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[Unity3D]赛车游戏开发 - 漂移算法解决方案(转)

[Unity3D]赛车游戏开发 - 漂移算法解决方案(转)
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五年级下册综合实践活动教案-赛车游戏 全国通用

赛车游戏 【教学目标与要求】 1.运用侦测和判断控件,使赛车由起点自动行驶至终点。通过分析赛车的稳定性因素,试改装赛车以稳定提速。 2.创设情境,激发兴趣。学生在完成任务的过程中掌握知识点,再通过知识迁移解决更多实际问题。 3.通过师生平等对话,以赛促学、以赛促练,提高动手实践能力。 4.学以致用,思考问题不拘泥于一种方式,开启发散思维、大胆尝试。“改装”赛车,奇妙的想法有时来自于一种悟性。 【教学重点与难点】 重点:理解侦测的意义。 难点:巧用条件判断。 【教学方法与手段】 教师创设情境,用实际问题激发学生的兴趣。以任务导入抛出知识需求,以交流合作激发创新动力。 【课时安排】安排1课时。 【教学准备】 计算机网络教室,教学广播系统。 教学过程: 一、情境导入 师:同学们,你们喜欢玩电脑游戏吗?(喜欢)那谁来说一说,你们都曾经玩过什么类型的电脑游戏呢? 生:…… 师:老师这里有一款赛车小游戏,你们想玩一玩吗? 生:…… 师:刚才的小游戏好玩吗?驾驶起来有难度吗?你们想不想制作一款这样的赛车小游戏呢? 生:想…… 师:好,今天我们就来学习赛车游戏这一课。(出示课题)

【设计意图】创设情境,把前沿科技搬到教室里,犹如让学生亲身接触,激发学生的参与兴趣。 二、知识新授 1. 设置舞台和角色 师:要实现赛车行驶,首先要做哪些准备?(场景、角色) 生:赛车、赛道。(师提示:起点线、终点线) 任务1:请同学们用“画笔”工具自行设计一条赛道,再从网上下载赛车图,并保存在D盘的“图片”文件夹中。 【设计意图】通过对实际问题的思考,利用之前所学的知识完成任务1,温故而知新。 师:如何绘制赛道背景?如何添加赛车角色? 师演示:选择“绘制新背景”,打开“绘图编辑器”窗口,利用“画笔”工具将其线条变粗,然后画上弯弯的赛道。使用直线工具,分别选择蓝色画起点线,选择红色画终点线和小旗。 同学们学会了这个方法可以设计个性化的赛道,至于如何添加赛车角色,大家已不再陌生,只是需要注意调整赛车角色的大小时,不要宽于赛道,否则赛车永远都不会到达终点了。 2. 赛车不断前进 师:准备好赛道和赛车,下一步就可以启动马达出发啦! 任务2:请同学们搭建赛车的初始化脚本,初始化赛车的位置和方向,并让它不断前进。 师:若要使赛车“持续”前进,我们可以怎么做? 生:使用重复执行控件。(师引导) 师:好,你试试看!(生尝试,师巡视) 师:看来同学们的赛车性能都不错,少数没有做好的同学,会不会是因为“坐标”的概念忘记了呢?请大家交流一下,看看有没有遇到什么问题? 生:一直向前进,遇到草地不能拐弯,偏离赛道了。 师:那请你说说看,怎样解决? (学生的答案也许比较多,教师借此抛出“传感器”的概念)

赛车游戏教学设计

赛车游戏 【教学过程设计】 一、互动导入 师生互动,导入课题 提问:下雨天出行最担心什么? 师:对,不过老师最担心下雨了,有车开不了,你们看~(出示图片) 提问:不过没有关系,仔细观看老师的视频,它使用了什么技术? 生:无人驾驶技术 今天我们使用Scratch软件来模拟无人驾驶技术,揭示课题:赛车游戏—无人驾驶汽车 设计意图:感受无人驾驶技术的实际运用,激发兴趣,调动学生的积极性,为了课上探索打下基础。 二、新知探究 1.活动一:模拟一台无人驾驶汽车 师:在规则下,尝试设计无人驾驶汽车。规则:从起点行驶,沿着道路到达红色终点停下。 生:按照规则,尝试让汽车自动驾驶 留意:出现什么问题? 生:发现问题,无法按照道路无人驾驶 师:如何解决?为什么无法按照道路行驶? 带着问题观看视频,无人驾驶汽车的原理,传感器。 生:回答,需要绘制传感器,然后编程通过梳理程序功能,完善流程图;(写在学案上) 拼一拼传感器: 请学生操作,并上台展示 师:黑板上教师模型演示,车子方向,传感器如何判断 流程图:

设计意图:学生通过对上节课知识的复习,再次梳理不同控件之间的关系,提升学生读程序的能力。通过形成明确的流程图,为后续利用滑动电位传感器知识编写脚本提供基础。 2.活动二: 无人驾驶汽车避开障碍 师:道路上遇到塌方,堵住部分路面,设置了警示标志,车辆需要怎么做? 生:停下,绕开…… 师:在警示标志前停下,并等待清理修复后继续前进。请同学们调整程序,完成避障。 生:完成程序后,学生展示 师:传感器侦测颜色,并等待;也可以传感器侦测角色,并等待。对比选择

通过观察,优化脚本,找到解决问题的最优方案。 生:观察并回答,相互评价并完善程序和学件 3.活动三: 人机对战 师:同学们用Scratch模拟了一台无人驾驶汽车,能够沿着道路自行前进,并且能够躲避障碍。 相同的速度下,如果我们操控一台模型,谁行驶的快呢? 生:自动驾驶、操控 师:按照学练案的提示,添加一台可以键盘控制的汽车,我们来人机对战规则:不能超出道路,不能逆行,统一起点,计算到达时间 观察:你发现人机对战的结果是什么? 三、知识梳理,总结全课 知识技能:提升概括总结,梳理知识的能力,促进更深层次的思考。 活动要求: (1)思考:利用传感板还能进行怎样的设计让游戏更丰富? (2)总结本课所学知识。

