RecastNavigation-NavMesh生成原理

本文翻译自CritterAI的文档：http://critterai.org/projects/cainav/doc/html/e72bd1ee-04b0-4bbb-a21d-d8d7ecaa11af.htm

RecastNavigation是一款非常强大的寻路系统，被广泛的应用于各大游戏引擎中。如Unreal，Unity等。我之前也尝试看过部分RecastNavigation源码，添加了一些注释，放到了我自己的github上(https://github.com/youlanhai/recastnavigation-learn)。

CritterAI是基于RecastNavigation原理开发的一套寻路系统，因此理解了CritterAI也就相当于理解了RecastNavigation。因为RecastNavigation的学习资料比较少，当我看到这篇文章的时候，觉得能够帮助我们去深入理解RecastNavigation，所以就翻译下来跟大家分享，有翻译不当的地方尽请指正。以下是原文翻译：

概述

本篇文章介绍了NMGen的核心处理流程。NMGen用于生成多边形数据，代表了导航网格的表面。有很多种网格生成方式，但是他们都包含了下面的一些步骤。
大体流程如下：
1. 体素化。从源几何体构造实心的高度场，用来表示不可行走的空间。
2. 生成地区。将实心高度场的上表面中连续的区间合并为地区。
3. 生成轮廓。检测地区的轮廓，并构造成简单多边形。
4. 生成多边形网格。将轮廓分割成凸多边形。
5. 生成高度细节。将多边形网格三角化，得到高度细节。

体素化(Voxelization)

核心类：Heightfield

在体素1化阶段，源几何体被转换成高度场，用来表示不可行走的空间。一些不可走的表面在这个阶段会被剔除掉2。

对于源几何体上的每个三角形，使用“保守体素化算法”（Conservative Voxelization）分割成体素，并加入到高度场中。保守体素化算法确保了每个三角形面，都会被生成的体素完全包围。

体素化阶段后，实心高度场(solid heightfield)包含了很多的区间(span)，覆盖了源几何体上的所有面。

体素化

生成地区(Region Generation)

核心类：CompactHeightfield

这一阶段的目标是，近一步定义实体表面上哪部分是可以行走的，以及将这些可行走的部分划分成连续的地区，这些地区可以最终构成简单多边形。

首先，将实心的高度场，转换成一个开放的高度场(open heightfield)，用来表示实体表面上那些可以行走的部分。一个开放的高度场，表示位于实体空间表面的地表部分。

在下图中，绿色部分代表开放区间(span)中的地表。这相当于是实心高度场上所有可行走的上表面。注意那些墙，桌子下面的区域，以及走廊扶手上那些比较窄的区域，已经在实心高度场生成的时候被剔除掉了。一些不可行走的区域，比如桌面3，楼梯扶手，墙边较窄的位置，目前仍然显示为可行走的。

然后，进一步剔除掉不可行走的区域。在计算完成的时候，开放区间中那些认为可以行走的部分，应该通过下面的测试：
+ 该区域不能紧挨着障碍物(如，墙，家具等)（使用WalkableRadius作为距离阀值）
+ 该区域在表面之上没有足够的开放空间(非碰撞区域)。（人在不碰撞到其他物体的情况下，能够合法的移动）(使用WalkableHeight作为高度阀值)

为剩下的所有区间生成邻接信息，用于把他们合并成一个大的面片。该算法使用一个最大垂直步长(WalkableStep4)来决定哪些区间是可以连在一起的。这允许一些特殊的结构能够被考虑进来，比如楼梯，路边，桌面等。例如，构成阶梯的区间能够当做邻居被连接在一起，而桌面上的区间就不能和地板连接在一起。

下图显示的是地区。注意看阶梯上的那些地区，尽管构成的区间并没有直接相连。也需要注意那些桌子上，楼梯扶手，以及所有其他实心高度场上不可走的面，在这个阶段后已经被成功剔除了(黑色表示被剔除的区间)。