1.UE4游戏客户端开发进阶学习指南
2.Recast Navigation 源码剖析 01 - Meadow Map论文解析与实验
3.A星寻路算法详解
4.ET框架学习笔记(二):编程与运行
5.游戏场景体素构建
UE4游戏客户端开发进阶学习指南
UE4游戏客户端开发的进阶学习指南已经更新,适合有一定基础的寻路寻路读者。本文将引导你深入学习,源码源码提供精心筛选的网页网页学习资源,分为必修和选修两部分。寻路寻路必修部分包括官方文档的源码源码ug插件源码编程与脚本编写、UProperty关键字全说明、网页网页GamePlay架构系列和骨骼网格动画等,寻路寻路这些都是源码源码开发的基础和核心内容。选修部分涵盖了蓝图开发、网页网页C++编程、寻路寻路Gameplay Ability System (GAS)、源码源码动画、网页网页UI、寻路寻路AI、源码源码网络架构以及编辑器扩展等进阶内容,适合根据个人兴趣和项目需求进行选择。
首先,理解UE4的整体架构是关键,官方的引擎架构图能帮助你建立框架认知。接下来,深入学习编程和蓝图开发,理解UObject类型系统,将有助于你构建游戏玩法。GamePlay模块教你如何运用GAS实现各种功能,如游戏阶段切换。动画部分,乐动力源码从官方文档开始,ALS高级运动系统是核心,选修内容涉及过场动画和底层源码解析。UI开发中,UMG控件、Slate和动态创建动画是基础,根据需求选择更深入的内容。
AI部分,从行为树和感知模块入手,选修内容包括行为树源码和寻路算法。网络部分,官方文档和网络同步原理是必修,ReplicationGraph插件对于大世界场景尤为重要。编辑器扩展和渲染视觉效果则适合选修学习,如Lyra工程和GameFeature框架提供了UE5新特性的学习机会。
记住,每个模块的资料都是为了帮助你提升UE4客户端开发的技能,根据实际情况选择适合的路径,持续提升你的开发能力。作者的个人博客资源供你参考和深入学习。
Recast Navigation 源码剖析 - Meadow Map论文解析与实验
本文深入解析了Meadow Map论文及其在Recast Navigation中的应用。Recast Navigation是一款常见的游戏开发寻路库,源于芬兰开发者Mikko Mononen的初始工作。Meadow Map方法,由Ronald C. Arkin于年提出,为现代Navmesh系统奠定了基础,gradle 自动下载源码特别强调长时间存储地图的有效策略。
Meadow Map通过凸多边形化动机,提出了一种优化存储和访问3D地图数据的方法。相较于传统的基于网格的寻路方法,Meadow Map采用凸多边形化来减少节点数量,从而提高性能效率,特别是针对平坦区域。凸多边形化的核心在于利用凸多边形内部任意两点直接相连的特性,构建寻路图。
Recast Navigation系统使用凸多边形化来处理3D场景,通过算法自动将3D场景转换为2.5D形式,以便于寻路。与Meadow Map类似,Recast也采用了基于凸多边形边缘中点作为寻路节点的策略,构建寻路图以供A*算法使用。这种方法简化了搜索空间,提高了寻路效率。
在实现Meadow Map时,需解决多边形分解成多个凸多边形的问题。此过程通过不断消除多边形中的非凸角,递归生成凸多边形,实现多边形化。同时,处理多边形内部的障碍物(holes)时,需找到与可见顶点相连的内部对角线,将空洞并入多边形内部。duilib 最新源码
路径改进方面,Recast Navigation采用String Pulling方法,旨在优化路径,避免路径的抖动和非最优行为。这一策略在实际应用中提升了路径质量,使得寻路过程更为流畅。
总之,Meadow Map和Recast Navigation在采用凸多边形化来构建寻路图的基础上,通过不同实现细节和优化策略,有效提高了游戏中的路径寻路效率和性能。通过深入理解这两种方法,游戏开发者可以更好地选择和应用合适的寻路库,以满足不同游戏场景的需求。
A星寻路算法详解
A星寻路算法详解
A星算法是解决静态路网中求解最短路径的有效直接搜索方法。其核心公式为F = G + H,其中F表示当前点的总估价,G表示从起始点到指定网格的实际代价,H表示从当前网格点到终点的预计代价。启发函数的大小取决于计算H代价的函数,常用启发函数包括曼哈顿距离和欧几里得距离。
曼哈顿距离是指在坐标系中,从一个点到另一个点沿着网格线(水平或垂直)的距离。欧几里得距离是指在n维空间中,两点之间的直线距离。在二维空间中,欧几里得距离可以通过勾股定理得到。德州扑克 ios 源码
