論文の概要、ライセンス

# (参考訳) 2次元グリッド上の視野計算のための新しいアルゴリズム [全文訳有]

New Algorithms for Computing Field of Vision over 2D Grids ( http://arxiv.org/abs/2101.11002v1 )

ライセンス: CC BY-SA 4.0
Evan R.M. Debenham and Roberto Solis-Oba (The University of Western Ontario, Canada)(参考訳) 本論文では,高分解能で既存の作業を改善するフィールド・オブ・ビジョン(FOV)計算の新しいアルゴリズムを提案する。 FOV(FOV)とは、コンピュータゲームのシーンにおいて特定の位置から見える位置の集合を指す。 FOV計算のための既存のアルゴリズムを要約し、それらの制限を記述し、これらの制限に対処する新しいアルゴリズムを提案する。 まず,fov計算の新たな手法として,空間データ構造を利用するアルゴリズムを提案する。 次に,計算済みのFOVをスクラッチから再計算するのではなく,更新する新しい手法を提案する。 我々のアルゴリズムを既存のFOVアルゴリズムと比較し、実行時間を大幅に改善したことを示す。 提案アルゴリズムは,既存のFOVアルゴリズムよりもグリッドサイズが大きいため,高解像度のFOVベースのビデオゲームの設計が可能となる。

The aim of this paper is to propose new algorithms for Field of Vision (FOV) computation which improve on existing work at high resolutions. FOV refers to the set of locations that are visible from a specific position in a scene of a computer game. We summarize existing algorithms for FOV computation, describe their limitations, and present new algorithms which aim to address these limitations. We first present an algorithm which makes use of spatial data structures in a way which is new for FOV calculation. We then present a novel technique which updates a previously calculated FOV, rather than re-calculating an FOV from scratch. We compare our algorithms to existing FOV algorithms and show they provide substantial improvements to running time. Our algorithms provide the largest improvement over existing FOV algorithms at large grid sizes, thus allowing the possibility of the design of high resolution FOV-based video games.
公開日: Tue, 26 Jan 2021 20:38:35 GMT

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翻訳結果

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英語(論文から抽出)日本語訳スコア
NEW ALGORITHMS FOR COMPUTING FIELD OF VISION OVER 2D GRIDS 2次元格子上の視覚領域の新しい計算アルゴリズム 0.49
Evan R.M. Debenham and Roberto Solis-Oba エヴァン・R・M デベナムとロベルト・ソリソバ 0.44
Department of Computer Science, The University of Western Ontario, Canada 西オンタリオ大学コンピュータ科学科(カナダ) 0.50
is this paper for Field of Vision は この論文は 視覚の分野では 0.69
to propose new algorithms 新しいアルゴリズムを提案し 0.86
ABSTRACT The aim of (FOV) computation which improve on existing work at high resolutions. ABSTRACT 既存の作業を高解像度で改善する(FOV)計算の目的。 0.77
FOV refers to the set of locations that are visible from a specific position in a scene of a computer game. FOV(FOV)とは、コンピュータゲームのシーンにおいて特定の位置から見える位置の集合を指す。 0.77
We summarize existing algorithms for FOV computation, describe their limitations, and present first present an algorithm which new algorithms which aim to address makes use of structures for FOV calculation. 本稿では,FOV計算のための既存のアルゴリズムを要約し,その制約を記述し,FOV計算に構造を用いる新しいアルゴリズムを提案する。
訳抜け防止モード: FOV計算のための既存のアルゴリズムをまとめ、その限界を説明します。 そして現在 最初にアルゴリズムを提示し 新しいアルゴリズムは、FOV計算のための構造を利用します。
0.81
We then present rethan which calculating an FOV from scratch. 次に、FOVをゼロから計算するrethanを提示する。 0.57
We compare our algorithms substantial improvements to running time. アルゴリズムの大幅な改善と実行時間を比較します。 0.71
Our algorithms provide the largest improvement over existing FOV algorithms at large grid sizes, thus allowing the possibility of the design of high resolution FOV-based video games. 提案アルゴリズムは,既存のFOVアルゴリズムよりもグリッドサイズが大きいため,高解像度のFOVベースのビデオゲームの設計が可能となる。 0.79
KEYWORDS Field of Vision (FOV), Computer Games, Visibility Determination, Algorithms. KEYWORDS Field of Vision (FOV)、コンピュータゲーム、可視性判定、アルゴリズム。 0.75
these limitations. We in a way which is new updates この制限は われわれは新しいやり方でアップデートする。 0.68
to existing FOV algorithms and 既存のFOVアルゴリズムに。 0.71
spatial data technique they provide 空間データ技術 彼らは 0.72
calculated previously rather FOV, 計算 前回 むしろ FOV。 0.67
novel show a 小説 ショー あ... 0.53
a INTRODUCTION 1. あ... 導入 1. 0.49
1.1. Background A Field of Vision (FOV) is the set of locations that are visible from a specific position in a scene of a computer game. 1.1. 背景 視野のフィールド(英: background A Field of Vision、FOV)は、コンピュータゲームのシーンにおいて特定の位置から見える位置の集合である。 0.76
FOV is calculated over a two-dimensional finite grid which is referred to as the FOV grid. FOVは、FOVグリッドと呼ばれる2次元有限グリッド上で計算されます。 0.74
An FOV grid partitions a game’s environment If a cell within this grid contains an object which is vision-blocking (such as a wall, a tree, etc.) FOVグリッドは、このグリッド内のセルにビジョンブロック(壁、木など)であるオブジェクトが含まれている場合、ゲームの環境を分割します。 0.72
then that entire cell is vision-blocking. その後、細胞全体がビジョンブロッキングです。 0.66
Games use an FOV grid as it allows them to consider the visibility of a whole region at once, which is significantly less computationally expensive than considering the be constructed at a different resolution than the resolution at which the game will be displayed. ゲームはfovグリッドを使用して、一度にすべての領域の可視性を検討することができるため、ゲームが表示される解像度とは異なる解像度で構築されるものを考えるよりも、計算コストがはるかに低い。 0.79
One grid cell is specified as the source of vision and is referred to as the FOV source cell. 1つのグリッドセルは視覚の源として指定され、fovソースセルと呼ばれる。 0.71
An FOV algorithm must determine which cells are visible from the source and which cells are not visible based on to visible or nonvisible is called the FOV. FOVアルゴリズムは、どの細胞がソースから可視であるか、どの細胞が可視性または非可視性に基づいて可視性がないかを決定しなければならない。 0.72
Figure 1 shows an FOV for a scene of Crypt of the Necrodancer by Brace Yourself Games. 図1は、Brace Yourself GamesによるNecrodancerのCryptのシーンのFOVを示しています。 0.78
The game environment is shown on the left with the FOV grid superimposed in purple. ゲーム環境は左に表示され、FOVグリッドは紫色に重ねられている。 0.78
The yellow brick walls block vision from the character located near the bottom left corner. 黄色のレンガの壁は、左下隅近くにあるキャラクターの視覚をブロックします。 0.77
In this example each FOV grid cell is a 48*48 pixel region of the game’s display. この例では、各fovグリッドセルはゲームのディスプレイの48*48ピクセル領域である。 0.66
A data representation of this the resulting grid with cells set これのデータ表現 セルがセットされたグリッド 0.65
that are vision-blocking; environment. 視覚ブロックです 環境。 0.56
Because rectangular cells. なぜなら 長方形の細胞 0.65
grid may visibility グリッドメイ 可視性 0.58
the cells every point 細胞は すべて ポイント 0.71
FOV this, into FOV これだ 入り込む 0.71
the the of はあ? はあ? ですから 0.41
for in David C. Wyld et al (Eds): CSEA, DMDBS, NSEC, NETWORKS, Fuzzy, NATL, SIGEM - 2020 pp. ですから で David C. Wyld et al (Eds): CSEA, DMDBS, NSEC, NETWORKS, Fuzzy, NATL, SIGEM - 2020 pp。 0.71
01-18, 2020. 01-18, 2020. 0.84
CS & IT - CSCP 2020 DOI: 10.5121/csit.2020.10 1801 CS & IT - CSCP 2020 DOI: 10.5121/csit.2020.10 1801 0.65
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
2 scene is shown on the right. 右側には2つのシーンがある。 0.76
The FOV source cell is marked with an S, vision-blocking cells are yellow, visible cells are in light brown, and non-visible cells are darkened. FOV源細胞はSでマークされ、視野遮断細胞は黄色で、可視細胞は明るい茶色で、非可視細胞は暗くなります。 0.78
Computer Science & Information Technology (CS & IT) コンピュータサイエンスと情報技術(CS&IT)。 0.82
Figure 1. FOV in a game with simple 2D graphics. 図1。 シンプルな2DグラフィックスのゲームでFOV。 0.73
Left image taken from Crypt of the 暗号から撮影された左の画像 0.77
Necrodancer, by Brace Yourself Games. Necrodancer、Brace Yourself Gamesによる。 0.82
Right image shows a data representation of the FOV. 右の画像はFOVのデータ表現を示している。 0.72
them. This visual effect 彼らだ この視覚効果は 0.75
the world their character cannot see by visually darkening 世界は 彼らの性格は視覚的に暗くなると見えません 0.64
Calculating an FOV is useful for computer games with a top-down perspective. FOVの計算は、トップダウンの視点でコンピュータゲームに有用である。 0.78
In these games the player views the game world from above and thus sees much more of the game world than an individual character inside the game. これらのゲームでは、プレイヤーは上からゲーム世界を見るので、ゲーム内の個々のキャラクターよりもずっとゲーム世界を見る。 0.81
Top-down games may make use of FOV to provide accurate visibility information to computer-controlled game actors, so that they may then make decisions based on what they can see. トップダウンゲームはFOVを使用してコンピュータ制御ゲームアクターに正確な可視性情報を提供し、それに基づいて決定を下すことができる。 0.72
Top-down games may also use FOV to convey to a player which areas of is referred to as a fog of war. トップダウンゲームは、FOVを使用して、戦争の霧と呼ばれる領域をプレイヤーに伝えることもできます。 0.73
FOV is used by a number of popular computer games, such as League of Legends [1, 2] and Defense of the Ancients 2 [3]. FOVは、League of Legends [1, 2]やDefense of the Ancients 2 [3]など、多くの人気のあるコンピュータゲームで使用されています。 0.88
The time needed to compute an FOV must be considered when designing games with complex environments, and both of the above games calculate FOV at reduced resolutions in order to improve performance. FOVの計算に要する時間は複雑な環境のゲームを設計する際に考慮されなければならず、性能を向上させるために、上記の2つのゲームは低解像度でFOVを計算します。 0.67
Games are expected to render their scenes many times per second in order to give the impression of smooth motion. ゲームはスムーズな動きの印象を与えるために、毎秒何度もシーンをレンダリングすることが期待されている。 0.68
These rendered scenes are then displayed as frames on a computer screen. レンダリングされたシーンはコンピュータ画面のフレームとして表示される。 0.73
Most computer displays support a maximum of 60 frames per second (one new frame roughly every 17ms), but to 240 frames per second (one new frame roughly every 4ms). ほとんどのコンピュータディスプレイは、毎秒最大60フレーム(約17msの新しいフレーム)をサポートしていますが、毎秒240フレーム(約4msの新しいフレーム)までサポートしています。 0.83
The faster and more consistently a game is able to render its scenes to calculate the FOV every time a scene is rendered, but it must be able to calculate it fast enough such that must share system extremely quickly so as not to delay rendering or starve other processes of system resources. ゲームがより速く、より一貫してレンダリングすることで、シーンがレンダリングされるたびにFOVを計算することができるが、レンダリングを遅らせたり、システムリソースの他のプロセスを飢えさせたりしないように、システムを極端に早く共有するように、十分に高速に計算できなければならない。 0.74
We show that existing FOV algorithms do not scale well with grid size and have inadequate performance as a result. 既存のFOVアルゴリズムはグリッドサイズにうまく対応せず,結果として性能が不十分であることを示す。 0.73
1.2. Existing FOV Algorithms and Related Work All existing FOV algorithms make use of rays cast from the FOV source. 1.2. 既存のFOVアルゴリズムと関連する作業 既存のFOVアルゴリズムはすべて、FOVソースからキャストされた光線を利用する。 0.66
One such algorithm is Mass Ray FOV, which casts a ray from the center of the FOV source cell to the center of each cell in the FOV grid, and if that ray does not intersect any vision-blocking cells then that ray’s destination cell is marked as visible. そのようなアルゴリズムの1つがmass ray fovで、これはfovソースセルの中央からfovグリッド内の各セルの中央に光線を投射し、その光線が視覚遮断セルと交差しない場合、その光線宛先セルは可視光線としてマークされる。 0.78
Mass ray FOV has very poor performance because it casts as many is Perimeter Ray FOV. 質量線FOVはPerimeter Ray FOVと同じ程度にキャスティングされるため、非常に低性能である。 0.65
This algorithm casts a ray to the center of every cell on the perimeter of the このアルゴリズムは、周囲にある全てのセルの中央に光線を投射する 0.73
is not delayed. Games also have many different processes 遅れてはいません ゲームには様々なプロセスがあり 0.71
