当前位置:网站首页>Carsim 学习心得-粗略翻译1
Carsim 学习心得-粗略翻译1
2022-07-02 06:28:00 【江藤霞】
Carsim的一些常用功能介绍-手册翻译
您将使用Road: Animator Surface Shapes屏幕(图5)来构建和排列最多50条可视条带,这将定义一个用于查看的3D道路表面。可以使用此屏幕连接或交替条带以创建条带和网格。当您更改Road: 3D Surface库中的数据集或单击Road: 3D Surface屏幕上的更新Road Surface 3D形状按钮时,与此屏幕关联的数据集用于更新可视化。条形表中的列分为几组。
第一个(1-6)指定图像如何重复显示条带。
接下来的列(7-12)指定L坐标的范围和用于生成沿着路面的形状的间隔,
列(13-16)指定S坐标的范围和间隔。
最后一列(17和18)指定一个增量提升和一种向图像副本的纹理添加细节的方法。
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-E6FgT7df-1639042318855)(.\img\image-20211209133904825.png)]](/img/34/ef3f43d63ec3e7d322d559878c5350.png)
Spec高光值规格(光泽)。光亮的表面会反射特定方向的光线,而暗淡无光表面向各个方向均匀地反射光线。一个表面的镜面值决定相对于观察角度,光线的反射方向如何。高值意味着表面很闪亮,就像一面镜子。值为0表示表面是暗淡的。
所有的材质纹理图像都有内置的设计反射属性,并打算在高光值为1时使用。
S Scale(S尺度)纹理图形。当一个材料图像被指定为一个条带,然后图像将通常情况下,道路比图像要长,因此,图像将被重复,以填补形状的条形,把图像作为一个这个长度的“瓷砖”。例如,值为20将导致纹理图像重复每20米。图7显示了两个不同值对纵向尺度的影响。
在下一小节中,建议对每一种安装材料类型使用S刻度值
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-9wDuXOmi-1639042318858)(.\img\image-20211209141218125.png)]](/img/67/c737f877c96639f29ce808f25b4dbe.png)
L Tiles是纹理图像在横向重复的次数。当一个材质图像被指定为一个条带,然后这个值定义了图像将多少次在横向方向上重复填充带材。例如,如果条形图描述了道路表面,值为1会导致道路的纹理被拉伸以填充条(图8)。
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xBVOwkQ2-1639042318858)(.\img\image-20211209134550953.png)]](/img/e8/1f4c1aff6a228429682aad7427686b.png)
如果L TIles = 0.5,只显示一半,=0.25显示四分之一,=0.1显示十分之一的比例
机器生成多边形的横向尺寸
条带宽度由横向坐标l中的下限和上限定义。指定横向位置有两个选项:
L 可以直接用米来表示。这种模式是最简单的选择,如果你的条幅有一个恒定的宽度。要使用这种模式,将Units (8 and 9)设置为 m,如图5中所有条带所示。
L 可以通过识别边来确定。这种模式允许条带在宽度上变化。要使用这种模式,将单元(和)设置为图10中所有条的边缘,并参考下面的小节
直接指定L
当定义一个具有恒定宽度的条带时,宽度可以简单地通过开始和停止L值来定义。
L Start.L开始。如果L Start的单位被设置为m,那么这个值定义了L 的一个边界值。
L Stop.如果L Stop的单位设置为m,那么这个值定义了L的边界值。条带将覆盖L Start到L Stop的范围。L Stop是否大于L Start并不重要,因为软件会在必要时反转这些值。但是,L Stop不能等于L Start。
使用边来指定L
当定义一个具有可变宽度的条带时,可以使用边来指定横向边界。例如,图9显示了一个高速公路出口公路,它从一条车道开始,然后变宽两个车道。右边的混凝土车道开始时是全宽的(在图中看不到)图),最终缩小到几乎没有。这是显示的相同的路面(图2,第3页),但剥离-在这种情况下,只有基本的道路几何描述。
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-cHb0TxnM-1639042318859)(.\img\image-20211209140137020.png)]](/img/3a/8b32d9fc071afc3bfb2a02db30fa27.png)
分格的数量和用法
除了定义条带的边界之外,还可以自定义条带几何形状中的详细级别,并使用Div和Use参数创建交替模式。
- Div ,横向上的分部数(Div)。每个条形由一系列三角形组成,它们配对创建矩形(图4,第4页)。默认情况下,单个矩形将覆盖条形的横向范围。如果条形有显著的横向高度变化,该区域允许您添加额外的子区域,以在几何图形中添加更多的细节(图12)。然而,更多的细分意味着形状文件将会更大,加载时间也会更长。如果未指定,将设置单个矩形的大小以匹配条带宽度。在第一个示例(图5,第5页)中,表的第2行指定了额外的分区,以详细显示路沿(图3和图4)。
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-tftJ5fOf-1639042318860)(.\img\image-20211209142355794.png)]](/img/a2/3772cfaff3749e7217368e94cb6a38.png)
div = 121
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Hi2UGWDb-1639042318860)(.\img\image-20211209142432051.png)]](/img/c3/9131ad38bd596078c560b5a070ff95.png)
div = 1
- Use,横向跳过计数器(使用),允许跳过某些分区。如果未指定,则应用1的计数,表示显示每个条带划分。计数为2表示每一次除法,计数为3表示每三分之一,以此类推。包含这个选项是为了有效地生成棋盘或条纹模式(图13)。可用来画斑马线。
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-b5UgRY2m-1639042318861)(.\img\image-20211209142826865.png)]](/img/62/722df9f09e2bf50469fa567915b666.png)
- dS,纵向间隔dS。这与Div参数类似,但对于长度,它允许您定义在该条带的纵向范围内生成新矩形的间隔。如果道路是平直的,间隔可以和所覆盖的范围一样大(S Stop S Start)。对于有曲线或垂直变化的道路,间隔应该足够短,以显示表面形状的变化(图14)。请注意,间隔越小,形状文件越大,加载时间也就越长。如果未指定,则使用2m的默认值。
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RsP2xj2e-1639042318861)(.\img\image-20211209143202391.png)]](/img/5b/7f2d96166f1f1099b076659894c5f6.png)
Use,横向跳过计数器使用,允许跳过某些分区。如果没有指定,则应用一个1的计数,表示显示每个dS增量。计数为2表示每秒钟显示一次,计数为3表示每三次显示一次,依此类推(图15)。包含此选项是为了有效地生成棋盘或条纹模式。
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hkUon7dV-1639042318862)(D:\MyDoc\Note\carsim\img\image-20211209143338596.png)]](/img/43/51efbd3eddf720e9641fde25672b76.png)
边栏推荐
- 将恶意软件嵌入到神经网络中
- 王-课外单词
- Global and Chinese markets for conventional rubber track 2022-2028: Research Report on technology, participants, trends, market size and share
- Several methods of image enhancement and matlab code
- In the era of short video, how to ensure that works are more popular?
- Rhel7 operation level introduction and switching operation
- Prompt 范式简述
- JVM instructions
- [learning notes] matlab self compiled image convolution function
- Use of OpenCV 6.4 median filter
猜你喜欢

