[发明专利]基于Unity引擎的分块加载方法、装置、终端及存储介质在审
申请号: | 202111125899.6 | 申请日: | 2021-09-24 |
公开(公告)号: | CN113870092A | 公开(公告)日: | 2021-12-31 |
发明(设计)人: | 李星 | 申请(专利权)人: | 埃洛克航空科技(北京)有限公司 |
主分类号: | G06T1/60 | 分类号: | G06T1/60;G06T17/00;G06T3/00 |
代理公司: | 北京知果之信知识产权代理有限公司 11541 | 代理人: | 高科;李志刚 |
地址: | 100039 北京市丰台区汽*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 unity 引擎 分块 加载 方法 装置 终端 存储 介质 | ||
1.一种基于Unity引擎的分块加载方法,其特征在于,包括:
将预设模型进行划分,得到n×n个子模型,其中,n为大于5的正整数;
对所述n×n个子模型进行数据化处理,得到所述n×n个子模型对应的n×n个子区域数据;
根据所述n×n个子区域数据,确定目标子区域块;
根据所述目标子区域块,确定目标展示区、目标缓存区和目标卸载区。
2.如权利要求1所述的基于Unity引擎的分块加载方法,其特征在于,所述对所述n×n个子模型进行数据化处理,得到所述n×n个子模型对应的n×n个子区域数据,包括:
针对所述n×n个子模型中的每个子模型,计算所述每个子模型的包围盒,并将所述包围盒进行封装与配置,生成所述每个子模型对应的初始数据;
利用Polygon Cruncher插件对所述初始数据进行减面优化,得到每个子模型对应的目标数据;
基于所述每个子模型对应的目标数据,确定所述n×n个子区域数据。
3.如权利要求2所述的基于Unity引擎的分块加载方法,其特征在于,所述根据所述n×n个子区域数据,确定目标子区域块,包括:
基于所述n×n个子区域数据,确定所述n×n个子区域数据对应的n×n个子区域块;
在所述n×n个子区域块中选取一个子区域块作为所述目标子区域块。
4.如权利要求3所述的基于Unity引擎的分块加载方法,其特征在于,所述根据所述目标子区域块,确定目标展示区、目标缓存区和目标卸载区,包括:
确定所述目标子区域块的初始位置;
根据所述目标子区域块的初始位置,确定初始展示区、初始缓存区和初始卸载区;
当所述目标子区域块移动时,基于所述目标子区域块的初始位置确定所述目标子区域块的目标位置;
基于所述目标子区域块的目标位置、初始展示区、初始缓存区和初始卸载区,确定目标展示区、目标缓存区和目标卸载区。
5.如权利要求4所述的基于Unity引擎的分块加载方法,其特征在于,所述根据所述目标子区域块的初始位置,确定初始展示区、初始缓存区和初始卸载区,包括:
将以所述目标子区域块的初始位置为中心的3×3个子区域作为初始展示区、将以所述目标子区域块的初始位置为中心的5×5个子区域作为初始缓存区,以及将所述n×n个子区域块中除了所述第一区域和所述第二区域的区域作为初始卸载区,其中,所述初始缓存区包括所述初始展示区。
6.如权利要求5所述的基于Unity引擎的分块加载方法,其特征在于,所述基于所述目标子区域块的目标位置、初始展示区、初始缓存区和初始卸载区,确定目标展示区、目标缓存区和目标卸载区,包括:
基于所述目标子区域块的目标位置,更新所述初始展示区、所述初始缓存区和所述初始卸载区,得到所述目标展示区、所述目标缓存区和所述目标卸载区。
7.如权利要求1-6任一项所述的基于Unity引擎分块加载的方法,其特征在于,所述子区域数据是以HashTable为数据结构的数据格式。
8.一种基于Unity引擎的分块加载装置,其特征在于,包括:
模型划分模块,用于将预设模型进行划分,得到n×n个子模型,其中,n为大于5的正整数;
数据化模块,用于对所述n×n个子模型进行数据化处理,得到所述n×n个子模型对应的n×n个子区域数据;
第一确定模块,用于根据所述n×n个子区域数据,确定目标子区域块;
第二确定模块,用于根据所述目标子区域块,确定目标展示区、目标缓存区和目标卸载区。
9.一种终端,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述基于Unity引擎的分块加载方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述基于Unity引擎的分块加载方法的步骤。
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