Эта неделя была короткой, в понедельник и вторник я продолжал работать над системой 2D-освещения. Остальное время я потратил на реализацию деревьев квадрантов (quadtree).

В этой статье я поделюсь своей реализацией и мыслями, возникшими в процессе её проектирования.

Во-первых, мне нужно сказать, почему я решил реализовать дерево квадрантов.

Quadtree — это структура данных разбиения пространства. Её основное преимущество по сравнению с другими структурами данных заключается в адаптивности. Оно обеспечивает хорошую производительность при вставке, удалении и поиске. То есть мы можем использовать это дерево в динамическом контексте, где данные часто меняются. Более того, эту структуру довольно легко понять и реализовать.

Если разбиение пространства для вас новая тема, то рекомендую прочитать эту статью Роберта Нистрома. Если вы хотите более подробно узнать о деревьях квадрантов, то прочитайте эту или эту статьи.

Из этого туториала вы научитесь писать геометрический шейдер для генерации травинок из вершин входящего меша и использовать тесселяцию для управления плотностью травы.

Статья описывает поэтапный процесс написания шейдера травы в Unity. Шейдер получает входящий меш, и из каждой вершины меша генерирует при помощи геометрического шейдера травинку. Ради интереса и реализма травинки будут иметь рандомизированные размеры и поворот, а ещё на них будет влиять ветер. Чтобы управлять плотностью травы, мы используем тесселяцию для разделения входящего меша. Трава сможет и отбрасывать, и получать тени.

Готовый проект выложен в конце статьи. В созданном файле шейдера содержится большое количество комментариев, упрощающих понимание.

От переводчика:
Представляю вашему вниманию статью авторства Andy Gainey, в прошлом независимого разработчика игровых инструментов, ныне сотрудника Paradox Development Studio. На мой взгляд, автор играючи создал один из лучших процедурных генераторов планет с открытым исходным кодом.

Привет, Хабр!

Как законодатели мод по теме Unity на российском рынке предлагаем вам почитать интересное исследование о практическом использовании алгоритма WFC (Wave Function Collapse), построенного по образу и подобию известного принципа квантовой механики и очень удобного при процедурной генерации уровней в играх. Ранее на Хабре уже публиковался подробный рассказ об этом алгоритме. Автор сегодняшней статьи Мариан Кляйнеберг рассматривает алгоритм в контексте трехмерной графики и генерации бесконечного города. Приятного чтения!

Хочу поделиться процессом разработки простой мобильной игры силами двух разработчиков и художника. Данная статья в большей мере состоит описания технической реализации.
Осторожно, много текста!

Статья не являются руководством или уроком, хотя надеюсь что читатели смогут вынести что то полезное из нее. Рассчитано на разработчиков знакомых с Unity имеющих некоторый опыт в программировании.

В этом туториале я расскажу о том, как с помощью шейдеров воссоздать популярный спрайтовый эффект дудла в Unity. Если для вашей игры необходим такой стиль, то из этой статьи вы узнаете, как достичь его без отрисовки кучи дополнительных изображений.

Последние несколько лет этот стиль становится всё более популярным и активно используется в таких играх, как GoNNER и Baba is You.


В этом туториале рассказано всё необходимое, от основ кодирования шейдеров до используемой математики. В конце статьи есть ссылка на скачивание полного пакета Unity.

На создание этого туториала меня вдохновил успех Doodle Studio 95!.

0. Перед прочтением статьи

Данная статья преследует следующие цели:

1. показать, как работать конкретно с этой платой;
2. показать подход, с помощью которого можно написать программу мигания светодиодом, опираясь исключительно на документацию и логику;
3. изложить материал языком, понятным человеку, слабо знакомому с микроконтроллерами.

Код получится минималистичным с точки зрения использования дополнительных файлов — мы не будем подключать ни один файл, кроме тех, что нужны для сборки пустой, но валидной, прошивки. Т.е. на базе кода прошивки, которая работает, но ничего полезного не делает.

В этом посте я опишу алгоритм процедурной генерации уровней двухмерного подземелья с заранее заданной структурой. В первой части будет представлено общее описание, а во второй — реализация алгоритма.

