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Unity3D中2D在线地图服务Q6195 Online Maps的介绍

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在线地图服务是一种利用互联网提供地图浏览、搜索和地理信息服务的技术和应用。随着网络技术的发展和智能手机的普及,越来越多的用户开始使用在线地图服务来获取实时位置信息和导航帮助。在IT行业,特别是在游戏开发和虚拟现实应用中,2D地图作为用户界面的一部分,其重要性日益凸显。 标题中提到的“online map 很好使的2d地图”,暗示了这是一个高效的在线2D地图服务,能够为用户提供良好的用户体验。尽管没有详细的产品信息,但从标题我们可以推断,这款在线地图服务专注于提供2D地图,而非3D地图,可能适合于那些不需要高度精确3D地形模拟的场景。 描述中简单的“在线地图服务”一词,虽然没有提供太多细节,但指出了该产品的主要用途和功能。在线地图服务可以包括但不限于:地图展示、路径规划、地理信息查询、交通状况更新、位置标记和分享等。 标签“unity3d”表示该在线地图服务很可能与Unity3D游戏引擎兼容。Unity3D是一个强大的跨平台游戏开发环境,广泛用于制作2D和3D游戏以及模拟应用。它拥有庞大的用户社区和丰富的插件生态系统,其中包括许多用于集成地图服务的插件。这个标签意味着用户可以轻松地将这款在线地图服务集成到他们的Unity3D项目中。 从文件名称“Q6195 Online Maps v3 3.7.5.2.unitypackage”中,我们可以获取以下信息: 1. Q6195可能是产品的特定代码或标识符,用于在开发社区中追踪和管理。 2. Online Maps v3指明这是一个名为“Online Maps”的产品,且版本号为3。版本号有助于用户了解产品的成熟度和更新历史。 3. 3.7.5.2是更具体的版本号,表明这是该产品的第3大版本下的第7个小版本,第5个修订版本,并且是第2次修正。这个详细的版本号能帮助用户和技术人员了解产品的更新进度和重要性。 4. .unitypackage是一个Unity特有的文件格式,用于在Unity项目中导入和导出各种资源,包括脚本、模型、图像和其他游戏组件。这个文件格式的存在表明,Q6195 Online Maps v3是一个Unity3D插件,可以直接拖放到Unity项目中,从而快速集成在线地图服务。 结合上述信息,我们可以总结出以下知识点: - 在线地图服务是基于互联网提供地理位置相关服务的技术。 - 2D地图服务适用于对地图精度要求不是特别高的应用场景。 - Unity3D是一个流行的游戏引擎,支持2D和3D游戏开发,具备丰富的第三方插件支持。 - 通过集成在线地图服务,开发者能够增强游戏或应用程序的用户交互性和实用性。 - 插件的版本管理对于维护和更新软件至关重要,它有助于跟踪改进和修复错误。 - Unity3D的.unitypackage文件格式是用于在Unity项目中导入和导出资源的文件类型,这使得资源管理更加方便快捷。 - 对于开发者而言,选择合适版本的插件并了解如何集成到他们的Unity3D项目中,是实现项目目标的一个重要步骤。 整合以上知识点,我们能够明白,针对标题中提到的在线2D地图服务,它不仅是一个技术产品,还是一个能够被集成到Unity3D项目中的实用工具。开发者在选择和使用这样的在线地图服务时,需确保其版本与项目兼容,并且具备所需的地图服务功能。这将极大地方便开发者在游戏和应用程序中实现有效的地理信息系统功能,从而提升用户体验。

