群體運動場景的渲染方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及計算機應(yīng)用技術(shù)，特別是設(shè)及一種群體運動場景的擅染方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，人工智能(Al)是實現(xiàn)游戲系統(tǒng)的重要技術(shù)手段之一，高質(zhì)量的游戲AI已經(jīng) 是和圖形、或聲音一樣，成為游戲設(shè)計過程中極為重要的一部分。AI在計算機上實現(xiàn)有兩種 不同的方式:一種是工程學(xué)方式，該方式不需要考慮所用方法是否與人或動物機體所使用 的方法相同，如文字識別、電腦下棋;另一種是模擬方式，該方式不僅要看效果，還要求實現(xiàn) 方法和人類或生物機體所用方法相同或類似。
[0003] 群體動畫技術(shù)是游戲系統(tǒng)中經(jīng)常用來實現(xiàn)AI生物模擬的技術(shù)，例如"紅色警戒"、 "星際爭霸"等大規(guī)模戰(zhàn)爭場面、鳥群模擬、人流模擬等。對于群體運動場景的模擬，如鳥群 飛行位置的模擬，比較成熟的技術(shù)手段是利用游戲引擎中粒子系統(tǒng)來實現(xiàn)。具體而言，是創(chuàng) 建一個例子發(fā)射器，設(shè)置運動區(qū)域Volume體積，設(shè)置發(fā)射速率，選擇粒子最大數(shù)量，隨機產(chǎn) 生粒子，創(chuàng)建粒子動畫，使得粒子不斷地來回移動，創(chuàng)建粒子替代物為一運動生物的模型， 則實現(xiàn)相應(yīng)生物的群體運動場景的模擬擅染，例如創(chuàng)建粒子替代物為鳥模型，則會實現(xiàn)鳥 群運動的模擬效果。
[0004] 上述利用粒子系統(tǒng)實現(xiàn)的群體運動場景的擅染方法，一般是基于CPU運算的粒子 屬性動態(tài)更新原理，在動畫中的每一帖，對每一個粒子的屬性(坐標(biāo)，速度，加速度，生命值 等)進(jìn)行一次循環(huán)遍歷更新，由于更新采用串行的方式逐個進(jìn)行的，因此，每一帖的更新都 會產(chǎn)生較多的時間開銷。因此，不可避免地會影響運動模擬效果的流楊性。另一方面，基于 常規(guī)粒子系統(tǒng)的物理模型，每一個粒子的運動方向隨機，相鄰粒子之間的物理屬性沒有關(guān) 聯(lián)約束，或是很弱，位置雜亂無章，因此，也無法實現(xiàn)具有一定群體運動方向的運動模擬效 果。
[0005] 由此可見，現(xiàn)有的群體運動場景的擅染方法存在時間開銷大且個體運動位置雜亂 無章的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于提供一種群體運動場景的擅染方法，可W實現(xiàn) 群體運動規(guī)則性的擅染效果。
[0007] 為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明提出的技術(shù)方案為：
[000引一種群體運動場景的擅染方法，包括：
[0009] a、對于每一帖，按照內(nèi)聚規(guī)則和對準(zhǔn)規(guī)則，確定該帖中參與群體運動的每個運動 對象在下一帖的運動屬性，所述運動屬性包括位置信息和運動速度；
[0010] b、當(dāng)需要擅染所述下一帖時，根據(jù)所述運動屬性進(jìn)行相應(yīng)的場景擅染。
[0011] 綜上所述，本發(fā)明提出的群體運動場景的擅染方法，通過按照內(nèi)聚規(guī)則和對準(zhǔn)規(guī) 貝1J，來確定每個運動對象在下一帖的運動屬性，可W對群體運動方向進(jìn)行控制，使其具有一 定的規(guī)則性，從而提高場景擅染的智能化水平，更具有真實性。
【附圖說明】
[0012] 圖1為本發(fā)明實施例的方法流程示意圖。
