你将如何实现一个完美的视线算法？

Question

免责声明：，我并不是真的想做一个，我只是好奇它是怎么做的。

当我说“最准确”时，我包括了基本的内容。

• wall
• distance
• light水平

更复杂的

Atmosphere

• rain，雨夹雪，snow

• clouds

• vegetation

• smoke

• fire

中的

• 粉尘

如果我想对此进行编程，我应该查找哪些资源，以及应该注意哪些事情？另外，有没有关于视线背后的理论的相关书籍，包括所有这些变量？

Answer 1

通常，一个人将世界表示为一组在某种空间分区数据结构中持有的空间，然后将代表您“视线”的射线与该结构相交，以找到它所击中的对象集；然后从光线起源处步行，以确定总体结果。反射物体会导致更多的射线被激发，不透明的物体停止行走，半透明的物体部分地对结果作出贡献。

你可能想读一读射线追踪，有大量关于这一主题的文献，以及解决你所列举的问题的基本相同的方法。

Answer 2

我个人对这个话题不太了解，但是几个Google搜索很快就找到了一些包含一些非常相关信息的正式文件：

http://www.tecgraf.puc-rio.br/publications/artigo_1999_efficient_lineofsight_algorithms.pdf -详细描述了有效执行LOS计算的两种不同方法，以及所涉及的问题。

http://www.agc.army.mil/operations/programs/LOS/LOS%20Compendium.doc --它的目标是维护“当前唯一的LOS算法列表”；它有一节列出了相当多的部分，并对它们进行了详细的描述，重点是军事应用。

希望这能有所帮助！

Answer 3

很明显的问题是，你真的想要最准确的答案，为什么？

我曾经做过依赖视线的游戏，你真的需要清楚地思考你想要什么样的视线。

首先，AI能看到你身体的任何部分吗？还是你说的是“眼睛对眼睛”的洛杉矶？

第二，如果玩家的相机视图不是他的化身的视角，玩家将不会认为你的高度精确的视点是高度精确的。在这一点上，不准确是可以的。

我不是想劝阻你，但请记住，球员的经验是第一，这可能意味着没有最好的洛杉矶。

我的一个好朋友已经做了一个长期运行的一系列流行的游戏机游戏人工智能。他经常讲一个故事，讲述在第一场比赛中，认可机构是如何最有趣(也最有趣)的，因为他们无意中发现了你，而不是远远地看到你。现在，他有了伟大的洛杉矶，他花时间试图使他们哑口无言，使他们的乐趣，因为他们在第一场比赛。

那你为什么要这么做？游戏需要它吗？还是你只想要挑战？