[GDC24]TheFInals的破坏系统

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GDC24上TheFinals的开发工作室–EmbarkStudios带来;
TheFinals把实时破坏在主流游戏上提升到了新的高度,可以说是新的标杆,达成了:

  • 可以出现大规模的任意破坏
  • 破坏之后充分影响gameplay,可以把建筑任意炸毁之后,坍塌的建筑继续保留&物理正确(有正确的网络同步),可以废墟中继续刚枪
  • 视觉表现到位,性能影响很小(TheFinals的画面屋里表现在PVP FPS中也是顶级存在)
    应该说比上一个围绕物理破坏的游戏(彩6)又近了一步.

整体overview

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Embark Studios &

这个可能很多玩家,甚至开发者不是很熟悉, TheFInals是真正第一款发布的作品;
Embark成立自2018年,其成员很多是来自开发了战地系列的DICE工作室,包括寒霜引擎的引擎架构师Johan Andersson,所以也就不奇怪为什么出手就是这么吊的破坏系统;

TheFinals游戏在整体制作,设计等等方面都是比较成熟,个人非常欣赏,也玩了一段时间,很多点都印象深刻;
刚上的时候热度比较高,现在热度尚可:
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游戏设计方面有一些缺陷比较遗憾,但是在美术设定,制作实现方面非常老道,值得体验和学习;
除了破坏以外,对于AI配音解说等方面的应用都很不错.
使用UnrealEngine5开发(深度定制),游戏第一次放消息是21年底,上线是23年底.

破坏系统

体验影响

开篇介绍了下游戏中破坏系统的历史,谈及的是< BattleField:BadCompany >系列以及RedFaction;
TheFinals是希望整个更nb的,在体验端希望做到这些:

  • 是game design的核心,
  • 是玩家取得优势的关键:这个玩过的就知道了,各种抢宝箱,守钱箱都要做好破坏以及反破坏的准备,绝对不能简单蹲点.
  • 给玩家一个"即时反应"的体验,你可能想跳到一个桥上,但这个桥突然被炸了,你就得接二段跳
  • 每一局感受是不一样的

技术

这里分了三块:

  • 制作工具
  • simulation
  • performance
  • misc

制作工具

首先是单个mesh处理,这个就是预切破坏,embark是在houdini里完成(TA做的):
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然后是level中connection的工具,这里就是把geometry连接起来,实时simulation时候要进行structure analysis,进而实现坍塌的效果;
这块也是需要工具支持,就是一个in-engine的处理,如图:
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simulation

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physics simulation这里主要包括:

  • 大量的小物件的物理模拟
  • 以及一些大型物件的rigid body的模拟
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这就意味着对于物理引擎的需求是比较高的,这里embark的选择是:没用ue5的chaos系统,而是使用nv的physx;
原因是chaos在性能和稳定性上不够好,最后选择physx;

structure analysis

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这里如上图,structure analysis就是达成高质量建筑坍塌的关键,没有structure analysis,建筑被打坏就是左边的这样的,而有了structure analysis,在一定程度破坏之后,就会断掉模块之间的connection,进而建筑坍塌;

这里就是一个直接的结算过程:
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首先是一个基本逻辑是上图这样:模块之间有connection(蓝色线),以及有一个anchor(红色点);

这里的solver是:sparse direct solver using cholesky decomposition;
是micheal ewert(30年经验的物理老法师)经过几个月的迭代弄出来的.

这里覆盖一些宏观概念,
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这里一个核心逻辑就是mesh之间的connection什么情况下断,所以基本逻辑就是如图:
计算出一个整体impulse,这个impulse大于一个阈值(加上一些随机偏移),那么就会断.
在上图右半边的图示中就是白色的菱形是阈值,红色是当前的impulse.
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这里的impulse,实际上是多种多个力的综合:

这个就是整体的connection以及break的做法;
后续也介绍到了embark所用的sparse direct solver对比常用的sequential impulse solver的优劣势, sparse direct的:
pros: 整体力的分布更加均衡和稳定,最终效果更好
cons: 效率不好,需要更多的优化

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这里sparse direct solver的计算量,和计算区域内的connection量呈平方级别上升,所以一些LOD&Hierarchy的思路就是优化的核心
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这里的lod思路我们也比较常见:

  • 最细的是玩家看到的炸出来的
  • 然后做一些合并,粒度上升,作为structure analysis用
  • 对于不同区域,再进行分离
  • 最后是分帧处理
    然后性能就基本ok了;

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最后建筑坍塌各种情况,品质和性能都很6;

性能

网络性能
由于破坏后的部分也参与gameplay所以炸出来的结构和碎片的transform也需要进行同步;
如果brute force的话,在建筑坍塌时候,大约是400k,这就过猛了,优化方法:通过限定范围,来对同步数据进行压缩:
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  • 破坏部分的transform是在一定范围内的(而不是全世界到处飞),所以需要表达的数字小很多,这个可以压缩
  • 另外同步是通过snapshot+delta的方式,这个delta也可以压缩
    两个一起操作,最后就是:
    从400k的网速到175k的网速,基本可以了;

渲染方面,都比较直接,不展开了:

  • Nvidia RTGI
  • 使用transform pool降低transform传到gpu中的消耗(直接buffer copy)

其他方面

  • movement:尽量少做prediction,使用一些animation,camera等技巧来mask延迟; 这块也是最大的挑战之一;
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  • 光照方面使用的是NvidiaRTXGI(不是ue5.lumen),实际在低配电脑上还提供一个预烘培的光照,但这个对于破坏情况反馈不是正确的
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
系统基于MATLAB平台开发,适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本,并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计,关键参数均可灵活调整,程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生,适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来,多输入多输出(MIMO)结构与正交频分复用(OFDM)机制被逐步整合到水声通信体系中,显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用,从而提升频谱使用效率;OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题,保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境,该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性,采用参数驱动方式,重要变量均设有明确注释,便于理解与后续调整。因此,该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台,学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术,具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时,系统具备良好的交互界面与可扩展架构,用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进,以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言,该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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