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サイコロアプリ


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竜ゲーム…じゃないよね。このところ夏風邪に苦しめられちっとも製作が進まない今日この頃。これはこの夏出る「男前動物園」とかいうカードゲームで使われる補助アプリとしてのサイコロアプリのプロトタイプ。1~100個ぐらいの任意のサイコロを振ったら、物理演算とフルポリゴンで無駄に転がるサイコロをザザッと計算して、出た目の数を数えてくれる優れものアプリ。既に似たようなものはでてるけれど、これ男前動物園専用アプリなんだよね。一体どんだけ力いれてるんだその企画。  以下その詳細。


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GPS機能の問題点


GPS機能を用いて毎秒毎に位置情報を割り出し、移動した分だけポイントが入るミニゲームを作ってみたもののどうも微妙。いくつかの問題点が見つかりどうもゲームに実装しないほうがいいという結論になりそう。ポイントは普通に時間で得られるようにするべきだろうね。


-問題点-
・まずGPSで位置を検出するのに数十秒程度のラグがある。中々反応しづらく分かりづらい。プレイヤーからはこのレスポンスの悪さはバグにも見える。

・スマホ側のGPS機能をONにしないと十分な精度が取れない。Wifiからでも位置取得は可能なものの精度がイマイチ良くない。そもそもGPSをONにしたりOFFにしたりするだけで数百メートルの誤差が出ることがあるし、動いていないのに謎の値の変動が見られる。

・ゲーム前にユーザーにGPS機能をONにしてもらう必要がある。これだけで結構手間になるし、そもそも電池を消費するので嫌われる感が出そう。

・Google Playのレーティングが下がる。GPS機能を有効にするだけで全対象からユーザーレベル低へとランクアップ。そもそもGPS機能を使うことでプライバシーポリシーが云々と表示されるので導入ハードルが一つ高くなってしまう。

・もちろんのことながらトンネルや地価での位置検出が出来ない。都会の通勤電車は以外とそういったポイントも多いので、頻繁に繋がらなかったりしてややストレスに繋がりやすい。


…つまり、位置情報を取ってその土地のポイントをゲット!とか、最終的にどれだけ移動したから総合ポイントゲット…とかなら有効かもしれないけれど、今回のゲームには適していないってことだね。おお…なんということ…

かぶ畑

宣伝用画像大


Android&Webゲームにてかぶ畑を作成しました。
このゲームは畑に種を蒔き、時々水をやることで様々なかぶを育成することができるアプリです。
Android端末でのプレーを推奨しますが、スマホを持っていない方でもブラウザから楽しめるようにしました
公式サイトは下記にて。ぜひプレーしてみてください。


かぶ畑 公式サイト

法線マップを使ってみる

今回はNomalmap(法線マップ)を試してみたいと思います。Lightwaveないし3DCGに興味の無い方にはよく分からない記事かも知れません。

法線マップとは従来のバンプマップに似た技法であり、テクスチャーのみでオブジェクトに凹凸があるかのようにレンダリングすることが出来ます。画像内のRGB値を各XYZ情報として表現するため、従来のグレースケールでしか表現できなかったバンプマップよりも、遥かに正確な凹凸を表現することが出来るため、ゲームや高密度CGの分野において非常に有効視されています。


今回利用するプラグインはこちらからダウンロードすることが出来ます。
[Normal Map plugins] [TB_NormalMap]



1.まずは法線マップを作成します。このマップはXYZ情報をRGBに変換して表現しているため手作業での生成は困難ですPhotoshopプラグインなどで自動生成する他は、高密度3Dモデルをレンダリングして生成するのが一般的となります。

まず、法線マップ生成用のハイポリモデルと、法線マップ適応用のローポリモデルの二つを用意します。ここで重要なことは、法線マップもUV情報を用いるので、これら二つのモデル間で同じ展開形状のUVを持つ必要があります。





2.次にレイアウト側にハイポリモデルを読み込み、シェーダプラグインとしてNomalMapColorとSurface Bakerを追加して、テクスチャーに法線マップの色を焼きこみます。




3.左がレンダリング画像、右が生成された法線マップ。NomalMapColorによってモデルの凹凸をRGBとしてモデルに適応されています。今回はTGA24bit形式で出力しました。





4.新しく法線マップを適応したいオブジェクトを開き、そのオブジェクトのサーフェイス設定にてTB's Nomal-Map Shaderを適応する。指定すべきテクスチャーは先ほど生成した画像を選択。




5.こうして法線マップを適応してレンダリングが完了する。適応前と比べるとディテールが加えられたことが確認できる。




ただ…今回用いたモデルのレンダリング経過時間は、ローポリモデル2.5秒、ローポリモデルにバンプマップを適応4.2秒、ローポリモデルに法線マップを適応16.4秒、ハイポリモデル2.9秒、となんとハイポリモデルのほうがレンダリング結果が数倍早く終了してしまいました。数百数千万ポリゴンのモデルや複雑に表現されたシェーダ状況化では、法線マップの方が高速になるかもしれませんが、数万程度のジオメトリではむしろ、そのままベタでレンダリングした方が高速という、何ともすっきりしない結果でした。


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