Game controller的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

This Amazing and Mysterious World of Video Game Development

為了解決Game controller的問題，作者Galanin, Denis 這樣論述：

Nintendo Switch, PlayStation, Xbox, or online--the ways to play a video game are endless and varied, just like the jobs and skills it takes to make a video game. It’s so much more than just coding! Award-winning video game developer Denis Galanin dives deep into the world of video game developme

nt, from the art team to the music, from pre-development to release. With cool video-game style illustrations and simple, child-friendly information on the most essential topics in game design, The Amazing World of Video Game Development is the perfect introduction for young gamers and future develo

pers. Whether your child wants to learn more about the process or enter into the game development universe, this book will put the controller in their hands!

Game controller進入發燒排行的影片

多軸⾶⾏器強化學習控制

為了解決Game controller的問題，作者畢楨煥 這樣論述：

本論⽂討論使⽤強化學習控制法則進⾏多旋翼無⼈機的⾶⾏控制。在控制⽅⾯，提出⼀種基於強化學習的低階控制器和兩種改進⽅法，使多旋翼控制器性能⽐⼀般強 化學習控制器具備更通⽤性以及強健性。本研究從四旋翼機構建模和模擬環境的構建 開始，基於神經網路的四軸⾶⾏器控制器經由強化學習演算法，產⽣⼀控制策略來調 節四旋翼⾶⾏器的⾶⾏。其中四旋翼機的環境狀態做為神經網路的輸⼊，⽽四個轉⼦ 的推⼒作為控制輸出。此四旋翼控制器可歸類為⼀⾮線性控器，並且只需透過定義⼀ 個損失函數來作為控制策略的最佳化⽬標，此提出的⽅法顯著簡化四旋翼控制器的設 計過程。為了驗證多旋翼控制策略的結果，本研究除了在系統模擬環境中對策略進

⾏ 訓練和驗證，也在實驗部分通過控制閉迴路結構將控制策略應⽤於真實的多旋翼⾶⾏ 器，本⽂將訓練好的強化學習控制策略實現於機載⾶⾏電腦，並且觀察與討論此控制 策略應⽤在現實世界中多旋翼⾶⾏器的可⾏性和⾶⾏表現。 針對強化學習控制器的通⽤性，本論⽂提出了⼀種多⽤途控制⽅法。通過修改神經網路的輸⼊和輸出，該⽅法可以克服強化學習控制器只適⽤於於特定模型以及特定 物理參數問題，解決耗時以及⾼成本控制器訓練。在強健性⽅⾯，本論⽂提出了⼀種 具有擾動補償的強化學習控制結構，以解決外部擾動下的四旋翼定位問題。所提出的 控制⽅案構建了⼀個⼲擾觀測器來估計施加在四旋翼三個軸上的外⼒，例如室外環境 中的陣⾵。通過在

神經網路控制引⼊⼲擾補償器，此⽅法顯著提⾼了室內和室外環境 中的定位精度和強健性。 本論⽂還提出⼀種實時軌跡規劃器，引⼊強化學習控制來解決⽋驅動四旋翼⾶⾏器垂直降落問題。四旋翼⾶⾏器的軌跡⽣成和追蹤⽅法分別利⽤了強化學習和傳統控 制器的優點。與傳統的最佳化求解器相⽐，通過訓練過的強化學習控制器只需更短的 時間即可⽣成可⾏的軌跡，並且結合傳統的軌跡追蹤控制器以利於四旋翼的控制並對 其穩定性和強健性進⾏數學分析。

The Game Designers Playbook: An Introduction to Game Interaction Design

為了解決Game controller的問題，作者 這樣論述：

Video games have captivated us for over 50 years, giving us entire worlds to explore, new ways to connect with friends, thought-provoking stories, or just a fun way to pass the time. Creating games is a dream for many, but making great games is challenging. The Game Designer’s Playbook is about m

eeting that challenge. More specifically, it’s a book about game interaction design; in other words, shaping what players can do and how they do it to make a game satisfying and memorable. Our time with a game is built on interaction, from basic things like pushing buttons on a controller, to making

complicated strategic decisions and engaging with the narrative. If you’ve ever felt the adrenaline rush from beating a perfectly tuned boss fight or been delighted by the fanfare of picking up that last collectible, you’ve experienced good interaction design firsthand. The Game Designer’s Playbook

is about learning what makes for great (or terrible!) interaction design in games, exploring things like controls, feedback, story, and tutorial design by analyzing existing games. It also looks at how newer and still-developing tech like VR and streaming are changing the ways we play, and how you

can bring great interaction design to your own games.