the user. A game might not need ユーザー。 ゲームは必要ありません。 0.63
algorithm based on direct directに基づくアルゴリズム 0.77
in newer displays 新しいディスプレイでは 0.79
this number has increased to up この番号は 増加 to up―to up 0.69
resources. Because of the smoother 資源。 故に より滑らかに 0.68
the display of display (複数形 displays) 0.39
the game will be for conditions, an FOV ゲームは 条件は? FOV (複数形 FOVs) 0.39
the grid. Another algorithm must グリッドだ 別 アルゴリズムは 0.51
that rendering ray そのレンダリングは レイ 0.57
casting complete casting~ 完成 0.71
these rays are there これ 光線 は そこ 0.66
are cells in S は 細胞 で S 0.76
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
use and Computer Science & Information Technology (CS & IT) 3 grid and for each ray it sets to visible all cells that the ray touches before the ray finds a visionblocking cell. 利用 そして コンピュータサイエンス&情報技術(CS&IT)の3つの格子と各光線に対して、光線が光線に触れる前に全ての細胞が見えるように設定する。 0.74
While Perimeter Ray FOV does cast fewer rays than Mass Ray FOV, all algorithms which directly cast rays to specific grid cells may cast more rays than necessary because they cast a fixed number of rays regardless of the terrain. Perimeter Ray FOVはMass Ray FOVよりも少ない光線を流すが、特定の格子セルに直接光線を流すアルゴリズムは、地形に関係なく一定数の光線を流すため、必要以上に多くの光線を流すことがある。 0.74
More intelligent FOV algorithms selectively cast visibility rays to the corners of vision blocking cells Recursive Shadowcasting by Björn Bergström [4] is the most popular publicly available algorithm which is based on initializing all grid cells to not visible. よりインテリジェントなFOVアルゴリズムは、Björn Bergström氏のRecursive Shadowcasting[4]は、すべてのグリッドセルを目に見えないように初期化することに基づく、最も一般的な公開アルゴリズムである。 0.66
It then splits the FOV grid into eight octants centered on the FOV source and traverses the cells within each octant as shown in Figure 2. その後、FOVグリッドをFOVソースを中心とする8つのオクタントに分割し、図2に示すように、各オクタント内の細胞を横切る。 0.69
This traversal occurs within each octant by rows or columns is traversed, is encountered, an octant is split into two smaller sub-octants which are bounded by rays cast from the FOV source to the corners of the vision-blocking cell. このトラバーサルは、行によって各オクタント内で発生し、または列がトラバースされ、オクタントが2つの小さなサブオクタントに分割され、FOV源からビジョンブロッキングセルの隅に投げ出される光線によってバインドされる。 0.55
The cell traversals are then continued within each sub-octant. 細胞横断は、各サブオクタント内で継続される。 0.65
this selective ray casting approach. この選択的レイキャスティングアプローチ。 0.66
Recursive Shadowcasting starts by 再帰シャドウキャストが始まります。 0.43
the FOV source. As a cell cell FOVソース。 細胞として 0.65
in ascending order of distance from 距離の順に上昇するさま 0.77
vision-blocking vision‐blocking 0.57
boundaries determine However, 境界 決める しかし、 0.69
visibility visible. visible 可視性 見える 見える 0.56
space. status when スペース。 現状 いつ 0.66
these rays the the これ 光線 はあ? はあ? 0.48
set its of セット その ですから 0.65
to to is a へ へ は あ... 0.54
Figure 2. (a) An FOV grid split into octants with row/column traversal shown. 図2。 (a)fovグリッドは、行/カラムトラバーサルを示すオクタントに分割される。 0.66
(b) Traversal of an octant until vision-blocking cells are encountered. b)視覚遮断細胞が出現するまでのオクタントのトラバーサル。 0.67
(c) Traversal of sub-octants after the traversal is split by the c)トラバーサルが分割された後のサブオクタントのトラバーサル 0.60
vision-blocking cells. (d) The resulting FOV. 視覚遮断細胞。 (d) 得られたFOV。 0.73
[5] low grid [5] low‐ grid 0.85
efficient at rays. Recursive Shadowcasting and Permissive FOV are 効率的で 光線 Recursive ShadowcastingとPermissive FOVは以下の通りです。 0.57
Permissive FOV by Jonathon Duerig is another popular FOV algorithm which selectively casts sizes but become slow as grid size increases because they perform a relatively large number of operations per-cell. Jonathon Duerig による Permissive FOV は、サイズを選択的にキャストするが、セル当たりの操作数が比較的多いため、グリッドサイズが増加するにつれて遅くなる。 0.76
It is important to note that FOV grids can be made of tens of thousands of cells. FOVグリッドは数万のセルで作ることができることに注意することが重要です。 0.74
For an algorithm to improve on the performance of selective ray casting, it must determine cell visibility and set cell visibility statuses in a more efficient manner. 選択的レイキャスティングの性能を向上させるアルゴリズムは、より効率的な方法でセルの可視性を決定し、セルの可視性を設定する必要がある。
訳抜け防止モード: 選択的レイキャスティングの性能向上のためのアルゴリズム より効率的な方法で細胞可視性を決定し、細胞可視性を設定する必要がある。
0.84
There are some problems in computer games that involve determining visibility information, like determining how light and shadow interact with the objects in a scene, and how to ensure that parts of objects which are not visible are not rendered. コンピュータゲームでは、シーン内のオブジェクトとの光と影の相互作用を決定する方法や、見えないオブジェクトの一部がレンダリングされないことを保証する方法など、可視性情報を決定することが問題となる。 0.84
Techniques that have been designed to address these problems, such as shadow mapping [6], shadow volumes [7], real-time ray tracing [8], portal-based occlusion culling [12] cannot be used to calculate an FOV. シャドウマッピング[6]、シャドウボリューム[7]、リアルタイムレイトレース[8]、ポータルベースの閉塞キュリング[12]などのこれらの問題に対処するように設計された技術は、FOVを計算するために使用できません。 0.68
The rest of the paper is organized in the following manner. 残りの論文は以下の方法で整理されている。 0.74
In Section 2 we propose a new FOV algorithm very compact and efficient way by using rectangles. 第2節では、矩形を用いて、非常にコンパクトで効率的な新しいFOVアルゴリズムを提案する。 0.67
In Section 3 we propose a second new algorithm named FOV Update, which adjusts a previously calculated FOV instead of calculating an FOV from scratch. 第3節では,FOVをスクラッチから計算する代わりに,以前に計算したFOVを調整するFOV Updateという新たなアルゴリズムを提案する。 0.71
In Section 4 we compare both of these algorithms to Recursive Shadowcasting (as it and determined that our algorithms offer superior performance to Recursive Shadowcasting when the 第4節では、これらのアルゴリズムを再帰的シャドウキャスティングと比較し、そのアルゴリズムが再帰的シャドウキャスティングよりも優れた性能を提供すると判断した。 0.54
Rectangle-Based vision-blocking 矩形系 vision‐blocking 0.56
FOV, which performance FOVとは? パフォーマンス 0.76
z-buffering z‐buffering 0.56
algorithms represents アルゴリズム 代表者 0.62
algorithm painter’s アルゴリズム painter (複数形 painters) 0.62
frustrum existing culling フラストラム 現存 カリング 0.43
among known named なか 知ってる 名称 0.59
FOV [10], [11], FOV [10], [11], 0.74
have cells 14]) 持ってる 細胞 14]) 0.61
[13, [9], the [13, [9], はあ? 0.62
best in a is 最高 で あ... は 0.59
to the and (a)(b)(c)(d)SSSS へ はあ? そして (a)(b)(c)(d)SSSS 0.64
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
and This the using そしてこれ 使用法は 0.70
environment rectangles. the game environment changes 環境矩形。 ゲーム環境が変化し 0.77
Computer Science & Information Technology (CS & IT) コンピュータサイエンスと情報技術(CS&IT)。 0.82
this, infrequently. これは めったにない 0.29
Because of rather in cells vision blocking the represent a representation efficient can then be むしろ細胞ビジョンで表現をブロックするため、効率的な表現が可能です。 0.68
4 grid size becomes large. 4グリッドサイズが大きくなる。 0.77
In Section 5 we summarize our results and make recommendations to implementors who may wish to use our algorithms. 第5節では、結果を要約し、アルゴリズムを使いたい実装者に推奨します。 0.59
2. RECTANGLE-BASED FIELD OF VISION 2.1. 2. RECTANGLE-BASED FIELD OF VISION 2.1 0.80
Representing Vision-Blocking Cells with Rectangles In computer games, the FOV usually needs to be calculated every time the FOV source moves, to prebut efficient process manner FOV calculations, and only needs to be updated if the game environment changes. コンピュータゲームでは、FOVソースが移動するたびにFOVを計算する必要があり、効率的なプロセスマナーFOV計算を事前に実行し、ゲーム環境が変更された場合のみ更新する必要があります。 0.67
The performance of an FOV algorithm which uses less dependent on the size of the FOV grid than selective ray casting algorithms. FOVグリッドのサイズに依存しないFOVアルゴリズムの性能は、選択的なレイキャストアルゴリズムよりも低い。 0.66
We use compactly represent the vision-blocking terrain in a game environment. ゲーム環境における視覚遮断地形をコンパクトに表現する。 0.72
The rectangle-based representation of vision-blocking cells is created with the following process. 矩形に基づく視覚遮断細胞の表現は、以下のプロセスで作成される。 0.68
Adjacent vision blocking cells are first grouped into a minimal number of rectangles using the algorithm in [15]. 隣接視覚遮断細胞は、[15]のアルゴリズムを用いて、まず最小数の矩形にグループ化される。 0.76
The rectangles which represent visionblocking cells on a grid are stored them, instead of having to search for them within the grid. グリッド上の視覚遮断細胞を表す長方形は、グリッド内でそれらを検索する代わりに保存される。 0.69
Quadtrees are simple to build and update, which is important if the game environment does change. Quadtreesは構築と更新が簡単で、ゲーム環境が変更された場合に重要です。 0.88
into successively smaller the FOV grid A quadtree stores rectangles by hierarchically dividing internal node the entire FOV grid. FOVグリッドを連続的に小さくする A quadtreeは、FOVグリッド全体の内部ノードを階層的に分割することで長方形を格納する。 0.61
Each represents quadrants. それぞれ四角形を表す。 0.54
The space representing (including the each represented a than node a that by predefined number N of rectangles, that node is made into a leaf and it stores all rectangles that intersect region in multiple leaf nodes. それぞれが a 以上のノードを表す)空間は、予め定義された長方形の数 N で表され、そのノードは葉を作り、複数の葉のノードで領域を交わすすべての矩形を格納する。 0.83
root node of root) their root node (複数形 root nodes) 0.73
it compact used for is possible and many コンパクトで 可能で多くの 0.51
representation of vision-blocking cells represent groups of vision-blocking 視覚遮断細胞の表現 視覚遮断の群を表す 0.71
in a quadtree [16] which allows us exactly 四重木[16]では まさに 0.60
has parent. When four the 親がいる いつ 4つ 0.69
(see Figure 3). Note (図3参照)。 備考 0.59
children, region rectangle may be 子供 地域 長方形は 0.54
to rapidly access one quadrant of 急速にアクセスし quadrant (複数形 quadrants) 0.61
that it represents such a compact あれ それ 代表者 そんなにコンパクトで 0.65
regions. These rectilinear 地域。 これら rectilinear 0.73
the fewer together into 少ないほど 一緒に 入り込む 0.67
rectilinear rectilinear 0.85
are then split は じゃあ split 0.72
cells, this allows us 細胞や これ 私たちに 0.66
rectangles to represents contains 長方形 へ 代表者 含む 0.62
that a stored the quadtree あれは 保管 クワッドツリーは 0.55
is to regions the は へ 地域 はあ? 0.61
Figure 3. (a) A grid containing two rectangles R1 and R2. 図3。 (a) 2つの長方形R1とR2を含むグリッド。 0.74
(b) The quadtree that represents this grid, with N (b)この格子を表す四分木で、n 0.60
= 1. (c) The region represented by each leaf node of the quadtree = 1. (c)四葉樹の各葉ノードで表される領域 0.80
this definition of visibility We consider a cell to be visible if any point within that cell can be seen from the FOV source. この可視性の定義は 我々は、その細胞内の任意の点がfov源から見える場合、細胞は可視的であると考える。 0.75
We use it matches the definition of visibility used by Recursive Shadowcasting. Recursive Shadowcastingが使用する可視性の定義にマッチします。 0.71
However, our algorithm can be adapted to use other definitions of visibility as well, such as a cell being visible only if its center can be seen by the FOV source. しかし,本アルゴリズムは他の可視性の定義にも適用することができる。例えば,その中心がFOVソースで見られる場合のみ可視性を持つセルなどである。 0.87
computer games, コンピュータゲーム。 0.69
commonly used the most 一般的に使われる 最も多いのは 0.55
and as in is そして として で は 0.68
it efR2hgabc(a)(b)(c)R1 R1rootabcdefghR2 それ efR2hgabc(a)(b)(c)R1 R1rootabcdefghR2 0.72
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
