Динамічне підсвічування в режимі реального часу?

В даний час я займаюся деякими дослідженнями проходження маршрутів, і моє моделювання полягає в наступному: у мене представлена ​​тривимірна сцена з початковою і кінцевою точкою, я здатна створювати навігаційні сітки, точкові точки та полігони, щоб допомогти в пошуку шляху.

Я спробував алгоритм A * та деякі його варіанти, і вони відмінно працюють. Однак зараз мене більше цікавить «динамічний» контур. Наприклад, під час пошуку шляху від точки А до точки В, якщо раптом з’являється нова перешкода, я хочу, щоб мій алгоритм одразу міг перепланувати шлях і знову не почати пошук з нуля.

Я прочитав читання алгоритму D * і цікавився, чи підходить це для того, що мені потрібно, чи це буде здаватися зайвим.

Тому в основному мої запитання: Який алгоритм буде найкращим для динамічного Pathfinding в реальному часі? АБО яке поєднання методів я можу використовувати замість цього?

D * дуже задіяний - я не рекомендую намагатися його реалізувати. Навіть коли проекти, які добре фінансуються та розробляються розумними / досвідченими людьми, використовується D * lite, тому що D * такий біль, щоб виправитись.

Можливо, вам буде цікава ця презентація, яка включає дискусію щодо проходження маршруту лівих 4 мертвих:

http://www.valvesoftware.com/publications/2009/ai_systems_of_l4d_mike_booth.pdf

Один із підходів полягає у використанні грубого пошуку A * рівня, щоб отримати загальний шлях для агента, а потім зробити тонкий рівень деталізації A * пошук локального середовища агента. Таким чином, ви можете швидко перерахувати деталі курсу A * пошук, якщо місцевість змінюється, а потім швидко перерахувати дрібну деталь A * пошук невеликого сегмента середовища. Це не ідеально. Це працює до тих пір, поки ваші перешкоди не можуть заблокувати численні вузли графів з деталізацією курсу, що добре для більшості ігор. Це метод, який я рекомендую, якщо у вас менше 100 агентів.

Якщо ви хочете підтримати сотні чи тисячі агентів, тоді ви можете реалізувати щось на зразок безперервної натовпу. Дивіться це дослідження: http://grail.cs.washington.edu/projects/crowd-flows/ У ньому йдеться про метод, заснований на процесорі, який може підтримувати тисячі акторів в динамічному середовищі.

Якщо ви хочете підтримати десятки тисяч або сотні тисяч агентів, тоді ви можете реалізувати щось на зразок безперервної натовпу за допомогою GPU. Тут див. Відповідне дослідження: https://a248.e.akamai.net/f/674/9206/0/www2.ati.com/misc/siggraph_asia_08/GPUCrowdSimulation_SLIDES.pdf

Ось відео, яке демонструє безперервні натовпи в дії: http://www.youtube.com/watch?v=lGOvYyJ6r1c (Перейдіть до 4:10, щоб побачити великі динамічні перешкоди, як автомобілі та крадіжки, які впливають на сотні людей, які гуляють по місту.)

Ви подивилися на просту поведінку керма?

http://www.red3d.com/cwr/steer/

Ви можете використовувати їх, щоб повернути з шляху A *, щоб уникнути локальних перешкод, а потім повернути на свій шлях, як тільки ви закінчите.

Це також досить легко поєднувати різні способи поведінки.

Оскільки ваше повідомлення перебуває у частині обміну стеками "Розробка ігор", ось, на що б відповіли більшість ігрових програмістів: справа не в динамічному Pathfinding в реальному часі, а про динамічний шлях у режимі реального часу * наступний *!

Деякі крайові випадки, коли край вашої навігаційної графіки повністю перешкоджає, вимагає, щоб навідник перерахував інший шлях, але більшу частину часу ви можете просто керувати вашими сутностями навколо перешкод, роблячи передбачення позицій і уникаючи в потрібному напрямку. У більшості ігор було б занадто важким, щоб передбачити з часом позицію динамічних агентів, тим більше, що ви не можете точно передбачити дії гравця чи рішення агентів.

Отже, моя порада полягає в тому, щоб почати із застосування керованої поведінки (http://red3d.com/cwr/steer/), обробляти випадки, коли шлях стає неможливим, а потім додати шар зверху до нього, щоб обробити крайові випадки, які не є ' t обробляються двома попередніми рішеннями.

Сподіваюсь, це допомагає