15、游戏风格交互中的虚拟环境与任务设计探索

游戏风格交互中的虚拟环境与任务设计探索

在虚拟环境的开发中,动态场景的设计以及任务与目标的设定是提升用户体验和文化学习效果的关键因素。下面将结合实际案例,深入探讨这些方面的特点和应用。

1. 动态场景设计:以虚幻引擎中的帕伦克和希瓦尔巴为例

在2004年对考古学学生和可视化专家进行评估时发现,人们在基于PC的网络虚拟环境中导航时,通常是向前移动而不是四处走动。为了让人们更好地探索环境,同时需要一个更快、更强大的渲染引擎,2005年开展了一个学生项目,将玛雅城市帕伦克的数字重建模型移植到游戏引擎中。

最初使用的Adobe Atmosphere软件存在诸多问题,如运行缓慢、容易出现故障,并且难以编写导航指南、添加物理效果或设计快速的游戏。而Unreal Tournament引擎不仅在创建生动详细的环境方面更强大,还具备现成的交互行为、3D资产和游戏风格类型。它允许快速轻松地使用现有模型,速度明显更快,还可以通过多个摄像头同时进行投影。

学生们利用Unreal Tournament的先进功能,在短短12周内,基于帕伦克模型创作了一个引人入胜的玛雅创世神话故事。他们设计了两个关卡:一个是帕伦克,有重建的寺庙模型和地形;另一个是希瓦尔巴,即玛雅的 underworld,其模型基于玛雅书籍《波波尔·乌》中对创世神话的描述。

玩家要探索希瓦尔巴,需要在一棵神奇的树旁找到一根闪电棒,回到球场,将玛雅球推入仪式环中。如果操作正确,球场会裂开,玩家将坠入裂缝,进入希瓦尔巴。为了让游戏更具挑战性、物理感和沉浸感,使用了曲面镜和Jeffrey Jacobson开发的CaveUT代码,将环境投影到玩家周围的一个特制黑盒上。玩家通过站在Arduino跳舞垫上行走,并使

【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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