and refer four vertices, そして 参照 4つの頂点 0.68
Computer Science & Information Technology (CS & IT) 5 When determining what areas of the FOV grid are occluded behind a rectangle, we use two of the rectangle’s for determining visibility. コンピュータサイエンス&情報技術(CS&IT) 5 FOVグリッドのどの領域が長方形の後ろに隠されているかを決定するときは、2つの長方形を使用して可視性を決定します。 0.75
The relevant points are always the two vertices of the rectangle which are farthest apart from each other among the vertices which are visible to the FOV source when considering that rectangle in isolation (see Figure 4). 関連点は常に長方形の2つの頂点であり、その長方形を分離して考えると、fov源から見える頂点のうち、互いに最も離れている(図4参照)。 0.68
We cast a ray from each relevant point the FOV source. FOVソースの各関連点からレイをキャストします。 0.65
The area between the rectangle and these two rays contains the area occluded behind that rectangle. 矩形とこの2つの光線の間の領域は、その矩形の後ろに隠された領域を含んでいる。 0.59
Note that this area does not include the rays themselves, as they are considered to be visible from the FOV source. FOV源から見えると考えられるため、この領域には光線自体が含まれていないことに注意してください。 0.77
A cell is occluded by a rectangle if it is entirely within the area (see Figure 4). 細胞が完全にその領域内にある場合、長方形で囲まれる(図4参照)。 0.78
the opposite direction of relevant points rectangle’s 反対の方向 関連点 rectangle (複数形 rectangles) 0.57
these as to a これ として へ あ... 0.48
in Figure 4. (a) A rectangle with its four vertices highlighted. で 図4。 (a)四つの頂点が強調された長方形。 0.73
(b) The two relevant points and casted rays for (b) 2つの関連点及び鋳造された光線 0.77
this rectangle. (c) The cells occluded by the rectangle are darkened. この長方形 (c)長方形に隠された細胞は暗くなる。 0.67
2.2. Calculating an FOV using Rectangles We process each rectangle as specified below in order to assign visibility statuses to the cells of the FOV grid. 2.2. Rectanglesを用いてFOVを計算する 各矩形を以下に示すように処理し、FOVグリッドのセルに可視性ステータスを割り当てる。 0.73
However, first we note that we cannot process each rectangle in isolation. しかし、まず、各長方形を個別に処理できないことに注意する。 0.58
If two rectangles R1 and R2 have (part of) a common side, there might be some cells which are not visible from the FOV source but which are not fully contained in the occluded region of either rectangle. 2つの長方形 R1 と R2 が(一部)共通側を持つ場合、FOV 源から見えず、どちらの長方形の隠蔽領域にも完全に含まれていない細胞が存在するかもしれない。 0.78
If R1 and R2 are processed independently then these cells might be incorrectly labelled as visible. r1とr2が独立に処理された場合、これらの細胞は不正確に可視と分類される。 0.55
Figure 5 gives an example of fully occluded by either rectangle R1 or R2 but are not considered to be occluded by R1 because one of the rays cast from R1 touches the corners of i and ii. 図5は、矩形 R1 または R2 によって完全に遮蔽される例を示すが、R1 から放たれた光線が i と ii の角に触れるため、R1 によって遮蔽されないと考えられる。 0.76
Figure 5(a) and (b) show the individually occluded regions for R1 and R2 respectively, and Figure 5(c) shows how these combined occluded areas do not result in a correct FOV. 図 5(a) と (b) はそれぞれ r1 と r2 の個別のオクルード領域を示し、図 5(c) はこれらの組み合わせのオクルード領域が正しい fov を生じないことを示す。 0.79
ii are not source. Note 私は情報源ではない 備考 0.55
i and the FOV I and the FOV 0.83
are not visible this: Cells 見えません これが細胞です 0.69
they that and 彼らは あれ そして 0.64
to ii i Figure 5. へ 井伊 私は 図5。 0.63
An environment where rectangles R1 and R2 are adjacent. 矩形R1,R2が隣接している環境。 0.75
(a) The region occluded by R1. (a)R1に閉鎖された地域。 0.70
(b) The region occluded by R2. b) 領域はR2により閉鎖される。 0.71
(c) cells i and ii are incorrectly labelled as visible. (c) 細胞 i と ii は目に見えると誤ってラベル付けされている 0.69
(d) Correct labelling of the (d) 正しいラベル付け。 0.66
cells. We address this issue by slightly increasing the size of one of the two adjacent rectangles, as this will ensure that all cells are correctly set to not visible. 細胞だ この問題は、隣接する2つの長方形の1つのサイズをわずかに増やすことで、すべてのセルが正しく表示されないように設定されるようにします。 0.73
For each relevant point P of R1, we check R1 の各点 P について、我々はチェックする。 0.70
(c)(a)(b)SSiiiiiiiii iiixSSR1R2(a)(b)(c)( d)R1R2R1R2R1R2SS (c)(a)(b)SSiiiiiiiii iiixSSR1R2(a)(b)(c)( d)R1R2R1R2R2SS 0.76
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
the leftmost and はあ? 左端 そして 0.58
fully within rightmost cells which 完全な内部 一番 細胞は 0.71
rectangles have been extended 長方形 今まで extended~ 0.61
(if needed), the visibility (もし) 必要)。 可視性 0.70
statuses of the grid ステータス グリッドは 0.51
cells totally occluded behind other rectangles, 細胞 他の長方形に隠れています 0.64
algorithm described this アルゴリズムはこう説明します 0.55
In Computer Science & Information Technology (CS & IT) 内 コンピュータサイエンスと情報技術(CS&IT)。 0.72
in Section 2.2 will section we describe algorithm. セクション2では、アルゴリズムを記述します。 0.65
Firstly, when the correctly two 第一に、いつ 正しく2つ 0.74
6 if P also belongs to another rectangle. 6 if p は別の長方形に属する。 0.83
This check can be efficiently performed using the quadtree: We recursively traverse the nodes of the quadtree which represent regions containing P until we reach a leaf node. このチェックはクワッドツリーを使って効率的に行うことができ、葉ノードに到達するまでpを含む領域を表すクワッドツリーのノードを再帰的にトラバースする。
訳抜け防止モード: このチェックはクワッドツリーを使って効率的に実行できる 葉ノードに到達するまでPを含む領域を表すクワッドツリーのノードを再帰的にトラバースする。
0.74
Upon reaching a leaf node we check all rectangles stored in it (except R1) to see if any of them contains P. If some rectangle R2 contains P, we check if R2 occludes P. If P is not occluded, we extend the size of R1 by one row or column so that it overlaps with R2. ある長方形 R2 が P を含む場合、R2 が P を占有しているかどうかを確認します。P が占有されていない場合は、R1 のサイズを 1 行または列に拡張して R2 と重複するようにします。 0.70
In the example in Figure 5(d), R1 is extended by one column to the right into R2, so the rectangles now overlap at cell x. 図5(d) の例では、R1 は1つの列によって右から R2 に拡張されるので、矩形はセル x で重なり合う。 0.83
This results in cells i and ii being correctly set to not visible as the extended R1 occludes them. この結果、細胞 i と ii は、拡張 R1 がそれらを含むため、正しく表示されないように設定される。 0.61
After are assigned: Initially each cell is assigned a status of visible; then we process the rectangles one by one. 最初は各セルに可視状態が割り当てられ、その後、矩形を一つずつ処理します。
訳抜け防止モード: 次が割り当てられる。 最初は各セルが可視状態に割り当てられる 次に長方形を1つずつ処理します
0.73
For each row of the FOV grid that is within the occluded region of a rectangle, the algorithm calculates the algorithm then traverses the row from this leftmost cell to the rightmost cell, setting every cell traversed to not visible. 長方形の占有領域内にあるFOVグリッドの各行について、アルゴリズムはアルゴリズムを計算し、この左端のセルから右端のセルに行を横断し、すべてのセルが可視にならないように設定します。 0.79
Once this process is repeated for every rectangle, every grid cell that is occluded by a rectangle will have its visibility status set to not visible, while all other cells will remain as visible. この過程が全ての矩形に対して繰り返されると、長方形に隠された全ての格子細胞は視認状態に設定され、他の全ての細胞は視認される。 0.70
2.3. Optimizations to Rectangle-Based FOV The it may perform redundant work. 2.3. Rectangle-Based FOVへの最適化 冗長な処理を実行する可能性がある。 0.63
the that amount of work performed by is partially or these rectangles occlude overlap. 部分的に、またはこれらの長方形が重なりを妨げている仕事の量。 0.60
As we set the cell visibility statuses within these occluded regions, some cells might be set this by reducing the rectangle we are processing such that it is no longer occluded by other rectangles. これらの占有領域内のセルの可視性状態を設定すると、処理中の長方形を減らして、他の長方形に占有されないように設定するセルもあります。 0.67
If we process rectangles in an order such that a rectangle is processed after any rectangles which computed visibility occlude it, the information quadtree to any rectangles that (partially) occlude them, as we explain below. 可視性を計算した任意の矩形の後、矩形が処理されるような順序で矩形を処理する場合、その情報は(部分的には)それらを妨げる任意の矩形にクアッドツリーされる。 0.77
We define the distance between the FOV source and a rectangular region of the FOV grid as the distance between the FOV source and the closest point within that region. 我々は、FOV源とFOVグリッドの長方形領域の間の距離を、FOV源とその領域内の最も近い点の間の距離として定義する。 0.72
Starting from the root, we recursively process the children of each internal node of the quadtree in order from closest to furthest distance from the regions represented by the child nodes to the FOV source. 根元を起点として,子ノードからfov源への最も近い領域から最も遠い領域までの順に,四分木の各内部ノードの子どもを再帰的に処理する。 0.79
For a leaf in order from closest to furthest from the FOV source. FOV源からのファーテストに最も近い順に葉を作る。 0.65
Since a node, we process its rectangles rectangle can be stored in more than one node, we only process a rectangle is encountered. ノードは、矩形を処理し、その矩形を複数のノードに格納することができるので、矩形に遭遇するだけである。 0.76
Note that our ordering does not guarantee that a rectangle will always be processed after rectangles which occlude it, but for many rectangles this will be the case. 我々の順序付けは、それを無視する矩形が常に処理されることを保証しないが、多くの矩形の場合、これはそうである。 0.74
Because we determine the entire area occluded by a rectangle at once, we can take advantage of spatial locality in order to set visibility statuses efficiently. 一度に長方形に閉ざされた領域全体を決定できるので、空間的局所性を生かして視界ステータスを効率的に設定できる。 0.73
Spatial locality refers to a property of computer memory where accessing data sequentially is substantially faster than accessing it in a random order. 空間的局所性(Spatial Locality)とは、データへのアクセスがランダムな順序でアクセスするよりも大幅に高速であるコンピュータメモリの性質を指す。 0.60
Memory has stores recently accessed data and in a sequential manner, we take advantage of the cache storing adjacent data, and so are able to access data from the cache instead of main memory and we can set cell visibility statuses quickly. メモリは最近アクセスされたデータを格納しており、連続的に、隣接するデータを格納するキャッシュを利用するため、メインメモリの代わりにキャッシュからデータにアクセスでき、セルの可視性ステータスをすばやく設定できます。 0.83
could use rectangle we a then when processing is rectangle a determine whether to (partially) efficiently the rectangles so that many of 処理が矩形であるときには、その長方形が(部分的に)効率よく長方形になるかどうかを判断する。 0.65
an FOV but optimizations reduce rectangle being processed that FOVしかし最適化は処理される長方形を減らします。 0.68
calculate performance the the regions 地域のパフォーマンスを計算する 0.89
any partially occluded. 一部は取り除かれています 0.35
We them this property due the data which 私たちは このプロパティは、データに起因します。 0.64
to not visible multiple times. 複数を目立たない 時間だ 0.61
We address is adjacent 所在地 隣り合っていて 0.41
to it. By accessing data へ そうだ データへのアクセス 0.69
traverse after the first トラバース後 第一に 0.67
time it are processed 時間 それ 処理され 0.72
to the nature of the CPU へ という性質 CPUは 0.67
cache, which キャッシュ; キャッシュ 0.59
the size of the size of... 0.49
arrange are the occluded 整理 は はあ? occluded~ 0.59
region; can 地域。 できる 0.64
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Computer Science & Information Technology (CS & IT) 7 computer science & information technology (cs&it) 7 0.81
2.4. The Rectangle-Based FOV Algorithm First the vision-blocking terrain must be converted to a quadtree of rectangles. 2.4. 矩形に基づくFOVアルゴリズム まず、視界遮断地形を四角形の四分木に変換する必要がある。 0.69
The steps for this process are summarized in pseudocode below: Algorithm: Vision-Blocking Cells to Rectangles(G, N) Input: FOV grid G, integer N specifying the maximum number or rectangles in a leaf node. Algorithm: Vision-Blocking Cells to Rectangles(G, N) 入力: FOV grid G, integer N 葉ノードの最大数または長方形を指定する。
