此文将介绍4种实现动态障碍的方法,2种基于navmesh,2种基于astar算法. 1.基于navmesh. 1.制作场景障碍: a.有几个独立的障碍物,就定义几个user area,即,一个场景仅仅支持一个字节数目的独立障碍物 b.建立碰撞盒建立障碍物: 碰撞盒是可行走区域. c.设置碰撞盒gameobject的navigation面板的object页签的navigation area属性: 每个独立障碍物对应一个前面步骤a中定义的area,如果几个障碍一起动态生成或消失,则可以使用同一个ar

Navigation Static:不会移动.可以用于计算可行走区域.例如:地板.墙.静态障碍物. 将一个物体选为Navigation Static:Navigation窗口-> 勾选项

上次讲解了下Navigation的简单使用, 这次来看看Navigation面板的一些参数 NavigationStatic 勾选后表示该对象参与导航网格的烘培. OffMeshLink Generation 勾选后可跳跃(Jump)导航网格和下落(Drop). NavigationArea 物体烘焙网格属于那个图层,可通过代码让游戏人物走不同的路 ==================================================================== 来看看烘焙

NavMesh(导航网格) 是3D游戏世界中主动寻路的一种技术,如果你想让游戏人物能自动绕开障碍物到达目的地.那你就来学习下 Navigation导航技术吧O(∩_∩)O~ 首先创建一个项目创建Panel和Cube游戏物体 你需要把地形烘焙成导航网格 (蓝色区域说明可走的) 步骤如下: 1.选中Panel和Cube的static属性打上√ 2.选中Panel和Cube打开菜单栏Window->Navigation,点击Bake即可看到地形变颜色了 我们需要创建一个游戏物体来控制他在地图上根据鼠标

在Unity 中碰到一些重复使用的游戏物体时,我们可以使用缓冲池来进行操作,即重复利用

目录 使用路径点(Way Point)作为节点 洪水填充算法创建路径点 使用导航网(Navigation Mesh)作为节点 区域分割 预计算 路径查询表 路径成本查询表 寻路的改进 平均帧运算 路径平滑 1.快速而粗糙的平滑 2.精准而慢的平滑 即时反应 双向搜索 路径拼接 路径规划是寻路的重要优化思想,在了解路径规划之前必须先了解基本的寻路算法 可参考A*寻路算法:https://www.cnblogs.com/KillerAery/p/9231511.html 使用路径点(Way Poin

Audrion小车实验过程 一.实验过程 拷贝光盘文件,安装驱动及Arduino软件,观看了教学视频,明白了软件操作界面的各类按钮的含义,进行了事例的上传实验. 接下来就进行了小车的安装工作,这部分不算难,但却针对我们这样动手能力比较强的同学来说是一种乐趣,根据教学视频一步步做下来,很快就完成了小车的安装. 图为小车地板相关器件的安装 图为小车上部器件的安装. 接下来,小组成员进行了智能小车的调试工作,相对来说需要弄清的就是清楚对应视频中所提到各个小灯的区分. 我们分别进行了:黑白线识别模块调试

Descrption 有一些矩形障碍,碰到障碍会停下,求从一个点到另一个点的最少移动步数. Sol BFS. 因为题目的特殊性质,两个矩形没有任何相邻,起始点和终点和矩形没有相邻. 所以从一个点的移动只有 左/右 或 上/下两种可能,与它到该点的方向不同,不然就又移动回去了. 然后可以在边BFS的时候边建图,往上/下 或 左/右 找能限制住他的矩阵. 复杂度 \(O(n^2)\) Code /****************************************************

GameManager在游戏中很重要,处理整个游戏的流程,但是在这个类中尽量也只是写一些重要的方法,调用其它类中的方法. 枚举项 函数列表 方法解释 //当玩家碰到障碍(障碍Type,碰撞Position) public void obstacleCollision(ObstacleObject obstacle, Vector3 position) //当玩家收集到金币 public void coinCollected() //道具激活(道具Type,activate bool) publi

移动机器人智能的一个重要标志就是自主导航,而实现机器人自主导航有个基本要求--避障.避障是指移动机器人根据采集的障碍物的状态信息,在行走过程中通过传感器感知到妨碍其通行的静态和动态物体时,按照一定的方法进行有效地避障,最后达到目标点.实现避障与导航的必要条件是环境感知,在未知或者是部分未知的环境下避障需要通过传感器获取周围环境信息,包括障碍物的尺寸.形状和位置等信息,因此传感器技术在移动机器人避障中起着十分重要的作用.避障使用的传感器主要有超声传感器.视觉传感器.红外传感器.激光传感器等. 目前

今天呢,主要和小伙伴们分享一下一个贪吃蛇游戏从构思到实现的过程~因为我不是很喜欢直接PO代码,所以只copy代码的童鞋们请出门左转不谢. 按理说canvas与其应用是老生常谈了,可我在准备阶段却搜索不到有用的资料(不是代码!),所以说呢,只能自力更生 -_- 首先是大致要考虑的东西: 1.要有蛇(没蛇怎么叫贪吃蛇). 2.然后要有地图(蛇是不能上天的). 3.不能水平\垂直掉头(如果想掉头,需要至少变换方位并且至少移动一格才可). 4.食物(不然怎么贪吃). 5.吃了食物要变长(这才是精髓).

