Vector3 toTarget = target.transform.position - transform.position; float lookaheadTime = toTarget.magnitude / (maxSpeed + target.GetComponent<Vehicle>().velocity.magnitude); desiredVelocity = (transform.position - (target.transform.position + target.GetComponent<Vehicle>().velocity * lookaheadTime)).normalized * maxSpeed; return (desiredVelocity - m_vehicle.velocity);解释下这段代码

时间: 2023-05-22 22:07:30 浏览: 93
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WLAN泰克测试方案.pdf

这段代码是用于实现 AI 追踪目标的功能。首先，它计算了自身位置与目标位置之间的距离向量(toTarget)。接着，根据当前 AI 的最大速度和目标的速度，计算出“前瞻时间”(lookaheadTime)，即为 AI 追逐目标需要的时间。然后，根据目标的位置、速度和前瞻时间，计算出期望速度(desiredVelocity)。最后，将期望速度和当前速度之间的差值作为 AI 的加速度，用于更新 AI 的运动状态。
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3. **Vector2 position**: 存储当前摇杆在2D空间中的位置，值范围从-1到1，模拟左右和上下的摇杆操作。例如，值为(1, 0)表示向右移动，(-1, 0)表示向左移动，(0, 1)表示向上移动，(0, -1)表示向下移动。 4. **Rect...

public class PlayerMoveOnSphere : MonoBehaviour { public SphereCollider Sphere; public float speed = 5; public bool rotatePlayer = true; public float rotationDamping = 0.5f; // Update is called once per frame void Update() { Vector3 input = new Vector3(Input.GetAxis("Horizontal"), 0, Input.GetAxis("Vertical")); if (input.magnitude > 0) { input = Camera.main.transform.rotation * input; if (input.magnitude > 0.001f) { transform.position += input * (speed * Time.deltaTime); if (rotatePlayer) { float t = Cinemachine.Utility.Damper.Damp(1, rotationDamping, Time.deltaTime); Quaternion newRotation = Quaternion.LookRotation(input.normalized, transform.up); transform.rotation = Quaternion.Slerp(transform.rotation, newRotation, t); } } } // Stick to sphere surface if (Sphere != null) { var up = transform.position - Sphere.transform.position; up = up.normalized; var fwd = transform.forward.ProjectOntoPlane(up); transform.position = Sphere.transform.position + up * (Sphere.radius + transform.localScale.y / 2); transform.rotation = Quaternion.LookRotation(fwd, up); } } }

同时，它还包括一个 Stick to sphere surface 的功能，确保球员始终停留在球体表面上。 该脚本使用了 Unity 引擎的 API，如 Input.GetAxis()，Camera.main.transform.rotation，Quaternion.LookRotation()等。如果...

if (isJumping) { transform.position += Vector3.up * jumpVelocity * Time.fixedDeltaTime; jumpVelocity -= Physics.gravity.magnitude * Time.fixedDeltaTime; if (transform.position.y <= 0.0f) { transform.position = new Vector3(transform.position.x, 0.0f, transform.position.z); isJumping = false; } }这里面已经进去了，但是人物没动。我的人物挂了碰撞体和钢体，还有什么其它的跳跃方法吗

Vector3 jumpDirection = Vector3.up * Mathf.Sqrt(2 * jumpHeight * Physics.gravity.magnitude); rb.AddForce(jumpDirection * jumpForce, ForceMode.Impulse); Invoke("EndJump", jumpTime); } } private ...

public float GetPathDistance(Waypoint fromWaypoint) { Waypoint[] waypoints = GetComponentsInChildren<Waypoint>(); bool hitted = false; float pathDistance = 0f; int idx; for (idx = 0; idx < waypoints.Length; ++idx) { if (hitted == true) { Vector2 distance = waypoints[idx].transform.position - waypoints[idx - 1].transform.position; pathDistance += distance.magnitude; } if (waypoints[idx] == fromWaypoint) { hitted = true; } } return pathDistance; }这段代码是什么意思

这段代码是一个计算起点到终点之间的路径距离的函数。通过使用GetComponentsInChildren函数获取游戏物体的所有Waypoint组件，然后通过遍历数组找到起点，并标记找到的起点。当找到起点后，计算起点和终点之间的距离...

