(NO.00003)iOS游戏简单的机器人投射游戏成形记(十一)

简介:

机器人发射子弹已经完成了,下面看看怎么给玩家设置障碍.

大家从上篇的图可以看到,在机器和篮筐直接有若干障碍物.我们先看如何实现它们.

打开SpriteBuilder,在Sprites文件夹中新建SmallBrick.ccb,类型为Node.

从控件库拖入一个CCNodeColor节点,称为其根节点的子节点.按照喜好装饰外观,同时打开物理对象,物理类型为静态:

这里写图片描述

新建Levels文件夹,在其中建立Level.ccb文件,类型为Node.首先拖入一个物理节点到其根节点.

然后拖入2个机器人到屏幕左侧,前面说了2种机器人各一个.

在屏幕中心位置放置2个障碍物,屏幕最右端拖入一个篮筐节点对象.注意,这些新加的对象皆为物理节点的子节点.这时屏幕布局类似下图所示:

这里写图片描述

Timeline中的对象层次如下:

这里写图片描述

还没完,给篮筐,2个机器人分别设置代码连接:_basket,_robot1,_robot2,以便在代码中访问.

相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
强化学习:从游戏到机器人的技术之旅
【6月更文挑战第14天】强化学习是智能体通过与环境互动学习决策策略的方法,已在游戏(如AlphaGo和OpenAI Five)和机器人技术中展现出巨大潜力。在机器人领域,它应用于控制、动作学习和交互沟通,帮助机器人适应复杂环境和任务。尽管面临挑战,但随着技术发展,强化学习有望在更多领域发挥关键作用。
|
1月前
|
算法 机器人
【经典LeetCode算法题目专栏分类】【第5期】贪心算法:分发饼干、跳跃游戏、模拟行走机器人
【经典LeetCode算法题目专栏分类】【第5期】贪心算法:分发饼干、跳跃游戏、模拟行走机器人
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
强化学习算法在游戏、机器人和自动驾驶等领域的应用与实践
强化学习算法在游戏、机器人和自动驾驶等领域的应用与实践
246 0
强化学习算法在游戏、机器人和自动驾驶等领域的应用与实践
|
机器学习/深度学习 传感器 编解码
路径规划算法:基于饥饿游戏优化的机器人路径规划算法- 附matlab代码
路径规划算法:基于饥饿游戏优化的机器人路径规划算法- 附matlab代码
|
BI 开发工具 Android开发
和iPhone玩家对战吧,Google Play游戏服务将支持iOS平台
Google今天在游戏开发者大会上宣布了若干与Google Play游戏服务的相关更新,其中和游戏玩家关系最大的也许就是Google Play Game Services将支持iOS平台,这也就意味着回合制和实时多人游戏将同时支持Android和iOS,以后这两个平台的玩家也就可以互动了。显然,这对于游戏开放商也是个好消息——让原本被割裂的用户参与到同场竞技中来。
286 0
和iPhone玩家对战吧,Google Play游戏服务将支持iOS平台
|
算法 开发工具 git
iOS简易蓝牙对战五子棋游戏设计思路之二——核心棋盘逻辑与胜负判定算法(二)
iOS简易蓝牙对战五子棋游戏设计思路之二——核心棋盘逻辑与胜负判定算法
165 0
iOS简易蓝牙对战五子棋游戏设计思路之二——核心棋盘逻辑与胜负判定算法(二)
|
算法 iOS开发
iOS简易蓝牙对战五子棋游戏设计思路之二——核心棋盘逻辑与胜负判定算法(一)
iOS简易蓝牙对战五子棋游戏设计思路之二——核心棋盘逻辑与胜负判定算法
171 0
|
开发工具 git iOS开发
iOS简易蓝牙对战五子棋游戏设计思路之一——核心蓝牙通讯类的设计(二)
iOS简易蓝牙对战五子棋游戏设计思路之一——核心蓝牙通讯类的设计
217 0
|
算法 iOS开发
iOS简易蓝牙对战五子棋游戏设计思路之一——核心蓝牙通讯类的设计
iOS简易蓝牙对战五子棋游戏设计思路之一——核心蓝牙通讯类的设计
148 0