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覆盖6大省区200+子游戏玩法,支持安卓/iOS双端。经过二次开发新增乐豆系统、比赛场和防沉迷功能,提供完整Cocos UI工程包及搭建教程。该源码适合技术学习与二次开发,包含服务端/客户端无加密代码,但建议仅用于研究非商业用途。新手也可通过详细教程轻松上手修改。
做过无人机的人转到水下机器人,第一反应通常是"差不多,都是六自由度刚体"。空气密度 1.2 kg/m³,海水 1025 kg/m³,相差 850 倍。空气对无人机的作用力在低速时几乎可以忽略,而水对水下机器人的作用力是主导项。无人机的质量矩阵是常数;水下机器人加速时要"推动"周围一大团水,附加质量可以与本体质量同量级,甚至更大。无人机的阻力在悬停时基本为零;水下机器人只要有相对速度就有巨大的阻力,
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。????个人主页:Matlab科研工作室????个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击????智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理...
本仓库机遇德州ai算法,和AI模型训练出来的AI辅助软件。基于cmu的论文技术,通过强化学习和神经网络。
最近复现了篇用Lyapunov-Based MPC搞AUV控制的顶刊方案,顺手把反步法对比也撸出来了,实测比传统方法稳得多。本代码包括水下机器人的fossen动力学模型,matlab的优化算法求解器,还包括非线性反步法backstepping 的对比代码非常划算,两种对比都有。测试时故意在t=15s加了个2m/s的横向扰动,MPC方案能在8秒内收敛,反步法直接跑出画面外了。顶刊复现,基于Lyapu
其核心创新的非源码混淆技术,结合轻量化操作设计与稳定的过审适配能力,为iOS上架的技术实现提供了高效、可落地的解决方案。传统iOS混淆工具普遍依赖源码级修改,要求开发者导出工程源码后手动替换变量名、函数名,不仅极易破坏代码逻辑、引入新BUG,更会为后续的调试与版本迭代埋下巨大隐患。基于非源码混淆的创新架构,小蟹工具将底层复杂的混淆逻辑完全封装,实现**“零技术门槛”**的操作体验——即使是无逆向工
在前面几篇文章中,我们已经从。
这篇文章给出 macOS 26(M 芯片)部署 cocos2d-x 的完整可复现流程,并解释了为什么很多场景需要先走 x86_64 + Rosetta。文中不仅有命令步骤,还把 Xcode 的必要性、依赖架构冲突的根因、常见编译链接错误与修复策略串成一条工程闭环,并附上官方与社区证据链接,适合笔试交付和面试口述双场景直接使用。
作为专注于智能算法与工程实战的博主,今天给大家带来“Dubins 曲线优化的 RRT 路径规划算法”核心教程 —— 重点拆解碰撞检测的实现逻辑,并附上可直接运行的 MATLAB 代码。该算法完美适配无人机、AGV、移动机器人等带非完整约束(有最小转弯半径)的场景,既能快速探索未知环境,又能生成平滑无碰撞的路径,实用性拉满!
惯性导航系统(Inertial Navigation System, INS)凭借完全自主、不受外界信号干扰、输出信息全面等优势,被广泛应用于无人机、自动驾驶车辆、水下航行器、室内机器人等诸多领域。其核心通过惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)采集加速度与角速度信息,经积分运算得到载体的位置、速度和姿态。然而,惯性导航系统存在固有缺陷:IMU的零漂、随机噪声
基于Koopman算子合成的CBF进行碰撞避免研究是指利用学习的Koopman算子和控制边界函数(CBF)来实现无人机的碰撞避免。这种方法结合了动力学系统的模型和安全性约束,通过学习系统的动态特性和边界函数来设计出一个控制策略,使得无人机在避免碰撞的同时,能够实现其特定任务目标,比如着陆等。这项研究旨在提高无人机的飞行安全性和任务执行效率,为实际应用场景中无人机的自主飞行提供更多可靠的解决方案。碰
1.webgl中如何通过一个缓冲区,实现传递多种顶点数据.这个要求是什么呢?一般我们创建一个缓冲区,都是对顶点坐标进行操作。如果我们要对每个顶点的尺寸也是一个缓冲区进行的赋值操作,那么我们一般又要创建一个缓冲区。如果我们又要对什么进行赋值的话,我们又又要创建一个新的缓冲区。而我要讲的是入通过一个缓冲区,将顶点的不同信息一起传入赋值。如何完成上面的需求呢?首先你要会使用webgl的缓冲我们只需要改变
大家好,我是王二,今天给大家分享一下在Cocos Creator接入微信开放数据域时踩过的一些坑和解决方案。Cocos Creator接入微信开放数据域可能会遇到一些坑,但只要我们了解并掌握了相应的解决方案,就可以顺利解决这些问题。希望这篇文章能够帮助到大家,避免在接入微信开放数据域时再次踩坑。