CN102736940A - 一种资源加载方法 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种资源加载方法,包括:a、预先对当前系统中的每个仿真场景,确定该仿真场景的资源加载概率;b、在所述系统的运行过程中,当仿真系统中的可控主体位置变更时,对于以所述位置为中心的指定范围内的各仿真场景,根据所述资源加载概率,选择当前需要渲染的仿真场景,并对其资源进行加载。采用本发明能提高预加载资源的准确性,避免由于等待资源加载而导致的顿卡问题。
Description
技术领域
本发明涉及计算机应用技术,特别是涉及一种资源加载方法。
背景技术
目前在一些大型的计算机仿真系统中,例如大型多人在线角色扮演游戏系统中,需要实时加载资源。通常不同场景需要加载的资源规模不同,对于一些简单场景没有过多资源时,系统的场景渲染流畅。对于一些复杂场景,当需要有大量资源加载的时候,就有可能出现顿卡现象。其原因是:当有大量资源全部要加载到内存时,输入输出(IO)压力过大,仿真系统的主逻辑就需要等待IO的处理,这样,就会导致当前的场景渲染操作完全没办法进行,只能等到资源全部加载成功之后再进行仿真场景的渲染,从而出现顿卡的问题。
针对上述问题,一些仿真系统在一开始的时候就把所有的资源加载到内存,这样就不会由于IO影响到仿真系统的逻辑进而导致顿卡,但是这样把资源都加载在内存中会造成内存占用过大。
针对上述问题,目前还提出一种资源预加载的方法,该方法是根据仿真系统中可控主体所在的位置,预先将该位置周围的一定范围内的场景资源全部加载到内存中。上述方法中,预先加载的场景资源是可控主体所在位置周围所有方向上的资源,而可控主体的下一时刻所处的场景只是其中某个方向上的场景资源,这样,预先加载的资源中将存在大量不会用到的资源,在之后还得把它们从内存中剔除,增大了系统开销。而加载的有用资源相对而言很有限,在某些情况下,也不能确保仿真系统逻辑操作的连贯性,从而不能有效解决顿卡的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明的主要目的在于提供一种资源加载方法,能有效解决仿真场景中资源加载时的顿卡问题。
为了达到上述目的,本发明提出的技术方案为:
一种资源加载方法,包括:
a、预先对当前仿真系统中的每个仿真场景,确定该仿真场景的资源加载概率;
b、在所述系统的运行过程中,当系统中的可控主体位置变更时,对于以所述位置为中心的指定范围内的各仿真场景,根据所述资源加载概率,选择当前需要渲染的仿真场景,并对其资源进行加载。
综上所述,本发明提出的资源加载方法,通过对预加载资源的有效预测,提高预加载资源的准确性,从而可以避免由于等待资源加载而导致的顿卡问题。
附图说明
图1为本发明实施例一的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图及具体实施例对本发明作进一步地详细描述。
本发明的核心思想是:预先对于各种仿真场景,对可控主体出现在该仿真场景中的概率进行估计,然后,在具体的仿真场景渲染过程中,根据可控主体当前位置周围的各仿真场景的所述概率估计值,选择出估计值最大的仿真场景的资源进行加载。这样,可以提高预先加载资源的有效率,实现预先对资源的有效加载,从而可以确保仿真场景渲染的逻辑连贯性。
图1为本发明实施例一的流程示意图。如图1所示,该实施例包括:
步骤101、预先对当前仿真系统中的每个仿真场景,确定该仿真场景的资源加载概率。
本步骤中,将预先确定各仿真场景的资源加载概率,以便后续步骤中对需要预先加载的仿真场景进行准确预测。
较佳地,可以根据该仿真场景的地形和预设的可控主体在仿真场景中活动的逻辑规则,来确定该仿真场景的资源加载概率。
这里需要说明的是,在实际应用中,仿真场景的地形是带有数据的网格,该网格在实际操作中有两层应用,一层是美术层,一层是逻辑层。美术对网格进行编辑改变网格的形态表现,策划对网格进行编辑改变网格的逻辑属性。美术做的地形中可能有不能通过的地方(山)或者路等等。场景中还有一些线路信息是策划进行编辑的,涉及逻辑层。例如路线会引导可控主体(即客户端在仿真场景中的角色,例如,在实时游戏系统中为玩家)到达某些非可控主体(如非玩家控制角色NPC)的位置。这些信息是由策划完成的。可控主体下一时刻可能的运动方向有8个。这里通过综合考虑仿真场景的地形和预设的可控主体在仿真场景中活动的逻辑规则,来帮助决策加载哪些资源。
较佳地,本步骤中,考虑仿真场景的地形和预设的可控主体在仿真场景中活动的逻辑规则,来确定该仿真场景的资源加载概率的方法包括:
步骤x1、根据该仿真场景的地形,确定可控主体进入该仿真场景的美术层概率a,其中a=[0,1]。
具体地,仿真场景的地形包括各种环境,例如山体,水体还有房屋等,这些环境是可控主体去的几率较小的地方,甚至不允许进入的地方。地形网格进入几率越大的区域a越大,几率越小的区域a越小。
步骤x2、根据预设的可控主体在仿真场景中活动的逻辑规则,确定可控主体进入该仿真场景的逻辑层概率b,其中b=[0,1]。
