Unity根据目标点的位置计算Input输入

该文探讨了在Unity3D中,如何处理人物动画输入值,当给定一个目标点时,如何计算出X和Y参数以使角色朝向目标。通过使用`transform.InverseTransformDirection(dir)`函数,可以将世界向量转换为局部向量,确保在角色旋转时仍能正确朝向目标。提供的测试代码展示了这一过程,并显示了转一周时Input数值的变化。

当给一个目标点,如果目标直接去目标点我们可以直接让position指向目标点的position。

如果是转换输入呢?
举例:例如一个人物动画里有两个参数X和Y,X(- 1 ,1) 表示向左走和向右走,Y (-1 , 1) 向后和向前走。
如果我给一个目标点,如何计算应该给动画什么样的数值就可以呢。

其实很简单,我们首先计算目标点的向量。当自己人物有旋转的时候会发生变化。这时候可以使用 transform.InverseTransformDirection(dir)函数来将世界向量转成局部向量就可以了。

我们看看结果:
绿色球在前方的时候,计算出了 Z = 1
在这里插入图片描述
旋转自己后,目标改到前方,依旧是Z =1

测试代码如下:

using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;

public class TestPoints : MonoBehaviour
{
    public Transform target;

    string showtxt;
    GUIStyle fontStyle = new GUIStyle();

    private void Awake()
    {
        fontStyle.normal.background = null;    //设置背景填充
        fontStyle.normal.textColor = new Color(1, 0, 0);   //设置字体颜色
        fontStyle.fontSize = 36;       //字体大小
    }
    // Update is called once per frame
    void Update()
    {
        Vector3 at = target.position;
        at.y = transform.position.y;
        Vector3 dir = (at - transform.position).normalized;
        Debug.DrawRay(transform.position, dir, Color.red, 1f);

        Vector3 moveInput = transform.InverseTransformDirection(dir);
        showtxt = moveInput.ToString("F2");
    }
    void OnGUI()
    {
        GUI.Label(new Rect(200, 200, 680, 50), showtxt, fontStyle);
    }
}

下面的GIF是转一周的Input数值变化。
请添加图片描述

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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