babylon.js ステップ12 レイキャスト(Raycasts)
babylon.jsのチュートリアルシリーズ 12回目今回はレイキャストをやっていきますいきましょう! レイキャストとは光線による衝突判定 光線と最初に接したメッシュの取得 Predicate関数を使用したレイキャスト マルチピック Picking Ray デバッグ用のRayHelper まとめ レイキャストとは光線による衝突判定 前回の11回ではマウスの位置と、壁の衝突判定を行いましたが。レイキャストは、光線(レーザー・)による衝突または、交差チェックを行う機能です。FPSゲームの弾丸の軌道なんかはレイキャストで行います。 マウスクリックで、選択されたメッシュ情報を取得する方法(scene.pick)を使用しました。一方レイキャストでは似たようなメソッド、 scene.pickWithRay() を使っていきます 光線と最初に接したメッシュの取得 光線と最初に接したメッシュの取得をやっていきます。 真ん中に、光線を出力する赤い箱があります(箱はマウスで動かせる)そして、その光線と接する可能性のある、青い箱が2つと緑の箱があります。 なお、奥の青い箱は、光線が届きません。光線が当てられた箱は上に伸びていきます。 デモはこちらhttps://www.babylonjs-playground.com/#KNE0O#84 まず、最初に光線の出力もとである赤い箱には、衝突検出をoffにする設定を入れます。赤い箱自体が衝突判定されてしまっては困りますので。 box.isPickable = false; 次に、箱から出る光線のベクトルを定義します。その際,箱の位置()を差し引いて箱の原点origin(光線が始まる場所)からの方向を取得します。 // 赤い箱との方向ベクトル var forward = new BABYLON.Vector3(0,0,1); forward = vecToLocal(forward, box); [...]
さいぞうのArduino初心者日記1 スターターキットを買ってみる
ハード的な物に手を出したい お久しぶりです。さいぞうです。 私はプログラミングといってもこれまではWeb系しかやったことがなかったんですが、 最近IOTとかMakeとかよくハードウェア的な、電子工作的なプログラミングが流行って る気がします。 なんかWebも飽きてきたのでちょっと手を出してみようとおもいます。 そこで目をつけたのがよく名前を聞くArduino。 人が使っているのをみたことはあるけどよくわかりません。 でもなんか簡単にいろいろできるらしいのでやってみます。 ハード的な物に手を出したい Arduinoって? 何から手を付けていいかわからん 便利な全部入りパッケージ「スタータキット」 ケチなので安いキットと無料チュートリアルにしたい 届いたよ Arduinoって? こんなやつです。 調べたところ、要はマイコンがのった小さなボードで、簡単なプログラムでいろんな信号をだせて、モータを制御したり、LED光らせたりいろいろするらしいです。 詳細な説明はWikipediaでもみてください。 Arduino [...]
またしても拠点を移動
こんにちは。のすけです。 実はHollywis(はりうす)の拠点を移動しました。 前回は新宿でしたが、今回は渋谷に主に出没することになりました。 前回新宿でやっていたプロジェクトが終了したためです。 作業場所の要件は、複数人で作業できる場所があること、会議室があること、コワーキングスペースであること、そしてハードウェア開発ができることです。 私たちの使命は「場所をハックして盛り上げる(新しいコミュニティを作る)」ことしているのですが、インターネット上のWebだけだとできることが 限られてしまうと考えました。ハードとWebの連携、、、IoTってやつですね。 そこで、その場所に設置可能なハードウェアの開発ができることを新しい要件として加えました。 そして見つけたのがこちらです。 渋谷アトリエ News | 渋谷アトリエ | co-lab 各拠点案内 | co-lab 作業スペースの様子。お洒落な木製のデスクが多く置いてあって快適です。 他のco-labメンバーと共有な感じです。無事にコラボれるかな? [...]
TensorBoardを使ってみる
TensorFlowの実行結果の学習の可視化ツールであるTensorBoardを利用してみます。 前回のままではlogが記録されませんので、SummaryWriterでlogを記録するように修正する必要があります。 しかし、公式gitには実装済みのチュートリアルデータがあるため、こちらを実行することにします。 git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow cd tensorflow/tensorflow/g3doc/tutorials/mnist そして以下を実行 Succesfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz 9912422 bytes. Extracting data/train-images-idx3-ubyte.gz Succesfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz 28881 [...]
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