訳抜け防止モード: このプロセスのステップは、以下の擬似コードで要約される: アルゴリズム : vision - block cells to rectangles(g, g) n)入力 : fovグリッドg, 葉ノードの最大数または矩形を指定する整数n。
0.82
Result: The root of a quadtree which contains the vision-blocking rectangles of G. Let L be an empty list of rectangles. 結果: G の視覚ブロック長方形を含むクアッドツリーの根 L を空の長方形のリストとする。 0.71
for each rectilinear region E of vision-blocking cells in G: Dissect E into rectangles (as described in Section 2.1) and add those rectangles to L. Let Q be a quadtree node representing the entire grid G. //Q is the root of the quadtree for each rectangle R in L: Add R to every leaf node of the quadtree representing a region that intersects R. while there is a leaf node P which has more than N rectangles: Convert P into an internal node with 4 children, each representing one quadrant of P. Move each rectangle r in P into every one of P’s children which intersect r. return Q Once the quadtree has been constructed and all cells of the grid have been initialized as visible, the rectangle-based FOV algorithm is used to compute the FOV from a given source cell. for each rectilinear region E of vision-blocking cells in G: Dissect E into rectangles (as described in Section 2.1) and add those rectangles to L. Let Q be a quadtree node representing the entire grid G. //Q is the root of the quadtree for each rectangle R in L: Add R to every leaf node of the quadtree representing a region that intersects R. while there is a leaf node P which has more than N rectangles: Convert P into an internal node with 4 children, each representing one quadrant of P. Move each rectangle r in P into every one of P’s children which intersect r. return Q Once the quadtree has been constructed and all cells of the grid have been initialized as visible, the rectangle-based FOV algorithm is used to compute the FOV from a given source cell. 0.92
The steps of the Rectangle-Based FOV algorithm are summarized in pseudocode below: Algorithm: Rectangle-Based FOV(N, S, G) Input: Quadtree node n, FOV source cell S, FOV grid G. When first called: n will be the root node of the quadtree and all cells in G are set to visible. アルゴリズム: Rectangle-Based FOV(N, S, G) 入力: Quadtree node n, FOV source cell S, FOV grid G 最初にコールされたとき: n はクアッドツリーのルートノードとなり、G 内のすべてのセルは見えるように設定される。
訳抜け防止モード: Rectangle - Based FOVアルゴリズムのステップを擬似コードで要約する: Algorithm : Rectangle - Based FOV(N,) S, G) 入力 : Quadtree node n, FOV source cell S, FOV grid G.最初に呼び出されたとき:nはクワッドツリーのルートノードとなる そして、Gのすべての細胞が見えるように設定されます。
0.90
Result: Cells in G which are not visible from S are set to not visible. 結果: S から見えない G のセルは、表示されないに設定されます。 0.81
if n is a leaf node then: for each rectangle R in n, from closest to farthest from S: if R has not already been processed then Extend R if needed, as described in Section 2.2. n が葉のノードであれば: n の各長方形 R に対して、S から最も近いところから最も遠いところまで: R が既に処理されていない場合は、必要に応じて R を延長する。 0.76
Shrink R if needed, as described in Section 2.3. 第2.3節で述べたように、必要ならばrを縮小する。 0.48
Let E be the region occluded behind R. for each row X of the grid G that intersects E: Set to not visible the cells in X contained in E, from left to right. E を E と交差する格子 G の各行 X に対して、E を R の後方にある領域とする: E に含まれる X のセルを左から右に見えないように設定する。 0.84
Mark R as processed else: for each child node C of n, from closest to farthest from S: Rectangle-Based FOV(C, S, G) 3. 他の処理したマークr: n の各子ノード c について、最も近いものから最も遠いものへ:長方形に基づく fov(c, s, g) 3。 0.70
UPDATING AN EXISTING FIELD OF VISION All FOV algorithms we have discussed so far calculate the cells of the FOV grid to be initialized as either all non-visible or all visible. これまで議論してきた既存の全FOVアルゴリズムを用いて、FOVグリッドのセルを可視または可視のいずれかとして初期化する計算を行った。
訳抜け防止モード: これまでに議論した全FOVアルゴリズムの既存領域の推定 FOVグリッドの細胞は、非可視または全可視のいずれかとして初期化される。
0.78
This initialization algorithms significantly affects completely discard information stored in the grid cells. この初期化アルゴリズムはグリッドセルに格納された情報を完全に破棄する。 0.64
at sizes. calculated FOV when 大きさです fovを計算して 0.57
the FOV from scratch and require FOV (複数形 FOVs) 0.58
Additionally, they reset また、リセットする。 0.71
FOV these the visibility performance the previously FOVの可視性。 前回のパフォーマンス 0.76
large grid 大きい グリッド 0.71
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
to compute than discarding 計算する 捨てるより 0.60
the new FOV more efficiently 新しいFOVをより効率的に 0.73
Computer Science & Information Technology (CS & IT) the previously calculated FOV rather コンピュータサイエンス&情報技術(CS&IT)は、以前に計算されたFOVです。 0.70
8 Our second new FOV algorithm uses it. 8 我々の2番目の新しいFOVアルゴリズムはそれを使用する。 0.57
This improves performance as this algorithm does not need to clear the grid and so it will need to assign fewer cell visibility statuses. このアルゴリズムはグリッドをクリアする必要がなく、セルの可視性を少なくする必要があるため、パフォーマンスが向上する。 0.72
Updating an FOV is possible because an FOV often needs to be re-calculated when the FOV source moves to an adjacent grid cell. FOVソースが隣接するグリッドセルに移動する際にFOVを再計算する必要があるため、FOVの更新が可能です。 0.71
Hence, it is likely that most FOV grid cells will have the same visibility status in both FOV calculations. したがって、ほとんどのFOVグリッドセルは両方のFOV計算で同じ可視性を持つ可能性があります。 0.73
Therefore, we may be able if we update a previously calculated FOV instead of calculating it from scratch. したがって、スクラッチから計算するのではなく、以前に計算したFOVを更新できるかもしれない。 0.64
3.1. Cones of Changing Visibility is conceptually more complex than calculating an FOV Updating a previously calculated FOV from scratch. 3.1. 変更可視性の円錐は、予め計算されたFOVをゼロから更新するFOVを計算するよりも概念的に複雑である。
訳抜け防止モード: 3.1. 可視性の変化の円錐は概念上より複雑である 予め算出したFOVをスクラッチから更新するFOVを算出する。
0.66
When updating an FOV two FOV sources must be considered: S1, the source for which the FOV was previously calculated, and S2, the new source for which the FOV is being updated. FOVを更新する際には、FOVが以前に計算されたソースであるS1と、FOVが更新される新しいソースであるS2の2つのFOVソースを考慮する必要がある。 0.76
Each vision-blocking rectangle has two relevant points when considering S1, and two relevant points when considering S2. 各視野遮断長方形は、S1を考えるときの2つの関連点と、S2を考えるときの2つの関連点を有する。 0.49
A the opposite direction of each FOV source. 各FOVソースの反対方向。 0.45
A ray is considered to be visible from the FOV source from which it is cast. 蛍光線は、鋳造されたFOV源から見えると考えられている。 0.58
The four rays cast from a rectangle are grouped to form two ray pairs such that: 長方形から投げられた4本の光線は、以下のように2つの光線対を形成する。 0.61
relevant point is cast 関連点 キャストです 0.59
from each ray from ~ 各々 レイ 0.68
in   Each pair is made of one ray directed away from S1 and one ray directed away from S2. で   各対は、S1から離れた1光線と、S2から離れた1光線で構成されている。 0.76
Two of in a pair share a relevant point and relevant point or lie on a common side of the rectangle. 一対のうちの2つは、長方形の共通部分において、関連点と関連点を共有する。 0.71
two rays either share a the other 2つの光線は もう一方は 0.64
the rays is called a cone (see Figure 6(c)). 光線は は円錐形と呼ばれます(図6(c)を参照)。 0.63
When considered The area between two rays in a pair, and possibly the common side of the rectangle containing their relevant points, isolation, a cone contains space which is occluded behind its rectangle from either S1 or S2, but not both. 考慮されるとき 一対の2つの光線の間の領域と、それらの関連点を含む長方形の共通部分、孤立、円錐は、s1 または s2 から長方形の後ろにあるが両方ではない空間を含む。 0.65
The two cones cast from a rectangle represent space where the visibility status may change when updating the FOV. 矩形から鋳造される2つの円錐は、FOVを更新する際に視認状態が変化する空間を表す。 0.66
The point within a cone that is closest to both S1 and S2 is called the origin of the cone. S1とS2の両方に最も近い円錐内の点は円錐の起源と呼ばれます。 0.65
Figure 6 gives an example of how cones are created. 図6は、コーンの作成方法の例を示します。 0.75
From the preceding discussion we obtain the following observations. 前回の議論から下記の観察が得られる。 0.69
Proposition 1: The visibility status may change when the FOV sources moves from S1 to S2. 提案1: fov ソースが s1 から s2 に移動すると可視性が変化する。 0.72
space where rectangles represent the only 空間 長方形 代表 唯一の 0.61
set of cones from セット コーン from ~ 0.55
cast in all the キャスト で 全部 はあ? 0.62
Figure 6. (a) Rays and cell visibility for S1. 図6。 (a)S1の光と細胞可視性。 0.74
(b) Rays and cell visibility for S2. (b)S2の光と細胞可視性。 0.79
(c) The rays pairs forming two cones C1 and C2, with their origin points marked with a circle. (c)2つの円錐C1とC2を形成する光線対とその原点を円でマークする。 0.83
The rays forming C1 are cast from the C1を形成する光線を鋳造する。 0.70
same point, while the rays forming C2 are cast from different points. 同じ点、c2を形成する線は異なる点から鋳造される。 0.75
When considering a cone in isolation and the rectangle from which that cone is cast, one ray will always be adjacent to space which is visible to both FOV sources. アイソレーション中の円錐と、その円錐がキャストされる長方形を考えるとき、1つの光線は常に両方のFOV源に見える空間に隣接します。 0.70
This ray is called an outer ray, while the other is referred to as a cone’s inner ray. この光線は外側の光線と呼ばれ、もう一方は円錐の内側の光線と呼ばれる。 0.60
For example, in Figure 6(c), the two rays r1 and r2 which are further away from the rectangle are the outer rays, and the two other rays are the 例えば図6(c)では、長方形からさらに離れた2つの光線r1とr2は外光線であり、他の2つの光線は外光線である。 0.72
S2S1S2S1S2S1C2C1r2r1 (a)(b)(c) S2S1S2S1S2S2C1C1r2r1 (a)(b)(c) 0.43
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Computer Science & Information Technology (CS & IT) 9 inner rays. computer science & information technology (cs&it) 9つの内部光線。 0.83
The outer ray of a cone is the only part of it which is visible to both FOV sources, this property will be used in Section 3.2. 円錐形の外光線は両方のFOV源で見える唯一の部分であり、この特性はセクション3.2で使用されます。 0.71
We classify cones into three categories based on the visibility of their origin. コーンは、その起源の可視性に基づいて3つのカテゴリに分類します。 0.60
If the origin of a cone is visible to both S1 and S2, that cone is fully visible. 円錐の起源が s1 と s2 の両方に可視であれば、円錐は完全に可視である。 0.59
If the origin of a cone is visible from S1 or S2, but not both, is neither visible from S1 nor from S2, that cone is said to be not visible. 円錐の起源がS1またはS2から見えるが、どちらも見えない場合、S1からでもS2からでも見えない場合、その円錐は見えないと言われています。 0.65
See Figure 7. transitioning visible. 図7を参照。 視界を移す 0.69
If the origin of a cone 場合 cone (複数形 cones) 0.65
that cone is said あのコーン is said ♪ 0.47
to be Figure 7. to be ~ 図7。 0.77
(a) A fully visible cone. (a)完全に見える円錐体。 0.66
(b) A transitioning visible cone. (b) 遷移する可視円錐形。 0.74
(c) A not visible cone. (c)目立たない円錐体。 0.63
that that the FOV source always moves あれ あれ FOV 源は常に動く 0.64
from here onward we assume 3.2. ここから私たちは 3.2. 0.61
Inverting Cones to Update Cell Visibility Note its current location to an adjacent cell of the grid, i.e. コーンをセルの可視性を更新する変換 グリッドの隣接するセルへの現在の位置、すなわち。 0.79
S1 and S2 are assumed to be at the centers of grid cells which share a side. S1とS2は、側を共有する格子セルの中心にあると仮定される。 0.83
