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游戏设计深度潜水在行星过山车中创造可信的人群

更新时间:2019-06-23 12:20

Deep Dive是一个非常有用的Gamasutra系列,目的是揭示视频游戏中的特定设计,艺术或技术特征,以展示看似简单的基本设计决策是如何完全不那么简单

检查outearlier分期付款,包括 使用真正的人类头像获取 Inside,的音频以及在 Space Pirate中创建VR FPS的挑战教练。

谁:Frontier的首席程序员Owen McCarthy

我叫Owen Mc Carthy。我是Frontier的首席程序员。我在大学学习计算机科学和理论物理,并在九年前加入Frontier之前在赫尔大学获得了游戏开发硕士学位。我通常最终会处理物理或模拟相关的事情。

我参与了反应水模拟和 Kinectimals 中的物理学。我已经在 Kinect Disneyland Adventures 上进行了一些非常有趣的信号处理,因此我们可以将玩家的动作映射到游戏中的头像,并尽可能减少抖动和滞后。然后,我为Screamride制作破坏和布娃娃。

最近我参与了 Planet Coaster 中的人群模拟。我真的很喜欢建立可信的世界,游戏开发绝对是实现这一目标的地方。

什么:在行星过山车中建立可信的人群

对于 Planet Coaster ,我们希望在SIM类型中创造最好的人群。这意味着庞大的数字,很少的交叉点,以及声音,艺术和动画的新方法。

Planet Coaster’ s 基于体素的沙箱中,我们想要同时模拟10,000名公园客人,我们希望他们看起来像真正的人群。我们还希望他们能够处理弯曲的路径,这在我们之前的游戏的人群模拟中被证明是一项具有挑战的任务,但我们认为这对行星过山车至关重要。

传统的寻路方法并不适合实时模拟大量字符。通常每个代理会分别计算一个路径,然后沿着它移动,但这往往非常昂贵并且不能很好地扩展。试图在之后添加碰撞避免成为边缘案件处理的混乱。

我们使用潜在/流场来模拟 Planet Coaster 中的人群。我们已经跨CPU核心和帧边界并行化计算,以最小化对帧速率的影响。我们还必须为声音,艺术和动画系统实施非标准方法。

为什么?

Planet Coaster’ 开发之初,我们知道我们想要推动这一类型。我特别投入的一件事是将真实人群的气氛带入我们的虚拟世界,让每个公园的客人都了解周围环境。我想抓住一些小小的时刻,比如一个艺人走路做傻事,看到其他客人观看和反应。

我们回顾了与人群模拟和导航相关的最新技术。这包括阅读大量研究论文,研究技术和分析每个研究论文的可行,同时考虑可扩展,内存使用和CPU能。我们观看了几个小时的人群在主题公园周围移动的镜头,我们拍摄了自己的镜头。

10,000位客人是我们从一开始就定位的数字,单独模拟每个人似乎是一个真正的挑战,因此我们专注于较小的数字。主题公园的目标少于客人;游乐设施,过山车,商店和设施都是目标。这就是使用流量/势场的技术变得非常吸引人的地方。

不是为每个人计算从A到B的路径,而是计算从每个目标到所有可能位置的路径。问题是,‘我们能否以比我们用A *算法模拟10,000个单独路径更便宜地模拟流动模拟中的几百个目标?’

人群流动

我们并行开发了几种不同 Planet Coaster 技术的原型。我们开始开发基于体素的景观系统,我们真的想要打破传统的基于网格的路径系统。最终人群系统需要与体素地形和路径系统集成,但在开发早期,它们仍然是未知数,因此人群系统必须足够健壮以适应这些系统的变化。单独开发这种人群原型更容易,但要经常意识到让它适应其他地方的变化。

人群系统作为一个res更加强大

Deep Dive是一个非常有用的Gamasutra系列,目的是揭示视频游戏中的特定设计,艺术或技术特征,以展示看似简单的基本设计决策是如何完全不那么简单

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我叫Owen Mc Carthy。我是Frontier的首席程序员。我在大学学习计算机科学和理论物理,并在九年前加入Frontier之前在赫尔大学获得了游戏开发硕士学位。我通常最终会处理物理或模拟相关的事情。

我参与了反应水模拟和 Kinectimals 中的物理学。我已经在 Kinect Disneyland Adventures 上进行了一些非常有趣的信号处理,因此我们可以将玩家的动作映射到游戏中的头像,并尽可能减少抖动和滞后。然后,我为Screamride制作破坏和布娃娃。

最近我参与了 Planet Coaster 中的人群模拟。我真的很喜欢建立可信的世界,游戏开发绝对是实现这一目标的地方。

什么:在行星过山车中建立可信的人群

对于 Planet Coaster ,我们希望在SIM类型中创造最好的人群。这意味着庞大的数字,很少的交叉点,以及声音,艺术和动画的新方法。

Planet Coaster’ s 基于体素的沙箱中,我们想要同时模拟10,000名公园客人,我们希望他们看起来像真正的人群。我们还希望他们能够处理弯曲的路径,这在我们之前的游戏的人群模拟中被证明是一项具有挑战的任务,但我们认为这对行星过山车至关重要。

传统的寻路方法并不适合实时模拟大量字符。通常每个代理会分别计算一个路径,然后沿着它移动,但这往往非常昂贵并且不能很好地扩展。试图在之后添加碰撞避免成为边缘案件处理的混乱。

我们使用潜在/流场来模拟 Planet Coaster 中的人群。我们已经跨CPU核心和帧边界并行化计算,以最小化对帧速率的影响。我们还必须为声音,艺术和动画系统实施非标准方法。

为什么?

