Ji-Rath/MassAIExample

何を解決するか

このプロジェクトは、Unreal Engine 5 の Mass ECS（Entity Component System）フレームワークを使用して、高性能な AI およびエンティティ管理を実装するための実用的な例と研究ノートのコレクションを提供します。数千のエンティティを同時に処理しながら、パフォーマンスを損なわずに実現する方法を示しています。

動作方法

このプロジェクトは、Mass プロセッサ、フラグメント（データ）、およびトレイトを使用して、さまざまなシミュレーションパターンを実装しています。AI ロジック管理には State Tree を活用し、環境とのインタラクションには Smart Objects を使用し、最大 50,000 エンティティの効率的な可視化には Niagara を採用しています。また、高速な近接クエリ用にカスタム空間ハッシュグリッドを実装し、RVO2 をベースとした衝突回避も統合しています。

対象ユーザー

Unreal Engine 5 を使用し、大規模な群衆シミュレーション、複雑なエージェント行動、または高性能エンティティシステムを実装したいゲーム開発者やテクニカルアーティスト。

主な特徴

• オープンシミュレーション：スマートオブジェクトとステートツリーを使用して、エージェントが資源を集めて家を建設するデモ。
• マスIVE可視化：Niagara、ボーン頂点アニメーション、およびビラードを活用した約 50,000 エンティティの効率的レンダリング。
• 高度なナビゲーション：非同期機能を備えた Nav Mesh との統合により、オーバーヘッドを低減。
• 空間最適化：高速なワールドクエリとエンティティ回避のためのカスタム空間ハッシュグリッド。
• State Tree 統合：タスク、ノード、遷移を通じた AI ロジックの整理方法の例。