A 寻路算法模拟实现 C++ 可运行

////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // // // // //写一个自己实现的A*搜索算法 ////////////////////////////////////////////////////////////////////////// #include"stdafx.h" #include #include #include #include #include using namespace std; const int nMapWidth = 8; const int nMapHeight = 8; struct Node { int nEnable; int nNodeMark; int nValue; int x; int y; Node():nEnable(0),nNodeMark(0),nValue(0),x(0),y(0){}; }; std::map m_OpenList;

std::map m_CloseList; std::vector m_KeyList; Node m_MapNode[nMapWidth][nMapHeight]; //计算openlist中靠前节点周围的节点 void ComputerRound(int curx,int cury); //将一个新的节点加入到OPenList中 void AddNodeToOpenList(Node* pNode,int nNum); //打印地图 void Print(Node pNode[][nMapHeight]); void Print(Node pNode[][nMapHeight]) { for (int n = 0; n < nMapWidth; ++n) { for(int m = 0; m < nMapHeight; ++m) { if (m == 0) cout<nEnable)) return; if (m_OpenList.empty()) { m_OpenList[pNode->nNodeMark] = nNum; m_KeyList.push_back(pNode->nNodeMark); } else { std::map::iterator itr = m_OpenList.find(pNode->nNodeMark); if (itr == m_OpenList.end()) { std::map::iterator itrQ = m_CloseList.find(pNode->nNodeMark); if (itrQ != m_CloseList.end())

05-09《赛车游戏》教学设计

第9课赛车游戏 【教材分析】 本课的主要学习任务是用侦测模拟“传感器”,通过条件语句对“传感器”的返回值进行判断,让一辆赛车由起点自动行驶到终点。涉及的知识点有:舞台的搭建、角色的创建、重复执行控件、颜色侦测、条件判断、计时器。为了凸显这些知识点的用途,让学生在兴趣中更好地掌握,根据课本的教学目标可将教学内容分成五部分:第一部分设置舞台和角色,第二部分让赛车不断前进,第三部分赛车偏离轨道后纠正方向,第四部分赛车到达目的地,第五部分加入计时功能。 【学情分析】 本课涵盖的知识点针对性较强,而且具有广泛的扩展空间。为了最大程度帮助学生在已有的认知基础上,更好地将各知识点汇集起来完成任务,建议采用“任务驱动法”来组织教学。学生在教师创设的生活情境中分析实际问题,在完成任务的过程中掌握知识点,在探究赛车行驶的稳定性因素时,利用交流合作的方式解决实际问题。通过师生平等对话、学生自由发挥,创作出更加个性化的赛车,在竞速比赛中取得优异成绩的同时,提高学生的知识迁移能力和动手实践能力,以赛促学、以赛促练。 【教学目标与要求】 1.运用侦测和判断控件,使赛车由起点自动行驶至终点。通过分析赛车的稳定性因素,试改装赛车以稳定提速。 2.创设情境,激发兴趣。学生在完成任务的过程中掌握知识点,再通过知识迁移解决更多实际问题。 3.通过师生平等对话,以赛促学、以赛促练,提高动手实践能力。 4.学以致用,思考问题不拘泥于一种方式,开启发散思维、大胆尝试。“改装”赛车,奇妙的想法有时来自于一种悟性。 【教学重点与难点】 重点:理解侦测的意义。 难点:巧用条件判断。 【教学方法与手段】 教师创设情境,用实际问题激发学生的兴趣。以任务导入抛出知识需求,以

基于BP神经网络的扫地机器人寻路算法

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/bb856565.html, 基于BP神经网络的扫地机器人寻路算法 作者:杨忠刘华春 来源:《电脑知识与技术》2017年第10期 摘要:传统的寻路算法通常用在已知地形结构的基础上规划路线,而扫地机器人的工作环境通常是陌生的,传统寻路算法在此失效。该文结合BP神经网络的特性,提出一种基于BP 神经网络的扫地机器人寻路算法,目标是使扫地机器人能够在任何陌生的环境中正确地完成寻路任务,通过分析扫地机器人的清扫模式,建立观察模型和运动模型,利用MatLab实现对应的BP神经网络,并对传统BP网络激励函数进行了优化,最后经过训练和仿真验证了算法的有效性和实用性。 关键词:寻路算法;扫地机器A-;BP神经网络 中图分类号:TPl8 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2017)10-0156-03 随着科技的不断进步,智能家居理念逐步渗透了现代生活中,智能扫地机器人日益流行起来,很多厂家都开始生产智能扫地机器人。过去机器人通常只能完成一些简单的任务,但随着人工智能、传感器技术的发展,机器人的功能得到了很大的升级和改善,加上网络推广,智能扫地机器人已经真正地进入人们的日常生活。智能扫地机器人能在无人监督的情况下通过红外线传感器、超声波传感器、陀螺仪、电子罗盘、室内GPS等传感器设备扫描并学习房间局部户型结构,规划路径完成房间的清洁任务。通常由于所处位置的局限性和现代住房结构复杂等因素,难以获得完整准确的户型结构图,而要求用户事先将户型图输入机器人也不现实,因此清扫路径的规划是整个清扫活动的难点。目前通常采取线性算法进行路径规划,通过传统程序设计模式编程实现。这种方式导致扫地机器人智能程度不高,在遇到一些特殊情况时,导致整个清扫工作中断。 1.问题分析 扫地机器人按清扫路线形式可分为规划式和随机式两类。目前,扫地机器人大部分都采取随机式扫地机,即不规划路线,扫到哪算哪,碰到障碍物自己走开。规划式清扫模式:扫地机器人感知四周的环境,然后规划行走的路径,有效地遍历各个区域,完成各个区域的打扫。规划式清扫模式的行走路径方式有螺旋式行走模式,S形行走模式,五边形行走模式。其中,以螺旋行走模式的清扫效率最高,它最大程度的避免了重复路线。但单一的规划式清洁模式,始终不能完美解决障碍物问题,螺旋行走模式以程序的形式编写进扫地机器人控制中心计算机,它只能以固定不变的路径完成清扫任务,在途中若遇到形状复杂、面积较大的障碍物,如茶

