distance(position(1), position(2), position(3), ue_x, ue_y, ue_z)

在Unreal Engine (UE) 中，计算两点间距离通常不直接使用 `distance` 函数，而是通过` FVector` 类型的向量运算来实现。如果你想根据三个位置(`position(1)`，`position(2)`，`position(3)`）来估算距离，可以创建一个`FVector`实例并进行操作[^1]：

// 假设你有三个位置变量
FVector pos1 = FVector(position(1).X, position(1).Y, position(1).Z);
FVector pos2 = FVector(position(2).X, position(2).Y, position(2).Z);
FVector pos3 = FVector(position(3).X, position(3).Y, position(3).Z);

// 计算两个点之间的向量
FVector vecAtoB = pos2 - pos1;
FVector vecAtoC = pos3 - pos1;

// 使用最短路径原理（曼哈顿距离或欧几里得距离），取两者之中的较小者
float shortestDistance = FMath::Min(vecAtoB.Size(), vecAtoC.Size());

然而，如果你想要获取从相机到游戏世界表面的距离，应该考虑使用像素深度(PixelDepth)而非实际的世界坐标，因为如引用[2]所指出，像素深度能提供更准确的画面空间距离[^2]。

相关问题

MATLAB代码的sun_position函数

好的，以下是Matlab代码中的`sun_position`函数：

function [azimuth, elevation] = sun_position(lat, lon, date)
% 计算太阳位置的函数

% 将日期转换为UTC时间
utc_date = datetime(date, 'TimeZone', 'UTC');

% 计算儒略日
julian_day = juliandate(utc_date);

% 计算世纪数
century = (julian_day - 2451545) / 36525;

% 计算太阳平黄经
mean_longitude = mod(280.46646 + century * (36000.76983 + century * 0.0003032), 360);

% 计算太阳平近点角
mean_anomaly = mod(357.52911 + century * (35999.05029 - 0.0001537 * century), 360);

% 计算地球椭圆轨道偏心率
eccentricity = 0.016708634 - century * (0.000042037 + 0.0000001267 * century);

% 计算太阳地心距离
sun_distance = 1.000001018 * (1 - eccentricity^2) / (1 + eccentricity * cosd(mean_anomaly));

% 计算太阳真黄经
true_longitude = mod(mean_longitude + 1.914602 * sind(mean_anomaly) + 0.019993 * sind(2 * mean_anomaly), 360);

% 计算黄赤交角
obliquity = 23.439291 - century * (0.0130042 + 0.00000016 * century);

% 计算太阳赤经和赤纬
sin_declination = sind(obliquity) * sind(true_longitude);
cos_declination = sqrt(1 - sin_declination^2);
declination = atan2d(sin_declination, cos_declination);
right_ascension = atan2d(cosd(obliquity) * sind(true_longitude), cosd(true_longitude));

% 计算地方时
local_time = utc_date + hours(lon / 15);

% 计算时角
hour_angle = mod(15 * (local_time.Hour + local_time.Minute / 60 + local_time.Second / 3600 - 12) + right_ascension - 180, 360);

% 计算太阳高度角和方位角
sin_elevation = sind(lat) * sind(declination) + cosd(lat) * cosd(declination) * cosd(hour_angle);
cos_elevation = sqrt(1 - sin_elevation^2);
elevation = atan2d(sin_elevation, cos_elevation);
azimuth = atan2d(sind(hour_angle), cosd(hour_angle) * sind(lat) - tand(declination) * cosd(lat));
azimuth = mod(azimuth + 180, 360);

`sun_position`函数的输入参数包括：地点的纬度`lat`，经度`lon`和日期`date`。函数的输出参数包括：太阳方位角`azimuth`和高度角`elevation`。

该函数的实现基于天文学的计算方法，包括计算儒略日、太阳平黄经、太阳平近点角、地球椭圆轨道偏心率、太阳地心距离、太阳真黄经、黄赤交角、太阳赤经和赤纬、地方时、时角、太阳高度角和方位角等。

注意：该函数计算结果的精度较高，但计算时间较长。如果需要计算大量数据，请考虑优化计算效率。

y = Kmeans.fit_predict(X)

This line of code is using the K-means clustering algorithm to fit and predict the cluster labels for the input data X. The K-means algorithm is an unsupervised machine learning algorithm used for clustering similar data points together based on their distance from each other. The "fit_predict" method is used to both fit the model to the data and predict the cluster labels for each data point in X. The resulting cluster labels are stored in the variable y.