- 有两种状态,回答正确则进入下一个问题,回答错误则触发震动效果动画。
4. 拼图拖拽(第 4 关)
- 随机排列在预定义位置且带有不同覆盖层的拼图块。

单向拓扑结构下异构车辆编队的分布式模型预测控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“单向拓扑结构下异构车辆编队的分布式模型预测控制”展开,介绍了基于Matlab的代码实现方法。研究聚焦于多智能体系统中的车辆编队控制问题,针对异构车辆(即动力学特性不同的车辆)在单向通信拓扑下的协同控制挑战,采用分布式模型预测控制(DMPC)策略实现编队稳定性与跟踪性能。该方法通过构建局部优化问题,结合邻居节点的状态信息进行协同决策,有效降低集中式控制的计算负担,并提升系统的可扩展性与鲁棒性。文中还可能涉及避障、通信延迟、动态环境等实际因素的建模与仿真验证。; 适合人群:具备自动控制、车辆工程或机器人相关背景,熟悉Matlab编程,有一定优化算法和多智能体系统基础的研究生及科研人员;尤其适合从事智能交通、自动驾驶编队控制方向的研究者。; 使用场景及目标:① 实现异构车辆在单向通信条件下的稳定编队控制;② 学习并应用分布式模型预测控制(DMPC)解决多智能体协同问题;③ 借助Matlab代码开展算法仿真、性能对比与科研复现工作。; 阅读建议:建议结合控制理论基础知识(如MPC、优化算法、图论)进行深入理解,重点关注系统建模、代价函数设计、约束处理及分布式求解流程。可通过修改车辆参数、拓扑结构或加入噪声干扰等方式进行拓展实验,以加深对算法性能与局限性的认识。
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