public Waypoint GetNearestWaypoint(Vector3 position) { float minDistance = float.MaxValue; Waypoint nearestWaypoint = null; foreach (Waypoint waypoint in GetComponentsInChildren<Waypoint>()) { if (waypoint.GetHashCode() != GetHashCode()) { // Calculate distance to waypoint Vector3 vect = position - waypoint.transform.position; float distance = vect.magnitude; if (distance < minDistance) { minDistance = distance; nearestWaypoint = waypoint; } } } return nearestWaypoint; }是什么意思

这段代码是一个方法，其参数为一个 Vector3 类型的变量 position，返回一个 Waypoint 类型的变量 nearestWaypoint。该方法的作用是从当前对象及其子对象中获取所有 Waypoint 组件，并找到与给定 position 参数距离...
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MATERIALISE.MIMICS.V10.01-MAGNiTUDE - 3

[MATERIALISE3D医学图象重建].MATERIALISE.MIMICS.V10.01-MAGNiTUDE.iso，第三部分，共四部分。

public class Blogs : MonoBehaviour { private bool isMoving = false; private Vector2 moveDirection; private float moveDistance; public float speed; float timeTemp; public Vector2 clickPosition; public Transform targetPoint; public Vector3 localPosition; // Start is called before the first frame update void Start() { moveDirection = clickPosition - (Vector2)transform.position; moveDistance = moveDirection.magnitude; moveDirection.Normalize(); isMoving = true; Destroy(gameObject, 0.3f); } // 子弹方向 void Update() { if (isMoving) { transform.position += (Vector3)moveDirection * speed * Time.deltaTime; moveDistance -= speed * Time.deltaTime; if (moveDistance <= 0f) { isMoving = false; Destroy(gameObject); } } } }优化不和特定物品发生碰撞

Collider2D targetCollider = targetPoint.GetComponent<Collider2D>(); // 忽略与特定物品的碰撞 Physics2D.IgnoreCollision(GetComponent<Collider2D>(), targetCollider); 这样就可以确保子弹不会与特定物品...

void Update() { transform.position = Vector2.MoveTowards(transform.position, clickPosition, speed * Time.deltaTime); if (transform.position == clickPosition) { Destroy(gameObject); } }优化

transform.position += (Vector3)moveDirection * speed * Time.deltaTime; moveDistance -= speed * Time.deltaTime; if (moveDistance <= 0f) { isMoving = false; Destroy(gameObject); } } } 在 ...

class Entity(pygame.sprite.Sprite): def __init__(self,groups): super().__init__(groups) self.frame_index = 0 self.animation_speed = 0.15 self.direction = pygame.math.Vector2() def move(self,speed): if self.direction.magnitude() != 0: self.direction = self.direction.normalize() self.hitbox.x += self.direction.x * speed self.collision('horizontal') self.hitbox.y += self.direction.y * speed self.collision('vertical') self.rect.center = self.hitbox.center def collision(self,direction): if direction == 'horizontal': for sprite in self.obstacle_sprites: if sprite.hitbox.colliderect(self.hitbox): if self.direction.x > 0: # moving right self.hitbox.right = sprite.hitbox.left if self.direction.x < 0: # moving left self.hitbox.left = sprite.hitbox.right if direction == 'vertical': for sprite in self.obstacle_sprites: if sprite.hitbox.colliderect(self.hitbox): if self.direction.y > 0: # moving down self.hitbox.bottom = sprite.hitbox.top if self.direction.y < 0: # moving up self.hitbox.top = sprite.hitbox.bottom def wave_value(self): value = sin(pygame.time.get_ticks()) if value >= 0: return 255 else: return 0

这是一段 Python 代码，看起来是定义了一个实体类 Entity，它继承自 pygame.sprite.Sprite。在初始化方法中，定义了一些属性，比如动画速度 animation_speed，方向 direction 等。然后有一个 move 方法，用来控制...

float magnitude = Vector3.Project(new Vector3(oriPos.x, 0, oriPos.z), bendVector).magnitude;

float magnitude = Vector3.Project(new Vector3(oriPos.x, 0, oriPos.z), bendVector).magnitude; 具体来说，这段代码中： - new Vector3(oriPos.x, 0, oriPos.z) 创建了一个新的向量，其 x 和 z 分量与 ...