Введение

Алгоритм был написан как часть работы на получение степени бакалавра и основан на статье Ma et al (2014). Целью работы было ускорение алгоритма и дополнение его новыми функциями. Я вполне доволен результатом, потому что мы сделали алгоритм достаточно быстрым, чтобы использовать его во время выполнения игры. После завершения бакалаврской работы мы решили превратить её в статью и отправить на конференцию Game-ON 2018.

Алгоритм

Для создания уровня игры алгоритм получает в качестве входных данных набор полигональных строительных блоков и граф связности уровня (топологию уровня). Узлы графа обозначают комнаты, а рёбра определяют связи между ними. Цель алгоритма — назначить каждому узлу графа форму и расположение комнаты таким образом, чтобы никакие две формы комнат не пересекались, и каждая пара соседних комнат могла соединяться дверьми.

Введение

Здравствуйте уважаемые читатели, сегодня речь пойдет о работе с внешними ресурсами в среде Unity 3d.

По традиции, для начала определимся, что это и зачем нам это надо. Итак, что же такое эти внешние ресурсы. В рамках разработки игр, такими ресурсами может быть все, что требуется для функционирования приложения и не должно храниться в конечном билде проекта. Внешние ресурсы могут находится как на жестком диска компьютера пользователя, так и на внешнем веб-сервере. В общем случае такие ресурсы — это любой файл или набор данных, который мы загружаем в наше, уже запущенное приложение. Если говорить в рамках Unity 3d, то ими могут быть:

• Текстовый файл
• Файл текстуры
• Аудио файл
• Байт-массив
• AssetBundle (архив с ассетами проекта Unity 3d)

Ниже, мы рассмотрим подробнее встроенные механизмы работы с этими ресурсами, которые присутствуют в Unity 3d, а также напишем простые менеджеры для взаимодействия с веб-сервером и загрузки ресурсов в приложение.

Примечание: далее в статье используется код с использованием C# 7+ и рассчитан на компилятор Roslyn используемый в Unity3d в версиях 2018.3+.

Аудитория

QA-инженеры, тестировщики мобильных приложений, автоматизаторы.

Проблема

Во время тестирования приложений под Android (не только, но далее речь пойдет только про данную платформу), приходится устанавливать множество сборок тестируемого продукта / продуктов. Этот процесс отнимает время и силы, которые эффективнее потратить на поиск багов.

В настоящей статье мы рассмотрим существующее решение, напишем свое на Python и сравним их.

От переводчика: эта статья — первая из подробной (27 частей) серии туториалов о создании карт из шестиугольников. Вот, что должно получиться в самом конце туториалов.

Части 1-3: сетка, цвета и высоты ячеек

Части 4-7: неровности, реки и дороги

Части 8-11: вода, объекты рельефа и крепостные стены

Части 12-15: сохранение и загрузка, текстуры, расстояния

Части 16-19: поиск пути, отряды игрока, анимации

Части 20-23: туман войны, исследование карты, процедурная генерация

Части 24-27: круговорот воды, эрозия, биомы, цилиндрическая карта

Часть 1: создание сетки из шестиугольников

Оглавление

• Преобразуем квадраты в шестиугольники.
• Триангулируем сетку из шестиугольников.
• Работаем с кубическими координатами.
• Взаимодействуем с ячейками сетки.
• Создаём внутриигровой редактор.

Этот туториал является началом серии о картах из шестиугольников. Сетки из шестиугольников используются во многих играх, особенно в стратегиях, в том числе в Age of Wonders 3, Civilization 5 и Endless Legend. Мы начнём с основ, будем постепенно добавлять новые возможности и в результате создадим сложный рельеф на основе шестиугольников.

Введение

Эта статья познакомит вас с широким диапазоном концепций искусственного интеллекта в играх («игрового ИИ»), чтобы вы понимали, какие инструменты можно использовать для решения задач ИИ, как они работают совместно и с чего можно начать их реализацию в выбранном движке.

Я буду предполагать, что вы знакомы с видеоиграми, немного разбираетесь в таких математических концепциях, как геометрия, тригонометрия и т.д. Большинство примеров кода будет записано псевдокодом, поэтому вам не потребуется знание какого-то конкретного языка.

