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제안 방법
- 본 시스템에서는 방향을 고려하게 되는데 연산량의 감소를 위해 8 방위(0°, 45°, 90°, 135°, 180°, 225°, 270°, 315°)만 고려한다. 또한 구현코드 최적화를 위해 삼각함수의 각각의 sin, cos 값을 미리 계산하여 배열에 저장한다. 그림 2 는 y = −x-1 그래프를 오른쪽으로 0.
- 제시된 경로탐색 시스템은 동적인 환경에서 특히 적합하다. 밀개를 통한 자연스러운 경로탐색을 위하여 최적 경로를 찾는 A*를 수행하지 않고 대강의 경로를 빠르게 탐색하고 탐색도중에 밀개의 영향력을 계산하는데 초점을 맞추어 수행하였다. A*의 최적화는 많은 연구가 되었으므로 비약적인 개선은 쉽지 않은 문제이다.
- 본 논문에 제시된 경로탐색 시스템을 실제 3D 게임에서의 적용 가능성을 실험하기 위해서 간단한 지형과 장애물, 그리고 움직이는 객체들을 구성하여 구현해보았다.
- 본 논문에서는 네비게이션 메시를 사용하고 부가적으로 계층적인 개념을 추가하여 경로탐색에 사용한다. 네비게이션 메시로 표현된 공간을 효율적으로 탐색하는 방법으로 A*[4]를 사용한다.
- 본 시스템에서는 방향을 고려하게 되는데 연산량의 감소를 위해 8 방위(0°, 45°, 90°, 135°, 180°, 225°, 270°, 315°)만 고려한다. 또한 구현코드 최적화를 위해 삼각함수의 각각의 sin, cos 값을 미리 계산하여 배열에 저장한다.
대상 데이터
- 그림 1 (a) , 그림 1(b)를 비교해보면 삼각형 기반의 메시를 사용하는 방법에서는 벽에 가까이 붙는 문제를 자동적으로 해결해준다. 본 논문에서는 삼각형 기반의 네비게이션 메시를 사용하였다.
이론/모형
- 하지만 이 방법을 연구하는 것도 커다란 주제이기 때문에 본 논문에서는 Paul[5]이 제안한 시스템을 적용하였다. 이 시스템의 핵심은 지형 데이터에서 “걸을 수 있는” 평면을 법선 정보를 이용하여 법선이 임계값 안에서 위로 향하고 있는 평면을 선택한 다음, Hertel-Mehlhorn 알고리즘[9]을 사용하여 볼록한 다각형을 찾는다. 그 후 인접한 노드를 합쳐 다각형을 구성한 다음 삼각형으로 나누어 하위 계층을 구성하는 메시를 생성한다.
- 따라서 지형에 쓰이는 삼각형 메시를 적절하게 통합하여 네비게이션 메시로 생성하는 방법이 필요하다. 하지만 이 방법을 연구하는 것도 커다란 주제이기 때문에 본 논문에서는 Paul[5]이 제안한 시스템을 적용하였다. 이 시스템의 핵심은 지형 데이터에서 “걸을 수 있는” 평면을 법선 정보를 이용하여 법선이 임계값 안에서 위로 향하고 있는 평면을 선택한 다음, Hertel-Mehlhorn 알고리즘[9]을 사용하여 볼록한 다각형을 찾는다.
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