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使用几何验证导航网格:基于体素的优先探索分析
Validating Navmesh using Geometry: Voxel-Based Analysis with Prioritized Exploration

作者: Ramesh Raghavan, Ojas Sharma, Sebastien Larrue 等6人
arXiv: 2605.21397v1
分类: cs.SE, cs.RO
📝 论文摘要
导航网格(Navmesh)不一致会直接影响游戏环境中非玩家角色(NPC)的导航系统,进而影响玩家体验。尽管导航网格可通过成熟算法从世界几何体生成,但开发过程中随着地形调整、资源移动或替换,环境会持续变化,导致导航网格与实际环境之间出现偏差。现有自动化方法尝试通过探索智能体和强化学习技术检测导航问题,然而由于这些方法依赖导航数据本身或间接评估导航行为,它们无法明确验证导航表示是否真实反映由底层几何体定义的可步行空间。 本文提出一种通过独立于导航数据的几何驱动分析来验证导航网格正确性的框架。该方法采用基于体素的表示,直接从环境几何体重建可步行空间,随后进行约束感知遍历与连通性评估。验证过程被形式化为体素空间中的优先级搜索问题,其中强化学习引导采样向更可能出现不一致的区域集中。在每个采样位置,将基于体素表示推导的可达性与通过引擎级查询从导航网格获得的可达性进行对比。在多个大规模开放世界游戏环境中的实验表明,该方法在保持相似缺陷检测覆盖率的同时,持续降低了探索开销。该框架在游戏引擎内离线运行,可集成到自动化质量保障流程中。由于该方法依赖于几何信息,仅需极少量修改即可适配不同游戏引擎,使其适合生产环境部署。

📊 核心分析

🎯 研究动机
- 导航网格(Navmesh)不一致会直接影响非玩家角色(NPC)的导航系统,从而降低玩家体验 - 在游戏开发过程中,地形调整和资产移动会导致导航网格与实际环境几何不匹配 - 现有自动化方法依赖导航数据本身或间接评估导航行为,没有明确验证导航表示是否真正反映底层几何定义的可行走空间(walkable space)
🔧 核心方法
- 提出一个基于几何驱动的框架,通过**体素表示(voxel-based representation)** 从环境几何直接重建可行走空间 - 进行约束感知遍历(constraint-aware traversal)和连通性评估(connectivity evaluation) - 将验证形式化为体素空间上的优先搜索问题(prioritized search problem),使用**强化学习(reinforcement learning)** 引导采样到更可能存在不一致的区域 - 在每个采样位置,比较体素表示的可达性与通过引擎查询从导航网格获得的可达性
💡 核心创新
- **独立验证**:首次从几何角度独立分析导航网格正确性,不依赖导航数据本身或间接行为评估 - **优先探索机制**:将验证建模为带优先级的搜索,利用强化学习指导采样聚焦于高概率不一致区域,降低探索努力 - **引擎无关性**:基于几何的方法使其可跨游戏引擎适配,仅需最小改动,适合生产部署
🏆 总体贡献
- 为导航网格验证提供了一种新颖的几何驱动框架,能有效检测导航网格与环境几何之间的不一致 - 实验表明在多款大型开放世界游戏环境中,该方法在保持类似缺陷检测覆盖率的同时持续降低探索努力 - 该框架可离线运行于游戏引擎内,可集成到自动化质量保证流水线中,具有实际工程价值