一、火炬之光支线任务?
你要找的这个魔晶是NPC要你找的第三块魔晶,每一个大关他都会要你收集一块魔晶,所以推断下来也就是艾斯特遗迹这个大关,有水流的地方,在艾斯特大厅的橙色传送门里。
NPC老头要求寻找的魔晶依次是: 闪亮的魔晶(矿坑第一层), 邪恶的魔晶(被唤醒的墓地第一层), 光滑的魔晶(艾斯特大厅的橙色传送门), 闪耀的魔晶(原始洞穴-泰拉的洞穴), 野性魔晶(熔岩监狱-估计是第24层), 坚硬的魔晶(遗失的要塞-第28层), 血色魔晶(黑色空间-第33层)。在之后的火炬之光小镇右下角的墓地里还有寻找魔晶的任务,到时候你可以接受老头的委托,到时候看到魔晶时,先不要捡起来,开个回程卷轴回去小镇,当面取消这个委托,然后再回地下城就可以捡起先前出现的魔晶作为收藏了。PS:值得注意的是,在地图右下角的墓地无限地下城里收集魔晶时,不要捡起魔晶再取消任务,或者在地下城的时候就取消这个寻找魔晶的任务,一定要开传送门回小镇再取消任务。因为你开传送门回小镇后,就相当于保存了当前的进度,而物品出现后一般来说就不会消失了。我已经收集2套全套魔晶了。二、火炬之光2隐藏任务有哪些?
一个机器人配件,在第一章主城往上走的群鸦通道,黑寡妇蜘蛛洞。
点亮所有火盆,这道门才会开启。走进去,机器人部件就在里面!
第二个机器人配件在第二章主城往下走奥西亚荒原的月光塔。
墙上有四面锣,各敲一下就会开启后面的门,然后就可以看见机器人配件了。
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第三个机器人配件在第二章的盐白荒原,可以直接传送
接了任务后往上走。
进入群峰据点。爆破三个点后进入孵化蜂房。
三、火炬之光突然没有任务可接了?
您好!他们都不是主线任务NPC,真正的主线任务NPC是那个拿着法杖的女人。
因为35层是打那个终极BOSS的时候了,所以那个老头和诗人都不会再给你任务了。按Q查看任务,等你完成了剧情后,有个无限挑战的任务在等待着你,就是所谓的“无底洞”,越往下越能打到极品装备。四、火炬之光2贝尔斯坦德任务?
贝尔斯坦德任务是在第二幕(Act II)中进行的,它是一个多阶段的任务,要求玩家前往贝尔斯坦德(Belltower)地区,找到布兰登贝尔斯坦德(Branden Belltower)并击败他,以拯救阿瑞斯大陆(The world of Torchlight II)。
具体而言,该任务需要玩家完成以下步骤:
前往贝尔斯坦德地区。
找到并进入布兰登贝尔斯坦德的藏身之处。
在布兰登贝尔斯坦德的藏身之处中击败他。
返回游戏的主城镇以完成任务。
需要注意的是,贝尔斯坦德任务是一个比较具有挑战性的任务,需要玩家面对一些强大的敌人和障碍。因此,在进行任务前,建议玩家提高自己的等级和装备,以便更好地完成任务。
五、水下火炬传递机器人简笔画?
水下火炬传递机器人的简笔画
先画一个正规的正方形,这是机器人的身体。
再画一个半圆,像手提袋,又像锁,不过这是机器人的头。
半圆两侧对称画两个小正方形,这是耳朵。
机器人的眼睛和嘴巴。嘴巴一定要长方形,显得霸气。
画机器人的手臂,和腰带。
画出机器人的脚和天线,基本完成。
六、数字人火炬手是机器人吗?
不是机器人。
数字人火炬手是一种基于计算机图形学、人工智能、仿生学等多种技术综合应用的虚拟形象。其原理可以概括为以下几个方面:
计算机图形学:利用计算机图形学技术生成数字人火炬手的三维模型,包括外观、纹理、光照等细节。通过实时渲染技术,将数字人火炬手的三维模型与现实场景进行融合,使其在屏幕上呈现出逼真的视觉效果。
人工智能:数字人火炬手的运动和行为是基于人工智能技术进行模拟和控制的。通过机器学习、深度学习等方法,可以让数字人火炬手学会模仿人类的运动方式、表情、手势等,使其在传递火炬过程中更加自然和流畅。
仿生学:为了使数字人火炬手更接近真实的人类,需要利用仿生学技术对其外观、动作、生理特征等方面进行优化。例如,根据人类的骨骼结构和肌肉分布,为数字人火炬手设计逼真的骨骼和肌肉系统,使其在运动时能够呈现出真实的生物力学特征。
运动捕捉与实时渲染:数字人火炬手的运动和动画是通过运动捕捉技术获取的。运动捕捉系统可以捕捉真人火炬手的运动轨迹和姿态信息,然后将这些数据实时传输到数字人火炬手的三维模型中,使其能够实时地模仿真人火炬手的动作。
七、机器人任务规划有哪些研究方法?
