NavmeshExport 项目使用教程
2024-10-09 05:07:13作者:房伟宁
1、项目介绍
NavmeshExport 是一个用于 Unity 的 NavMesh 数据导出工具。Unity 自带的 NavMesh 由于算法未公开,服务端在判断移动点是否合法时较为困难,通常需要自行实现一套 A* 算法,费时费力。NavmeshExport 工具的主要功能是导出 NavMesh 的各个三角形坐标数据,服务端只需判断该点是否在三角形内即可确定其合法性。
2、项目快速启动
2.1 安装与配置
-
克隆项目:
git clone https://github.com/LingJiJian/NavmeshExport.git -
导入 Unity 项目: 将克隆的项目导入到你的 Unity 项目中。
2.2 使用步骤
-
编辑可行走范围: 在 Unity 中编辑好可行走范围。
-
导出 NavMesh 数据: 点击菜单
Tools/Export NavMesh Data,导出 NavMesh 数据。 -
测试导出数据: 将
navmesh目录下生成的 mesh 拖进场景,然后点击菜单Tools/NavMesh Data Test,移动TestPoint进行测试。
2.3 示例代码
以下是一个简单的示例代码,展示如何在 Unity 中使用 NavmeshExport 工具:
using UnityEngine;
public class NavMeshExporter : MonoBehaviour
{
void Start()
{
// 导出 NavMesh 数据
ExportNavMeshData();
}
void ExportNavMeshData()
{
// 调用导出工具
NavMeshExportTool.Export();
}
}
3、应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
NavmeshExport 工具适用于需要自定义路径规划和移动点合法性判断的游戏项目。例如,在一个开放世界的游戏中,玩家可以在地图上自由移动,服务端需要实时判断玩家是否在合法的移动路径上。使用 NavmeshExport 工具可以简化这一过程,提高服务端的性能。
3.2 最佳实践
- 优化导出数据:在导出 NavMesh 数据时,可以根据实际需求对数据进行优化,减少不必要的三角形数据。
- 服务端集成:将导出的 NavMesh 数据集成到服务端,使用高效的算法判断移动点的合法性。
4、典型生态项目
NavmeshExport 工具可以与其他 Unity 生态项目结合使用,例如:
- Unity NavMeshComponents:用于扩展 Unity 的 NavMesh 功能,与 NavmeshExport 工具结合使用可以实现更复杂的路径规划。
- A Pathfinding Project*:一个强大的路径规划插件,可以与 NavmeshExport 工具结合使用,提供更灵活的路径规划方案。
通过这些生态项目的结合,可以进一步提升游戏的性能和用户体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
182
196
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
274
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.41 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1