Какое видится решение?
Наша избранная реализация, получившая название "Прогнозирование" симуляция основана на экстраполяции, когда:
1. клиентские позиции отправляются на сервер,
2. сервер записывает временные ряды данных о местоположении,
3. разделение делает экстраполированное предсказание следующим образом будущее, основанное на задержке поездки клиента туда и обратно,
4. разделение включает в себя результаты прогноза в симуляцию,
5. результаты работы сервера отправляются клиенту, и
6. клиент предоставляет результаты, по желанию клиента перезаписывая пользовательские частицы, полученные от сервер с локальной копией.
В этом процессе сервер является авторитетным и имеет следующие полномочия единственно ответственны за манипулирование состоянием виртуальное окружение, сохраняя таким образом все моделирование работать на сервере.
Клиентов можно условно назвать тупых клиентов, потому что они не симулируют ничего в том их окружении.
Однако, как видно из вышеизложенного, клиенты могут по желанию переопределить результаты симуляции для своих собственные объекты ввода, такие как частицы, составляющие их виртуальные руки, с более актуальной версией в реальном времени.
Это помогает удалить некоторые визуальные шумы, тем самым создавая более комфортные условия для пользователя в видеомагнитофоне.
Для наша работа, этот шум, связанный с объектами пользователя оказывает минимальное воздействие на окружающую среду, но это может привести к тому не для всех симуляций.
Клиенты также могут быть назначены ответственными по желанию клиента предсказывать свои собственные будущие состояния, нежели чем сервера.
Это устранило бы возможность потери пользователя образцы позиции из-за утерянных пакетов, но в игре окружение может предоставить клиентам больше возможностей для того, чтобы манипулировать системой.
В качестве примечания, перечисленные шаги выше приведены упрощенные последовательные представления фактически предпринятых шагов; в ходе фактического осуществления проекта клиент и сервер действует асинхронно.
Если бы этот подход использовался без прогнозирования, то латентность - это время, затраченное на пробег через этапы с 1 по 6, включая некоторые из источников латентности.
Чтобы свести на нет латентность с помощью этого сервер должен реагировать на будущие события (т.е, прогнозы) для синхронизации результатов моделирования с действиями пользователя. Из-за этого, наша главная цель - задача и цель состоит в том, чтобы уменьшить ошибку погибели насколько это возможно.
В следующих разделах мы рассмотрим следующие вопросы различные методы экстраполяции с целью минимизация расхождений между прогнозами на будущее состояния пользователя и фактическое состояние.
Предсказатели
На практике, любой предсказатель может быть использован с этим подходом.
Например, можно выбрать интерполяцию, например, линейная интерполяция или лагранжевая интерполяция. (Разъяснение: методы интерполяции часто используются в следующих случаях), или можно использовать регрессионные методы, a менее распространенный подход к играм.
В качестве альтернативы, глядя на последние тенденции, нейронные сети могут быть сильными.
Интерполяция против регрессии
Интерполяция - это процесс поиска некоторых из них предопределенная форма, имеющая значения n точек предоставляется точно так, как указано.
Регрессия - это процесс поиска функции, чтобы соответствовать набору из n пунктов, что минимизирует некоторые затраты, обычно сумма квадратов ошибок. The The The результирующая функция не обязана содержать функцию точные значения данных, а, скорее, представляет собой приближается к ним.
Для нашей основной реализации, мы выбрали использовать линейные и полиномиальные методы регрессии.
Мы сделали это, потому что мы рассматриваем каждую клиентскую позицию чтобы быть оценкой истинного положения из-за того, что шум пробоотбора (отслеживание местоположения) и временной шум (колеблющаяся латентность), что согласуется с регрессией.
Методы
Мы решили использовать устройство скачкообразного перемещения для ввода, потому что это оказалось очень интуитивно понятным устройством ввода для демонстрации.
Прыжковое движение - это двухкамерное устройство интерфейсом прикладного программирования (API), что обеспечивает отслеживание движения ладони и пальцев.
Пока эта технология слежения сильна, достаточно шумна может производиться в зависимости от состояния окружающей среды условия (например, освещение, препятствия), окклюзия (сгибание) пальцы ладонью к камере), отслеживание алгоритм и производительность компьютера.
Это может показаться противоречащим интуиции, учитывая цель, устраняя шум, но сильные стороны устройства оправдывают его использование.
