几个物体的移动补间插值函数

本文介绍了补间动画中的几种常见插值方法,包括等速运动、加速运动和减速运动的插值计算公式,并详细展示了Bezier和Neville插值法的具体实现。
 繁体的間補,也就是我们常说的补间插值,或者线性插值。
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/**
等速運動用的間補

@param start [in] 起點
@param end  [in] 終點
@param all  [in] 起點到終點經過的時間
@param now  [in] 現在時間

@return 以now為基礎的間補值
*/

//=====================================
float FlatSpeed( float start, float end, long all, long now )
{
return (start + ((end - start) * now / all));
}


//=============================================
/**
加速運動用的間補

@param start [in] 起點
@param end  [in] 終點
@param all  [in] 起點到終點經過的時間
@param now  [in] 現在時間

@return 以now為基礎的間補值
*/

//===========================================
float AddSpeed( float start, float end, long all, long now )
{
return ( (start)+((end)-(start)) * (((           (now)+1)*(now))>>1/ ((((all)+1)*(all))>>1) );
}


//=============================================
/**
減速運動用的間補

@param start [in] 起點
@param end  [in] 終點
@param all  [in] 起點到終點經過的時間
@param now  [in] 現在時間

@return 以now為基礎的間補值
*/

//============================================
float SubSpeed( float start, float end, long all, long now )
{
return ( (start)+((end)-(start)) * (((((all)< <1)-(now)+1)*(now))>>1/ ((((all)+1)*(all))>>1) );
}


//==============================================
/**
Bezier用的間補計算

@param p1 [in] 起點
@param p2 [in] 中間點
@param p3 [in] 終點
@param t [in] 現在的時間(01)

@return  在t方面的值
*/

//============================================
float Bezier( float p1, float p2, float p3, float t )
{
return ( ((1-t)*(1-t)*p1) + (2*(1-t)*t*p2) + (t*t*p3) );
}


//===========================================
/**
Neville用的間補計算

@param p1 [in] 起點
@param p2 [in] 中間點
@param p3 [in] 終點
@param t [in] 現在的時間(01)

@return  在t方面的值
*/

//=========================================
float Neville( float p1, float p2, float p3, float t )
{
*= 2;
p1 
= p2 + ( p2 - p1 ) * ( t - 1 );
p2 
= p3 + ( p3 - p2 ) * ( t - 2 );
return p2 + ( p2 - p1 ) * ( t - 2 ) * 0.5f;
}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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