【具體實施方式】
[0013] 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖及具體實施例對 本發(fā)明作進(jìn)一步地詳細(xì)描述。
[0014] 本發(fā)明的核屯、思想是:在每一帖，對其中的每個運動對象，根據(jù)內(nèi)聚規(guī)則和對準(zhǔn)規(guī) 貝IJ，確定其下一帖的運動屬性，W確保群體運動的規(guī)則性
[0015] 圖1為本發(fā)明實施例的方法流程示意圖，如圖1所示，該實施例主要包括：
[0016] 步驟101、對于每一帖，按照內(nèi)聚規(guī)則和對準(zhǔn)規(guī)則，確定該帖中參與群體運動的每 個運動對象在下一帖的運動屬性。
[0017] 所述運動屬性包括位置信息和運動速度。
[001引所述內(nèi)聚規(guī)則為盡量朝鄰近伙伴中屯、移動。
[0019] 所述對準(zhǔn)規(guī)則為盡量與鄰近運動對象的平均方向一致。
[0020] 本步驟，通過按照內(nèi)聚規(guī)則和對準(zhǔn)規(guī)則，確定群體運動中的各運動對象在下一帖 的運動屬性，可W實現(xiàn)對運動對象運動軌跡的控制，從而可W確保群體運動的規(guī)則性，避免 群體運動中個體運動位置雜亂無章的問題。
[0021] 步驟102、當(dāng)需要擅染所述下一帖時，根據(jù)所述運動屬性進(jìn)行相應(yīng)的場景擅染。
[0022] 本步驟中，將根據(jù)上一帖確定出的運動屬性進(jìn)行場景擅染，由于運動屬性的獲得 是基于內(nèi)聚規(guī)則和對準(zhǔn)規(guī)則得到的，因此可W達(dá)到規(guī)則性運動的擅染效果。本步驟具體的 擅染方法為本領(lǐng)域人員所掌握，在此不再寶述。
[0023] 較佳地，為了有效提高群體運動場景的擅染效率、使場景擅染更流楊，步驟101中 可W利用通用圖形處理器(GPGPU)技術(shù)的強大并行計算能力，來實現(xiàn)每一帖運動屬性的快 速計算和更新。即，在每一帖，可W利用GPGPU，采用并行處理的方式，分別確定每個所述運 動對象在下一帖的運動屬性。具體而言，可W通過化en化平臺，利用GPGPU的并行計算能力， 為每個運動對象分配對應(yīng)的"工作組"、"工作項"，用于對該運動對象的運動屬性進(jìn)行更新， 從而可W實現(xiàn)運動對象的運動位置和方向并發(fā)計算、快速更新。
[0024] 具體地，可W采用下述方法確定每個所述運動對象i在下一帖的運動屬性：
[0025] 步驟XI、根據(jù)當(dāng)前帖中本運動對象i的位置W及附近預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的其他運動對象 的位置，計算出滿足內(nèi)聚規(guī)則的第一運動方向Va。
[0026] 本步驟中，將考慮內(nèi)聚規(guī)則來確定下一帖的運動方向，使得運動對象在下一帖盡 可能的向鄰近的其他運動對象中屯、移動。
[0027] 所述預(yù)設(shè)范圍的區(qū)域大小可由本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)運動群體的實際情況，如群體 規(guī)模等因素，設(shè)置合適范圍。
[00%]較佳地，本步驟可W采用下述方法實現(xiàn)：
[0029] 步驟xll、按照nearPos=(poso+….+POSm+. . . .+p〇sm)/M，計算所述附近預(yù)設(shè)范圍 內(nèi)的其他運動對象的平均位置nearfos。
[0030]其中，POSm為所述附近預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的第m個運動對象的位置，M為所述附近預(yù)設(shè)范 圍內(nèi)的其他運動對象的數(shù)量。
[0031 ]步驟xl2、