尝试解答一下,机器人任务规划(Robot Task Planning) 最早起源于AI-Planning,其中的PDDL, STRIPS, HTN等概念和方法也是从AI-Planning里借鉴的。这一块也是比较传统的符号主义AI的范畴。但是任务规划只关注于离散的任务空间,因此距离解决现实世界的机器人问题还有很大的gap。
近几年有人尝试把Robot Task Planning和Motion Planning结合起来做,比如MIT的Caelan Garrett提出stream的概念(其实就是在任务空间采样),从而让task和motion level的规划不再是分层调用的关系,在满足连续空间各种约束(碰撞检测,保持位姿)的情况下依然可以完成任务。他的工作工程量很大,代码很多,可以深入看看代码。
https://github.com/caelan/pddlstreamIntegrated Task and Motion Planning当然pddlstream假设了任务空间是完全可观测(fully observable)的,并没有考虑被观测物体和机器人本身状态的不确定性。Caelen他们组后续又做了很多工作,包括belief state planning,用各种基于贝叶斯filter去做被操作物体的状态估计。其他人也有开发一些search heuristics,加速寻找task plan的过程(因为在motion level涉及到采样,所以任务空间的维度会很高,有时候会找不到valid plan),这里面也有人用深度学习learning的方法去做,主要是这个人Beomjoon Kim(也是MIT那个组的)。
https://beomjoonkim.github.io/机器人还是一个集成系统,涉及感知,决策,规划,控制等方面。在感知和决策中间,其实还有一个理解(reasoning)的过程,对动态任务空间(dynamic task space)有一个很好的估计与预测是很重要的。比如机器人去搭积木或者拆积木,他要知道根据场景里物体之间的位置关系决定先拆哪个,后拆哪个。甚至很多时候,无法通过某一时刻场景中的位置关系来决策,还要考虑空间+时序信息(spatial- temporal),再甚至场景中被操作的物体在乱动(比如抓鱼),还要根据物体的意图(intention)来规划task plan,这时候传统task planning的静态世界假设(static world assumption)就失效了,很多方法就不起作用了。这个小领域涉及很多concept learning和meta reasoning的东西,以及和计算机视觉领域(CV)的场景理解,视频理解,动作识别都有或多或少的联系。但是CV领域目前并没有很好的模型可以给机器人用,其中一个原因是实时性不好保障,以及无法做到manipulation级别的细粒度感知,以及CV的研究者更多是把视频作为一整个输入去理解,而不是在时序上逐帧去update状态估计。这一块可以看看MIT Jiayuan Mao的主页(还是刚才那个组的)。
https://jiayuanm.com/机器人任务与运动规划 (Task and Motion Planning)也可以和模仿学习,分层强化学习结合。斯坦福大学有很多工作,可以去搜一搜。然而这一块可能比较玄学。这个KAIST韩国组也挺有意思,从读说明书开始,用强化学习的方法让机器人学会装家具。
CLVR最后机器人任务规划还可以和现在很火的大语言模型(LLM)结合起来。环境提供多模态输入,LLM大模型根据common sense去自动生成任务描述(pddl domain description)以及goal description。然后通过传统的ai-planning以及tamp的方法去求解任务序列,并且满足各种实际的物理约束(运动学等)。这块非常时髦,但是普通学生在没有国际大厂的资源帮助下可能只能调调库,很难去深入,毕竟谁也不知道LLM具体咋训练出来的。
https://arxiv.org/pdf/2303.06247.pdf综上所述,机器人任务规划是非常有用并且非常实际的一个领域。目前工厂里跑的机器人/臂,虽然有了3d视觉和运动规划技术的加持,能比较好的完成码垛,点胶等工序。但面对长序列(long-horizon),需要非常高自主性的工序还是无能为力,想象一个机器人在工厂里跑来跑去,独自完成搬运,卸货,装配的全过程,并且可以自主对任务的步骤做出最优调整。
面对这样一个光(深)明(渊)未(巨)来(坑),祝你学业有成!
八、火炬之光2巫婆任务奖励选哪个?
在沼泽接任务:把钟挂到钟架上后,巫婆出现。然后要去找几个心,完成后巫婆消失,回帝国大营和存储箱附近的小浣熊说话。
接消逝的任务,再到破碎战场找消逝,有绿五角星提升位置,很好找,消逝任务完成后,再找消逝说话,会带你去巫婆领域,是一张独立的小地图。
九、《火炬之光2》三姐妹任务奖励说明?
在完成支线“机器人零件”(完成步骤参见第一幕支线)后,与组装成的TB4000型机器人交谈,它自称是吟游诗人特里尔,并吟诵了一首小诗。
穿过裂颅峡谷前往割裂的战场,在北部调查树桩进到怪兽姐妹的巢穴,打倒维罗纳、阿莉尔娅和射手三位修女,迷宫中的火焰点亮。
站到水池里传送到另一处所在,三姐妹同时现身,将她们再次击倒,回到营地和机器人谈话。
十、火炬之光无限爬塔任务哪里接?
火炬之光无限爬塔任务在主城卡蒂亚的交易中心接取。因为无限爬塔是游戏中的高级玩法,需要玩家达到一定等级才能接取此任务。此任务为日常任务,每天可以完成一次,完成后可以获得大量经验和奖励。在完成无限爬塔任务的过程中,玩家需要不断提升自身的实力,并且熟悉各个BOSS的特点和攻击方式,掌握相应的战斗策略。同时,需要注意自身的装备和属性搭配,才能更容易地打败每层的BOSS,挑战更高层数的爬塔任务。