The challenge and saga of Zombie Pa

The challenge and saga of Zombie Pathfinding
This devblog will be focused on describing the progress with one of our biggest issues: Zombie Pathfinding.
Development Priorities and Pace
Our major focus has been on establishing the architecture, both in the team and in the game, in order to deliver best in the future. This involved us drastically increasing the size of the team working on the game. This had a severe short-term impact on our progress as our existing team had to devote time and resources to training and planning. The new zombie pathfinding is a good example of this approach beginning to produce results.
Some examples of future major changes coming as a result of this new focus:
Entirely new rendering system (allowing potential upgrades to DX10 or DX11, ports as well).
True multithreading / multicore for servers and possibly clients.
Completely new animal AI that mirrors an actual animals behaviors.
Redeveloped “action” system, replacing the mouse-wheel scroll action system.
Complete refactoring of the inventory system. While not a big change for users, possibly allows some more advanced systems to be implemented and better performance and less bugs.
Background
Zombies have proven to be one of the most difficult to develop components of the game. When we were developing the game we realized that in the time we had, we would need to work within the parameters of the AI already in the engine. In the engine, AI is calculated on a “per agent” basis, with some caching for things like targets (shared target info, etc…). In the mod, this was dropped in favor of calculating visibility and target info on a “per player” approach. This meant that zombies in the mod were simply pawns, activated by players moving around.
In addition to behavior problems we also experienced problems with pathfinding and collision for the AI. We were getting the engine to do things that it was never designed to do, especially regarding interiors of buildings. We attempted to refactor these solutions to accommodate our changes but, as can be seen by playing the current build, they fell short of our expectations. In the end we decided it would be easier to develop a new approach from scratch.
The Challenge
There are many exciting solutions available for pathfinding, it’s fairly standard fare in the video gaming industry. Our problem was not unique, but our situation was: our world is very big yet it requires the same precision as a small one.
The team devoted to solving this decided to use navigation meshes. The serious problem it presented, though, was how to generate these meshes, with nearly 2 million objects on the map doing it by hand would not be an option. So a method was devised to split the world up into grids, and then raycast at a precise interval and generate chunks of navmesh. This is all done during the packing process and “baked” out into data that can be read by the server and client. This uses the wonderful approaches outlined in the open source navmesh project Recast and Detour.
The Results
I spoke to Martin Slavkov, programmer behind the solution, to help me outline the result with some screenshots.
Generating the Navmesh (view Imgur Gallery of generation)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความท้าทายและวีรชนของผีดิบ Pathfinding
devblog นี้จะมุ่งเน้นในการอธิบายความคืบหน้าของปัญหาที่ใหญ่ที่สุดของเรา: Pathfinding ผีดิบ
ลำดับความสำคัญในการพัฒนาและก้าว
โฟกัสหลักของเราได้สร้าง ในทีม ทั้ง ใน เกม สถาปัตยกรรม จัดส่งส่วนในอนาคต นี้เกี่ยวข้องกับเราเพิ่มขนาดของทีมที่ทำเกมอย่างรวดเร็ว นี้มีผลกระทบระยะสั้นรุนแรงเกี่ยวกับความคืบหน้าของเราเป็นทีมงานที่มีอยู่ก็จะอุทิศเวลาและทรัพยากรเพื่อการวางแผน และฝึกอบรม Pathfinding ซอมบี้ใหม่เป็นตัวอย่างที่ดีของวิธีการนี้เริ่มต้นในการผลิตผลการ
ตัวอย่างของการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในอนาคตมาจากนี้โฟกัสใหม่:
ระบบภาพใหม่ทั้งหมด (ทำให้การอัพเกรดเป็น DX10 หรือ DX11 พอร์ตเช่น) .
