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抽象图数据：将连续地形信息离散化为图数据路线生成：从一个给定的起始点，沿图数据的边进行信息传递和扩展，最终到达给定的目标点开发者们发明了多种不同的方法来解决抽象图数据的问题，例如2D空间下的基于不同形状（正方形、六边形）的网格，3D空间下的基于不同多边形的网格，可视图，路点图等等。而另一方便，在解决路线生成问题方面，开发者们通常都会选择A * 算法，因为A * 既高效，又简单，并且能够找到基于网格
这是因为法线并不是空间内真实存在的向量，法线只是对空间内某一平面垂直的一个相对向量，或者说是对空间内真实存在的向量虚构出来的相对向量，具有一定的相对性。而切线是由空间内相邻两点确定的，也就是空间中真实存在的向量，因此可以通过普通的转换矩阵进行空间变换，并且我们可以利用切线来推导出使用于法线的转换矩阵。(3 * 3)是由坐标空间B的三个坐标轴组合得到的矩阵，而坐标轴组合的矩阵一定是正交矩阵，因此 M
Lua的for循环分为两种：数值for循环（numeric for）泛型for循环（generic for）数值for循环语义数值for循环的语法如下：for i = _initialValue, _limitValue, _stepValue do<body>end_initialValue, _limitValue, _stepValue三者都必须是number类型。其中_step
原文地址：https://www.researchgate.net/publication/221073351_Reciprocal_Velocity_Obstacles_for_Real-Time_Multi-agent_Navigation1. 简介近些年，多个移动智能体的运动规划问题成为一个越来越受关注的问题。无论在机器人领域，还是在视频游戏等多个其他领域，该问题都有很多的影响。解决这类问题
1.简介在本文中，我们将研究一种机器人技术或视频游戏中使用的路径规划方法，该方法适用于离散为阻隔和非阻隔网格的2D连续地形。我们的目标是，在给定一个起始点和一个目标点的情况下，寻找出一条没有阻隔的较短路径。其中，起始点和目标点都是网格单元角顶点。A * 算法可以很快地寻找出一条附着在网格边缘上的路径，但是，由于其算法中路径点沿网格点排布的约束，导致A * 算法在寻路过程中可形成的角度往往是被网格形
原文地址：https://www.researchgate.net/publication/2672667_Motion_Planning_in_Dynamic_Environments_Using_the_Relative_Velocity_Paradigm简介动态环境下的运动规划始终是一个难题，这是因为它需要在状态空间下进行规划，也即需要同时解决路径规划和速度规划两个问题。其中，路径规划是一个
每一张纹理可以看作拥有一个属于自己的2D坐标空间，其横轴用U表示，纵轴用V表示，因此也称为UV坐标空间。UV空间的坐标范围为[0，0]到[1，1]，在Unity中，UV空间也是从左下到右上，即纹理的左下角对应的UV坐标为[0，0]，纹理右上角对应的UV坐标为[1，1]在美术导出模型资源时，会通过UV展开将模型每个顶点对应的UV坐标存储到顶点信息中。渲染时通过顶点（或片元）的UV坐标映射到纹理上的某
原文地址：https://www.researchgate.net/publication/221073351_Reciprocal_Velocity_Obstacles_for_Real-Time_Multi-agent_Navigation1. 简介近些年，多个移动智能体的运动规划问题成为一个越来越受关注的问题。无论在机器人领域，还是在视频游戏等多个其他领域，该问题都有很多的影响。解决这类问题
在上一篇文章中（）我们提到，CMS是一种主要针对旧生代对象进行回收的收集器。与CMS不同，G1号称“全功能的垃圾收集器”，对初生代内存和旧生代内存均进行管理。鉴于此，这里先简单插入介绍一下HotSpot虚拟机对于初生代内存的管理方式。
