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可预测的运动系统设计(2)

第一部分

上次我们说到,游戏中的运动系统一般有两种方式,“动画配合运动”以及“运动配合动画”。对于第一种方式,由于是采用运动函数或者经验数据表,所以可以很简单的将“未来时间”带入其中,来预测未来某一时刻的运动结果。但对于第二种情况,因为所有的运动结果都是从动画中取得的,如果不知道动画信息,就无法知道相应的运动结果,所以,简单的将时间带入是不能作出预测的,对于这样的情况,如果我们要做预测的话,就不得不将动画的因素考虑在里面。

举个简单的例子,一个人做一个跑动中转身停下的行为,假设他当前时刻T1,处于A1位置,速度是V1,朝向是F1(假设和速度方向一致),他的目标状态是速度是0(没有速度),朝向是F2,位置不指定。这时当我们给出未来时间T2,应该怎样来做这个运动预测呢?

PredictableLocomotionEx

和第一种运动系统不同的是,这里我们需要一个额外的模块,称之为“动画选择模块”。在我们实际要去完成这个运动目标的时候,我们会用“动画选择模块”去选出每一步的动画,比如最直观就是“直线跑”,然后会产生一个“急停”使速度从V1到0,最后是“原地转身”使朝向从F1到F2,当这些动画做完后,我们就可以得到这个人最终的“目标位置”。由于是运动配合动画的,所以对于他的最终位置,我们完全是靠这些动画实际的运行结果而得到的。

PredictableLocomotionAnimseq

当我们要做预测的时候,显然我们也是需要用“动画选择模块”做预先的动画预测的,所以,在设计可预测的运动系统的时候,就需要将“动画选择模块”独立出来。如下图所示:

PredictableLocomotionSystem

动画选择模块的输入是“当前状态”和“目标状态”,输出是一个动画的序列,这就有点像以前我们讨论过的“计划器”(Planner),相当于为我们的运动做了一个计划(对于这样的计划器的实现,就不在这次的讨论中了)。有了这样的计划后,当我们将时间T2带入,就可以通过读取动画信息的方式来获得T2时刻的运动信息了,见下图,AT指动画的时间(Animation Duration)

PredictableLocomotionTimeSeq

对于给定的“当前状态”和“目标状态”,都会有一组动画序列与之对应,所以如果是基于目前的运动状态所作的预测,那我们可以重用我们已有的动画序列来提高效率。如果是对于假想的运动状态的预测,那我们就需要用“动画选择模块”重新做一个新的动画序列,然后再得出未来时间的运动状态,这也是为什么我们需要独立的“动画选择模块”的原因,但如果频繁做较长步骤的假想预测,可能会产生一些性能上的问题,这是需要注意的地方,当然,这也取决于“动画选择模块”实现的复杂度和动画的丰富程度,比如在上个例子中,如果我们有一个“急停转身”的动画,那我们就可以减少动画序列的个数,也就是减少了计划的步长了。

另外,在实践中,我们会采用两种运动方式混用的情况,比如对于“直线跑”,我们会用运动函数来实现,而对于“转身”,“急停”这样的行为,我们会采用第二种方式来实现,对于这样的运动系统,也可以用到这样的“计划器”,只是这个计划中的某一步换用函数方式罢了,对于上面例子,我们可以参考下图:

PredictableLocomotionTimeSeq2

除了预测未来时间的运动状态外,可能我们还会预测到达某一个状态所要用到的时间,当我们有了上面的系统后,这也会非常容易做到,比如上面的例子,如果我们要预测他到“目标状态”需要多少时间,那我们只需要把动画序列中每一个动画的时间求和就可以了,T = T1 + AT(Run) + AT(Scram) + AT(Turn)。

可预测的运动系统对于某些游戏可能是一个非常重要的系统,希望上面的讨论对大家有所帮助。

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作者:Finney
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