Что же такое «игровой ИИ»?

Игровой ИИ в основном занимается выбором действий сущности в зависимости от текущих условий. В традиционной литературе по ИИ называет это управлением "интеллектуальными агентами". Агентом обычно является персонаж игры, но это может быть и машина, робот или даже нечто более абстрактное — целая группа сущностей, страна или цивилизация. В любом случае это объект, следящий за своим окружением, принимающий на основании него решения и действующий в соответствии с этими решениями. Иногда это называют циклом «восприятие-мышление-действие» (Sense/Think/Act):

• Восприятие: агент распознаёт — или ему сообщают — информацию об окружении, которая может влиять на его поведение (например, находящиеся поблизости опасности, собираемые предметы, важные точки и так далее)
• Мышление: агент принимает решение о том, как поступить в ответ (например, решает, достаточно ли безопасно собрать предметы, стоит ли ему сражаться или лучше сначала спрятаться)
• Действие: агент выполняет действия для реализации своих решений (например, начинает двигаться по маршруту к врагу или к предмету, и так далее)
• … затем из-за действий персонажей ситуация изменяется, поэтому цикл должен повториться с новыми данными.

Сегодня платформа .NET является по-настоящему универсальным инструментом – с её помощью можно решать широчайший круг задач, включая разработку прикладных приложений для популярных операционных систем, таких, как Windows, Linux, MacOS, Android и iOS. В настоящей статье рассмотрим архитектуру кроссплатформенных .NET приложений с использованием шаблона проектирования MVVM и реактивного программирования. Познакомимся с библиотеками ReactiveUI и Fody, научимся реализовывать интерфейс INotifyPropertyChanged с помощью атрибутов, затронем основы AvaloniaUI, Xamarin Forms, Universal Windows Platform, Windows Presentation Foundation и .NET Standard, изучим эффективные инструменты для модульного тестирования слоёв модели и модели представления приложения.

Материал является адаптацией статей "Reactive MVVM For The .NET Platform" и "Cross-Platform .NET Apps Via Reactive MVVM Approach", опубликованных автором ранее на ресурсе Medium. Примеры кода доступны на GitHub.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод вики проекта Svelto.ECS, написанного Себастьяно Мандала (Sebastiano Mandalà).

Svelto.ECS — результат многолетних исследований и применения принципов SOLID в разработке игр на Unity. Это одна из многих реализаций паттерна ECS, доступная для C# с различными уникальными функциями, введенными для устранения недостатков самого паттерна.

Часть 1. Знакомство с Marching cubes

Как создать меш из любого хаоса
В Minecraft мы можем копать в любом направлении, убирая за раз по одному блоку с чётко заданными краями. Но в других играх разработчикам удаётся разрушать рельеф плавно, без кубичности Minecraft.

Вот пример из No Man’s Sky: видео.

Аналогичная техника применяется для отображения изображений с МРТ, metaball-ов и для вокселизации рельефа.

В этой части я расскажу о технике создания разрушаемого рельефа Marching Cubes, а в более общем применении — для создания плавного граничного меша твёрдого объекта. В этой статье мы начнём с рассмотрения двухмерной техники, затем трёхмерной, а в третьей части рассмотрим Dual Contouring. Dual Contouring — это более совершенная техника, создающая тот же эффект.

Год назад у нас в компании был один проект — мобильный шутер War Robots с относительно медленными, но красочными и напряженными боями. Игра продолжает развиваться, у нее десятки миллионов установок и игроков по всему миру, постоянно выходят апдейты. В какой-то момент мы захотели сделать динамичный шутер на Unity со скоростями, сравнимыми с Overwatch, CS:GO или Quake. Но реализовать задуманное для мобильных платформ (в первую очередь iOS и Android) на основе War Robots при текущих архитектуре и подходах было практически нереально.

Мы понимали, как это сделать в теории — есть много статей, презентаций на YouTube, детально рассказывающих о том, как написать шутер, как работать с сетью, какие возникают проблемы и как их решать. Здесь нет Rocket Science, все эти подходы придумали еще 30 лет назад и за это время они особо не поменялись. НО: у нас не было практики.

