Rezultati

Neki primjeri GENETICS generirane vegetacije


6  4
Lijevo: Priobalna vegetacija- bliska udaljenost, Desno: Priobalna vegetacija- srednja udaljenost

5

Priobalna vegetacija- velika udaljenost

 

Vjernost realnim podacima:


ag
Google Maps slika (lijevo), GENETICS distribucija vegetacije(desno)

 

 

WindwOrld
NASA Wind World(lijevo), GENETICS (desno)

Primjeri izvođenja u realnom vremenu:

Low detail verzija - maksimalno 50 vegetacijskih objekata po ćeliji

 

Medium detail - maksimalno 500 vegetacijskih objekata po ćeliji

 

High detail - maksimalno 50 vegetacijskih objekata po ćeliji

 

 

 

 

Zaključak

Demonstrirali smo da je GENETICS algoritam sposoban generirati identične distribucije vegetacije na odvojenim simulatorima. Teški teret generiranja distribucije okoliša na velikoj skali je sad automatiziran na zadaću koja može biti izvedena priliko m pokretanja simulacijske aplikacije. Konzistentnost podataka je garantirana identičnim izvornim podacima i konfiguracijskim parametrima aplikacije. Nakon generiranja mapa vjerojatnosti, promjena slučajnog broja sjemenaka (engl. Random number seed)  će promijeniti orijentaciju i lokaciju svih vegetacijskih objekata pritom održavajući cjelokupni izgled terena. Ovo omogućava koordinatorima treninga da izbjegnu situaciju gdje bi sudionici simulacije jednostavno zapamtili  područje na kojem se bore. Te od njih zahtijeva da konstantno budu svjesni okoliša oko sebe kakav god on bio. Očito  da je GENETICS veliko poboljšanje naspram klasičnog pristupa s bazom podataka o terenu. Još jedna od hvalevrijednih karakteristika je preklapanje različitih tipova vegetacije. Pružanjem uniformnog seta tipova objekata, tipova, pozicija, skaliranja i orijentacija aplikacijskom generatoru slike. GENETICS dopušta optimiziranim sklopovskim i programskim komponentama da se bave optimalnom vizualizacijom slike bez potrebe generiranja specifične baze podataka za svaki teren. GENETICS također reprezentira novu paradigmu u generaciji i vizualizaciji terena, izbacujući potrebu za dugotrajnim radom dizajnera scene. Obzirom da GENETICS može upotrebljavati najnovije izvorne podatke, njegova upotreba nije ograničena samo na vojne zapovjednike u trenutcima krize, već na bilo koju osobu koja mora donositi odluke ovisne o trodimenzionalnom rasporedu vegetacije. LCC podatci  i topografski utjecaji mogu biti zamijenjeni sa  populacijskim profilima i raznim statistikama dajući dodatne mogućnosti korištenja algoritma. GENETICS generira graf scena za generatore slike, no ti podaci bi se mogli eksportirati u tekstualnu datoteku za iskorištavanje u  reprezentacijama okoliša za konstruktivne simulacije. Potpuna korespondencija između virtualnih i konstruktivnih prikaza okoliša još nije postignuta no GENETICS je velik korak naprijed u tom smjeru.

Primjeri nekih od njegovih mnogih komercijalnih aplikacija su: “3D Nature”, “Blueberry”, ”3D”, “Descendor”, “GScape”, “OnyxTREE PRO”, “SpeedTree” i mnoge druge. Iz svega ovoga možemo zaključiti kako je GENETICS jedan veliki korak u vojnim simulacijama te vizualizacijskoj tehnologiji općenito. Njegov daljnji razvoj će donositi daljnje napretke u grafici i simulacijama te približavati iste realnosti

 

Prethodna stranica