目录： 概述游戏设定模型导入创建Avatar配置Avatar设置Muscle参数AVatar Mask重定向逆向运动学（IK)Animator组件状态机混合树通过脚本控制 概述Mecanim是unity一个集成的丰富的动画系统，它的工作流主要分为三个：模型导入,角色建立，角色运动。它支持很多功能，包括：运动重定向（即把动画从一个模型应用到另一个模型上去 ）；动画片段工作流（可以很好的衔接动画片段
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2024-10-20 17:57:21
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通过碰撞器（Collider）组件的运用，我们可以对游戏中的物体设置碰撞、反弹效果。 1、种类介绍 Unity中内置了6种碰撞器： 1）盒子碰撞器（Box Collider）即方形碰撞器,适用于冰箱、桌子…… 2）球形碰撞器（Sphere Collider）即圆形碰撞器,适用于篮球、石头…… 3）胶囊碰撞器（Capsule Collider）由一个圆柱体和上下两个半球组成，主要用于 人物
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2024-04-09 20:15:21
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.一般来说，不可攀爬的 Nav Mesh 都被视为障碍物（Nav Mesh Obstacle），也可以直接将物体设为障碍物，即可以为游戏对象添加 Nav Mesh Obstacle 组件。有别于普通的 Nav Mesh，Nav Mesh Obstacle 是一种不需要烘焙的障碍物，形状可以选择为立方体或胶囊体。实践案例：障碍物绕行案例构思在自动寻路过程中，往往会遇到障碍物，在寻路过程中遇到障碍物要
原创
2021-01-02 20:51:38
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基于双目摄像头的障碍物检测前言：关于双目摄像头的障碍物检测以及基于OpenCV的障碍物检测在CSDN以及博客园上都有几篇相关的文章。然而，相当一部分的关于障碍物检测的文章多偏向于理论，而有实践的文章却少之又少。在这里，我将按照我从网上学习到的例子进行整合并加入了我自己的理解。希望能为大家在障碍物检测方面起到一定的参考作用。特别鸣谢：亦轩Dhc的博客琪其齐奇旗棋的CSDN_寒潭雁影的CSDN下面开始
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2024-05-28 18:19:22
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文章目录一、题目描述示例 1示例 2二、代码三、解题思路 一、题目描述一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为 “Start” ）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为 “Finish”）。现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径？网格中的障碍物和空位置分别用 1 和 0 来表示。示例 1输入：obs
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2023-12-17 19:34:03
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title: LeetCode No.63categories:OJLeetCodetags:ProgramingLeetCodeOJLeetCode第六十三题自己代码的开源仓库:click here 欢迎Star和Fork ?题目描述一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为“Start” ）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记
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2023-11-03 09:41:46
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(鉴定为水刊 综述 老板让看的) Abstract： 野外自动驾驶陆地车辆的负面障碍是指路面上的坑洼、沟渠、悬崖、坑或任何类型的障碍物，但不是以可见的方式，它给车辆或潜在的乘客带来风险，甚至给环境带来风险。 自主陆地车辆正在前进。这些负面障碍会对自动驾驶陆地车辆造成严重损坏，包括车辆悬架损坏、侧翻，甚至自动驾驶车辆丢失。障碍物检测是避免任何风险的第一步，能够警告附近的障碍物以避免可能出现的任何类型
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2023-10-09 16:49:59
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自带寻路Navmesh的三大组件：1.Nav Mesh Agent：主要挂在寻路物体上2.Off Mesh Link：实现区域转移功能(例如，有时不一定只是在地面上进行寻路，可能有些高高的平台，平台与地面是不相连的，使用该组件可以跳到平台上)3.Nav Mesh Obstacle：主要挂在障碍物上一、基础1.选中静态对象，勾选Navigation Static2.Window/Navigation
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2024-10-02 19:30:28
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障碍物行为预测是无人驾驶系统的核心模块之一。预测模块承接上游感知模块，结合高精地图和主车的定位信息，对周边障碍物的未来运动情况进行预测，帮助主车提前作出决策，从而降低交通事故的发生率，在无人驾驶系统中发挥着承上启下的关键作用。在百度 Apollo 自动驾驶开源平台中，障碍物行为预测分为车辆轨迹预测和行人轨迹预测两大类。在车辆轨迹预测中，分为意图预测和速度预测两个
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2024-02-19 11:38:34
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本文介绍如何实现基于Frenet坐标系的动态障碍物避障。其中包括：cubic spline generationFrenet transformation to gloval coordnatessampling-based search methodBezier curvecost function formalizationlazy collision checkingpure pursuit