scr = cv2.imread('first.jpg') scr = cv2.cv2tColor(scr, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换为灰度图像 dft = cv2.dft(np.float32(scr), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) #傅里叶变换 dft_shift = np.fft.fftshift(dft) # 零频域移到频谱中心 rows, cols = scr.shape[:2] sigma2 = 0.01 x, y = np.mgrid[-1:1:2.0 / rows, -1:1:2.0 / cols] z = 1 / (2 * np.pi * sigma2) * np.exp(-(x ** 2 + y ** 2) / (2 * sigma2)) zNorm = np.uint8(cv2.normalize(z, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)) # 归一化为 [0,255] maskGauss = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8) maskGauss[:, :, 0] = zNorm maskGauss[:, :, 1] = zNorm fshift = dft_shift * maskGauss # mask与频域进行点乘 f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift) # 将零频域移到左上角 img_back = cv2.idft(f_ishift) # 转换为空间域 img_back = cv2.magnitude(img_back[:, :, 0], img_back[:, :, 1]) max = np.max(img_back) min = np.min(img_back) res = np.zeros((rows, cols), dtype="uint8") # 高斯滤波结果 for i in range(rows): for j in range(cols): res[i, j] = 255 * (img_back[i, j] - min) / (max - min) #归一化为[0, 255]

这段代码的作用是对一张图片进行高斯滤波。首先，使用OpenCV库中的cv2.imread()函数读取图片，然后使用cv2.cvtColor()函数将图片转换为灰度图像。接着，使用cv2.dft()函数对灰度图像进行傅里叶变换，将傅里叶变换...

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 读取原始图像 image = cv2.imread('D:\\QMJC\\2023.7.12\\TIAOWEN\\AVERAGE\\30A.png', 0) # 进行二维离散傅里叶变换（DFT） dft = cv2.dft(np.float32(image), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) dft_shift = np.fft.fftshift(dft) # 创建高通滤波器 rows, cols = image.shape crow, ccol = rows // 2, cols // 2 # 中心点 mask = np.ones((rows, cols, 2), np.uint8) mask[crow - 30: crow + 30, ccol - 30: ccol + 30] = 0 # 选择中心区域，半径为30 # 应用滤波器 fshift = dft_shift * mask # 进行逆移位操作 f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift) # 进行逆傅里叶变换（IDFT） filtered_image = cv2.idft(f_ishift) filtered_image = cv2.magnitude(filtered_image[:, :, 0], filtered_image[:, :, 1]) cv2.imwrite('D:\\QMJC\\2023.7.12\\TIAOWEN\\IMAGE\\000.png',filtered_image) # 显示原始图像和滤波后的图像 plt.subplot(121), plt.imshow(image, cmap='gray') plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(122), plt.imshow(filtered_image, cmap='gray') plt.title('Filtered Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()

代码看起来基本正确，您使用了OpenCV库进行了傅里叶变换和滤波操作，然后使用Matplotlib库进行图像显示。您选择了半径为30的中心区域作为高通滤波器的掩码，并应用于傅里叶变换后的频域图像。最后，通过逆傅里叶变换...

moveDirection = clickPosition - (Vector2)transform.position; moveDistance = moveDirection.magnitude; moveDirection.Normalize(); isMoving = true; Destroy(gameObject, 0.3f);解释

首先，我们计算出目标位置与当前位置之间的向量，即 clickPosition - (Vector2)transform.position。 接着，我们计算出这个向量的长度，即 moveDirection.magnitude，这个长度就是目标位置与当前位置之间的距离...

img=cv.imread("E:\python\project\gray.jpg") img_float32=np.float32(img) dft=cv.dft(img_float32,flags=cv.DFT_COMPLEX_OUTPUT) dft_shift=np.fft.fftshift(dft) rows,cols=img.shape crow,ccol=int(row/2),int(cols/2) mask=np.zeros((rows,cols,2),np.uint8) mask[crow-30:crow+30,ccol-30:ccol+30]=1 fshift=dft_shift*mask f_ishift=np.fft.ifftshift(fshift) img_back=cv.idft(f_ishift) img_back=cv.magnitude(img_back[:,:,0],img_back[:,:,1]) plt.subplot(121).plt.imshow(img,camp='gray') plt.title('input image'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.subplot(122),plt.imshow(img_back,camp=gray) plt.titele('result'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.show() cv.waitKey(0) #按下任意键后再关闭显示窗口 cv.destroyAllWindows() 修改代码，解决图像不显示问题

img_back = cv.magnitude(img_back[:,:,0], img_back[:,:,1]) plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray') plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(122), plt.imshow(img_back...