小学体育水平一走与游戏教学设计

小学体育水平一《走与游戏》教学设计 一、指导思想: 依据新课程标准,坚持“健康第一”,关注每一位学生发展,提升学生运动兴趣的基本理念。以我校“活动式教学”为指导,在课堂中培养学生自然走的正确动作,营造和谐的学习氛围,提高参与意识,促进相互学习与帮助,让学生在愉悦的学习氛围中掌握动作方法,体验运动的乐趣,培养优良的意志品质及合作意识。 二、教材分析: 走的教材是课程标准学习领域目标中,发展体能的活动与内容。走是人在日常生活学习、劳动中最基本的活动能力。通过走的教学,使学生掌握正确走的方法,形成走的正确姿势和良好的身体形态,提高走的能力。本次课是走与游戏的第一次课,以情境模式贯穿课的始终,在本次课中重点是走的放松、自然、协调、发展走的能力。并提示脚的着地动作,上体姿势和上下肢的配合,特别要强调抬头、挺胸、直腰,重视培养良好身体形态的意识。 三、学情分析 本节课的教学对象是水平一的学生,考虑到学校一年级学生年龄较小,活泼好动,对学校的一切都充满好奇,想象力丰富,模仿能力较强,喜欢形象、直观、有趣的学习内容,学习过程中仍以无意注意为主。通过开学的三次体育课发现,一年级学生的学习习惯还未形成,能认真听讲的学生各班均占全班人数的60%,他们一般注意力集中,上课积极举手发言,眼睛也会注视着老师。其他学生注意力只能持续5分钟左右,过后,有的发呆,有的在做小动作。因此,在教学中采用了情境教学的方法,将生动有趣的故事贯穿课的始终,通过运用了形式多样、丰富有趣的多种游戏活动进行教学,学生积极参与,提高了学生参与课堂活动的兴趣和学习兴趣,为学生提供展示自我的舞台,对于发展身心,培养顽强、果断的良好品质,发挥学生的主动性及团队合作的集体主义精神具有积极的意义。 四、教学重、难点: 教学重点:走的放松、自然、协调、发展走的能力; 教学难点:培养自控力和自我表现意识。 五、教学目标: 1、体会各种姿势的走,激发运动兴趣; 2、掌握正确的走的动作方法,提高学生力量、协调等身体素质,发展腿部力量; 3、培养学生勇敢、果断、互相帮助的良好品质,培养学生的环保意识。 六、本课突出特点: 1、采用多种活动,提高学习兴趣 在准备部分中,设置了两种活动,以走的游戏做为辅助练习,即:乘坐交通工具出发和模仿小动物。在基本部分中,分别设置了三个活动,即:穿越小树林,走过独木桥,帮助小松鼠运果子。),通过以上的多种活动,一则使学生从形象的感知达到抽象的理性的顿悟,二则激发学生的学习情绪和学习兴趣,使学习活动成为学生主动的、自觉的活动。 2、利用丰富手段,创设教学情境 教师有目的地引入具有一定情绪色彩的、以形象为主体的生动具体的场景,以引起学生一定的态度体验,从而帮助学生理解教材,并使学生的心理机能得到发展。情境教学法的核心在于激

苏科版小学信息技术五年级《赛车游戏》教学设计

《赛车游戏》教学设计 一、学习内容分析 《赛车游戏》是苏科版小学信息技术五年级第9课教学内容,属于“算法与程序设计”模块。主要是运用侦测和判断控件,通过条件语句对“传感器”的返回值进行判断,从而达到自动驾驶到终点的目标。涉及的知识点主要有:重复执行控件、颜色侦测、条件判断、计时器。 二、学习者分析 本课的授课对象为五年级学生,他们接触scratch已有一段时间,对scratch的学习充满热情,喜欢运用scratch软件来尝试探究,学生已经在前面的学习中,理解并使用了一些基本的侦测与判断控件,但是学生毕竟没有经过专门的程序设计思维训练,对程序的分析能力不够,需要对复杂的任务进行分析与解构。因此采用支架理论,在活动中分层次探究的学习方法,让学生在玩乐中学习编程,让每个学生都能子自身的基础上有所提升。 三、学习目标 1.学习运用侦测和判断控件编写和创作游戏。 2.根据环境的变化,对脚本、参数进行修改与调试,体会脚本的优化,脚本优化的方法。 3.依据创编情境,体会通过脚本的调试优化,能够使得作品达成更佳的功能与效果。 四、教学重难点 重点:运用侦测和判断控件编写和创作游戏。 难点:在环境变化中对参数的修改与调试体会脚本的优化,掌握脚本优化的方法。 五、教学策略与手段 学习是学生自己构建知识的过程,而教学应该把学生原有的知识经验作为新知识的生长点,引导学生从原有的知识经验中,主动建构新的知识经验。本节课的知识建立在学生已有的scratch软件的基本操作上,运用侦测与条件判断来创编程序,同时涉及到对程序脚本的不断完善与优化。对于学生来说,相对比较难理解。因此把本节课教学内容分层次呈现,层层递进,作品难度逐渐加深。采用“配对编程”的学习模式,两名同学为一组,在活动中交流、合作构思流程图、脚本搭建,并在把玩同伴的作品过程中互相纠错,为同伴脚本修改提出合理建议。让学生合作中学习脚本的修改与参数的调试,体会作品迭代优化的一个过程,让每个学生领会配对互助的意义。 六、教学过程 (一)情境导入,激趣引思 《赛车总动员》中自动行驶的赛车麦昆引入,学生配对实物演示(生1说指令,生2 依据指令操作)赛车在模拟直线赛道上从起点驶向终点的过程。 思考:回顾赛车运行过程。 (到达起点→计时器归零→调整方向→前进→到达终点(计时器读数)停下) 把汽车作角色,赛道作背景,用scratch实现赛车在赛道上自动行驶的过程,就可以设计出一款赛车游戏。板书课题:第9课赛车游戏

