Генерування ландшафтів для сферичних поверхонь: аналіз завдання та варіанти вирішення

Author:

Морозов М. Ю.,Левус Є. В.ORCID,Моравський Р. О.,Пустельник П. Я.

Abstract

Проаналізовано проблему генерування ландшафтів за наявними методами для порівняння їх можливостей, виділено основні переваги і недоліки. Розглянуто програмні інструменти, які дають змогу генерувати ландшафти для різних поверхонь. Запропоновано власний метод на підставі поєднання методів, описаних у науковій літературі, який дає змогу гнучко керувати кількісними та якісними показниками моделювання ландшафтів для сферичних поверхонь завдяки введенню параметрів впливу. Зміст методу полягає у застосуванні програмних агентів для відповідного створення складових моделі, а саме – генерування планетоїда, клімату та моделі ландшафту загалом. Для попереднього оброблення моделі планетоїда здійснюють генерування опуклої оболонки та виконують вибір програмних агентів з алгоритмами для оброблення ландшафтів, а також створення бази даних для зберігання всіх результатів. Програмні агенти під час оброблення використовують маски, які потрібні для контролю впливу кожного програмного агента на модель ландшафту загалом. На відміну від відомих рішень, де шари є неподільні і їхня зміна щоразу вимагає повного перерахунку всього ландшафту, запропонований метод дає змогу вільно модифікувати вплив одних агентів на інші на підставі задавання різних масок, а також ділити створені шари на підрівні. Завдяки введенню програмних агентів і масок метод автоматизовано здійснює параметризацію процесу генерування ландшафтів деталізованих планетоїдів з подальшою їх серіалізацією та обробленням. Застосування програмних агентів дає змогу забезпечити гнучкість методу (урахування різних параметрів моделі планетоїда за різного порядку застосування програмних агентів), економічність виконання обчислень (для різної деталізації сегментів сферичної поверхні не потрібні обчислення з "нуля"). Перевагами запропонованого рішення є врахування різних деталей для забезпечення високої реалістичності результату та уникнення зайвих обчислень для різних рівнів зближення огляду поверхонь.

Publisher

Ukrainian National Forestry University

Reference32 articles.

1. Academic Mindtrek '17 Proceedings of the 21st International Academic Mindtrek Conference. (pp. 17–25). https://doi.org/10.1145/3131085.3131099

2. Bambich, J. (2015). Procedural terrain generation with Perlin noise. University of Ljubljana.

3. Bambich, J. (2018). Procedural terrain generation for use in computer games. University of Ljubljana.

4. Beckham, C., & Pal, C. (2017). A step towards procedural terrain generation with GANs.

5. Clasen. M., & Hege, H.-Ch. (2006). Terrain Rendering using Spherical Clipmaps. EuroVis06: Joint Eurographics – IEEE VGTC Symposium on Visualization, Lisbon, Portugal. https://doi.org/10.2312/VisSym/EuroVis06/091-098

Cited by 3 articles. 订阅此论文施引文献 订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3