发在春节假期的《戴森球计划》开发日志-2
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2021-02-17更新
最新编辑:若可York
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更新日期：2021-02-17
最新编辑：若可York
时间：2021-02-16
最后更新时间：2021-02-17
来源：Steam
原文地址：https://store.steampowered.com/news/app/1366540/view/5405978592538174217
，请注意文章时效
嗨工程师们！
暂时脱离了主脑“桎梏”回到“现实生活”的感觉如何？莫慌，这篇不是更新日志——我们今天想为大家奉上开发日志2#作为假日读物，也希望能为各位工程师带去《戴森球计划》的船新视角。
（点这里阅读 开发日志#1）
引言
其实，我们一直都在马不停蹄的开发《戴森球计划》，工作实在太多，时间又实在太少了，每天都感觉被时间追着跑，一刻都不敢耽误，还有一大堆内容没做完。唉，此刻又陷入深深的焦虑中。
《戴森球计划》从题材上来说，是一款模拟经营游戏，那模拟的是什么，经营的又是什么呢。在解释这个之前，我先和大家说说戴森球。戴森球，是弗里曼•戴森在 1960 年就提出的一种理论，是一种太空巨构，它完全包围恒星并且获得其绝大多数或全部的能量输出。在我们设定中，就需要建造戴森球为超级计算机——“主脑”提供能量以维持强大的计算能力。
建造戴森球需要消耗大量的资源，因此 COSMO 派遣机甲探索宇宙，寻找资源，为新的戴森球建造原材料基地，但仅仅一个星球上的资源肯定是不够的，这就需要经营一个更庞大的跨星系自动化基地了。
如何实现星际间自动化？其实，在游戏的设定中，需要建立星际物流网络，把不同星球上的工厂串联成一个庞大的工业帝国。为了实现这种星系之间的连接，我们在设计和技术实现上做了很多的探讨，最终确定了方向——要想星际自动化，首先就必须要有宇宙，有了宇宙，一切设计才有了基础。
如何生成宇宙模型
在这部分开发日志里，我主要分享一下我们游戏中宇宙是如何设定的。
首先，我们需要确定的是，游戏中模拟的宇宙范围到底是多大。大家都知道，实际的宇宙无限大，如果我们以真实的宇宙范围作为参考来模拟游戏中的宇宙的话，估计游戏是做不完了，但如果把宇宙范围设定得太小的话，又会偏离最初的设计意图。那么，怎么才能让玩家既能感受到宇宙的浩瀚，又能体验到游戏的趣味性呢？这个问题苦恼了我们很久，我们知道必须在设计上做一些取舍。经过不断的讨论，最后我们秉着一切从游戏性出发，形式追随功能，将游戏中星系设定在星区这个级别。
图片来源于维基百科
要想模拟宇宙，就不可避免地要对每颗恒星的性质进行设定。我们都知道，每个星区都包含了不同种类的恒星，而每种类型的恒星都有自己的特性，这些都是要有科学依据的，不可能想当然的假设，不然就会站不住脚。因此，整个宇宙模型的推演必须要建立在恒星规律的基础之上。现在，我就和大家分享一下我们是怎么推演的。
赫罗图（Hertzsprung-Russell diagram），是丹麦天文学家赫茨普龙及美国天文学家罗素提出的，是恒星的光谱类型与光度的关系图。从赫罗图中，我们可以看到绝大多数的恒星位于从上方到右下方的对角线窄带内，这条带就是主星序，其中的恒星就是主序星，大概占恒星总数的 80%~90%。我们在恒星类型的设定时，也参考了这个比例，将大多数恒星设定为主序星，也就是大家熟悉的太阳，同时我们也设计了一些红巨星、中子星、黑洞等。
图片来源于维基百科
从游戏设计的角度来看，我们不可能把恒星的实际质量及规律真实还原，更需要考虑的是游戏性。为了设定恒星的质量，我们做了一些假定：恒星质量的对数大致呈正态分布，以 A 型恒星的质量作为正态分布的平均值，分布在左侧都是红黄色恒星，分布在右侧都是蓝紫色恒星。整个设定的实现逻辑如下图，通过这个逻辑推演便可以设定每颗恒星的质量。当然为了游戏性，在满足科学的基础上，我们在游戏中对恒星的质量做了一些修正。
在恒星特性设定过程中，我们发现恒星的特性，尤其是恒星的光度和表面温度，非常强地依赖于恒星的质量。因此，在设定恒星的一些特性时，我们基本上是以恒星的质量作为设定基础。当然，恒星的性质是相当复杂的，我们在游戏中不可能设定完所有特性，只选择了一些和游戏核心玩法相关的特性。在这里，我简单分享几个恒星性质设定的推演逻辑：
