鱼群效果模拟
文章目录
- 鱼群效果模拟
- Boid算法
- 实现方式
- version1_CPU
- version2_GPU
- version3_Multilateration
- version4_Bitonic_Sorting （GPU友好）
- version5_Skinning （TODO）
- 细节项
- 优化项
- 参考链接
Boid算法
Boid算法是一种模拟群体行为的算法，由Craig Reynolds在1986年提出，主要用于模拟鸟群、鱼群等生物的集体运动。其核心思想是通过简单的规则让个体（Boid）表现出复杂的群体行为。
- 分离（Separation）：
● 每个Boid会与邻近的Boid保持一定距离，避免碰撞。
● 通过计算与邻近Boid的距离并调整方向，确保个体间不靠得太近。 - 对齐（Alignment）：
● 每个Boid会调整自己的方向，使其与邻近Boid的平均方向一致。
● 通过计算邻近Boid的平均方向，调整自身方向以保持群体的一致性。 - 凝聚（Cohesion）：
● 每个Boid会向邻近Boid的中心位置移动，保持群体聚集。
● 通过计算邻近Boid的中心位置，调整自身位置以维持群体凝聚力。
实现方式
version1_CPU
核心：使用Physics.OverlapSphere函数获取周围鱼的信息，并更新旋转和方向。但此时cpu会大量循环，造成卡顿，URP里但依然会合批。
version2_GPU
核心：不能使用unityapi获取周围鱼群，在computershader中去遍历所有鱼群，进行Boid计算，Graphics.DrawMeshInstancedIndirect 直接提交gpu绘制。此时使用gpu代替cpu计算，但是遍历计算次数还是太多。
version3_Multilateration
核心：多点定位。
先进行多点定位，在进行Boid计算，只是修正了算法，本质上没有提升效率。
version4_Bitonic_Sorting （GPU友好）
核心：空间划分，哈希，双调排序
空间划分论文链接
双调排序的作用是什么？
● 首先我们需要将空间划分为3d/2d的均匀网格，当我们计算鱼下一帧位置时，获取周围的单位只需要获取以其为圆心，自定义半径内的网格体集合，避免大量循环。
● 在同一个网格的单位cell key （可能会有相同键值，所以还会进行距离计算进行剔除）
| index | 索引 |
|---|---|
| cell coord | 空间坐标 |
| cell hash | 哈希值 |
| cell key | 哈希键 |
根据哈希算法，我们就能获取以 CellKey 为排序的列表，并且能跟cellkey获取相同单元格内的鱼单位，也能根据空间网格坐标（cell coord） 获取的CellKey计算周围单元格。
● 实现上述以 CellKey 为排序的列表的列表就用到了双调排序，获取从小到大或者从大到小的序列。
● 最终流程就是，将上述所有数据和运算全部放到gpu里运算。
version5_Skinning （TODO）
当我们不使用顶点动画而是骨骼动画时，动画系统大多在CPU上进行, 就需要使用到GPU Skinning ,但是鱼群的数量很多，玩家一般不会观察特别细致，只要进行简单函数修改定点着色器就行了
细节项
- 鱼的集群行为模式，如旋涡等
- 鱼的避障、攻击和跟随
- 鱼的动作可以根据顶点动画来进行修改
优化项
- 大场景避免鱼群到处乱跑，给你固定一个区域（AABB包围盒），同时对包围盒进行视锥剔除，不在相机内时就可以剔除渲染，同时终止该区域鱼群绘制。
参考链接
网易雷火经验贴
CUDA 空间划分 论文
GPU Skinning