SQLyog远程连接centos7系统下的MySQL数据库

Array and string processing, common status codes, differences between PHP and JS (JS)

用于类别增量学习的动态可扩展表征 -- DER

Cvpr19 deep stacked hierarchical multi patch network for image deblurring paper reproduction

C language implements XML generation and parsing library (XML extension)

Opencv3 6.3 reduced pixel sampling with filters

将恶意软件嵌入到神经网络中

Carsim-问题Failed to start Solver: PATH_ID_OBJ(X) was set to Y; no corresponding value of XXXXX?

Real world anti sample attack against semantic segmentation

Jetson nano installation tensorflow stepping pit record (scipy1.4.1)
随机推荐
力扣方法总结:查找类
It's great to save 10000 pictures of girls
Eklavya -- infer the parameters of functions in binary files using neural network
力扣方法总结:滑动窗口
应对长尾分布的目标检测 -- Balanced Group Softmax
包图画法注意规范
Static library and dynamic library
Remplacer l'auto - attention par MLP
On the confrontation samples and their generation methods in deep learning
[C # note] the data in DataGridView saved in WinForm is excel and CSV
w10升级至W11系统,黑屏但鼠标与桌面快捷方式能用,如何解决
力扣每日一题刷题总结:字符串篇(持续更新)
Global and Chinese market of medicine cabinet 2022-2028: Research Report on technology, participants, trends, market size and share
Open3d learning note 3 [sampling and voxelization]
OpenCV3 6.3 用滤波器进行缩减像素采样
Carsim-问题Failed to start Solver: PATH_ID_OBJ(X) was set to Y; no corresponding value of XXXXX?
Income in the first month of naked resignation
Graph Pooling 简析
CVPR19-Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring论文复现
OpenCV关于x,y坐标容易混淆的心得