Ji-Rath/MassAIExample

해결하는 문제

이 프로젝트는 Unreal Engine 5의 Mass ECS(Entity Component System) 프레임워크를 사용하여 고성능 AI 및 엔티티 관리를 구현하기 위한 실용적인 예제와 연구 노트의 모음입니다. 수천 개의 엔티티를 동시에 처리하면서도 성능을 저하시키지 않는 방법을 보여줍니다.

작동 방식

이 프로젝트는 Mass 프로세서, 프래그먼트(데이터), 트레이트를 사용하여 다양한 시뮬레이션 패턴을 구현합니다. AI 로직 관리를 위해 State Tree를 활용하고, 환경 상호작용에는 Smart Objects를 사용하며, 최대 50,000개의 엔티티를 효율적으로 시각화하기 위해 Niagara를 사용합니다. 또한 빠른 근접 쿼리를 위한 커스텀 공간 해시 그리드를 포함하고, RVO2 기반의 충돌 회피 기능도 통합했습니다.

대상 사용자

Unreal Engine 5를 사용하여 대규모 군중 시뮬레이션, 복잡한 에이전트 행동, 또는 고성능 엔티티 시스템을 구현하고자 하는 게임 개발자 및 테크니컬 아티스트.

주요 특징

• 오픈 시뮬레이션: 스마트 오브젝트와 스테이트 트리로 자원을 수집하여 집을 짓는 에이전트의 디모.
• 대규모 시각화: Niagara, 뼈 정점 애니메이션, 및 비라드를 활용한 약 50,000개 엔티티의 효율적 렌더링.
• 고급 네비게이션: 비동기 기능을 갖춘 Nav Mesh 통합으로 오버헤드 감소.
• 공간 최적화: 빠른 월드 쿼리와 엔티티 회피를 위한 커스텀 공간 해시 그리드.
• State Tree 통합: 작업, 노드, 전이를 통해 AI 로직을 구성하는 예시.