clc clear close all b = [0.0181,0.0543,0.0543,0.0181]; a = [1.0000,-1.7600,1.1829,-0.2781]; m = 0:length(b)-1; l = 0:length(a)-1; k = 0:500; w = (pi/500)*k; nume = b * exp(-j * m' * w); den = a * exp(-j * l' * w); H = nume ./ den; magH = abs(H); angH = angle(H); subplot(2,1,1); plot(w/pi,magH); title('Magnitude Response'); subplot(2,1,2); plot(w/pi,angH); title('Phase Response');对该代码进行注释说明

H = nume ./ den; % 计算滤波器的频率响应 % 绘制滤波器的频率响应曲线 magH = abs(H); % 计算幅频响应 angH = angle(H); % 计算相频响应 subplot(2,1,1); plot(w/pi,magH); title('Magnitude Response'); % 绘制...

class NormedLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(feat_dim, num_classes)) self.weight.data.uniform_(-1, 1).renorm_(2, 1, 1e-5).mul_(1e5) def forward(self, x): return F.normalize(x, dim=1).mm(F.normalize(self.weight, dim=0)) class LearnableWeightScalingLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_norm = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) def forward(self, x): return self.classifier(x) * self.learned_norm class DisAlignLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_magnitude = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) self.learned_margin = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_classes)) self.confidence_layer = nn.Linear(feat_dim, 1) torch.nn.init.constant_(self.confidence_layer.weight, 0.1) def forward(self, x): output = self.classifier(x) confidence = self.confidence_layer(x).sigmoid() return (1 + confidence * self.learned_magnitude) * output + confidence * self.learned_margin class MLP_ConClassfier(nn.Module): def __init__(self): super(MLP_ConClassfier, self).__init__() self.num_inputs, self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3, self.num_outputs \ = 41, 512, 128, 32, 5 self.num_proj_hidden = 32 self.mlp_conclassfier = nn.Sequential( nn.Linear(self.num_inputs, self.num_hiddens_1), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3), ) self.fc1 = torch.nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_proj_hidden) self.fc2 = torch.nn.Linear(self.num_proj_hidden, self.num_hiddens_3) self.linearclassfier = nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_outputs) self.NormedLinearclassfier = NormedLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs) self.DisAlignLinearclassfier = DisAlignLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True) self.LearnableWeightScalingLinearclassfier = LearnableWeightScalingLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True)

这段代码定义了一个名为MLP_ConClassfier的神经网络模型，它包含了多个子模块，包括三个不同的分类器：NormedLinearclassfier、DisAlignLinearclassfier和LearnableWeightScalingLinearclassfier。...

下面给出一段详细代码：class CrnModel: def init(self, feature_num): self.feature_num = feature_num self.input_magnitude = layers.Input(shape=[128, feature_num], name='input_magnitude') model_output = self.structure_model() self.model = tf.keras.Model(inputs=self.input_magnitude, outputs=model_output) self.model.summary() def structure_model(self): layer_input = self.input_magnitude layer_output = layers.Conv1D(filters=64, padding='causal', dilation_rate=1, kernel_size=3, activation='relu')( layer_input) layer_output = layers.Conv1D(filters=64, padding='causal', dilation_rate=2, kernel_size=3, activation='relu')( layer_output) layer_output = layers.Conv1D(filters=64, padding='causal', dilation_rate=4, kernel_size=3, activation='relu')( layer_output) layer_output = layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=1, activation='linear')(layer_output) layer_output = layers.Conv1D(filters=257, kernel_size=1, activation='relu')(layer_output) return layer_output。请你给出详细解释和注释

self.input_magnitude = layers.Input(shape=[128, feature_num], name='input_magnitude') # 定义输入层，输入维度为 [128, feature_num] model_output = self.structure_model() # 定义模型输出 self.model = ...
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