在游戏的设定中，有 O（蓝色）、B（蓝白色）、A（白色）、F（黄白色）、G（黄色）、K（橙色）、M（红色）七种不同类型的恒星，每种类型的恒星质量也各不相同，总的来说，O 型恒星质量最大，M 型恒星质量最小，而且质量大的恒星颜色比较明亮，而且温度很高，而质量小的恒星颜色比较暗淡，温度也比较低。
当然，如果只是简单的按照设定模拟每颗恒星，整个画面的色彩过渡会显得很不自然，因此就需要做一些色彩上的调整。我们根据恒星特性与质量之间的关系，在 Unity 中对恒星的颜色做了进一步的参数设置， 包括恒星主体颜色、光晕的颜色、光照颜色、日落的颜色等等。最后，我们在调色盘中调了上百种颜色，才生成出所有类型的恒星，也使恒星颜色能够合理的过渡。
在设定完恒星的特性之后，我们开始思考如何根据恒星的特性确定行星的分布。蓝色的 O 型恒星的质量很大，而且温度很高，那我们设定它的行星分布大多数是熔岩星球，而红色的 M 型恒星质量小，而且温度很低，那它的行星分布大多数则是冰冻星球。
行星类型的分布确定之后，现在我们需要考虑的是，一个星系到底生成几颗行星比较合适呢。为了增加游戏的趣味性，我们必须随机每个星系的行星数量。目前，我们设定的每个星系随机生成 1~6 颗行星，当然包含气态行星在内，同时每颗气态行星至少有一颗固态行星类的卫星，具体有多少颗卫星，就看这个星系设定的总的行星数量了。
为了确定行星的类型，我们设定每颗恒星有 16 条不同的运行轨道，而生成的行星则随机分布在不同的轨道上。每条轨道的大小不一样，而且每颗恒星适合居住的区域大小（Habitable）也不一样。行星的类型取决于所在的轨道以及是否处于 Habitable 内，如果轨道在 Habitable 里，那大概率则是海洋星球；若轨道不在 Habitable 内，那么越靠近恒星的，大概率是熔岩星球，反之越远的则大概率是冰冻星球；若都不是这几种类型的星球的话，那就大概率会是荒漠星球了。就这样，我们利用程序算法确定了不同轨道上的行星类型。
在设定完恒星及行星的特性之后，我们需要随机生成星系的形状，这样才能保证每个玩家的每一局新游戏都是不同的体验。关于星系形状的生成算法，我们选择了常用的柏林噪声算法（Perlin Noise）。柏林噪声是一个非常强大的算法，经常用于程序生成随机内容，比如地形，火焰燃烧特效 ，水和云等等。从下面的柏林噪声图中可以看到，涂色区域的恒星会比较密集，其他区域则会相对稀疏一些。
哦，差点忘了，我们还需要给每颗恒星取名字。说起取名字，真的是让我们开发组哭笑不得。我们所有恒星的名字都是用程序算法把英文字母随机排列组合，刚开始随机出来的怎么看都不像是个名字，有的还超级搞笑。后来经过不断的优化，才让恒星的名字有那么一点像样了。下面这个就是现在游戏里做好的星系图，我录了个 Gif 给大家分享一下。
我们知道，宇宙模拟模型的设定中存在很多不足的地方，在之后开发的过程中，我们会尽最大努力去完善，不管是从游戏性还是科学性，都希望能够做得更好。说到这里，发现《戴森球计划》还有好多内容啊。额，不说了，我继续摸鱼去了，下次再和大家分享~
美术资源制作：树
做了两棵树和几种石头的模型，再也不用看之前丑丑的树了。
关于树的动画，我们用了一种很神奇的方法——给树叶的每个顶点涂上不同的颜色，然后用 shader 把这些顶点颜色的 RGB 变成运动方向的 XYZ，这样树叶就能动啦~
v.vertex.xyz += (v.color.rgb - 0.5) * (sin(time + 0.65) * cos((2 + v.color.r) * time - 0.5) * cos(3 * time + 0.5) + sin(20 * time) * 0.05) * _Anim;
// 原理是利用几个正弦波的叠加模拟树叶的摆动
另外，我们利用 shader 重置了树叶的法线，使得树叶整体看起来毛茸茸的，感觉还不错哦~
float3 std = normalize(v.vertex.xyz);
v.normal.xyz = lerp(v.normal.xyz, std, _LerpNormal);
v.normal = normalize(v.normal);
//原理是将树叶的顶点法线指向整个树的外侧
感谢我们的牛仔先生！
（虽然他只是来我们游戏里打酱油的~）
【感谢阅读，我们之后会分享更多开发日志。春节假期后会给大家带来更多游戏更新，敬请期待！】
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