Забегая вперед, скажу — нам удалось реализовать задуманное. Мы создали для мобильных платформ динамичный быстрый шутер, который сейчас находится в бета-тестировании и активно дорабатывается. И мне очень хотелось бы всем этим поделиться. Это первая, обзорная статья с перечислением и кратким описанием практически всего того, что мы используем (прошу не путать с другим нашим проектом в разработке, технологии и подходы в котором похожие, но отличаются в деталях).

Процедурно генерируемые карты — базовая особенность roguelike. Для жанра, который почти является синонимом понятия «случайность» (и на то есть причины), рандомизированные карты стали простейшим способом демонстрации его ключевого элемента, потому что они влияют на многие аспекты геймплея — от стратегии исследования и тактического позиционирования до расположения предметов и врагов.

Заметьте — в советах по прохождению стратегических игр обычно описываются ключевые точки на общей карте боя и объясняется, что в них нужно делать — следуя указанной последовательности шагов, вы можете выигрывать каждый раз. Разумеется, игроки могут получать удовольствие от попыток решить головоломку, но какой бы увлекательной ни была игра, интерес пропадает после нахождения всех решений.

Поэтому рандомизированные карты обеспечивают нам бесконечную реиграбельность, каждый раз ставя перед нами разные задачи. Кроме того, удовольствие усиливается тем, что прогресс игрока зависит от его собственного навыка, а не от проб и ошибок. Схема каждой новой карты на 100% неизвестна, что тоже добавляет напряжённости процессу её изучения.

Конечно же, преимущества процедурных карт бессмысленны без большой вариативности механик и контента — однообразный hack-and-slash здесь не подойдёт. Поэтому все roguelike, выдержавшие испытание временем, имеют глубокий геймплей.

Этот пост является результатом моей работы над генерацией карт для Cogmind.

В этой статье я расскажу, как реализовать кроссплатформенное приложение на .NET Core и Avalonia. Тема Телеграма очень популярна в последнее время — тем интереснее будет сделать клиентское приложение для него.

Статья затрагивает достаточно базовые концепции разработки на Avalonia. Тем не менее, мы не будем писать "Hello, World". Вместо этого предлагается рассмотреть реальное приложение. Изучим как общую архитектуру приложения, так и отдельные компоненты.

Чтобы не злоупотреблять вниманием читателя, в некоторых случаях придется сознательно опустить некоторые детали, упростив описание и реализацию. Реальный же код всегда можно посмотреть на GitHub.

Текст статьи носит обучающий характер, но сам проект вполне реальный. Целью проекта является создание клиента, рассчитанного на использование в качестве рабочего инструмента. Множество идей позаимствовано из других мессенджеров и переложено на модель Telegram.

Для трассировки лучей (ray tracing) настали удивительные времена. Компания NVIDIA реализует ускоренное с помощью ИИ шумоподавление, Microsoft объявляет о нативной поддержке в DirectX 12, а Питер Ширли продаёт свои книги по свободной цене (pay what you want). Похоже, что трассировка лучей наконец получила шанс быть принятой при дворе. Возможно, говорить о начале революции ещё слишком рано, но уже определённо стоит начать изучать и накапливать знания в этой области.

В этой статье мы напишем с нуля в Unity очень простой трассировщик лучей с помощью compute shaders. Скрипты мы будем писать на C#, а шейдеры — на HLSL. Весь код выложен на Bitbucket.

В результате у нас получится отрендерить нечто подобное:

В этом посте я опишу два алгоритма для создания сложных процедурных миров из простых наборов цветных тайлов и на основе ограничений расположения этих тайлов. Я покажу, как при аккуратном дизайне этих наборов тайлов вы можете создавать интересный процедурно генерируемый контент, например, ландшафты с городами или подземелья со сложной внутренней структурой. В видео ниже показана система, создающая процедурный мир на основании правил, закодированных в 43 цветных тайлах.


На изображении ниже показан набор тайлов (тайлсет), на основании которого сгенерирован мир из видео. Мир снабжён примечаниями, которые помогут представить его в настоящей среде.