最优路径算法

9.4.3 寻路算法 路径选择问题是游戏开发中经常遇到的问题,比如热门的Android游戏《crystallight》,游戏中的敌人需要寻找到一条路径前进,直到被杀死或者是到达终点;又如,棋类游戏中,需要为棋子选择最"理智"的行进路径,以达到最佳棋面;再如,9.3.5节中提到的复杂游戏AI,其核心就是为"飞机"寻找一条最理想的逃生路线。此外,在非规则实体的碰撞检测中,也需要选择较优的路径到达碰撞边缘。类似的路径选择问题经常出现,但是如何合理地实现寻路算法,是很多程序员需要解决的难题。 1. A*算法知多少 很多游戏开发者一提到寻路算法,就想到A*算法;一提到A*算法,就望而却步。下面将揭开A*算法的神秘面纱。 A*算法确实是最高效、最流行的寻路算法,是搜索算法最深层的延伸。A*算法由4个要素组成:A*=估价函数+并查集+堆+广搜。A*算法必须有强大的算法功底和长年累月的实战积累方能实现。另外,A*也并非总是最适合的算法,它仅仅是在不同运用领域表现出更强的通用性,仅仅是在数据统计范畴内性能期望值最高。 那么,A*是否适合移植到Android平台呢?我们需要进一步分析它的特点与专长。A*算法的精髓是以空间换取时间,它的运用前提是:解空间充分大,运算时间受到刚性限制,而存储空间(一般是内存)相对充足。如果将它移植到Android平台上,其一,手机系统的内存资源弥足珍贵,A*算法将完全失去用武之地;其二,手机游戏的寻路空间相对较小,解空间相对狭隘。因而,搜索算法的瓶颈不再是冗余的搜索尝试,而估价函数的开销以及冗长的代码将成为新的瓶颈。因此,A*算法并不是Android手机游戏的唯一选择,针对不同的路径选择需要,应该定制不同的搜索算法。 2. 量身定制寻路算法 设计寻路算法应该基于两个原则:开发者力所能及、算法力所能及。 算法功底不是很雄厚的开发者,不必追求华丽的A*算法,可根据实际需要写一个普通的宽搜或者广搜算法。毕竟手机游戏的解空间与PC游戏差了不止一个数量级,常规搜索的时间开销也不会庞大。游戏开发者需要认真做好的是优化。其实,开发寻路算法的大门一直都敞开着,只要开发者能够找准游戏的定位,选准突破的方向。例如,热门塔防游戏--《Robo Defense》,它的搜索空间很小,对常规的搜索算法做一些优化,即能实现即时寻路。 具备深厚算法功底的开发者可以根据不同的路径选择需求,选择最恰当的寻路算法。对于解空间较小、实时性较高的游戏,A*算法将是最恰当的选择,设计高效的估计函数将成为算法性能的关键;如果解空间较大,内存空间紧缺,那么采用迭代加深搜索算法效果更佳,

05-09《赛车游戏》教学设计

第9课赛车游戏 一、教学目标与要求 1. 知识与技能 (1)运用侦测和判断控件,使一辆赛车由起点自动行驶到终点。 (2)通过分析赛车的稳定性因素,试着改装赛车,达到提速且稳定的目的。 2. 过程与方法 创设情境,激发兴趣。学生在完成任务的过程中掌握知识点,再通过知识迁移解决更多实际问题。 3. 情感态度与价值观 通过师生平等对话,以赛促学、以赛促练,全面提高学生的动手实践能力。 4. 行为与创新 学以致用,不拘泥于一种思考问题的方式,不怕出错,通过对赛车的改装提高其稳定性和速度。 二、教学重点和难点 1. 重点:理解侦测的意义。 2. 难点:用条件语句对脚本进行判断。 三、教学方法与手段 教师创设情境,用实际问题激发学生的兴趣。以任务导入抛出知识需求,以交流合作发挥创新意识。 四、课时安排 安排1课时。 五、教学准备 计算机网络教室、教学广播系统。 六、教学过程 (一)情境导入 教师:你知道吗?未来的汽车不用驾驶员,汽车将根据事先设定的终点自动驾驶。 请同学们先来看一组视频(在线和下载均可播放): https://www.wendangku.net/doc/bb856565.html,/w_19rsi4lh89.html