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用cartographer的纯定位位模式,总是rviz2 没有显示图,图文件没错误。 我的.lua文件如下: include "map_builder.lua" include "trajectory_builder.lua" options = { map_builder = MAP_BUILDER, trajectory_builder = TRAJECTORY_BUILDER, map_frame = "map", tracking_frame = "imu_frame", published_frame = "base_link", odom_frame = "odom", provide_odom_frame = true, publish_frame_projected_to_2d = false, use_pose_extrapolator = true, use_odometry = false, use_nav_sat = false, use_landmarks = false, num_laser_scans = 1, num_multi_echo_laser_scans = 0, num_subdivisions_per_laser_scan = 1, num_point_clouds = 0, lookup_transform_timeout_sec = 0.2, submap_publish_period_sec = 0.3, pose_publish_period_sec = 5e-3, trajectory_publish_period_sec = 30e-3, rangefinder_sampling_ratio = 1., odometry_sampling_ratio = 1., fixed_frame_pose_sampling_ratio = 1., imu_sampling_ratio = 1., landmarks_sampling_ratio = 1., } -- 纯定位模式配置 MAP_BUILDER.use_trajectory_builder_2d = true MAP_BUILDER.num_background_threads = 4 -- 禁用新子图的创建但不能为0 TRAJECTORY_BUILDER_2D.submaps.num_range_data = 4 -- 禁用回环检测和全局优化 POSE_GRAPH.optimize_every_n_nodes = 0 POSE_GRAPH.global_sampling_ratio = 0 POSE_GRAPH.constraint_builder.sampling_ratio = 0 POSE_GRAPH.constraint_builder.min_score = 0.85 POSE_GRAPH.global_constraint_search_after_n_seconds = 0 -- 2D 轨迹构建器配置 TRAJECTORY_BUILDER_2D.min_range = 0.3 TRAJECTORY_BUILDER_2D.max_range = 8. TRAJECTORY_BUILDER_2D.missing_data_ray_length = 2. TRAJECTORY_BUILDER_2D.use_imu_data = true TRAJECTORY_BUILDER_2D.use_online_correlative_scan_matching = true TRAJECTORY_BUILDER_2D.real_time_correlative_scan_matcher.linear_search_window = 0.1 TRAJECTORY_BUILDER_2D.real_time_correlative_scan_matcher.translation_delta_cost_weight = 10. TRAJECTORY_BUILDER_2D.real_time_correlative_scan_matcher.rotation_delta_cost_weight = 1e-1 --TRAJECTORY_BUILDER.pure_localization = true -- 启用纯定位模式 TRAJECTORY_BUILDER_2D.submaps.num_range_data = 4 -- 禁止生成新子地图 -- 优化配置 POSE_GRAPH.optimization_proble

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include "map_builder.lua" include "trajectory_builder.lua" options = { map_builder = MAP_BUILDER, trajectory_builder = TRAJECTORY_BUILDER, map_frame = "map", tracking_frame = "laser_link", -- base_link改为odom,发布map到odom之间的位姿态 published_frame = "odom", odom_frame = "odom", -- true改为false,不用提供里程计数据 provide_odom_frame = false, -- false改为true,仅发布2D位资 publish_frame_projected_to_2d = true, -- false改为true,使用里程计数据 use_odometry = false, use_nav_sat = false, use_landmarks = false, -- 0改为1,使用一个雷达 num_laser_scans = 1, -- 1改为0,不使用多波雷达 num_multi_echo_laser_scans = 0, -- 10改为1,1/1=1等于不分割 num_subdivisions_per_laser_scan = 1, num_point_clouds = 0, lookup_transform_timeout_sec = 0.2, submap_publish_period_sec = 0.3, pose_publish_period_sec = 5e-3, trajectory_publish_period_sec = 30e-3, rangefinder_sampling_ratio = 1., odometry_sampling_ratio = 1., fixed_frame_pose_sampling_ratio = 1., imu_sampling_ratio = 1., landmarks_sampling_ratio = 1., } -- false改为true,启动2D SLAM MAP_BUILDER.use_trajectory_builder_2d = true -- 0改成0.10,比机器人半径小的都忽略 TRAJECTORY_BUILDER_2D.min_range = 0.10 -- 30改成3.5,限制在雷达最大扫描范围内,越小一般越精确些 TRAJECTORY_BUILDER_2D.max_range = 3.5 -- 5改成3,传感器数据超出有效范围最大值 TRAJECTORY_BUILDER_2D.missing_data_ray_length = 3. -- true改成false,不使用IMU数据,大家可以开启,然后对比下效果 TRAJECTORY_BUILDER_2D.use_imu_data = false -- false改成true,使用实时回环检测来进行前端的扫描匹配 TRAJECTORY_BUILDER_2D.use_online_correlative_scan_matching = true -- 1.0改成0.1,提高对运动的敏感度 TRAJECTORY_BUILDER_2D.motion_filter.max_angle_radians = math.rad(0.1) -- 0.55改成0.65,Fast csm的最低分数,高于此分数才进行优化。 POSE_GRAPH.constraint_builder.min_score = 0.65 --0.6改成0.7,全局定位最小分数,低于此分数则认为目前全局定位不准确 POSE_GRAPH.constraint_builder.global_localization_min_score = 0.7 -- 设置0可关闭全局SLAM -- POSE_GRAPH.optimize_every_n_nodes = 0 return options 这是第二个配置文件哪一个好?