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2024-08-27 19:46:11
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其次看看游戏的运行界面三、游戏大致实现思路：1.窗体2.自己角色的添加3.背景图片的添加4.背景图片的移动5.人物的移动和跳跃6.砖头、水管等等障碍物的添加7.任务和障碍物的碰撞难点分析：1.人物的多键控制1)给人物设定方向boolean变量：向左、向右、向上、向下2)通过键盘监听来修改方向的变量值按下某个键的时候，我们把相应方向改为true，释放的时候改false2.地图配置自定义文件读取方式实
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2023-07-23 19:58:59
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本文介绍如果使用以state lattice planner为基础的曲线生成和动态障碍物规避的方法。我们的曲线将position profile 和 velocity profile进行了分离。位置的优化用曲线生成和cost function minimization的方法，纵向的速度规划采用ACC控制器。 主要采用我的论文：Optimization of Adaptive Cruise Cont
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2024-04-23 14:07:01
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Velodyne 激光雷达每帧有十几万个三维数据点，对于有限大小的地图来说，大多数栅格内的实际三维点个数必然不止一个（近距离点数较多，越远越少） , 所以我们首先建立一张栅格地图，再将当前帧内的三维点投影到栅格地图上，每个栅格内有若干点，这些点保留高度、强度等信息，最后根据这些点计算该栅格的属性。首先，建立一张栅格地图大小为前方(FOV_FX)为4m，后方(FOV_BX)-10m，左方(FOV_L
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2024-08-26 21:07:19
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环境配置：python=3.6，opencv-python=4.4.0，torch=1.7.1（cuda=11.0），PyQt5=5.15.1（缺啥补啥）PyQt5功能：实现选择视频文件、播放、中止、暂停，继续播放检测功能：障碍物检测（YOLOv3），车道线检测（LANEATT）简单流程：对读取的每一帧图片分别进行障碍物检测和车道线检测，然后利用PyQt5将检测结果进行可视化效果展示：一、文件目录
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2024-01-31 16:36:03
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寻路算法将计算静止障碍物周围的路径，但是如果障碍物移动会怎么样？当单元到达特定点时，障碍物可能不再存在，或者可能存在新的障碍物。如果可以绕过典型的障碍物，请对你的探路者（pathfinder）使用单独的避障算法（转向）。探路者将找到所需的路径，然后移动对象在跟随它时，绕过障碍物移动。但是，可移动的障碍物有可能导致路径发生显著的变化，我们需要考虑探路者如何避开障碍物。 重新计算
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2024-08-06 19:54:45
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# Python中的障碍物设置
在许多游戏和机器人编程中，障碍物的设置是一个重要部分。障碍物不仅可以增加游戏的挑战性，还可以用于实现机器人避障的功能。本文将介绍如何在Python中设置障碍物，并提供代码示例演示其实现。
## 障碍物设置的基本思路
设置障碍物的基本流程包括以下几个步骤：
1. 定义障碍物的位置。
2. 初始化游戏或仿真环境。
3. 绘制障碍物。
4. 添加碰撞检测逻辑。
# 使用Python绘制障碍物及其应用
在现代编程中，Python是一种功能强大且易于学习的语言，广泛应用于数据分析、可视化和机器学习等领域。本篇文章将介绍如何使用Python绘制障碍物，并展示饼状图和状态图的实现方式。
## 1. 绘制障碍物
我们首先需要定义一个障碍物的概念。在计算机视觉、机器人导航等领域，障碍物通常指任何可能阻碍移动或视野的物体。我们可以使用 `matplotlib`
# Python实现障碍物信息
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
Start --> 获取数据;
获取数据 --> 数据处理;
数据处理 --> 结果输出;
```
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
开始 --> 获取数据
获取数据 --> 数据处理
数据处理 --> 结果输出
```
原创
2024-04-29 03:35:43
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当我们开车的时候，会不断地关注周边的环境，以确保自身及他人的安全。我们会特别注意潜在障碍物的位置，无论是其他车辆、行人还是路上的物体。同样，当我们开发自动驾驶汽车系统时，让其能准确探测到障碍物也是非常关键的，因为它加强了汽车对周围环境的理解。路上行驶的其他车辆，是障碍物检测的重中之重，因为它们很可能是我们车道上或邻近车道上最大的物体，因此其潜在危险性也最大。从传统的计算机视觉技术到深度学习技术，各
在寻路过程中有许多的影响因素，例如时间，能量，金钱，地形，距离的美好。对于起始节点与目标节点之间的每一条可行路径，都可以用代价的大小来描述。而A*算法的任务就是选取代价最小的那条路径
先介绍
导航图(参考于Unity3D 人工智能编程精粹一书)：
1.基于单元的导航图，寻路使以网格为单位进行的。如果单个正方形过大，网格很粗糙，那么很难得到好的路径，如果网格很精细，那么
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2024-05-05 12:55:27
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