学生:这样真好!爸爸再也不用辛苦驾驶啦! 教师:你也可以做到,就在今天这节课,下面我们用Scratch来做一个虚拟的“自动驾驶”赛车小游戏。 【设计意图】创设情境,把前沿科技搬到教室里,犹如让学生亲身接触,激发学生的参与兴趣。 (二)知识新授 1. 设置舞台和角色 教师:要实现赛车行驶,首先要做哪些准备?(场景、角色) 学生:赛车、赛道。(教师提示:起点线、终点线) 任务1:请同学们用“画笔”工具自行设计一条赛道,再从网上下载赛车图,并保存在D盘的“图片”文件夹中。 【设计意图】通过对实际问题的思考,利用之前所学的知识完成任务1,温故而知新。 教师:如何绘制赛道背景?如何添加赛车角色? 教师演示:选择“绘制新背景”,打开“绘图编辑器”窗口,利用“画笔”工具将其线条变粗,然后画上弯弯的赛道。使用直线工具,分别选择蓝色画起点线,选择红色画终点线和小旗。 同学们学会了这个方法可以设计个性化的赛道,至于如何添加赛车角色,大家已不再陌生,只是需要注意调整赛车角色的大小时,不要宽于赛道,否则赛车永远都不会到达终点了。 2. 赛车不断前进 教师:准备好赛道和赛车,下一步就可以启动马达出发啦! 任务2:请同学们搭建赛车的初始化脚本,初始化赛车的位置和方向,并让它不断前进。 教师:若要使赛车“持续”前进,我们可以怎么做? 学生:使用重复执行控件。(教师引导) 教师:好,你试试看!(学生尝试,教师巡视) 教师:看来同学们的赛车性能都不错,少数没有做好的同学,会不会是因为“坐标”的概念忘记了呢?请大家交流一下,看看有没有遇到什么问题?

A星寻路算法

此文档由网络搜集而来。会者不难,A*(念作A星)算法对初学者来说的确有些难度。 这篇文章并不试图对这个话题作权威的陈述。取而代之的是,它只是描述算法的原理,使你可以在进一步的阅读中理解其他相关的资料。 最后,这篇文章没有程序细节。你尽可以用任意的计算机程序语言实现它。如你所愿,我在文章的末尾包含了一个指向例子程序的链接。压缩包包括C++和Blitz Basic两个语言的版本,如果你只是想看看它的运行效果,里面还包含了可执行文件。 我们正在提高自己。让我们从头开始。。。 序:搜索区域 假设有人想从A点移动到一墙之隔的B点,如下图,绿色的是起点A,红色是终点B,蓝色方块是中间的墙。 [图1] 你首先注意到,搜索区域被我们划分成了方形网格。像这样,简化搜索区域,是寻路的第一步。这一方法把搜索区域简化成了一个二维数组。数组的每一个元素是网格的一个方块,方块被标记为可通过的和不可通过的。路径被描述为从A到B我们经过的方块的集合。一旦路径被找到,我们的人就从一个方格的中心走向另一个,直到到达目的地。

这些中点被称为“节点”。当你阅读其他的寻路资料时,你将经常会看到人们讨论节点。为什么不把他们描述为方格呢?因为有可能你的路径被分割成其他不是方格的结构。他们完全可以是矩形,六角形,或者其他任意形状。节点能够被放置在形状的任意位置-可以在中心,或者沿着边界,或其他什么地方。我们使用这种系统,无论如何,因为它是最简单的。 开始搜索 正如我们处理上图网格的方法,一旦搜索区域被转化为容易处理的节点,下一步就是去引导一次找到最短路径的搜索。在A*寻路算法中,我们通过从点A开始,检查相邻方格的方式,向外扩展直到找到目标。我们做如下操作开始搜索: 1,从点A开始,并且把它作为待处理点存入一个“开启列表”。开启列表就像一张购物清单。尽管现在列表里只有一个元素,但以后就会多起来。你的路径可能会通过它包含的方格,也可能不会。基本上,这是一个待检查方格的列表。 2,寻找起点周围所有可到达或者可通过的方格,跳过有墙,水,或其他无法通过地形的方格。也把他们加入开启列表。为所有这些方格保存点A作为“父方格”。当我们想描述路径的时候,父方格的资料是十分重要的。后面会解释它的具体用途。 3,从开启列表中删除点A,把它加入到一个“关闭列表”,列表中保存所有不需要再次检查的方格。 在这一点,你应该形成如图的结构。在图中,暗绿色方格是你起始方格的中心。它被用浅蓝色描边,以表示它被加入到关闭列表中了。所有的相邻格现在都在开启列表中,它们被用浅绿色描边。每个方格都有一个灰色指针反指他们的父方格,也就是开始的方格。 [图2]

《游戏》教学设计

小学一年级体育教案:游戏《赶小猪》 教学内容: 1、剪刀、石头、布。 2、赶小猪 教学目标: 1、认知目标:通过教学来提高学生自我锻炼意识。 2、技能目标:经过反复游戏练习,使学生形成正确动作技能,使动作做到灵敏协调性。 3、素质目标:提高奔跑以及地滚球的能力,灵敏协调性,促进学生下肢肌肉发展。 4、情感目标:培养运动感情,团结友爱,勇敢果断,积极进取的品质。 教学重点:学生奔跑能力以及体育素质好坏的影响。 教学过程: 一:准备部分(5-7分) 1、课堂常规:师生问好,检查学生服装问题,宣布本课教学内容,步入课堂。 组织:成四路纵队集合 要求:动作整齐,优美,活泼,轻松。 2、模仿操(音乐伴): (1)伸展运动;(2)头部运动;(3)上肢运动 教学方法:讲解示范,分解领做,连续领做。 二、主体部分(10-15分) 小鸟飞行导语:小朋友,小鸟在天空中自由自在的翱翔,你们想成为一只小鸟和他们一样无忧无虑的飞翔吗?今天老师就带着大家去飞翔一番。 组织:队形变换用小鸟飞形式带到场地。 1、场地布置:中间的两平行线的距离为1米,中间线到与自己相近的线的安全线距离10米。 2、游戏方法:(1)把学生分成两组或四组,各组相距一米站立,“剪刀”动作伸右手两指,“石头”动作右手握拳,“布”的动作平伸右手,五指分开,各组先悄悄决定出什么动作后,站在平行线后面。(2)“剪刀剪布”剪刀胜,“布包石头”布胜,“石头砸剪刀”石头胜,令下,各组同时出动作,失败的组向本组安全线逃跑,胜组追拍,做完规定次数后,以追拍着人数多的组为胜。

