Kỹ Thuật Loại Trừ Và Quản Lý Không Gian Trong Động Cơ Game

Anonymous trong Mã Nguồn Mở và Phát Triển

2020-07-01 Khoảng 900 từ 5 phút

Nội dung

Hôm nay chúng ta hãy cùng khám phá một chủ đề thú vị về mô-đun Culling trong các động cơ game hiện đại. Đây là một thành phần then chốt giúp tối ưu hiệu suất rendering, đặc biệt khi xử lý những cảnh game phức tạp với hàng ngàn đối tượng.

Vai trò của Culling trong rendering

Khi một cảnh game chứa hàng chục nghìn đối tượng có thể render, nhưng chỉ có một phần nhỏ thực sự xuất hiện trên màn hình, việc áp dụng kỹ thuật Culling trở nên cực kỳ quan trọng. Mục tiêu chính của Culling là loại bỏ sớm những đối tượng không cần render, tránh việc gửi dữ liệu vô ích đến GPU, từ đó tiết kiệm băng thông CPU-GPU và tăng tốc độ rendering.

Có hai loại Culling chính:

Frustum Culling: Kiểm tra xem đối tượng có nằm trong thể tích tầm nhìn (view frustum) của camera không.
Occlusion Culling: Xác định đối tượng có bị che khuất hoàn toàn bởi các vật thể khác không.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tập trung vào Frustum Culling - kỹ thuật cơ bản nhưng hiệu quả cao.

Cơ chế hoạt động của Frustum Culling

Về bản chất, Frustum Culling thực hiện phép kiểm tra giao nhau giữa thể tích tầm nhìn và hộp bao quanh (bounding box) của từng đối tượng. Nếu không có sự giao nhau, đối tượng đó sẽ bị loại khỏi quá trình render.

Độ phức tạp tính toán tối đa của thuật toán này là O(n), với n là số lượng đối tượng trong cảnh. Tuy nhiên, khi n tăng lên hàng chục nghìn, việc kiểm tra từng đối tượng một trở nên kém hiệu quả.

Giải pháp: Tổ chức dữ liệu theo không gian

Để giảm độ phức tạp, chúng ta cần tổ chức các đối tượng theo thông tin không gian của chúng. Ý tưởng chính là:

Phân nhóm các đối tượng gần nhau thành các tập hợp có tính chất chung.
Kiểm tra thể tích tầm nhìn với từng nhóm thay vì từng đối tượng.
Có ba kết quả có thể xảy ra khi kiểm tra:
1. Toàn bộ nhóm nằm trong tầm nhìn → Render toàn bộ nhóm.
2. Toàn bộ nhóm nằm ngoài tầm nhìn → Loại bỏ toàn bộ nhóm.
3. Một phần nhóm nằm trong tầm nhìn → Tiếp tục chia nhỏ nhóm để kiểm tra chi tiết.

Bằng cách tổ chức dữ liệu theo cấu trúc cây phân cấp, độ phức tạp có thể giảm xuống còn O(log n). Đây là nguyên lý hoạt động của các cấu trúc như Quadtree (2D), Octree (3D), K-D Tree, và Bounding Volume Hierarchy (BVH).

Các cấu trúc dữ liệu không gian phổ biến

1. Lưới đồng nhất (Uniform Grid)

Ưu điểm: Đơn giản, truy cập O(1) đến ô chứa đối tượng.
Nhược điểm: Tốn kém khi không gian lớn và phân bố không đều.
Ứng dụng: Phù hợp với các trò chơi 2D có bản đồ cố định.

2. Quadtree/Octree

Cải tiến: Chia không gian theo cấp độ, chỉ phân chia tiếp khi cần.
Độ phức tạp: Tăng lên O(log n) nhưng tiết kiệm tài nguyên ở vùng ít đối tượng.
Thách thức:
- Khó chọn điểm chia cho không gian vô hạn.
- Đối tượng có thể nằm đè lên ranh giới chia.

3. Binary Space Partitioning (BSP)

Đột phá: Dùng đường thẳng (2D) hoặc mặt phẳng (3D) tùy ý để chia không gian.
Lợi thế: Giải quyết tốt vấn đề đối tượng đè lên ranh giới.
Ứng dụng: Hiệu quả trong các game có nhiều tường (ví dụ: game bắn súng góc nhìn thứ nhất).

4. K-D Tree

Cải tiến của BSP: Chỉ chia theo trục tọa độ nhưng chọn điểm chia thông minh.
Nguyên tắc:
- Ưu tiên chia theo hướng dài nhất để tạo các ô gần vuông.
- Cân bằng số lượng đối tượng giữa các nhánh.
Lợi thế: Cấu trúc nhị phân hoàn chỉnh cho phép truy cập O(1) thông qua chỉ số mảng.

5. Bounding Volume Hierarchy (BVH)

Cốt lõi: Xây dựng cây phân cấp các hộp bao quanh.
Đặc điểm:
- Cho phép các hộp cha có thể chồng lấp nhau.
- Dễ dàng xử lý không gian vô hạn.
- Hiệu quả cao trong rendering động (dynamic objects).

Chi tiết triển khai K-D Tree

Để xây dựng một K-D Tree hiệu quả, cần giải quyết hai vấn đề chính:

Phân chia nhóm đối tượng:
- Thay vì sắp xếp toàn bộ (O(n log n)), chỉ cần chia nhóm sao cho một bên lớn hơn/kém hơn giá trị trung tâm.
- Ví dụ: Với 8 đối tượng cần chia 4-4, nếu lần đầu chia 3-5 → chỉ cần chia tiếp nhóm 5.
Quản lý đối tượng động:
- Không cần cập nhật liên tục → Chỉ rebuild khi cần thiết.
- Với đối tượng di chuyển, có thể:
  - Giữ nguyên cấu trúc và mở rộng hộp bao quanh.
  - Rebuild cục bộ khi hộp bao trở nên “biến dạng”.

Kiến trúc dữ liệu tối ưu

Dưới đây là một thiết kế tối giản cho K-D Tree:

1
2
3
4
5
6


typedef struct {
    float split[KDTREE_NODES];  // Thông tin điểm chia
    BoundingBox box[KDTREE_NODES]; // Hộp bao quanh từng nút
} KdTree;

// Hàm