A星算法的实现步骤包括:根据核心公式计算当前点的F值,选取F值最小的点进行探索。计算其周围相邻节点的G、H、F值,更新节点的G、F值和父节点。若节点已探索,则跳过,否则加入openList并计算其F值。重复上述步骤直至找到终点。
通过例子展示A星算法的实现过程。在网格地图中,黑色方格表示障碍物,白色方格为可通行区域,绿色方格为起点,红色方格为终点。根据算法步骤,计算每个节点的G、H、F值,选择F值最小的节点进行探索。在探索过程中,若遇到障碍物则H值不受影响。最终找到一条从起点到终点的最短路径。
A星算法是一种启发式搜索算法,通过启发式函数评估每个节点,并选择具有最低F值的节点作为下一个要探索的节点。最终,算法会找到一条最优路径。
通过一个网站演示A星算法的过程,项目源码可以在相关链接中查看。欢迎关注公众号“前端架构师笔记”了解更多精彩文章。
ET框架学习笔记(二):编程与运行
首先,通过Unity Hub打开ET源码中的unity文件夹,切记不要直接打开Client-server.sln。在Unity的首选项中配置VS编辑器,随后随便打开一个脚本进行操作。
接着,用VS打开Client-server.sln,确保"禁止完整生成项目"设置为false,如图所示。然后,分别在右侧Client文件夹选择Unity.Mono进行重新生成,接着对整个解决方案进行重新构建。
运行时,启动Server.APP(保持打开状态),在Unity界面中,按指定步骤操作,切换到Assets文件夹下的Scene,将挂载在Global下的脚本Code Mode调整为Mono模式。点击运行,执行登录和enter操作,将进入预设场景,此时你可以对小人进行右键操作,实现自动寻路功能。
对于多个小人的实现,需要对项目文件进行打包。首先调整打包显示为窗口模式,然后在Tools中启用打包工具,根据需要勾选相关选项。若遇到打包问题,可参考提供的链接et-framework.cn/d/-e...解决,如果涉及到IL2CPP问题,可在Unity Hub找到对应编辑器,点击齿轮图标,选择添加模块并勾选相关选项,安装后重启项目即可。
完成打包后,定位到指定运行程序的路径,确保Server.app持续运行。再次在Unity中点击运行,你将看到多个小人成功运行。至此,ET框架自带的demo运行过程就已完成!
游戏场景体素构建
目前,体素寻路方案日益流行,一些开发者盲目跟风,这究竟是道德的沦丧还是人性的扭曲?在一些寻路专家看来,体素并非完美方案,但3D格子的概念更接近大家熟悉的2D网格,降低了开发者的入门门槛。然而,体素也有其独特的应用场景,让我们继续了解。
每种寻路方案都有相应的使用场景,有难度之分,无优劣之分。优秀的开发者应视使用场景选择不同的解决方案。例如,场景中有大量建造、空中飞行,可以选择体素方案;少障碍物、大世界可以选择recastnavigation;随机生成地图可能选择A*+格子。
没有最好的寻路数据结构,只有更适合的。就像开发语言一样,每种语言都是为了解决一种或几种问题而存在。以下是recastnavigation和体素的比较,同时也体现了它们的使用场景。
首先,我写的体素是基于recastnavigation的工程开发,新添加了一种构建方式。目的是做寻路场景构建工具集,就像集合类库一样,ArrayList、LinkedList、HashMap用哪个自己选,不同的需求选择不同的构建方式,以达到最佳性能效果。
1. 支持功能:构建体素,地图大小支持2K2K,高度支持米;A*寻路;动态添加阻挡物;静态、动态数据分离,相同场景多个实例共用一份静态数据;后端全量加载,前端局部加载,加载策略开发者自定义;区域标记,area支持种;层数层;其他小点。
专业词汇解释:Heightfield(高度场)、Cell(格子)、Span(cell上的一段实心区间)、空心span、Area(地表信息)、Flag(角色能够穿越哪些Area的能力)、静态区域、动态区域。
构建过程包括光栅化、体素优化、构建反体素、剔除封闭空间、标记area区域、构建agent半径区域、去掉smin为0的层、构建ServerInstance、全局去重cell、构建ClientInstance、按tile去重cell、动态地形。
动态地形生成过程包括Cells优化、Spans优化、运行时体素化、内存优化。
寻路采用a*和jps均可,网上原理和代码很多。文章最后,希望大家把recastnavigation源码看一遍,等我写完注释之后也会上传一份。