This restriction means that the FOV source cannot move through or around a vision blocking rectangle in a single FOV update. この制限は、単一のFOV更新において、FOVソースが視覚ブロック長方形の中や周辺を移動できないことを意味する。
訳抜け防止モード: この制限は FOVソースは、単一のFOV更新において、視覚ブロック長方形の中や周辺を移動できない。
0.75
The less common computer game scenario of the FOV source moving to a non-adjacent grid cell can be addressed by performing several FOV updates in which the FOV moves to adjacent cells, or by re-calculating the FOV from scratch if the FOV source moves a large distance. 非隣接グリッドセルに移動するFOVソースのコンピュータゲームシナリオは、FOVが隣接セルに移動する複数のFOV更新を実行するか、FOVソースが大きな距離を移動した場合に、そのFOVをスクラッチから再計算することにより解決することができる。
訳抜け防止モード: 非隣接するグリッドセルに移動するFOVソースのコンピュータゲームシナリオは、FOVが隣接セルに移動するいくつかのFOV更新を実行することで解決することができる。 あるいは re- FOVをゼロから計算する FOVソースが大きな距離を移動する場合。
0.78
Inverting a cone C means to invert the visibility status of all grid cells which intersect C, but do not intersect C’s outer ray. 錐体Cの反転は、Cと交差するがCの外側線と交差しない全ての格子細胞の視認性を反転させることを意味する。 0.72
Recall that we define a cell as visible to an FOV source if any part of it is visible, even the very edges. セルがfovソースに可視であると定義するのは、その一部が可視であれば、その端さえも可視である、ということを思い出してください。
訳抜け防止モード: FOVソースが見えるようにセルを定義することを思い出してください。 それのどの部分も、端でも見えます。
0.62
This definition is consistent with the definition of visibility used by Recursive Shadowcasting and Rectangle FOV. この定義は、Recursive ShadowcastingとRectangle FOVで使用される可視性の定義と一致している。 0.77
Figure 8 shows an example of cells whose visibility status change when a cone is inverted. 図8は、コーンが反転すると可視性が変化するセルの例を示しています。 0.68
from Figure 8. from ~ 図8。 0.73
(a) Cells not visible from S1 are darkened. (a)S1から見えない細胞は暗くする。 0.86
(b) Cells not visible from S2 are darkened. (b) S2から見えない細胞は暗くなる。 0.85
(c) The visibility status of the cells highlighted in white is changed when cone C is inverted. (c)コーンCが逆転すると、白くハイライトされた細胞の視認性が変化する。 0.74
Note that cell i just touches the inner ray of C, so its visibility status changes as it is visible only from S2. セル i が C の内部線に触れただけで、その可視性は S2 からしか見えなくなるため変化する。 0.74
Cell ii just touches 細胞 ii はちょうど触れる 0.71
the outer ray of C, and so it can be seen by both sources. Cの外光線なので、両方のソースで見ることができます。 0.67
We present a series of lemmas below, which will allow us to show that to update the FOV we only need theorems, and corollaries have been omitted due to space limitations. 我々は以下の一連の補題を提示し、FOVを更新するには定理のみが必要であることを示し、コロールは空間の制限のために省略された。 0.69
invert all fully visible cones. 完全に見える円錐形を逆転させます 0.43
Note that the proofs for lemmas, 備考 証拠は レムマ 0.35
the to S1S2S1S2S1S2R2R2(a)( b)(c)R1R1R1S1S2S1S2S 1S2Ciiiiiiiii(a)(b)( c)R1R1R1 はあ? へ S1S2S1S2S2S2R2R2(a)( b)(c)R1R1S1S2S2S2S2S 2Ciiiiii(a)(b)(c)R1R 1R1R1 0.47
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Computer Science & Information Technology (CS & IT) コンピュータサイエンスと情報技術(CS&IT)。 0.82
10 Lemma 1: If the origin of a cone C2 is within another cone C1, then C2 is entirely within C1. 10 Lemma 1: 錐体 C2 の起源が別の錐体 C1 内にある場合、C2 は C1 内にある。 0.88
Lemma 2: Any part of a non-visible cone C that is visible to S1 or S2 must be contained within another cone. Lemma 2: S1 や S2 に可視である非可視錐 C の任意の部分は、他の錐体の中に含まれなければならない。 0.68
Theorem 1: The FOV can be correctly updated when the FOV source moves from S1 to S2 by only addressing cells which intersect the fully visible cones. 理論1:FOVソースがS1からS2に移動すると、完全な可視錐体と交差する細胞にのみ対応して、FOVを正しく更新することができる。
訳抜け防止モード: Theorem 1 : The FOV can be correct updated when FOV源は、完全に見える錐体と交差する細胞のみに対処することで、S1からS2へ移動する。
0.78
3.3. Handling Intersections of Rectangles and Fully Visible Cones Consider a fully visible cone C and the rectangle R from which it is cast. 3.3. 長方形と完全可視円錐の断面を扱う 完全に可視円錐形 C とそれが鋳造される長方形 R を考える。 0.74
When considering C and R in isolation, the outer ray of C is visible to S1 and S2, and the rest of C is only visible to one of the FOV sources. C及びRを単独で考えると、Cの外光はS1及びS2に可視であり、残りのCはFOV源の1つにのみ可視である。 0.77
However, in an environment with many rectangles, some rectangles may to neither FOV source. しかし、多くの長方形を持つ環境では、いくつかの長方形はFOV源にはならない。 0.49
If any rectangle Ri intersect C, causing some parts of C intersects C, such regions occluded from both FOV sources by Ri. 任意の矩形 Ri が C と交わり、C の一部が C と交わるとき、そのような領域は Ri によって両方の FOV 源から外される。 0.70
Before it is shrunk, a fully visible cone C is a region C′ which is bounded by an outer ray, an inner ray, and possibly a side of R. We call this region C′ the expanded cone of C. Note that if C is not shrunk then C = C′, otherwise C is contained in C′. 縮小する前に、完全に見える円錐形 C は、外光線、内線、およびおそらく R の側面によって有界な領域 C′ である。我々は、この領域 C′ を C の拡張円錐体と呼ぶ。
訳抜け防止モード: 縮小する前に、完全に見える円錐形 C は外光線で縛られる領域 C′ である。 内側の光線、そしておそらくRの側面。この領域をC′と呼ぶ。 C の拡大円錐体 C が低速でないとき、C = C′ であることに注意する。 さもなければ C は C′ に含まれる。
0.84
Shrinking C There are three cases of intersection to consider between C and a single rectangle Ri: シンキングC C と 1 つの矩形 Ri の交点を考える3つのケースがある。 0.73
to be visible shrunk as described below, 下記のように細く見えるようにする 0.66
the existing rays of C′ and/or by adding new rays. 新しい光線を加えることで、C′および/またはC′の既存の光線。 0.53
is accomplished by shortening 短縮することで達成される 0.60
that we remove then C 私たちが 取り除く それからc 0.72
it any from 何でも from ~ 0.68
is    If Ri intersects both rays of C′, then both rays of C′ are shortened so that they end as they intersect Ri. は    Ri が C′ の両光線を交わすなら、C′ の両光線は、Ri と交わるときに終わるように短くされる。 0.81
C is bounded by these new shorter rays, Ri, and possibly a side of R. it ray If Ri r1 of C′, intersects only one intersects Ri. C は、これらの新しい短い光線 Ri と、おそらく R の側によって境界付けられている。
訳抜け防止モード: C はこれらの新しい短い光線、Ri によって束縛される C′ の Ri r1 の場合、それは R の側です。 Riを1つだけ交差する。
0.76
A new ray r2 the same is then added FOV source as the inner ray of C′; r2 is cast from the relevant point of Ri which is inside of C′. 次に、C′ の内線として新しい線 r2 を FOV 源として加え、R2 は C′ の内側にあるRi の関連点から鋳造される。 0.83
C is then bounded by the shortened ray r1, the other ray of C′, Ri, r2, and possibly a side of R. C は短線 r1、もう1つの C′, Ri, r2, そしておそらく R の側で束縛される。 0.71
then to C, which is directed away from 次にcへ、それは 遠ざかっているのです 0.63
ends where shortened that 終わりに 短縮 あれ 0.66
so r1 is it だから r1 は それ 0.73
If Ri does not intersect either ray of C′, then Ri is completely within C′ and it effectively splits C′ in a manner which is similar to Recursive Shadowcasting. Ri が C′ のいずれの線も交差しない場合、Ri は完全に C′ 内にあり、Recursive Shadowcasting に類似した方法で C′ を効果的に分割する。 0.76
This requires adding two rays to C; one ray is cast from each relevant point of Ri with respect to the FOV source from which the inner ray of C′ is cast, and both rays are directed away from that FOV source. これはCに2つの光線を加える必要がある;1つの光線はC′の内線が投げられるFOV源に関してRiの各関連点から鋳造され、両方の光線はそのFOV源から遠ざかる。 0.76
In this case C is bounded by the rays of C′, Ri, the two rays cast from Ri, and possibly a side of R. この場合、C は C′, Ri の光線、Ri から射出される2つの光線、そしておそらく R の側によって束縛される。 0.83
Note that for the purposes of cone shrinking, a ray of C is considered to intersect Ri even if it is colinear to a side of Ri, or it if contains one of Ri’s vertices. 円錐縮小の目的のために、C の線は、それが Ri の側と共線型である場合や、あるいは Ri の頂点の1つを含む場合であっても、Ri と交差していると考えられることに注意されたい。 0.69
the same process described above, If multiple rectangles considering the FOV sources. 上記の同じプロセス、FOVソースを考慮した複数の長方形の場合。 0.70
Figure 9 gives an example of a cone intersecting multiple rectangles. 図9は、複数の矩形を交差する円錐の例を示す。 0.76
Rectangle R5 intersects two rays as case, and rectangle R2 intersects neither rays as in the third case. 矩形R5は2つの光線を交叉し、矩形R2は2つの光線を交叉する。 0.69
An important note to keep in mind is that if any rectangle intersects the outer ray of C′, then the outer ray is shortened as explained above. 留意すべき重要な点は、任意の長方形が C′ の外線と交差する場合、外線は上述したように短くなることである。 0.73
Even after being shrunk, the outer ray remains the only part of C which is potentially visible to both FOV sources. 縮小した後も、外側の光線は両fov源から見える可能性のあるcの唯一の部分である。 0.70
is shrunk using increasing order of distance 距離の順を増すことで 0.61
rectangles R3 and R4 矩形 R3 と R4 0.77
the cone in cone (複数形 cones) 0.41
intersect one intersect C′, を交わす C′と交差する。 0.51
intersecting first case, 交差 最初のケースは 0.70
rectangles second ray as 長方形 第二 ray (複数形 rays) 0.53
from the from ~ はあ? 0.53
the the in in はあ? はあ? で で 0.53
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Computer Science & Information Technology (CS & IT) 11 コンピュータサイエンス&情報技術(CS&IT)11。 0.81
Figure 9. An example of a cone C intersecting multiple rectangles. 図9。 複数の長方形を交わる円錐cの例。 0.73
The solid line and colored regions represent C, while the dotted lines represent the rays of the expanded cone C′. 固体線と着色領域はCを表すが、点線は拡大した錐体C′の光線を表す。 0.80
Note that the outer ray r1 is 外光線 r1 であることに注意してください。 0.50
shortened due to intersection with R3. R3との交点により短縮。 0.71
All rays except for r1 are cast from S2. r1以外のすべての光線はS2からキャストされます。 0.58
the rectangle R from which C はあ? 長方形 R そこからCは 0.62
When a cone C, intersecting C are considered in isolation, each cell intersecting C but not intersecting its outer ray is visible to only one FOV source, while a cell intersecting the outer ray of C is visible to S1 and S2. cを交差する円錐cを分離して考えると、cを交差するが、その外線を交差しない各細胞を1つのfov源にのみ可視し、cの外光を交差する細胞をs1、s2に可視する。 0.73
However, additional rectangles not intersecting C may occlude parts of C from S1 or S2; these occluded parts then must be within the intersection of C and other cones. しかし、C を交差させない追加の長方形は、S1 や S2 から C の部分を占めることがある。
訳抜け防止モード: しかし、c と交差しない長方形は、c の一部を s1 または s2 から排除することができる。 occluded part は c と他の円錐の交点内にある必要がある。
0.62
Hence, from the above discussion we derive the following observation. したがって、上記の議論から、以下の観察を導出する。 0.81
Proposition 2: Each cell g which intersects a fully visible cone C but not its outer ray is either: 仮説2: 完全な可視錐体Cと交差するが、その外光は以下のどちらかである。 0.63
is cast, and all キャストされ 全てが 0.68
rectangles   Visible to only one FOV source. 長方形   fovソースは1つだけです。 0.73
Not visible to either source. どちらのソースにも見えない。 0.68
In this case g another fully visible cone C1, but g does not intersect the outer ray of C1. この場合、g は別の可視円錐 C1 であるが、g は C1 の外線と交差しない。 0.78
intersects the intersection of C with 交差する c と c の交点 0.68
Each cell g intersecting the outer ray of a fully visible cone C is either: 完全可視円錐形Cの外光線を交差する各セルgは、どちらかである。 0.70
  Visible to both FOV sources.   両方のFOVソースに可視である。 0.72
Visible another fully visibly cone C1, but g does not intersect the outer ray of C1. 別の可視光円錐 C1 は可視であるが、g は C1 の外側線と交差しない。 0.73
to only one source. 情報源は1つだけです 0.59
In this case g intersects 内 このケースgは intersecting~ 0.70
intersection of C with the c と c の交点 はあ? 0.54
inner intersection of two intersecting cones as the 内部 2の交差点 円錐を交差させる 0.66
