22、射击游戏开发全解析:从敌人管理到碰撞检测

射击游戏开发全解析:从敌人管理到碰撞检测

在射击游戏开发中,敌人的管理、射击机制以及碰撞检测等都是关键环节。下面我们将详细探讨这些方面的技术细节。

敌人生成与管理

敌人的生成过程主要是在屏幕右侧随机选择一个 y 坐标,然后将敌人实体精灵设置为可见。这里使用了 EnemyCache 类来预先创建所有敌人实例,避免在游戏过程中频繁创建和释放对象,从而减少性能波动。

float yPos = CCRANDOM_0_1() * (screenRect.size.height - spriteSize.height) + spriteSize.height * 0.5f;
self.position = CGPointMake(xPos, yPos);
// Finally set yourself to be visible, this also flag the enemy as "in use"
self.visible = YES;

EnemyCache 类的结构如下:

#import <Foundation/Foundation.h>
#import "cocos2d.h"

@interface EnemyCache : CCNode  
{
    CCSpriteBatchNode* batch;
    CCArray* enemies;
    int updateCount;
}
@end

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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