上个星期最终把csapp看完了. 我买的是中文版的,由于除了貌似评价不错以外,由于涉及到些自己不了解的底层东西,怕是看英文会云里雾里.如今看来,大概不能算是个长处,可是的确可以加快我的看书速度,否则一星期还真不大可能把这书搞定. 对csapp慕名已久,主要在于据说这本书尽量的做到相对实用,不去讲那些和实际编程没多大关系的计算机原理(毕竟是著名计算机院校里面最偏软件的cmu的作品),重点很得当,像我这样的没有本科科班出生又不想去死读些不知道以后有没实用的东西的人来说,最是适合了.感兴趣的东西就行再

Curling 2.0 Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 11879   Accepted: 5028 Description On Planet MM-21, after their Olympic games this year, curling is getting popular. But the rules are somewhat different from ours. The game is

__author__ = 'ChenYan' from random import randint from tkinter import * class Randball(): def __init__(self, canvas, scrnwidth, scrnheight): #初始化画布 self.canvas = canvas #初始化球的圆心坐标 self.x_pos = randint(80, int(scrnwidth)) self.y_pos = randint(80, int(

乒乓球以一个向量运动,碰到障碍后反弹以一个新的向量运动,如下图: 要实现回弹只需要求出向量v1,把向量v0取反,再旋转(a+b)度就可以得到向量v1. 向量取反: var v:vec2 = new Vec2(10,10); v.x = -v.x; v.y = -v.y; //或者 v=v.mul(-1); 坐标旋转: var v:Vec2 = new Vec2(10,10); v.rotate(Math.PI);//以弧度为单位 //rotate方法的实现 public function rot

转载请标明出处http://www.cnblogs.com/zblade/ 今天给大家带来一篇游戏中寻路算法的博客.去年,我加入一款RTS的游戏项目,负责开发其中的战斗系统,战斗系统的相关知识,属于游戏中比较繁杂的部分.今天就说说其中的寻路的实现思想,当然,由于牵涉工作保密,我不会贴出核心代码,那么就用简单的意向代码表达核心思想即可:D 博客写的慢,马上又要国庆了,下一篇等我国庆放完假再回来更新吧~ 一.游戏中的常用寻路算法 说到寻路算法,很多人的第一反应就是A*算法,是的,这是正常的反应,而且

来源博客:Wang Jie's Blog 本文链接:http://blog.wangjiegulu.com/2018/02/13/writing_a_modular_project_on_android 版权声明:本博客所有文章除特别声明外,均采用 CC BY 4.0 CN协议 许可协议.转载请注明出处. 原文:https://medium.com/mindorks/writing-a-modular-project-on-android-304f3b09cb37 在Android上编写模块化项

costmap_2d这个包提供了一种2D代价地图的实现方案,该方案利用输入的传感器数据,构建数据2D或者3D代价地图(取决于是否使用基于voxel的实现),并根据占用网格和用户定义的膨胀半径计算2D代价地图的代价. 此外,该包也支持利用map_server初始化代价地图,支持滚动窗口的代价地图,支持参数化订阅和传感器主题的配置. 1.概述 注:红色代表代价地图中的障碍物,蓝色代表的是通过机器人内切圆半径计算的障碍物膨胀,红色的多边形代表机器人外壳.为了使机器人不碰到障碍物,机器人的外壳绝对不允许

一家科技公司有一块试验地用于测试自动驾驶系统.试验地由n×m个格子组成,从上到下依次编号为第1到n行,从左到右依次编号为第1到m列.试验车位于其中的某个格子上,每次自动驾驶系统可以控制汽车往上下左右移动一格.汽车不能走出边界,也不能碰到障碍格. 你需要编写自动驾驶系统中的导航部分.在测试的一开始,试验地里没有任何障碍.你的程序会依次收到q条信息,它们的格式是以下两种之一: ? x y,表示询问从第1行第1列的格子出发,到达第x行第y列的格子最少需要移动多少次.* x y,表示第x行第y列的格子变

https://wenku.baidu.com/view/2445a0322f60ddccda38a023.html 关键点:不超过7条 根据咕咕原理,所以答案最少是N/7;(N小于49就暴力) 随机化找两个点判断直线上的点个数,随机500次,概率就很高了 法二: 点数大于50,答案至少是8 答案一定是7条路之一 随机找7个点,按照级角序排序,点数大于7的直线就删去上面的点(之后random不考虑,但是实际上不能真删除,因为可能两条路有交点),每次一定可以找到至少一条路 复杂度就很稳了 思想:有

B:Buggy Robot [题意] 一个n*m的地图(1≤n, m≤50),有一个入口和一个出口.给定一个命令序列(上,下,左,右),如果碰到障碍或者边际就忽略.问至少加入或删除多少个的命令,使得能从入口走到出口. [题解] f[i][j][k]表示在位置(i,j),匹配到命令序列的第k项,至少加入或删除多少个的命令. D:Contest Strategy [题意] 一场ACM有n题,做第i题要$t_i$的时间. 有n!种读题顺序,做题策略是这样的: 1.先随机读k道题: 2.在读过的题中做用