มัลติเธรด / multicore สำหรับเซิร์ฟเวอร์ และอาจเป็นลูกค้าจริง
สัตว์สมบูรณ์ใหม่ AI ซึ่งพฤติกรรมสัตว์จริง
Redeveloped "ดำเนินการ" ระบบ แทนเมาส์ล้อเลื่อนการดำเนินการระบบการ
ทำ refactoring ของระบบสินค้าคงคลัง ในขณะที่ไม่ใหญ่เปลี่ยนแปลงสำหรับผู้ใช้ อาจช่วยให้บางระบบที่สูงขึ้นจะนำมาใช้ได้ และดีกว่าประสิทธิภาพและข้อบกพร่องน้อย
พื้นหลัง
ซอมบี้ได้พิสูจน์ให้เป็นยากที่สุดในการพัฒนาส่วนประกอบของเกม เมื่อเราได้พัฒนาเกมเรารู้ว่า ในเวลาเราได้ เราจะต้องทำงานภายในพารามิเตอร์ของ AI แล้วในเครื่องยนต์ ในเครื่องยนต์ AI จะคำนวณตาม "ต่อตัวแทน" บางแคสำหรับสิ่งต่าง ๆ เช่นเป้าหมาย (ใช้ร่วมกันข้อมูลเป้าหมาย ฯลฯ ...) ใน mod นี้ถูกตัดทิ้งสามารถคำนวณข้อมูลเป้าหมายวิธีการ "ต่อผู้เล่น" และมองเห็น นี้หมายถึง ว่า ซอมบี้ในการ mod ได้เพียงเบี้ย เรียกใช้ โดยผู้เล่นที่ย้ายสถาน.
นอกจากปัญหาพฤติกรรม เรายังประสบปัญหา pathfinding และชนสำหรับการไอ เราได้รับเครื่องมือทำสิ่งที่มันไม่หา โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับตกแต่งภายในอาคาร เราพยายามที่จะ refactor โซลูชั่นเหล่านี้เพื่อรองรับการเปลี่ยนแปลงของเรา ได้ สามารถถูกเห็น โดยเล่นรุ่นปัจจุบัน พวกเขาตกขาดความคาดหวังของเรา ในสุด เราตัดสินใจที่จะพัฒนาวิธีการใหม่จากรอยขีดข่วนง่าย
ท้าทาย
มีหลายโซลูชั่นที่น่าตื่นเต้นสำหรับ pathfinding ค่าโดยสารค่อนข้างมาตรฐานในอุตสาหกรรมวิดีโอเกมได้ ไม่เฉพาะปัญหา แต่สถานการณ์ของเรา: โลกของเรามีขนาดใหญ่มาก แต่ต้องการความแม่นยำเหมือนกันเป็นหนึ่งขนาดเล็ก
ทีมทุ่มเทเพื่อแก้ปัญหานี้ตัดสินใจใช้นำตาข่าย ปัญหาร้ายแรงที่มันนำเสนอ แม้ว่า มีวิธีการสร้างตาข่ายเหล่านี้ มีเกือบ 2 ล้านวัตถุแผนที่ทำด้วยมือจะไม่เป็นตัวเลือก ดังนั้น วิธีที่กำหนดเพื่อแบ่งโลกกริด และ raycast ในช่วงเวลาที่ชัดเจน และสร้างก้อน navmesh นี่คือทั้งหมดทำในระหว่างกระบวนการบันทึก และ "อบ" ออกเป็นข้อมูลที่สามารถอ่านได้ โดยเซิร์ฟเวอร์และไคลเอนต์ นี้ใช้วิธียอดเยี่ยมที่ระบุไว้ในโครงการ navmesh มาเปิด Recast และอ้อม
ผลลัพธ์
ฉันได้พูดกับมาร์ติน Slavkov โปรแกรมเมอร์หลังโซลูชั่น จะช่วยให้ฉันเค้าผลกับหน้าจอบาง.
สร้าง Navmesh (ดู Gallery Imgur รุ่น)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความท้าทายและ Saga ของผีดิบ pathfinding
devblog นี้จะเน้นถึงความคืบหน้ากับหนึ่งในปัญหาที่ใหญ่ที่สุดของเรา : ผีดิบ pathfinding .
ลำดับความสำคัญการพัฒนาและก้าว
โฟกัสหลักของเราได้รับในการสร้างสถาปัตยกรรม ทั้งทีมงาน และในเกม ในการส่งมอบที่ดีที่สุดในอนาคต นี้เกี่ยวข้องกับเราในการเพิ่มขนาดของทีมงานในเกมนี้มีรุนแรงระยะสั้นส่งผลกระทบต่อความก้าวหน้าของเราเป็นทีมงานของเราที่มีอยู่ได้ทุ่มเทเวลาและทรัพยากรการฝึกอบรมและวางแผน การ pathfinding ซอมบี้ใหม่ คือตัวอย่างที่ดีของวิธีการนี้เริ่มได้ผล ตัวอย่างบางส่วนของการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในอนาคต
มาเป็นผลของโฟกัสใหม่นี้ :
ระบบการแสดงผลใหม่ทั้งหมด ( อนุญาตให้อัพเกรดศักยภาพ dx10 หรือเพลง , พอร์ต
เช่นกัน )จริง / multicore multithreading สำหรับเซิร์ฟเวอร์และอาจจะลูกค้า .
