相机跟随

本文详细介绍Unity中实现相机跟随目标物体的算法,包括利用三角函数计算相机位置、通过滚轮调整视距以及如何拾取鼠标坐标进行控制。适用于游戏开发和虚拟现实应用中的相机控制。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

相机跟随

1.弧度 = 角度*2Π/360
2.相机坐标及跟随

        //目标坐标
        Vector3 targetPos = target.transform.position;
        //用三角函数计算相机的位置
        Vector3 cameraPos;
        float d = distance * Mathf.Sin(roll);//30度角边长
        float height = distance * Mathf.Sin(roll);//额定角度垂直高度
        cameraPos.x = targetPos.x + d * Mathf.Cos(roll);
        cameraPos.y = targetPos.y + d * Mathf.Sin(roll);
        cameraPos.z = targetPos.z + height;
        Camera.main.transform.position = cameraPos;
        //对准目标
        Camera.main.transform.LookAt(target.transform);

3.滚轮调整视距

Input.GetAxis("Mouse ScrollWheel")

4.拾取鼠标坐标

Input.GetAxis("Mouse X") * Speed
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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