3、教学方法:(1)学生站在原地听取教师讲解动作以及示范动作;(2)示范,纠正; 要求:认真听讲,练习,减少失误的次数。 三、结束部分(15-20分) 1、游戏:赶小猪 导语:在我们做“剪刀、石头、布”的游戏时,有一群小猪很调皮,现在它们的主人很生气,为了小猪们能尽快进猪圈,他就邀请我们去帮忙赶小猪,他对我们说赶猪肚子,猪会进猪圈的,要不我们就去试试? 教学方法:(1)导入;(2)教师讲解游戏方法以及要求,并做示范;(3)指引学生进行比赛,评出优胜队,指出优缺点。 游戏方法:把全班学生分成人数相等的四组或两组。教师发令后,游戏者从起点开始,手拿球拍,将一只球边赶边向前滚,赶到线末,把球赶回,交给第2位同学,依次进行,比一比哪组先完成,最快最标准的队为胜。 游戏规则:球在滚动中离开路线要拿回离开路线的点继续进行滚动。 注:先进行直线滚动,后可进行曲线赶小猪。 组织: 本课小结:小朋友,我们今天学习了两个游戏,其中让我们认识到赶小猪的有趣,以及小猪的调皮…… 2,宣布下课。 一年级体育游戏比赛教学反思 一年级大部分是6岁左右的孩子,刚进入学校,学习、生活习惯还不太适应,正在慢慢形成,学习新知识也需要老师一步一步手把手的教,需要老师引导,需要耐心和细致。欲速则不达!教会孩子们走,他们才会慢慢学跑,这就需要老师把握好主体方向。 新课程标准实施以来,小学教材在内容上有了一些新的改变,但是还不能充分体

浅谈寻路A算法

浅谈寻路A*算法 算法 路是游戏中非常重要的一个元素,如何找到一条最短的路径是程序需要设计的算法,现在最为流行的寻路算法是A*算法。A*算法与状态空间搜索结合的相当紧密。 状态空间搜索,就是将问题求解的过程表现为从初始状态到目标状态寻找这个路径的过程,通俗的说就是在解一个问题的时候找到一条解题过程可以从求解的开始到问题的结束。 由于求解过程中求解条件的不确定与不完备性使得问题的求解过冲中的分支有很多,这就产生了多条求解的路径,这些路径过程一个图这个图就是状态空间。问题的求解时机上就是在这个图中找个一个路径可以从开始到结束,这个过程就是状态空间搜索。 常用的状态空间搜索有深度优先和广度优先,广度优先是从初始状态一层一层的向下找,知道找到结果目标为止,深度优先是按照一定的顺序先查找完一个分支再查找另一个分支,知道找到目标结果为止。这两种搜索方法有的很大缺陷是它们都是在一个给定的状态空间中穷举。这在状态空间不大的情况下是很适合的算法,但是当空间很大并且不可预测的情况下就不可取。这个时候这两种算法的效率太低甚至有时是无法完成,所以要用到另一种算法---启发式搜索。 启发式搜索就是在状态空间中对每一个搜索为止进行评估,指导找到最好的为止,再

从这个位置进行搜索直到目标位置为止。在启发式搜索中对为止的评估是十分重要的,采用不同的估价可能有不同的结果。 启发式搜索中的估价函数表示为: 其中是节点的估价函数,是在状态空间中从初始点到节点的实际代价,是从节点到目标节点最佳路径的估价代价。这个里主要是体现了搜索的启发信息,因为是己知的。换个说法就是代表了索索的广度优先趋势但是当 时,可以省略,从而提高效率。 启发式搜索其实也有很多算法,比如局部择优搜索,最好优先搜索等。A*也是如此,这些算法都启用了启发函数,但在具体的选取最佳搜索节点时的策略不同。比如局部择优算法就是在搜索的过程中选取了最佳节点候舍弃了其他的兄弟节点,父亲节点并且一直搜索下去。这种搜索结果很明显,由于舍弃了其他的节点因此可能也把最佳的节点舍去偶尔。最好优先就聪明一点搜索的时候并没有舍去节点,除非该节点是死节点。在没一步的估价中都吧当前的节点和以前的节点的估价值进行比较从而得到最佳节点,这样防止了最佳节点的丢失。 A*算法也是一种最好优先的算法,只是加上了一些特定的约束条件,由于在一些问题求解时,希望能够求解出状态空间搜索的最短路径也就是用最快的方法求解出问题,A*算法的目的就是这样。其估价的函数可以表示为: 这里的是估价函数,是起点到终点的最短路径值,是到目标的最短 路径的启发值。由于是无法提前预先知道的,因此用前面的估价函数做近似 代表,但是g(n)≥g'(n)才可以通常都是大于所以不要考虑,但是代替时候需要才可以。可以证明应用这样的评估函数是可以找到最短路径的,因此应

连连看寻路算法

主题:[讨论]连连看寻路算法/全程求解算法 作者:华山论剑发表时间:2007-11-28 17:51:00 楼主遇到一个算法问题,希望朋友们多给些意见。 最近SDK写了个连连看游戏,其中的两点间寻路的算法基本上是用网上的一段代码,全路径求解算法则是自己写的, 遇到容易的矩阵可以秒杀,但遇到复杂的则速度就很慢了。希望大家给些意见,改善一下效率。 先说全程求解部分。 说明: 1、如果有解,找出解法; 2、如果无解,给出相对最佳路径; 3、如果有多解,找到一个就退出; 4、连连看的矩阵为10*12(10行,每行12张牌),加上上下左右要各留一空行以便寻路,矩阵为12*14; 5、矩阵中某点值为0表示无牌,否则有牌; 6、矩阵不一定是初始状态,因为有时我们玩到一半可能用软件来求解。 例子数组: m[12][14] = { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 29, 3, 18, 26, 9, 2, 6, 33, 10, 9, 4, 15, 0, 0, 19, 18, 29, 7, 14, 9, 10, 23, 34, 16, 21, 15, 0, 0, 21, 27, 26, 2, 26, 11, 30, 17, 25, 14, 10, 5, 0, 0, 19, 12, 33, 33, 31, 34, 15, 11, 28, 7, 8, 23, 0, 0, 12, 16, 27, 4, 5, 21, 27, 8, 1, 6, 23, 4, 0,