所述逻辑规则为策划提供的权重层,其中涉及实际的逻辑,例如,在实时游戏系统中策划需要在大世界的某个区域开展玩家交互多的活动,玩家完成活动或进行交互,所以在此区域内出现的可能性更高,就可以才这片区域设置较高的逻辑层概率b。
步骤x3、根据所述a和所述b,按照c=s*a*b+t*a+u*b,确定该仿真场景的资源加载概率c;其中,所述s为预设的综合调整系数,所述t为预设的美术层调整系数,所述u为预设的逻辑层调整系统,所述s+t+u=1。
步骤102、在所述系统的运行过程中,当系统中的可控主体位置变更时,对于以所述位置为中心的指定范围内的各仿真场景,根据所述资源加载概率,选择当前需要渲染的仿真场景,并对其资源进行加载。
较佳地,本步骤中所述选择当前需要渲染的仿真场景可以为:在以所述位置为中心的指定范围内的所有仿真场景中,选择所述资源加载概率最大的仿真场景为当前需要渲染的仿真场景。
在实际应用中,对于仿真场景中的很多地形来说,可能会是连贯性区域,例如,在实时游戏系统的仿真场景中,玩家经常要从一个城市去另一个城市,或者是游戏中的旅行功能,玩家通常有固定的目标,朝着一个方向。这样,在确定需要预先加载的仿真场景时,可以考虑可控主体活动的方向,根据当前的活动方向动态地对下一时刻的活动方向进行预测。例如,在网格中如果是从上方网格像下方网格走,下方网格的权重就会增加,相反地,上方的网格权重会增加。这样就实现了资源加载的动态预测。如此,可以进一步提高加载资源的准确度。具体地,可以采用下述方法,实现上述动态预测的目的:
根据所述可控主体当前的活动方向,预测所述可控主体下一时刻的活动方向。
对于以所述位置为中心的指定范围内的各仿真场景,按照所述预测到的方向上的仿真场景权重大于未被预测到的方向上的仿真场景权重的原则,确定该仿真场景的方向加载权重;根据所述方向加载权重和所述资源加载概率,确定该仿真场景的实时加载概率;
在以所述位置为中心的指定范围内的所有仿真场景中,选择所述实时加载概率最大的仿真场景为当前需要渲染的仿真场景。
利用上述方法可以实现资源加载的动态预测。
在实际的仿真场景渲染中,可能会存在多个场景的加载概率无法区分的情况,即本步骤中所确定出的当前需要渲染的仿真场景为二个以上的情况,在此情况下,可以仅加载这些仿真场景中的部分场景的资源,即可以为这些场景中最接近所述位置的指定区域内的仿真场景的资源。这里,所述指定区域的具体大小,可由本领域技术人员根据实际需要来确定。
综上所述,以上仅为本发明的较佳实施例而已,并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种资源加载方法,其特征在于,包括:
a、预先对当前仿真系统中的每个仿真场景,确定该仿真场景的资源加载概率;
b、在所述系统的运行过程中,当系统中的可控主体位置变更时,对于以所述位置为中心的指定范围内的各仿真场景,根据所述资源加载概率,选择当前需要渲染的仿真场景,并对其资源进行加载。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤a中,根据该仿真场景的地形和预设的可控主体在仿真场景中活动的逻辑规则,确定该仿真场景的资源加载概率。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,步骤a中所述确定该仿真场景的资源加载概率包括:
根据该仿真场景的地形,确定可控主体进入该仿真场景的美术层概率a,其中a=[0,1];
根据预设的可控主体在仿真场景中活动的逻辑规则,确定可控主体进入该仿真场景的逻辑层概率b,其中b=[0,1];
按照c=s*a*b+t*a+u*b,确定该仿真场景的资源加载概率c;其中,所述s为预设的综合调整系数,所述t为预设的美术层调整系数,所述u为预设的逻辑层调整系数,所述s+t+u=1。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,步骤b中所述选择当前需要渲染的仿真场景为:在以所述位置为中心的指定范围内的所有仿真场景中,选择所述资源加载概率最大的仿真场景为当前需要渲染的仿真场景。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤b中所述选择当前需要渲染的仿真场景为:
根据所述可控主体当前的活动方向,预测所述可控主体下一时刻的活动方向;
对于以所述位置为中心的指定范围内的各仿真场景,按照所述预测到的方向上的仿真场景权重大于未被预测到的方向上的仿真场景权重的原则,确定该仿真场景的方向加载权重;根据所述方向加载权重和所述资源加载概率,确定该仿真场景的实时加载概率;
在以所述位置为中心的指定范围内的所有仿真场景中,选择所述实时加载概率最大的仿真场景为当前需要渲染的仿真场景。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,步骤b中当当前需要渲染的仿真场景为二个以上时,所述加载为:
对于当前需要渲染的各仿真场景,仅加载该仿真场景中最接近所述位置的指定区域内的仿真场景的资源。
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