简介:无论多么庞大的游戏世界,玩的时问久了,道路便很容易熟悉。而当怪物的等级、地图等信息都被记录在玩家脑中,这些地图便会失去第一次进入时的神秘感。这在很多游戏中都可以感觉到。即便利用巨大的财力、人力制作数量繁多的地图,地图还是拥有边际的,一旦被全部探索完,那多数玩家又会返回到收集物品的行为模式中。如果要追求一种强调冒险及体验的游戏生活,那就可以尝试一下让地图随机创建,让每次冒险的环境都是未知的。笔者这里所构想的地图系统,主要采用的方法是创建一些路线模板。将其打乱后重新组合,来形成贯穿所有关键点的路线。之后再根据任务及地图创建规则的要求,在模板的关键点上安放相应的任务元素。通过这种不规则的路线和各种物品的随意放置来组成新的随机、独特的游戏场景。同时,由于随机地图类似休闲游戏中开的小房间,只允许一部分玩家在里面进行游戏,如同一群人在玩单机游戏。这样便可以设计一些更加丰富、细腻的任务细节,创造更具表现力的游戏系统。玩家既可以在固有的城市中进行社交,又可以在任务中领略冒险的过程。
简介:针对随机时滞和异步相关噪声情况下的状态估计问题,提出了一种改进的高斯滤波算法(GF),并给出了其适用于高维系统的实现形式—随机时滞和异步相关容积卡尔曼滤波器(CKF-RDCN)。首先,通过满足Bernoulli分布的互不相关随机序列,来描述系统观测数据中可能存在的随机时滞现象,将量测噪声作为状态变量用以实现对观测时滞后验概率密度的估计。其次,利用一阶斯特林插值公式来近似估计,由于过程噪声和量测噪声异步相关,而导致的含有随机变量的多维积分问题。最后,依据三阶球径容积法则,给出了CKF-RDCN滤波算法的详细设计。此外,经典GF算法是所提出的改进GF算法的特例,其作为一个通用的非线性滤波算法框架,根据不同的后验概率密度估计方法,可以有不同的实现形式。仿真结果表明,相比于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)以及容积卡尔曼滤波算法(CKF),CKF-RDCN在解决含有观测时滞和相关噪声系统的状态估计问题时,具有更高的精度和更好的数值稳定性。
简介:[篇名]DynamicsofthemaneuveringvehicleIKARcontrolsystembytheorbitalplacementofglobalstarsatellites,[篇名]InformationSetsintheProblemofObservationofAircraftMotioninaHorizontalPlane,[篇名]Nonlinearcontrolofamagneticbearingsystem,[篇名]PowersystemtransientstabilityenhancementbySTATCOMwithnonlinearcontrolsystem,[篇名]Selectingoperatingpointsfordiscrete-timegainscheduling,[篇名]StabilityanalysisofnonlinearcontrolsystemswithfuzzyDMCcontrollers,[篇名]Three-dimensionalreachabilitysetforanonlinearcontrolsystem,[篇名]WheelslipcontrolinABSbrakesusinggain-scheduledconstrainedLQR。