0, 19, 34, 25, 1, 6, 26, 25, 15, 17, 12, 6, 31, 0, 0, 10, 4, 16, 17, 31, 8, 8, 7, 28, 28, 34, 30, 0, 0, 3, 21, 5, 14, 18, 2, 12, 20, 20, 2, 25, 1, 0, 0, 30, 20, 19, 31, 3, 9, 14, 16, 5, 29, 33, 3, 0, 0, 1, 20, 11, 27, 28, 17, 30, 18, 7, 29, 11, 23, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 } 这个数组也许是无解的,如果无解,则给出相对最好的解法。 基本流程: 1、复制矩阵和路径数组为m和way; 2、先找一个有牌点p1; 3、然后找其它几个配对的点same[N]; 4、依次检查p1和same[N]中的元素是否相通; 5、若相通则消去两张牌,若消完则返回; 6、没消完再递归寻路。 作者:雨中飞燕发表时间:2007-11-28 17:54:00 第1楼那个叫回溯嘛。。。。 作者:华山论剑发表时间:2007-11-28 17:56:00 第2楼下面是代码:

《快速跑与游戏》教学设计公开课

水平二(四年级) 《快速跑与游戏》教学设计 一、设计理念 本课以“健康第一”的思想为指导,以动中思、动中练、动中乐”为主题,以学生能力发展为根本。教学中以围绕砸酒盒为主线,采用多种练习形式和激励手段,激发学生的学习兴趣,启发学生积极思考;问题,在玩中学、学中玩。发挥学生的主体作用和主观能动性,力求一物多用。 力争在“快速跑”教学过程中展现一堂平实而富有生活化的体育课。 二、教材、学情分析 主教材快速跑是发展学生基本活动能力的教材,是跑的基本技能和方法向日常生活迁移的重要准备,是“跑”类教学内容的重要组成部分。本课的教学对象是小学四年级学生,他们中的大多数体能较好、且活泼好动,但参与运动凭兴致,有时显得鲁莽;少数学生因肥胖或体质单薄,基本活动能力较差,灵活、协调性也不好。而四年级学生毕竟有一定的体育技能储备,他们不会满足于简单的跑的组织和活动形式。所以,本课将从安全教育入手,突出游戏与比赛性,积极促进学生形成一定的快速奔跑的技能水平。 三、教学目标 1、在快速跑中认识和掌握快速跑的基本动作要领,体会快速跑教学中带来的激情与乐趣。 2、学生能在练习中体现出灵巧与全身协调,发展速度、耐力、下肢力量等体能。 3、能在同伴的鼓励下在小组团结协作中克服困难、拼搏争

先。 四、教学重点和难点 教学重点:提高学生快速跑的能力; 教学难点:探究新的快速跑练习方法; 五、教学流程 (一)热身部分: 1、学习报数,并介绍“12”报数、“123"报数、“1234"报数,随机报数举手; 2、游戏:报数跑; 3、热身操:6-8节; (二)学练部分: 1、关于砸酒盒练习:教师介绍过折叠砸酒盒的技巧与相关知识,组织学生参与展示与互动,教师示范并介绍尝试练习的要求,组织练习。 2、游戏(送砸酒):是课的高潮部分,运用游戏、比赛教学法,学生双手拿着砸酒盒快速跑到指定地点将砸酒盒整齐叠起,后往返接力,砸酒盒倒掉要扶正才能返回继续比赛。(接力方式以错位、击掌为主)。 3、游戏(收砸酒快递):将刚送砸酒的快递收回来,要求学生快速跑到指定地点,从上至下将叠好的砸酒盒有序的拿回,往返接力,砸酒盒倒掉要扶正才能返回继续比赛。根据课堂的具体情况灵活的运用,会收到良好的效果。 (三)放松部分: 放松:放松操一边放松,一边总结,达到缓慢收心、总结评议的效果。 六、教学主要特色

游戏自动寻路A算法

浅谈游戏自动寻路A*算法 寻路是游戏中非常重要的一个元素,如何找到一条最短的路径是程序需要设计的算法,现在最为流行的寻路算法是A*算法。A*算法与状态空间搜索结合的相当紧密。 状态空间搜索,就是将问题求解的过程表现为从初始状态到目标状态寻找这个路径的过程,通俗的说就是在解一个问题的时候找到一条解题过程可以从求解的开始到问题的结束。 由于求解过程中求解条件的不确定与不完备性使得问题的求解过冲中的分支有很多,这就产生了多条求解的路径,这些路径过程一个图这个图就是状态空间。问题的求解时机上就是在这个图中找个一个路径可以从开始到结束,这个过程就是状态空间搜索。 常用的状态空间搜索有深度优先和广度优先,广度优先是从初始状态一层一层的向下找,知道找到结果目标为止,深度优先是按照一定的顺序先查找完一个分支再查找另一个分支,知道找到目标结果为止。这两种搜索方法有的很大缺陷是它们都是在一个给定的状态空间中穷举。这在状态空间不大的情况下是很适合的算法,但是当空间很大并且不可预测的情况下就不可取。这个时候这两种算法的效率太低甚至有时是无法完成,所以要用到另一种算法---启发式搜索。 启发式搜索就是在状态空间中对每一个搜索为止进行评估,指导找到最好的为止,