สัตว์ใหม่อย่างสมบูรณ์ Ai ที่กระจกจริง สัตว์พฤติกรรม
redeveloped " ระบบการกระทํา " แทนเมาส์เลื่อนล้อระบบปฏิบัติการ .
วาริทที่สมบูรณ์ของระบบสินค้าคงคลัง ในขณะที่ไม่เปลี่ยนแปลงใหญ่สำหรับผู้ใช้ขั้นสูงเพิ่มเติม อาจจะช่วยให้บางระบบจะใช้ และ ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นและข้อบกพร่องน้อย
ซอมบี้พื้น
ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นหนึ่งในสิ่งที่ยากที่สุดที่จะพัฒนาส่วนประกอบของเกม เมื่อเราได้พัฒนาเกมที่เราตระหนักว่าในเวลาที่เราได้ เราก็ต้องทำงานภายในพารามิเตอร์ของ AI ในเครื่องยนต์ ในเครื่องยนต์ ไอจะถูกคำนวณบนพื้นฐาน " ต่อเจ้าหน้าที่ " กับบางแคทำเป้าหมายที่ใช้ร่วมกัน ( เป้าหมายข้อมูล ฯลฯ . . . . . . . ) ใน mod ,ได้ลดลงในความโปรดปรานของการคำนวณและการมองเห็นข้อมูลเป้าหมายบน " ต่อวิธีการเล่น " นี้หมายความว่า ซอมบี้ mod ก็จำนำ , เปิดใช้งานโดยผู้เล่นย้ายไปรอบ ๆ .
นอกจากพฤติกรรมปัญหาเรายังประสบปัญหากับ pathfinding และการชนสำหรับ AI เราได้รับเครื่องมือที่จะทำสิ่งที่มันไม่เคยถูกออกแบบมาเพื่อทำโดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับการตกแต่งภายในของอาคาร เราพยายามที่จะวิศวกรระบบโซลูชั่นเหล่านี้เพื่อรองรับการเปลี่ยนแปลงของเราแต่สามารถเห็นได้โดยการเล่นปัจจุบันสร้าง พวกเขาตกสั้นของความคาดหวังของเรา ในที่สุดเราตัดสินใจว่ามันง่ายที่จะพัฒนาวิธีการใหม่ตั้งแต่ความท้าทาย

มีโซลูชั่นมากมายสำหรับ pathfinding น่าตื่นเต้น ,มันเป็นค่าโดยสารมาตรฐานอย่างเป็นธรรมในอุตสาหกรรมวิดีโอเกม ปัญหาของเราคือ ไม่เฉพาะ แต่สถานการณ์ของเรา : โลกเราใหญ่มาก แต่มันต้องมีความแม่นยำเดียวกันเป็นหนึ่งขนาดเล็ก .
ทีมทุ่มเทให้กับการแก้ปัญหานี้ตัดสินใจที่จะใช้ตาข่ายนำทาง มีปัญหาร้ายแรงอย่างมาก แม้ว่า เป็นวิธีการสร้างหลุมพรางเหล่านี้มีเกือบ 2 ล้านวัตถุบนแผนที่ทำเองกับมือ จะไม่ได้เป็นตัวเลือก ดังนั้น วิธีการได้วางแผนที่จะแยกโลกออกเป็นกริด แล้ว raycast ในช่วงเวลาที่ชัดเจน และสร้างเป็น navmesh . ทั้งหมดนี้ทำในกระบวนการบรรจุและ " อบ " เป็นข้อมูลที่สามารถอ่านได้โดยเซิร์ฟเวอร์และไคลเอ็นต์นี้ใช้ที่ยอดเยี่ยมวิธีการอธิบายไว้ในแหล่งเปิดโครงการ navmesh แต่งใหม่และผลทางอ้อม

ผมคุยกับ มาร์ติน slavkov , งานเบื้องหลังโซลูชั่นที่จะช่วยให้ฉันร่างผลด้วยหน้าจอบาง สร้าง navmesh
( อ่าน imgur แกลเลอรีของรุ่น )