Jak losowo umieszczać elementy, które się nie nakładają?


11

Tworzę losowo generowane środowisko dla gry, którą tworzę. Używam OpenGLi koduję Java.

Staram się losowo umieszczać drzewa w moim świecie (aby utworzyć las), ale nie chcę, aby modele nakładały się (co dzieje się, gdy dwa drzewa są umieszczone zbyt blisko siebie). Oto zdjęcie tego, o czym mówię:

wprowadź opis zdjęcia tutaj

W razie potrzeby mogę podać więcej kodu, ale oto niezbędne fragmenty. I 'm przechowywanie moje obiekty w ArrayListz List<Entity> entities = new ArrayList<Entity>();. Następnie dodaję do tej listy, używając:

Random random = new Random();
for (int i = 0; i < 500; i++) {
    entities.add(new Entity(tree, new Vector3f(random.nextFloat() * 800 - 400, 
    0, random.nextFloat() * -600), 0, random.nextFloat() * 360, 0, 3, 3, 3);
}

gdzie każdy Entityma następującą składnię:

new Entity(modelName, positionVector(x, y, z), rotX, rotY, rotZ, scaleX, scaleY, scaleZ);

rotXoznacza obrót wzdłuż osi x, i scaleXjest skalą w kierunku x itp.

Widać, że jestem umieszczenie tych drzew losowo z random.nextFloat()za xi zstanowisk, a ograniczająca zakres więc drzewa pojawią się w odpowiednim miejscu. Chciałbym jednak jakoś kontrolować te pozycje, aby jeśli spróbuje umieścić drzewo zbyt blisko poprzednio umieszczonego drzewa, przeliczy nową pozycję losową. Myślałem, że każde drzewo Entitymoże mieć inne pole, na przykład treeTrunkGirth, a jeśli drzewo zostanie umieszczone w odległości między lokalizacją innego drzewa, a ono treeTrunkGirth, wówczas ponownie obliczy nową pozycję. Czy istnieje sposób na osiągnięcie tego?

W razie potrzeby chętnie dodam więcej fragmentów kodu i szczegółów.


3
Próbkowanie dysku Poissona powinno działać. Nie wiem, czy jest to najlepsze i nigdy tak naprawdę go nie wdrożyłem / nie wykorzystałem, ale wydaje się przynajmniej dobrym początkiem. Sprawdź ten artykuł: devmag.org.za/2009/05/03/poisson-disk-sampling
Mars

@Mars Wow, ten link jest bardzo pomocny, dzięki. Zobaczę, co mogę zrobić, a może wrócę z własną odpowiedzią.
wcarhart

@Pikalek Tak, myślę, że pytanie, które podłączyłeś, jest duplikatem. Czy po prostu użyłbym płaszczyzny XZ jako obszaru „mapy gwiazd”, jak w drugim pytaniu?
wcarhart

Tak, użyj płaszczyzny XZ w swoim przypadku. treeTrunkGirthZamiast stałej należy również użyć minimalnej odległości do umieszczenia drzewa, jeśli muszą się różnić.
Pikalek

@Pikalek Jeśli dodasz to wszystko w odpowiedzi, wybiorę ją jako najlepszą. Dzięki za pomoc.
wcarhart

Odpowiedzi:


15

A Poissona-Disk Sampling dystrybucja pozwoli Ci wybrać losowo punktów minimalnej odległości od siebie. Twoja sytuacja jest podobna do tego pytania , ale ponieważ twoje drzewa nie są wyidealizowanymi punktami, musisz zmienić sprawdzanie odległości w następujący sposób: odległość między potencjalnym nowym drzewem a istniejącym drzewem musi być mniejsza niż suma ich promieni .

Algorytm Bridsona może skutecznie rozwiązać problem w O (n), ale może być nieco kłopotliwy, aby dostosować go do zmiennych odległości. Jeśli twoje parametry są niskie i / lub wstępnie obliczasz swój teren, rozwiązanie brutalnej siły może ci również służyć. Oto przykładowy kod, który brutalnie zmusza problem, sprawdzając każde potencjalne umiejscowienie nowego drzewa względem wszystkich wcześniej umieszczonych drzew:

public static class SimpleTree{
    float x;
    float z;
    float r;

    public SimpleTree(Random rng, float xMax, float zMax, float rMin, float rMax){
        x = rng.nextFloat() * xMax;
        z = rng.nextFloat() * zMax;
        r = rng.nextFloat() * (rMax-rMin) + rMin;
    }
}

private static ArrayList<SimpleTree> buildTreeList(float xMax, float zMax, 
        float rMin, float rMax, int maxAttempts, Random rng) {
    ArrayList<SimpleTree> result = new ArrayList<>();

    SimpleTree currentTree = new SimpleTree(rng, xMax, zMax, rMin, rMax);
    result.add(currentTree);

    boolean done = false;
    while(!done){
        int attemptCount = 0;
        boolean placedTree = false;
        Point nextPoint = new Point();
        SimpleTree nextTree = null;
        while(attemptCount < maxAttempts && !placedTree){
            attemptCount++;
            nextTree = new SimpleTree(rng, xMax, zMax, rMin, rMax);
            if(!tooClose(nextTree, result)){
                placedTree = true;
            }
        }
        if(placedTree){
            result.add(nextTree);
        }
        else{
            done = true;
        }
    }

    return result;
}

private static boolean tooClose(SimpleTree tree, ArrayList<SimpleTree> treeList) {
    for(SimpleTree otherTree : treeList) {
        float xDiff = tree.x - otherTree.x;
        float zDiff = tree.z - otherTree.z;

        float dist = (float)Math.sqrt((xDiff * xDiff) + (zDiff * zDiff));
        if(dist < tree.r + otherTree.r){
            return true;
        }
    }        
    return false;
}

Z następującymi parametrami:

 maxAttempts = 500;
 width = 300;
 height = 200;
 minSize = 2;
 maxSize = 15;

Byłem w stanie losowo umieścić i renderować od 400 do 450 drzew w ciągu sekundy. Oto przykład: wprowadź opis zdjęcia tutaj


Czy używasz próbkowania dysku Poissona?
wcarhart

Tak, zredagowałem to, aby wyrazić to jasno.
Pikalek

Spróbuj użyć math.pow na tree.r + other tree.r2, zamiast math.sqrt, sqrt jest zwykle wolniejszy niż pow
Ferrybig 18.09.16

1
@ Ferrybig Porównywanie kwadratowych odległości jest szybsze, ale to nie zmienia faktu, że jest to algorytm brutalnej siły i nadal będzie to O (n ^ 2). Jeśli wymagane jest szybsze rozwiązanie, użyj algorytmu Bridsona. Ponadto, przy użyciu Math.pow(x,2)niekoniecznie jest lepiej / inaczej niż przy użyciu x*xjak omówiono tutaj .
Pikalek

1
Miałem podobny problem z terenem i zapewniłem przyzwoity rozrzut i brak nakładania się. Rzeczywiście dokonałem zmiany, w mojej wersji warkocz / szczotka są losowo rozmieszczone w obszarze terenu. Następnie uruchamiam funkcję po tym, aby sprawdzić odległości każdego elementu względem siebie, gdzie były zbyt blisko, rozdzieliłem je. Może to jednak uderzyć w inne drzewa w okolicy. Powtarzałem to, dopóki nie miałem kolizji. jest wolniejszy, ale to, co miałem również jako bonus, to takie rzeczy jak polany (nie wszędzie jest to pokryte!) i gęstość drzew wydawała się bardziej „interesująca”.
ErnieDingo,
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.