Lemma 3: If the outer ray of a cone C is cast from an FOV source S, no part of C, except possibly its outer ray, is visible from S. We define the excluding their outer rays. レマ3: コーンCの外光線がFOV源Sから鋳造された場合、Cの一部は、おそらくその外光線を除いて、Sから見えません。
訳抜け防止モード: lemma 3 : if コーンcの外光は、fov源sから鋳造される。 cの一部(おそらく外線を除く)はsから見えず、外線を除くものと定義する。
0.58
Lemma 4: The grid cells completely contained within the inner intersection of two fully visible cones C1 and C2 do not change visibility status when the FOV source moves from S1 to S2. Lemma 4: FOVソースがS1からS2に移動すると、2つの完全に見える円錐C1とC2の内側の交差点に完全に含まれる格子細胞は視認状態を変化させない。 0.72
Corollary 1: Three or more fully visible cones cannot have a non-empty inner intersection. コローリー1: 3つ以上の完全に見える円錐は空でない内交点を持つことができない。 0.57
Theorem 2: Inverting all fully visible cones in any order will correctly update the FOV when the FOV source moves from S1 to S2. 定理2: あらゆる順序で全可視円錐を反転させることで、FOVソースがS1からS2に移動するとき、FOVを正しく更新する。
訳抜け防止モード: 定理2 : 任意の順序で全可視円錐を反転させる FOVソースがS1からS2に移動すると、FOVを正しく更新する。
0.74
In order to use Theorem 1 to efficiently update the FOV when the FOV source moves, we must be able to quickly determine the visibility of the origin of each cone. Theorem 1 を用いて、FOV ソースの移動時に FOV を効率的に更新するためには、各コーンの原点の可視性を迅速に決定できなければならない。 0.82
This can be accomplished using a source intersects any rectangles, then that cone’s origin is not visible from that FOV source. これは、ソースが任意の長方形を交わすことで達成できるので、そのfovソースからコーンの起源が見えなくなる。 0.67
intersection of the two cones from a cone’s origin 2つの円錐の交点 円錐形の起源から 0.57
sight check: to an FOV 視力検査: FOV (複数形 FOVs) 0.57
straight line of まっすぐ line of... 0.54
If a line traced a の場合 ライン 追跡 0.68
S1R1S2R2r1R3R4R5 S1R1S2R2R3R4R5 0.16
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
to identify and then ignore へ 識別し じゃあ 無視する 0.62
it. This enables us そうだ こうすることで 0.60
Computer Science & Information Technology (CS & IT) コンピュータサイエンスと情報技術(CS&IT)。 0.82
12 We can efficiently identify the visibility status of the origins of cones by ordering the cones such that a fully visible cone always precedes all transitioning visible cones which are inside of it. 12 完全可視円錐が常にその内部にある遷移可視円錐に先行するように円錐を順序付けすることにより、円錐の原点の視認性を効率的に特定できる。 0.65
The quadtree which stores the vision-blocking rectangles can be used to efficiently create the above ordering using a process similar to how rectangles were ordered in Section 2.2. 視覚遮断矩形を格納するクワッドツリーは、セクション2.2で整形が順序付けられた方法に似たプロセスを用いて、上記の順序付けを効率的に作成することができる。
訳抜け防止モード: ビジョンを格納するクワッドツリー - ブロッキング矩形を使用できる 第2部2における長方形の順序付けに類似した工程を用いて、上記順序を効率よく作成する。
0.63
By inverting the cones in this order, we ensure that any fully visible cone will be inverted before considering any transitioning visible cones within transitioning visible cones without using lines of sight. この順序で円錐を反転させることにより、視線を使わずに可視円錐を遷移させる前に、全可視円錐を逆転させることが保証される。 0.66
3.4. Inverting Fully Visible Cones After ordering the cones as described above, we invert the first fully visible cone in the order. 3.4. 完全可視円錐の反転 上述したように円錐を順序付けした後、最初の可視円錐を順に反転する。 0.65
-π/4 and π/4, or Consider a cone C and said to be between 3π/4 and 5π/4, primarily vertical. -π/4 と π/4 または円錐 C を考えると、主に垂直な 3π/4 と 5π/4 の間とされる。 0.69
To the cells which intersect it, except for those cells which intersect its outer ray. 外側の光線と交差する細胞を除いて、それを交差する細胞に。 0.69
If C is primarily horizontal time from we the cone, one at a then we process closest the cells by rows. c が主として円錐から水平の時間であれば、一つずつセルを列に並べて処理する。 0.72
We process cells is part of a vision blocking rectangle R, it will be processed before any of the cells in further rows or columns which may be occluded by R. Below we explain how to process columns of cells of a primarily horizontal cone; a similar process can be used to process rows of cells of a primarily vertical cone. 細胞を加工するプロセスは、矩形rをブロックする視覚の一部であり、rによってオクルードされる可能性のあるさらなる列または列のセルが処理される前に処理される。
訳抜け防止モード: 我々は細胞を処理し、視覚ブロック矩形Rの一部となる。 いずれかの細胞がさらに列や列に並ぶ前に処理されます R. Becluded (複数形 R. Becludeds) 主に水平錐体の細胞の列の処理方法を説明する 同様のプロセスは、主に垂直な円錐の細胞の行を処理するために使用することができる。
0.83
When processing a column of cells within a cone C, we that column which intersect C, except for any cells which intersect C’s outer ray. コーンC内の細胞列を処理する場合、Cの外側線と交差する細胞を除いて、Cと交差する細胞列を処理します。 0.78
After the visibility status for all cells in a column have been inverted, we check if any rectangle R intersects C at that column, as then R would occlude cells in further columns. カラム内の全てのセルの可視性が逆転した後、任意の矩形RがそのカラムでCと交差するかどうかを確認し、Rはさらなるカラムで細胞を閉塞する。 0.82
If an intersection is found, the cone C is shrunk as described in Section 3.3. 交点が見つかると、コーンcはセクション3.3で記述されているように縮小される。 0.63
intersecting is primarily vertical, if a given cell 交差は主に垂直で 与えられた細胞が 0.70
is the visibility status of the visibility of each column of grid cells 可視性の状態です グリッドセルの各列の可視性 0.73
the line b then C that bisects is said 行 b と c は そのビセクトは 0.50
to be primarily horizontal. Otherwise C 主に水平方向です さもなければC 0.52
invert a fully visible cone C, we 完全に見える円錐形Cを反転させ 0.68
the slope of b slope (複数形 slopes) 0.53
is between to furthest その間に to furthest―farthest 0.64
to the cone’s origin. If C へ コーンの起源。 C の場合 0.60
in this order to ensure で この命令は to ensure ~ 0.70
that invert all cells of あれ すべての細胞を逆転させ 0.65
invert invert it. If 反転 反転 そうだ 場合 0.65
Figure 10: An example of cell visibility inversion for the primarily horizontal cone shown in Figure 9. 図10: 図9に示すように、主に水平円錐の細胞可視性逆転の例。 0.75
Cells which have their visibility status inverted (highlighted in white), are all cells which intersect the cone but do not intersect the outer ray r1. 可視性を持つ細胞(白色の高光度)は、円錐体と交差するが外側の光線r1と交差しない全ての細胞である。 0.77
Note that the cells within R2, R4, and R5 have their visibility status R2、R4、R5の細胞は視認性が高いことに注意。 0.78
inverted. for that while checking 逆転。 ですから チェックしながら 0.56
intersection between a intersection (複数形 intersections) 0.45
Note rectangle R and a cone C, we can also quickly identify any cones which are inside of C by storing the vertices of R which are inside of C in a hash table H. If any of those vertices are later found to be the origin of a cone, we know that such a cone must be inside of C and therefore it must be transitioning visible. 長方形 R と円錐形 C に注意すれば、C の内側にある R の頂点をハッシュテーブル H に格納することで、C の内側にある円錐をすばやく識別することができる。
訳抜け防止モード: ノート長方形 R と円錐 C, また、C の内部にある R の頂点をハッシュテーブル H に格納することで、C の内部にある錐体を素早く特定できる。 これらの頂点のどれかが後に円錐の起源であることが分かる。 我々はそのような円錐が C の内部にあることを知っているので、それが可視的である必要がある。
0.73
After completing the first cone inversion as described above, we iterate over the remaining cones in the aforementioned order. 前述したように最初の円錐反転を完了した後、上記の順序で残りの円錐を反復する。 0.71
If the origin of a cone is in the hash table H, we know that such a cone is transitioning visible and hence we discard it. 円錐の起源がハッシュテーブル h にある場合、そのような円錐が遷移していることを知っており、したがってそれを破棄する。 0.61
If the origin of a cone is not in H, we check if that cone is fully visible or not visible. コーンの起源がHでない場合、そのコーンが完全に見えるかどうかを確認します。
訳抜け防止モード: コーンの起源が H でない場合。 その円錐が完全に見えるか、見えないかを確認します。
0.67
If the cone is fully visible it is inverted as described above, otherwise it is skipped. 円錐が完全に見える場合は、上述のように反転し、さもなければスキップされる。 0.69
After iterating through every cone in this manner, we will have この方法ですべての円錐を反復した後、私たちは持っています 0.50
S1R1S2R2r1R3R4R5 S1R1S2R2R3R4R5 0.16
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
the Computer Science & Information Technology (CS & IT) 13 therefore we will have はあ? computer science & information technology (cs&it) 13 なので 0.50
from one FOV FOV (複数形 FOVs) 0.51
source, and cells which are visible 情報源と 目に見える細胞は 0.74
inverted only correctly updated the FOV. FOVを正しく更新しただけです。 0.74
3.5. The FOV Update Algorithm The steps of the FOV Update algorithm are summarized in pseudocode below. 3.5. FOV更新アルゴリズム FOV更新アルゴリズムの手順は、以下の擬似コードにまとめられています。 0.75
We assume that an FOV has already been calculated and a quadtree of rectangles has been created: Algorithm: FOV Update (S1, S2, G, Q) Input: Grid cells S1 & S2, grid G containing FOV from S1, quadtree Q of rectangles Result: The grid G will contain the FOV from S2 Let T be the set of all cones cast from the rectangles in Q. アルゴリズム: FOV Update (S1, S2, G, Q) Input: Grid cell S1 & S2, Grid G are FOV from S1, quadtree Q of rectangles 結果: Grid G will contains the FOV from S2 Let T be the set of all cones cast from the rectangles in Q. アルゴリズム: FOV Update (S1, S2, G, Q) Input: Grid cell S1 & S2, Grid G contains FOV from S1, quadtree Q of rectangles 結果: Grid G will include the FOV from S2 Let T be the set of all cones from the rectangles in Q. 0.67
Let H be an empty hash table. H を空のハッシュテーブルとする。 0.73
for each cone C in T, sorted as described at the end of Section 3.3: if C’s origin is not in H then: if the line traced from C’s origin to S1 does not intersect any rectangles in Q then: Invert the cells of G within C as described in Section 3.4. T の各円錐 C について、第3.3 節の最後に記載されているようにソートされる: C の原点が H にない場合: C の原点から S1 に遡る線が Q 内の任意の長方形と交差しない場合: C 内の G の細胞を、第3.4 節に記載されているように反転する。 0.72
Store in H the relevant points of the rectangles in L that are inside of C. 4. C. 4 の内部にある L 内の矩形の関連点を H に格納する。 0.81
EXPERIMENTAL EVALUATION We present an experimental evaluation of Recursive Shadowcasting, Rectangle-Based FOV, and FOV Update. 実験評価 再帰シャドウキャスト, 長方形ベースFOV, FOV更新の実験的評価を行う。 0.74
All and 24 gigabytes of system memory. 全24ギガバイトのシステムメモリ。 0.60
Our algorithm in C++, compiled using GCC 8.3.1, and run under Linux Kernel 5.6.8. 我々のアルゴリズムは、GCC 8.3.1でコンパイルされ、Linux Kernel 5.6.8で実行される。 0.63
We show test results for four environments which are meant to emulate terrain which may appear in a computer game: Environment 1: A fixed indoors environment made of 160 rectangles, with 36 square rooms connected by 74 corridors. コンピュータゲームに現れる地形をエミュレートすることを目的とした4つの環境の試験結果を示す: 環境1: 74の廊下で36の正方形の部屋を連結した160の長方形からなる固定室内環境。 0.85
This environment is constructed such that there is never an alignment of corridors which would allow the FOV source to see across many rooms. この環境は、FOV源が多くの部屋を見渡せるような廊下のアライメントが決して存在しないように構築されている。 0.78
This is an enclosed environment where many cells and rectangles/cones will be occluded. これは、多くの細胞と長方形/円錐が閉塞される囲まれた環境である。 0.59
Environment 2: A randomized environment where 200 rectangles of random sizes are placed at random positions on less “structured” environment, such as a forest. 環境2:森林などの「構造化」の少ない環境では、ランダムな大きさの200の長方形がランダムな位置に配置されるランダム化された環境。 0.74
Each rectangle has a uniformly distributed random width and height between one and six cells. 各長方形は、一様に分布するランダムな幅と高さが1対6のセルの間にある。 0.61
The position of each rectangle is chosen uniformly at random from all locations that do not intersect another rectangle. 各矩形の位置は、他の矩形と交差しないすべての位置からランダムに選択される。 0.84