再从这个位置进行搜索直到目标位置为止。在启发式搜索中对为止的评估是十分重要的,采用不同的估价可能有不同的结果。 启发式搜索中的估价函数表示为: f(n)=g(n)+h(n) 其中f(n)是节点n的估价函数,g(n)是在状态空间中从初始点到n节点的实际代价,h(n)是从n节点到目标节点最佳路径的估价代价。这个里主要是h(n)体现了搜索的启发信息,因为g(n)是己知的。换个说法就是g(n)代表了索索的广度优先趋势但是当h(n)>>g(n)时,可以省略g(n),从而提高效率。 启发式搜索其实也有很多算法,比如局部择优搜索,最好优先搜索等。A*也是如此,这些算法都启用了启发函数,但在具体的选取最佳搜索节点时的策略不同。比如局部择优算法就是在搜索的过程中选取了最佳节点候舍弃了其他的兄弟节点,父亲节点并且一直搜索下去。这种搜索结果很明显,由于舍弃了其他的节点因此可能也把最佳的节点舍去偶尔。最好优先就聪明一点搜索的时候并没有舍去节点,除非该节点是死节点。在没一步的估价中都吧当前的节点和以前的节点的估价值进行比较从而得到最佳节点,这样防止了最佳节点的丢失。 A*算法也是一种最好优先的算法,只是加上了一些特定的约束条件,由于在一些问题求解时,希望能够求解出状态空间搜索的最短路径也就是用最快的方法求解出问题,A*算法的目的就是这样。其估价的函数可以表示为: f'(n)=g'(n)+h'(n) 这里的f'(n)是估价函数,g'(n)是起点到终点的最短路径值,h'(n)是n到目标的最短路径的启发值。由于f'(n)是无法提前预先知道的,因此用前面的估价函数f(n)做近似g(n)代表g'(n),但是g(n)≥g'(n)才可以通常都是大于所以不要考虑,但是h(n)代替h'(n)时候需要h(n)≤h'(n)才可以。可以证明应用这样的评估函数是可以找到最短路径的,因此应用这种评估函数的最好的优先算法就是A*算法。 至于h(n)的启发函数的信息性,就是在估计一个节点值的约束条件,如果信息越多或者约束条件越多则排除节点就越多,估价函数就越好或者说这个算法就越好。这就是为什么广度优先算法很不好的原因,因为起h(n)=0一点启发信息都没有,但是在游戏的开发中由于实时性的要求,h(n)的实质信息越多计算量也大消耗的时间就长,其次在牺牲算法准确性的前提下就可以适当的减少h(n)的启发信息。 我们先看下最好优先算法的逻辑(起始为止为A结束位置是P,字母后数字为节点的估价

“莱格尔跑”教学设计

“莱格尔跑”教学设计 (水平三) 薛城常庄教育办六炉店小学常兴艳 一、指导思想: 根据《体育与健康》课程标准,突出“健康第一”的指导思想,以学生的主动为目标,让学生主动参与,使每个学生在认识上,情感上和运动参与中积极发展,通过游戏来激发学生的学习兴趣,诱导学生进入“乐学、乐练”的良好氛围,让学生充分发挥自己的能力,在“玩中练、玩中学”,最终发展学生的综合素质。 二、教材分析: 耐久跑能有效的增强人的心肺功能(心肺功能与人一生的体质关系密切),改善体质,提高健康水平。可是它运动量大,持续时间长,又必须跑出一定的速度,这就给学生带来了一定的难度。而“莱格尔跑” 是根据音乐节奏由慢到快进行的20米折返跑,莱格尔测试音乐中“滴”的节奏音配合人语言读数,这种音乐形式很新颖。开始“嘀”声间隔8秒,随着时间进行,“嘀”声间隔越来越短,逐渐缩短到4秒,测试速度由慢到快,符合人体运动规律。学生对这种有“嘀”音节拍和有语言读数的音乐感到新奇,乐于在莱格尔跑音乐配合下进行速度耐力的体能练习,在充满快乐的氛围中达成挑战自我的目标。所以本人在上课时采用游戏与内容相结合的手段激发学生的学习兴趣,让学生在不知不觉中学习耐久跑的各项技术,从而使学生在练习中排除心理障碍,感受到耐久跑的乐趣,从而学会一种运动技能为终身体育打下基础。 三、学情分析: 小学五年级的学生有着孩子的天真和灵气,他们热情、好动、好奇又善于模仿,对体育基础知识的了解并不是很深入。本节课主要通过耐久跑的训练,使学生明确课堂常规和要求,懂得体育课应该如何去做,培养学生遵守纪律、听从指挥良好习惯。耐久跑是小学五年级体育的基础课程,主要是让学生了解耐久跑的基本知识,懂得耐久跑能促进身心健康的好处,发展学生的耐力素质。培养学生吃苦耐劳、克服困难、顽强拼搏的精神。 四、教学目标:

A星寻路算法

//主要类 package { import classes.AStar; import classes.Grid; import classes.Node; import flash.display.MovieClip; import flash.display.Shape; import flash.display.Sprite; import flash.events.Event; import flash.events.MouseEvent; import flash.geom.PerspectiveProjection; import flash.utils.getTimer; import https://www.wendangku.net/doc/bb856565.html,Util; import https://www.wendangku.net/doc/bb856565.html,yout.PaddingLayoutFacet; /** * * @author LB * */ public class AStarPathFind extends Sprite { private var i:int; private var j:int; private var grid:Grid; private var cellWidth:int; public function AStarPathFind() { initMap(); initPlayer(); } private var player:MovieClip; private function initPlayer():void { player = new MovieClip(); player.graphics.beginFill(0x000000); player.graphics.drawRect(0,0,Node.cellWidth,Node.cellWidth);

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