언리얼의 길찾기는 항상 최단 거리 경로를 찾기 때문에 네비게이션 링크를 아무리 많이 연결을 해도 최단 경로로만 클라이밍을 하려는 문제가 있음.
그래서 AI 가 많을 경우 해당 포인트에서 정체 현상이 발생함.
구현한 시스템으로 최단 거리가 아닌 대체 경로를 통해서 클라이밍을 시도함.
이제 좀비떼 나오는 똥게임 만들거임!
언리얼의 길찾기는 항상 최단 거리 경로를 찾기 때문에 네비게이션 링크를 아무리 많이 연결을 해도 최단 경로로만 클라이밍을 하려는 문제가 있음.
그래서 AI 가 많을 경우 해당 포인트에서 정체 현상이 발생함.
구현한 시스템으로 최단 거리가 아닌 대체 경로를 통해서 클라이밍을 시도함.
이제 좀비떼 나오는 똥게임 만들거임!
모션매칭 쌉고수
땡큐!
쟤네들 다 모션매칭으로 움직이는것 같은데 이렇게 많이 넣어놔도 잘 돌아가나요? GASP에서 제공하는 데이터베이스는 Sparse로 설정해도 꽤 무거운 이미지였는데 데이터베이스를 따로 구성하신건가요?
지금은 완전 생 GASP 프로젝트에 군중 이동 시스템만 적용한 상태 입니다. 다른것 보다는 메타 휴먼 렌더링에서 부하가 큰것 같아요.
벌써 너무 멋짐... 앞으로도 기대할게요 파이팅~~ 인붕선생님 하시는 작업이 관심분야여서 과거 글이랑 유튜브 영상도 다 살펴봤습니다 저도 유데미 강의 보면서 ALS 공부중이에요
uefn 마네킨으로 100 마리 테스트 하면 에디터에서 20fps 나오네요.(epic 설정) 컴은 라이젠 5600, 16g, 4060 입니다. 감사합니다! 화이팅!
ㄷㄷ 개고수
너야 말로 아주 인상적이야!
개쩌네요 ㄷㄷ
감사!
족고수추
땡큐!
길찾기 알고리즘을 직접 구현한건가요? 방식이 궁금한데 대략 보기에는 1. 목표로부터 가장 가까운 ai부터 길 찾을 권한을 준다. 2. ai는 특정 depth만큼 경로를 선점한다 3. 다음 ai는 선점된 경로를 제외한 경로를 탐색해서 길찾기를 한다 4. 반복 이렇겐가요?