Planet Coaster’ 开发之初,我们知道我们想要推动这一类型。我特别投入的一件事是将真实人群的气氛带入我们的虚拟世界,让每个公园的客人都了解周围环境。我想抓住一些小小的时刻,比如一个艺人走路做傻事,看到其他客人观看和反应。

我们回顾了与人群模拟和导航相关的最新技术。这包括阅读大量研究论文,研究技术和分析每个研究论文的可行,同时考虑可扩展,内存使用和CPU能。我们观看了几个小时的人群在主题公园周围移动的镜头,我们拍摄了自己的镜头。

10,000位客人是我们从一开始就定位的数字,单独模拟每个人似乎是一个真正的挑战,因此我们专注于较小的数字。主题公园的目标少于客人;游乐设施,过山车,商店和设施都是目标。这就是使用流量/势场的技术变得非常吸引人的地方。

不是为每个人计算从A到B的路径,而是计算从每个目标到所有可能位置的路径。问题是,‘我们能否以比我们用A *算法模拟10,000个单独路径更便宜地模拟流动模拟中的几百个目标?’

人群流动

我们并行开发了几种不同 Planet Coaster 技术的原型。我们开始开发基于体素的景观系统,我们真的想要打破传统的基于网格的路径系统。最终人群系统需要与体素地形和路径系统集成,但在开发早期,它们仍然是未知数,因此人群系统必须足够健壮以适应这些系统的变化。单独开发这种人群原型更容易,但要经常意识到让它适应其他地方的变化。

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谁:Frontier的首席程序员Owen McCarthy

我叫Owen Mc Carthy。我是Frontier的首席程序员。我在大学学习计算机科学和理论物理,并在九年前加入Frontier之前在赫尔大学获得了游戏开发硕士学位。我通常最终会处理物理或模拟相关的事情。

我参与了反应水模拟和 Kinectimals 中的物理学。我已经在 Kinect Disneyland Adventures 上进行了一些非常有趣的信号处理,因此我们可以将玩家的动作映射到游戏中的头像,并尽可能减少抖动和滞后。然后,我为Screamride制作破坏和布娃娃。

最近我参与了 Planet Coaster 中的人群模拟。我真的很喜欢建立可信的世界,游戏开发绝对是实现这一目标的地方。

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对于 Planet Coaster ,我们希望在SIM类型中创造最好的人群。这意味着庞大的数字,很少的交叉点,以及声音,艺术和动画的新方法。

Planet Coaster’ s 基于体素的沙箱中,我们想要同时模拟10,000名公园客人,我们希望他们看起来像真正的人群。我们还希望他们能够处理弯曲的路径,这在我们之前的游戏的人群模拟中被证明是一项具有挑战的任务,但我们认为这对行星过山车至关重要。

传统的寻路方法并不适合实时模拟大量字符。通常每个代理会分别计算一个路径,然后沿着它移动,但这往往非常昂贵并且不能很好地扩展。试图在之后添加碰撞避免成为边缘案件处理的混乱。

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我们回顾了与人群模拟和导航相关的最新技术。这包括阅读大量研究论文,研究技术和分析每个研究论文的可行,同时考虑可扩展,内存使用和CPU能。我们观看了几个小时的人群在主题公园周围移动的镜头,我们拍摄了自己的镜头。

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对于 Planet Coaster ,我们希望在SIM类型中创造最好的人群。这意味着庞大的数字,很少的交叉点,以及声音,艺术和动画的新方法。

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传统的寻路方法并不适合实时模拟大量字符。通常每个代理会分别计算一个路径,然后沿着它移动,但这往往非常昂贵并且不能很好地扩展。试图在之后添加碰撞避免成为边缘案件处理的混乱。

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我们回顾了与人群模拟和导航相关的最新技术。这包括阅读大量研究论文,研究技术和分析每个研究论文的可行,同时考虑可扩展,内存使用和CPU能。我们观看了几个小时的人群在主题公园周围移动的镜头,我们拍摄了自己的镜头。

10,000位客人是我们从一开始就定位的数字,单独模拟每个人似乎是一个真正的挑战,因此我们专注于较小的数字。主题公园的目标少于客人;游乐设施,过山车,商店和设施都是目标。这就是使用流量/势场的技术变得非常吸引人的地方。

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解周围环境。我想抓住一些小小的时刻,比如一个艺人走路做傻事,看到其他客人观看和反应。

我们回顾了与人群模拟和导航相关的最新技术。这包括阅读大量研究论文,研究技术和分析每个研究论文的可行,同时考虑可扩展,内存使用和CPU能。我们观看了几个小时的人群在主题公园周围移动的镜头,我们拍摄了自己的镜头。

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