ShaderLab入门实践9

最近看了一些全息投影的效果案例,但是总感觉效果不太满意,所以自己写了一个符合自己心目中要求的。其中的知识点汪汪在前几期已经讲解过,汪汪以后的实践可能会更多的偏向思路,当然,以后接触光照模型的时候,会偏向理论和实践。 好啦,先来看看汪汪自己实现的效果: 上面所有的参数,颜色,扫描线粗细,快慢都是可调的 当然,对于有些简单结构的模型,我们可以同时渲染背面,这样看起来就比较复杂和凌乱,还是看需求嘛:

接下来是实现思路:

  • 首先是扫描线的实现:
由于我们写的shader面对的是很多模型,需要有广泛适用性。 所以对于利用噪波图读取透明度值,再利用UV移动的方式就是不可取的,感兴趣的小伙伴可以尝试一下,利用UV偏移来制作扫描线,看看比较复杂的模型的情况。 最好的解决方法,是利用屏幕坐标,这样所有的模型的扫描线就都是平顺的,不会出现乱七八糟的情况。 这样对于比较复杂的模型,我们的shader也就较好显示了: 比如汪汪在商店下载的Unity-chan的卡通模型,就是由多个模型组合的: 这种情况下,大家都知道,对于透明的实现是需要额外考虑的,并且每个模型有单独的UV,对于这种模型,利用UV动画明显不可取。 但是利用屏幕坐标就能很好解决这个问题: 扫描线目前有两种实现方式,一种就是直接计算,利用屏幕坐标,提取平行线,染色,加粗。 另一种就是汪汪使用的利用噪波图,读取其灰度值来作为最终输出主帖图的alpha值。 这里汪汪把其他的实现也一并放上,下文中进行讲解: 由于这里引入了噪波图,所以大大减少了代码量,因为不用去计算扫描线。
  • 再来就是闪烁,汪汪使用sin函数来实现颜色提亮,变暗,以此可以有种闪烁的效果。
需要注意的是,我们在编程中一般不提倡在片元函数中加入一些复杂的计算函数,比如三角函数和开方等,这个是汪汪后期的优化工作了,不做赘述。 接下来进行一些扭曲效果,这个汪汪上节讲过,就是扭曲UV,我们通过引入一张额外的贴图,来得到扭曲效果: 引入贴图的好处就是对于美术人员,他能通过绘制贴图的方式,来自行决定效果,我们提供的只是一些逻辑实现。 那本期实践就到这里,小伙伴们如果有一些优化建议和看法,可以留言评论,喜欢的小伙伴也可以关注汪汪,汪汪会持续为大家带来一些特效案例,以及美术上的一些心得,偶尔也会有一些脚本上的。
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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