Environment 3: A randomized environment where 200 rectangles of random sizes are densely grouped around the center of the FOV grid and fewer rectangles appear further from the center. 環境3:200個のランダムな大きさの矩形がFOVグリッドの中央に密集し、その中央からより少ない矩形が現れるランダム化された環境。 0.81
This simulates a more organized environment, such as a town. これは、町のようなより組織化された環境をシミュレートする。 0.64
Each rectangle has a uniformly distributed random width and height between one and six cells. 各長方形は、一様に分布するランダムな幅と高さが1対6のセルの間にある。 0.61
The position of each rectangle is chosen using a random distribution which results in more positions near the center of the grid. 各長方形の位置はランダム分布を用いて選択され、グリッドの中心付近でより多くの位置が得られる。 0.83
Environment 4: A fixed environment which uses 300 rectangles to emulate the visibility grid used in League of Legends [1]. 環境4:300個の矩形を使ってLeague of Legends [1]で使用される可視性グリッドをエミュレートする固定環境。 0.77
This tests the FOV algorithms using an environment taken from an existing game that includes a mixture of enclosed spaces and large open pathways. これは、封じられたスペースと大きなオープン経路の混合物を含む既存のゲームから取られた環境を使用してFOVアルゴリズムをテストします。
訳抜け防止モード: これはfovアルゴリズムをテストします 囲まれた空間と大きな開経路の混合を含む既存のゲームから取られた環境の使用。
0.79
For the four above environments (shown in Figure 11) we tested the algorithms with 25 randomly generated paths of 100 cells each. 上記の4つの環境(図11に示す)では、アルゴリズムをそれぞれ100セルの25のランダムに生成されたパスでテストしました。 0.71
Each path was constructed by randomly selecting a non-vision 各パスは非ビジョンをランダムに選択して構築された 0.61
the FOV grid. This simulates a FOVグリッド。 これはシミュレートします。 0.53
Intel Xeon E5-2683 processor Intel Xeon E5-2683プロセッサ 0.72
implementations were written computer with 実装が書かれました コンピューターと 0.58
tests were run a テストは 走れ あ... 0.50
an アン 0.52
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
intersect intersect~ 0.74
the next cell this ray were added 次の細胞は この光線は 0.55
the path the path belongs path (複数形 paths) 0.75
Computer Science & Information Technology (CS & IT) コンピュータサイエンスと情報技術(CS&IT)。 0.82
14 blocking starting cell and a random direction. 14 開始セルとランダム方向をブロックする。 0.76
The starting cell and selected direction define a ray. 開始セル及び選択方向は、光線を定義する。 0.80
in ascending order of distance from Cells which the starting cell. 開始細胞である細胞からの距離の上昇順。 0.71
If to a vision-blocking rectangle, a new random direction was generated and further cells were added to the path using that new direction. 視覚遮断矩形の場合、新しいランダムな方向が生成され、その新しい方向を使用してさらに細胞が経路に追加された。 0.79
This continued until the path contained 100 cells. この経路は100個の細胞を含むまで続いた。 0.70
The FOV was calculated for each cell along the path in the order in which the cells appear in the path. FOVは、細胞がパスに現れる順番のパスに沿って各セルのために計算されました。 0.80
We used paths in these test environments to mimic scenarios arising in computer games, where the FOV source moves through the grid following a game character. これらのテスト環境では、FOVソースがゲームキャラクタに続くグリッドを移動するコンピュータゲームで発生するシナリオを模倣するためにパスを使用した。 0.71
In the case of FOV FOV Update, algorithm, and the FOV source along the path. FOV FOV Updateの場合、アルゴリズムとFOVソースがパスに沿っています。 0.71
Each test environment uses a fixed number of rectangles; as the grid size increases the sizes of the rectangles is increased by the same proportion. 各テスト環境は一定数の長方形を使用し、グリッドサイズが増加するにつれて長方形のサイズが同じ割合で増加する。 0.80
using the Rectangle-Based the FOV for every position of 矩形をベースとしたFOVをすべての位置で使用する 0.64
an FOV time of updating FOV (複数形 FOVs) 0.63
each then measured first computed the running 各々が測定し 最初にランニングを計算し 0.72
path we initial to add パス パス 初期 to add 0.71
to to for Figure 11. へ へ ですから 図11。 0.64
Environments 1, 2, 3, and 4 on a grid of size 128*128. サイズ128*128のグリッド上の環境1, 2, 3, 4。 0.64
Table 1. Running times for Environment 1. 表1。 実行時間は環境1。 0.71
Smallest mean running times and smallest standard deviations are highlighted in blue. 最小の走行時間と最小の標準偏差は青で強調される。 0.74
Shadow Rectangle Update Grid Size 128*128 256*256 512*512 1024*1024 2048*2048 4096*4096 影 矩形 更新 格子サイズ 128*128 256*256 512*512 1024*1024 2048*2048 4096*4096。 0.74
Mean 6.5 μs 21 μs 80 μs 290 μs 1,342 μs 6,665 μs 平均 6.5 μs 21 μs 80 μs 290 μs 1,342 μs 6,665 μs 0.62
Std. Dev. 1 μs 3 μs 14 μs 43 μs 278 μs 1473 μs スタッド。 開発。 1 μs 3 μs 14 μs 43 μs 278 μs 1473 μs 0.60
Mean 205 μs 259 μs 401 μs 774 μs 2,001 μs 10,269 μs 平均205 μs 259 μs 401 μs 774 μs 2,001 μs 10,269 μs 0.67
Std. Dev. 20 μs 26 μs 39 μs 68 μs 163 μs 765 μs スタッド。 開発。 20 μs 26 μs 39 μs 68 μs 163 μs 765 μs 0.60
Mean 170 μs 174 μs 188 μs 204 μs 249 μs 356 μs 平均 170 μs 174 μs 188 μs 204 μs 249 μs 356 μs 0.81
Std. Dev. 24 μs 25 μs 27 μs 46 μs 77 μs 140 μs スタッド。 開発。 24 μs 25 μs 27 μs 46 μs 77 μs 140 μs 0.60
low number of visible cells for Rectangle FOV. 矩形FOV用の可視細胞数が少ない。 0.72
Rectangle FOV Environment 1 is designed to have a relatively low number of visible cells from any FOV source is an advantage for Recursive Shadowcasting and a position. 矩形FOV 環境1は、FOVソースから比較的少ない可視細胞を持つように設計されており、再帰的なシャドウキャストと位置の利点である。
訳抜け防止モード: 矩形FOV 環境1は設計されている FOV源から比較的少ない数の可視細胞を持つ 再帰的なシャドウキャストと位置の利点です。
0.73
The disadvantage that Recursive Shadowcasting at large grid sizes, despite having to assign many more cell visibility statuses, as Rectangle FOV starts with all cells set to visible. Recursive Shadowcastingが大きなグリッドサイズであることの欠点は、Rectangle FOVがすべてのセルを可視化するために、多くのセルの可視性を割り当てる必要があることだ。 0.67
This shows that when compared to Recursive Shadowcasting, Rectangle very significant difference to running time, even in environments where Rectangle FOV has to assign many more cell visibility statuses than Recursive Shadowcasting. これは、Recursive Shadowcastingと比較して、Rectangle FOVがRecursive Shadowcastingよりも多くのセル可視ステータスを割り当てなければならない環境であっても、Rectangleが実行時間と大きく異なることを示している。 0.74
The low number of visible cells in this environment is also an advantage to FOV Update, as it results in a high number of non-visible cones and a low number of cells which change visibility status as the FOV source moves. この環境における可視細胞の数が少ないこともFOV Updateのアドバンテージであり、FOVソースが移動するにつれて可視状態を変更する多数の非可視円錐および低数のセルをもたらす。 0.72
Because of this, FOV Update is faster than Rectangle FOV and it is up to 20 times faster than Recursive Shadowcasting at large grid sizes. このため、FOV UpdateはRectangle FOVよりも高速で、大きなグリッドサイズでのRecursive Shadowcastingの最大20倍高速である。 0.76
FOV update’s running FOVアップデートが実行中 0.79
assignment makes efficient method 割り当ては 効率的な方法 0.61
FOV’s more about 50% FOVはもっと 約50% 0.69
is only slower それだけです ゆっくり 0.64
cell of a 細胞 ですから あ... 0.48
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Computer Science & Information Technology (CS & IT) 15 low number of cell visibility コンピュータサイエンス&情報技術(CS&IT) 15 セルの可視性が低い数。 0.84
is not strongly affected by grid size グリッドサイズに強く影響されません 0.80
time assignments that it needs to make. 時間割り当てが必要だ 0.39
The running times for Environment 1 have the lowest standard deviations of Environments 1-4. 環境1の走行時間は、環境1-4の標準偏差が最も低い。 0.82
This is expected as Environment 1 has a low variance in the number of cells visible from any point, as the shape of the environment ensures that only one room can be fully visible regardless of where the FOV source is positioned. 環境1は、FOV源の位置に関係なく、環境の形状が一室のみを完全に見えるようにするため、任意の点から見える細胞の数にばらつきが低いことが期待される。 0.73
Because of this, the running times of the algorithms are not as strongly affected by the position of the FOV source. このため、アルゴリズムの実行時間はFOVソースの位置によってそれほど強く影響されません。 0.63
this case due the to この事件は はあ? へ 0.48
in Table 2. Running times for Environment 2. で 表2。 実行時間は環境2。 0.72
Shadow Rectangle Update Grid Size 128*128 256*256 512*512 1024*1024 影 矩形 更新 格子サイズ 128*128 256*256 512*512 1024*1024。 0.74
Mean 17 μs 54 μs 201 μs 777 μs 平均 17 μs 54 μs 201 μs 777 μs 0.82
Std. Dev. 6.5 μs 16 μs 53 μs 289 μs スタッド。 開発。 6.5 μs 16 μs 53 μs 289 μs 0.57
Mean 300 μs 358 μs 494 μs 943 μs 平均 300 μs 358 μs 494 μs 943 μs 0.82
Std. Dev. 49 μs 52 μs 77 μs 172 μs スタッド。 開発。 49 μs 52 μs 77 μs 172 μs 0.61
Mean 468 μs 504 μs 595 μs 763 μs 1,073 μs 1,863 μs 平均 468 μs 504 μs 595 μs 763 μs 1,073 μs 1,863 μs 0.68
Std. Dev. 137 μs 135 μs 152 μs 243 μs スタッド。 開発。 137 μs 135 μs 152 μs 243 μs 0.61
366 μs 821 μs 366μs 821μs 0.85
2048*2048 3,898 μs 2048*2048 3,898μs 0.71
1,747 μs 2,176 μs 1,747μs 2,176μs 0.57
277 μs 4096*4096 277μs 4096*4096 0.85
19,345 μs 8,426 μs 19,345μs 8,426μs 0.57
7,347 μs 1,059 μs 7,347μs 1,059μs 0.57
larger running times より大きく 走る 時 0.68
in has Shadowcasting で あり シャドウキャスト 0.55
2 when to Recursive Environment Environment 1, as Environment 2 has many more visible cells. 2 再帰的環境環境1の場合には,環境2はより可視的なセルを持つ。 0.78
Due increased running this to time, it is slower than Rectangle FOV when grid size is large. これを実行する時間が増加するため、グリッドサイズが大きい場合、Rectangle FOVよりも遅い。 0.80
When comparing Rectangle FOV’s running times between Environments 1 and 2 the running times for Environment 2 are slower at sizes, but are most grid sizes Rectangle FOV’s faster at grid is primarily determined by running is time in Environment 1 as more rectangles are present in Environment 2. Rectangle FOVの環境1と2のランニングタイムを比較すると、環境2のランニングタイムはサイズが遅いが、ほとんどのグリッドサイズである Rectangle FOVのグリッドでのランニングタイムは、環境2により多くの矩形が存在するため、主に環境1のランニングタイムによって決定される。 0.81
At 4096*4096 slower than Rectangle FOV’s cell visibility statuses, and so it is faster than in Environment 1 as fewer cell visibility statuses need to be assigned in Environment 2. 長方形fovのセル可視性ステータスよりも4096*4096が遅いため、環境2でセル可視性ステータスを割り当てる必要があるため、環境1よりも高速である。 0.73
Many more cells may change visibility status in Environment 2 than in Environment 1 when the FOV source moves, and so FOV Update’s running time is more significantly affected by grid size than in the previous environment. FOVソースが移動したときには、環境2の可視性は環境1よりも多くの細胞が変更される可能性があるため、FOV Updateの実行時間は、以前の環境よりもグリッドサイズに大きく影響される。 0.78
FOV Update is much faster than the other two algorithms as grid size becomes large, as it changes the visibility status of fewer cells. FOV Updateは他の2つのアルゴリズムよりもはるかに高速で、グリッドサイズが大きくなり、セルの可視性も低下する。 0.77
size 4096*4096. サイズは4096*4096。 0.85
At the number of rectangles, and so determined 長方形の数など。 決まる 0.54
its running lower grid その実行 lower‐ grid 0.72
efficiency compared running time 効率 比較 走る 時間 0.70
of assigning is ですから 割り当て は 0.68
primarily by its time 主に で その 時間 0.68
Table 3. Running times for Environment 3. 表3。 実行時間は環境3。 0.73
Grid Size 128*128 256*256 512*512 1024*1024 格子サイズ 128*128 256*256 512*512 1024*1024。 0.84
2048*2048 4096*4096 2048*2048 4096*4096 0.85
Shadow Rectangle Update Mean 25 μs 83 μs 343 μs 2,132 μs 11,529 μs 46,203 μs 影 矩形 更新 平均 25 μs 83 μs 343 μs 2,132 μs 11,529 μs 46,203 μs 0.68