微型電網併聯多模組變流器智慧型控制策略研究

為了解決Game controller的問題，作者楊艷 這樣論述：

逆變器是微型電網系統中的重要電力電子介面，可將分佈式發電系統與當地負載連接構成微型電網系統，或者與公共大電網連接實現併網運行。隨著分佈式能源發電規模的擴大，考慮電力電子開關的應力以及系統冗餘性能，通常將多個小容量逆變器模組併聯以建立大容量的微電網系統。此外，介面逆變器也通過併聯運行方式將微型電網系統中不同的分佈式能源接至公共連接點。研究智慧型控制方法以提高微型電網系統中併聯逆變器模組的控制性能及優化微型電網輸出電力品質，對於提高分佈式能源接入微型電網的滲透率顯得相對重要。為了提高微型電網孤島運行模式下併聯逆變器模組在不同負載及不同運行狀況下的動態性能及供電可靠性，本文設計基於主-從電流均衡控

制策略下的併聯逆變器模组自適應模糊類神經網路模擬滑動模式控制(Adaptive Fuzzy-Neural-Network-Imitating Sliding-Mode Control, AFNNISMC)，將併聯逆變器模组視為主體，構建完整的數學模型以保證其系統級的穩定性，並在此基礎上，首先設計全域滑動模式控制(Total Sliding-Mode Control, TSMC)和具有自適應觀測器的全域滑動模式控制架構。為了提高系統的強健性、克服傳統全域滑動模式控制對系統詳細動力學模型的依賴，及消除由全域滑動模式控制引起的控制抖動現象，本文使用四層模糊類神經網路(Fuzzy Neural Net

work, FNN)來模擬全域滑動模式控制律，根據里亞普諾夫穩定理論(Lyapunov Stability Theorem)和投影算法(Projection Algorithm)，利用模糊神經網路與全域滑動模式控制律之間的近似誤差，設計網路參數的線上自適應調整律，以保證網路參數的收斂性和控制系統的穩定性。因此，即使系統存在不確定性的情況下，也可以保證併聯逆變器模組輸出高品質的電能，以及併聯逆變器模組之間高精度電流均衡性能。此外，當單一逆變器從併聯系統斷開或重新接入時，所提出的 AFNNISMC 可以保證併聯系統的不斷電運行，從而提高微型電網系統的冗餘度和操作靈活性。進一步，藉由數值模擬和實驗結

果，驗證所提出自適應模糊神類經網路模擬滑動模式控制的可行性和有效性。此外，亦與傳統的適應性全域滑動模式控制(Adaptive TSMC, ATSMC)和比例積分控制(Proportional-Integral Control, PIC)架構進行性能比較，驗證所提出的自適應模糊類神經網路模擬滑動模式控制的優越性。考慮到固定結構的模糊神類經網路難以兼顧計算負擔及控制性能，本文進一步研究 一 種 自 組 織 結 構 模 糊 類 神 經 網 路 模 擬 滑 動 模 式 控 制 (Self-Constructing Fuzzy-Neural-Network-Imitating Sliding-Mode

Control, SFNNISMC)，用於執行主-從電流均衡控制策略下的微型電網併聯逆變器模組的併網電流跟蹤控制，所設計的模糊類神經網絡同時具有結構和參數自學習能力。本文所提出自組織結構模糊類神經網路(Self-Constructing Fuzzy Neural Network, SFNN)中，輸入層的初始節點由併網逆變器模組的數目決定，而隸屬函數層的規則由動態規則生成機制依據當前的暫態輸入從無到有自動生成。同時，本結構還引入了動態派翠(Petri)網路實現規則刪減機制，派翠網路使用於重新激活與新接入的從逆變器相對應的規則，只有被派翠網路激活的規則相關的網路參數才會被線上更新，而不是所有的網路

參數皆更新，從而減輕參數學習過程的計算負擔。此外，利用里亞普諾夫穩定理論和投影算法設計網路參數的線上學習律，保證網路參數及併網電流跟蹤誤差的收斂性。藉由數值模擬展示所提出的自組織結構模糊類神經網路模擬滑動模式控制在併聯逆變器模組不同運行狀況下規則演化的過程。本文亦利用兩個逆變器模組併聯的實驗平臺，亦與傳統的比例積分控制(PIC)、滑動模式控制(Sliding-Mode Control, SMC)及固定結構的自適應模糊神經網路模擬滑動模式控制(AFNNISMC)進行對比實驗，進一步驗證所提出的自組織結構模糊類神經網路模擬滑動模式控制方案的優越性。