XNA Quadtree với LOD


7

Tôi đang tìm cách tạo ra một môi trường khá rộng lớn và như vậy muốn triển khai một phần tư và sử dụng LOD trên đó. Tôi đã xem qua rất nhiều ví dụ và tôi có được ý tưởng cơ bản về một phần tư. Bắt đầu với một nút gốc với 4 đỉnh bao phủ toàn bộ bản đồ và chia thành 4 nút con cho đến khi tôi đáp ứng một số tiêu chí (số lượng tam giác tối đa)

Tôi đang tìm kiếm một số thuật toán hoặc giải thích rất cơ bản liên quan đến việc vẽ tứ giác. Những đỉnh nào cần được lưu trữ trên mỗi lần lặp? Khi nào tôi xác định những đỉnh cần vẽ? Khi nào cần cập nhật chỉ số và đỉnh? Hy vọng để tích hợp sự thất vọng ràng buộc? Tôi có bao gồm các đỉnh cha mẹ và con?

Tôi đang tìm kiếm hướng dẫn rất đơn giản về những gì cần làm. Tôi đã lùng sục trên mạng trong nhiều ngày nay, nhưng mọi người đều thêm mã và một vòng quay khác nhau mà không cần giải thích.

Tôi hiểu tứ giác, nhưng không liên quan đến kết xuất 3d và lod. Một liên kết đến một nguồn bên ngoài có thể đã được đọc bởi chính tôi và sẽ không giúp đỡ.

Trân trọng, Byron.


1
Những gì bạn đã mô tả không phải là phương pháp mà người ta sẽ sử dụng để vẽ một địa hình một cách hiệu quả bằng cách sử dụng một góc phần tư. Bạn không phân vùng địa hình ở cấp độ đỉnh thành tứ giác. Bạn phân vùng địa hình thành các khối chứa nhiều đỉnh và mỗi khối được gán cho một nút tứ giác. Có nhiều cách để đi về điều này. Có một số ví dụ về địa hình cây tứ giác trên mạng được viết bằng XNA, nhưng bạn nói rằng bạn không muốn tôi liên kết với những người đó ...
Olhovsky

@Olhovsky, điều này có lẽ nên được liệt kê như một câu trả lời
Joel Martinez

@Joel - Đây không phải là câu trả lời, vì nó không trả lời câu hỏi được hỏi.
Bob

Câu trả lời:


2

Cách "hiện đại" để kết xuất địa hình là sử dụng LOD chunked .

Với một vài thế hệ phần cứng gần đây, giả sử trong 5-10 năm qua, việc thay đổi các nguyên hàm hình học ở mức trên mỗi khung hình (như là cần thiết cho ROAM) là phản tác dụng vì nó gây ra hiệu ứng khủng khiếp. Bạn sẽ tốt hơn nhiều khi xây dựng một loạt các khối bất biến và chọn những khối thích hợp dựa trên khoảng cách, v.v.

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.