Std. Dev. 9.7 μs 35 μs 169 μs 809 μs スタッド。 開発。 9.7 μs 35 μs 169 μs 809 μs 0.57
Mean 272 μs 314 μs 431 μs 832 μs 平均 272 μs 314 μs 431 μs 832 μs 0.81
Std. Dev. 35 μs 43 μs 64 μs 117 μs スタッド。 開発。 35 μs 43 μs 64 μs 117 μs 0.61
5,592 μs 2,072 μs 5,592μs 2,072μs 0.57
226 μs 25,962 μs 226μs 25962μs 0.80
6,710 μs 1,007 μs 6,710μs 1,007μs 0.57
Mean 471 μs 466 μs 489 μs 676 μs 平均 471 μs 466 μs 489 μs 676 μs 0.82
969 μs 1,331 μs 969 μs 1,331 μs 0.65
Std. Dev. 138 μs 142 μs 146 μs 173 μs スタッド。 開発。 138 μs 142 μs 146 μs 173 μs 0.61
269 μs 539 μs 269μs 539μs 0.85
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
running Computer Science & Information Technology (CS & IT) 走る コンピュータサイエンスと情報技術(CS&IT)。 0.74
times of Recursive Shadowcasting are much higher 再帰シャドウキャストの時間ははるかに高いです。 0.51
16 The for Environment 2 because the clustering of the vision blocking rectangles results in a high number of visible cells when the grid, which causes Recursive Shadowcasting to calculate the visibility status of many cells. 16 視野ブロック長方形のクラスタリングは、グリッドが多くのセルの可視状態を計算するために再帰シャドウキャストを引き起こすと、可視セルの数が増加するため、環境2。 0.71
This also explains the high standard deviation of Recursive Shadowcasting, as visibility is near the center of the grid, and high otherwise. これはまた、再帰的なシャドウキャスティングの標準偏差がグリッドの中心に近く、そうでない場合は高いことを説明する。 0.56
FOV Update’s faster running times here than in Environment 2 are due to the clustering increasing the number of rectangles that occlude each other. FOV Updateの環境2よりも速い実行時間は、クラスタリングによってお互いを遮蔽する長方形の数が増えるためである。 0.81
This reduces the number of cones that the algorithm needs to process. これにより、アルゴリズムが処理するコーンの数を減らすことができる。 0.71
for Environment 3 the FOV source 環境3 FOV ソース 0.58
the center of if the FOV 中心は FOV の場合 0.65
is low is not 低いです そうじゃない 0.72
than in Table 4. Running times for Environment 4. より で 表4。 実行時間は環境4。 0.71
Shadow Rectangle Update Grid Size 128*128 256*256 512*512 1024*1024 2048*2048 影 矩形 更新 格子サイズ 128*128 256*256 512*512 1024*1024 2048*2048。 0.74
Mean 13 μs 46 μs 163 μs 844 μs 4,157 μs 平均 13 μs 46 μs 163 μs 844 μs 4,157 μs 0.73
Std. Dev. 6.5 μs 24 μs 75 μs 468 μs 2,780 μs スタッド。 開発。 6.5 μs 24 μs 75 μs 468 μs 2,780 μs 0.55
Mean 403 μs 482 μs 656 μs 1,173 μs 2,643 μs 平均403 μs 482 μs 656 μs 1,173 μs 2,643 μs 0.66
Std. Dev. 57 μs 78 μs 100 μs 210 μs 472 μs スタッド。 開発。 57 μs 78 μs 100 μs 210 μs 472 μs 0.60
4096*4096 22,007 μs 4096*4096 22,007μs 0.71
13,698 μs 8,692 μs 13,698μs 8,692μs 0.56
1,724 μs Mean 558 μs 566 μs 590 μs 687 μs 802 μs 1,247 μs 1,724μs 平均 558 μs 566 μs 590 μs 687 μs 802 μs 1,247 μs 0.65
Std. Dev. 220 μs 223 μs 219 μs 328 μs 432 μs スタッド。 開発。 220 μs 223 μs 219 μs 328 μs 432 μs 0.60
765 μs 4 than 765μs 4 より 0.79
2 and 3, more 2 そして 3, もっと 0.78
being the high enclosed 存在 高い所 enclosed~ 0.58
Environment Environments the number of visible cells. 環境 環境 可視細胞の数です 0.74
This also explains Despite Recursive Shadowcasting still performs poorly here. これはまた Recursive Shadowcastingにもかかわらず、ここではまだパフォーマンスが悪い。 0.58
Because the large open pathways in this environment can result in a high number of visible cells. この環境における大きな開放経路は、多くの可視細胞をもたらす可能性があるためです。 0.76
Recursive Shadowcasting’s running time is primarily determined by standard deviation of Recursive Shadowcasting, as if the FOV source is not in a pathway, but in one of the four clusters of rectangles, then there will be relatively few visible cells. 再帰シャドウキャストの実行時間は、主に再帰シャドウキャストの標準偏差によって決定されます。FOVソースが経路にあるのではなく、長方形の4つのクラスタの1つであるかのように、比較的少数の可視セルがあります。
訳抜け防止モード: Recursive Shadowcastingのランニング時間は、主にRecursive Shadowcastingの標準偏差によって決定される。 FOV源が経路にないかのように 4つの長方形のうちの1つでは 可視細胞は比較的少ないでしょう
0.78
Both Rectangle FOV and FOV update perform similarly to Environment 3 here. Rectangle FOV と FOV の両アップデートは,いずれも環境3と同様の動作だ。 0.74
This makes sense as Environment 4 also involves many clustered rectangles which may occlude each other. 環境4は、互いに干渉する可能性のある多くのクラスタ長方形も含むため、これは理にかなっている。 0.54
5. CONCLUSION In this paper we presented two new algorithms for calculating Field of Vision over 2D grids, with the goal of making FOV calculation feasible at high grid sizes. 5. 本論文では,FOV計算を高グリッドサイズで実現することを目的に,2次元グリッド上で視野を計算する2つの新しいアルゴリズムを提案する。 0.84
Rectangle FOV accomplishes this by representing vision-blocking terrain in a compact and efficient manner. 矩形FOVは、視覚ブロック地形をコンパクトかつ効率的に表現することでこれを達成している。 0.57
FOV Update uses this compact representation and a previously calculated FOV to calculate a new FOV with a minimal number of cell visibility status assignments. FOV Updateは、このコンパクトな表現と以前に計算されたFOVを使用して、最小限のセル可視状態割り当てを持つ新しいFOVを算出する。
訳抜け防止モード: FOV Updateは、このコンパクト表現と以前に計算されたFOVを使用する 最小限のセル可視状態割り当てで新しいFOVを計算する。
0.78
We to Recursive this experimental evaluation, we the previously Shadowcasting, made the following observations: Our algorithms address the deficiencies of Resursive Shadowcasting when many cells are visible; however, our algorithms have limitations of their own when few cells are visible or when an FOV has not yet been calculated. 私たちのアルゴリズムは、多くのセルが見えるときのResursive Shadowcastingの欠陥に対処します。しかし、私たちのアルゴリズムは、セルが見えない場合やFOVがまだ計算されていないときに独自の制限があります。
訳抜け防止モード: これまでのシャドウキャスティングによる実験的な評価を再現するため, 以下の観察を行った。 我々のアルゴリズムは、多くの細胞が見える場合のリサッシブ・シャドウキャスティングの欠陥に対処する。 しかし我々のアルゴリズムは 細胞がほとんど見えない場合 あるいは、FOVがまだ計算されていない場合。
0.76
When calculating an FOV from scratch, Recursive Shadowcasting performs best at low grid sizes and enclosed environments, while Rectangle FOV performs best at high grid sizes. FOVをスクラッチから計算する場合、Recursive Shadowcastingは低グリッドサイズおよび囲い環境で、Rectangle FOVは高グリッドサイズで、ベストに動作する。 0.73
Our FOV update algorithm is superior to the other two algorithms at medium and high grid sizes, but an FOV must be calculated first. 当社のFOV更新アルゴリズムは、中高グリッドサイズで他の2つのアルゴリズムよりも優れていますが、FOVを最初に計算する必要があります。 0.68
Because of this, there is no universal best FOV algorithm. このため、普遍的な最高のFOVアルゴリズムはありません。 0.72
Based on our experimental results, we fastest computation of the FOV is desired: 私たちの実験結果に基づいて、FOVの最速の計算が望まれます。 0.69
the use of a combination of algorithms アルゴリズムを組み合わせて使うこと 0.62
fastest FOV algorithm. 最速のFOVアルゴリズム。 0.75
From these algorithms 出身 これらのアルゴリズムは 0.51
then compared recommend if 比較すると 推薦 もし 0.66
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
   Computer Science & Information Technology (CS & IT) 17 is above 512*512.    Computer Science & Information Technology (CS & IT) 17 は 512*512 以上である。 0.86
At the below An FOV should be updated using FOV Update when grid size lower grid sizes, or when FOV needs algorithms should be used. 以下に示す。 FOVは、グリッドサイズが小さい場合、またはFOVが必要なアルゴリズムを使用する場合にFOV Updateを使用して更新する必要があります。 0.67
An FOV should be calculated with Recursive Shadowcasting when grid size is 512*512 or lower, or when the environment is very “enclosed” (e g Environment 1). FOVは、グリッドサイズが512*512以下、あるいは環境が非常に“閉ざされた”場合(例えば環境1)に再帰的なシャドウキャスティングで計算されるべきである。 0.78
to be calculated from scratch, one of ゼロから計算する; 計算する; 計算する 0.57
An FOV should be calculated with Rectangle FOV when grid size is above 512*512 and the current environment is not very “enclosed” (e g Environments 2-4). FOVは、グリッドサイズが512*512を超え、現在の環境があまり“閉ざされていない(例:環境2-4)ときに、矩形FOVで計算されるべきである。 0.74
not being as strongly あり得ない として 強く 0.57
running time that, as discussed at 走る 時間 議論されたように 0.70
about minimizing average running 最小化と 平均 走る 0.70
time all implementors will 時間 全部 実装者は 0.65
care However, not and would perhaps prefer to minimize the chance that FOV calculation takes long enough to be problematic. ケア しかし、FOV計算が問題になるのに十分時間がかかる可能性を最小限に抑えることを好むでしょう。 0.64
Recall the end of Section 1.1, computer games generally compute a new display frame roughly every 17ms, though this time can be as low as 4ms on a modern display. セクション1の終わりをリコールすると、コンピュータゲームは通常17msごとに新しい表示フレームを計算するが、現代のディスプレイでは4ms以下である。 0.75
FOV does not need to be calculated for every frame, but its computation must be fast enough to not delay frame rendering or starve other game processes of system resources. fovは全てのフレームで計算する必要はないが、その計算はフレームレンダリングを遅らせたり、システムリソースの他のゲームプロセスを餓死させるほど高速でなければならない。 0.76
Our algorithms have much more consistent performance to than Recursive Shadowcasting due affected by their the number of visible cells. 我々のアルゴリズムは、可視セル数によって影響を受ける再帰的なシャドウキャスティングよりもずっと一貫性のある性能を持つ。 0.61
Recursive Shadowcasting’s highest mean running time was 46ms (with a very high standard deviation), Rectangle FOV’s was 10ms, and FOV Update’s was 1.8ms. Recursive Shadowcastingの最高ランニング時間は46ms(標準偏差が非常に高い)、Rectangle FOVは10ms、FOV Updateは1.8msだった。 0.74
Therefore, if an implementor would prefer to ensure that the running time of the FOV algorithm is always adequate, our algorithms can be used in all cases. したがって、実装者がFOVアルゴリズムの実行時間が常に適切であることを保証したい場合、アルゴリズムはすべてのケースで使用できます。 0.76
The initial FOV calculation can be performed with Rectangle FOV, and subsequent FOV calculation can be performed with FOV Update in. 初期FOV計算は矩形FOVで行うことができ、その後のFOV計算はFOV Update inで行うことができる。 0.69
Additionally, the initial FOV calculation can occur while the game is loading an environment and displaying a loading screen, which would eliminate the possibility for Rectangle FOV’s running time to cause issues. さらに、ゲームが環境をロードし、ローディング画面を表示する間、最初のFOV計算が発生する可能性があるため、Rectangle FOVのランニングタイムが問題を引き起こす可能性を排除できる。 0.81
When evaluating these algorithms we tried to not make assumptions about how a particular game may use the FOV, so there is room for further improvements when certain assumptions are made. これらのアルゴリズムを評価する際には、特定のゲームがどのようにFOVを使用するかの仮定を行おうとしないため、特定の仮定が作成されるとさらなる改善の余地がある。 0.60
For example, the running times of Rectangle FOV and FOV Update might be improved in games with environments similar to Environment 1 or Environment 4 by using portal-based occlusion culling. 例えば、Rectangle FOVとFOV Updateの実行時間は、ポータルベースのオクルージョンカリングを使用することで、環境1や環境4に似た環境を持つゲームで改善される可能性がある。 0.67
Portal-based culling would allow these algorithms to determine which portions of a more “structured” skip many visibility checks and avoid resetting the entire FOV grid. ポータルベースのキュリングにより、これらのアルゴリズムは、より「構造化された」可視性のチェックをスキップし、FOVグリッド全体をリセットすることを避けることができる。 0.58
Portal based culling is likely to not be effective in less “structured” environments such as Environment 2 or Environment 3, where the added overhead might result in increased running time. ポータルベースのキュリングは、環境2や環境3のようなあまり「構造化された」環境では有効ではない可能性があります。 0.62
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allow the algorithms 許可する はあ? アルゴリズム 0.56
to are not B. へ は だめだ B。 0.65
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story of “A 物語 ですから 「あ」 0.65
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