Generación de terrenos simplificados en 3 dimensiones usando Poisson y el ruido de Perlin en GPU

• Autor: Cayro Cuadros, Rodrigo Andre
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Católica San Pablo
• Repositorio: UCSP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucsp.edu.pe:20.500.12590/18533
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12590/18533
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Generación de terreno; Poisson-Disk sampling; Perlin noise; GPU; Diamond-square; Videojuegos; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01

El mercado de los videojuegos se ha convertido en uno de los más lucrativos de los últimos años, tornándose uno de los sectores globales más provechosos tanto en el desarrollo de tecnologías como en lo económico. Se estima que generar ‘a 187.7 mil millones de dólares en 2023 y se prevé que alcance los 200 mil millones en 2026 (Newzoo, 2023). Sin embargo, la generación de terrenos, ampliamente utilizada en videojuegos y aplicaciones gráficas, implica un gran costo en términos de tiempo, complejidad y recursos. Este proceso puede realizarse manualmente o mediante métodos automatizados. Uno de los problemas de los métodos automatizados es que no siempre son personalizables en cuanto a la forma y complejidad del terreno, lo que limita su flexibilidad para adaptarse a diferentes necesidades, como recursos más bajos o un mayor nivel de detalle. Además, a medida que aumenta el tamaño del terreno, su costo computacional se incrementa significativamente. Existen métodos para la generación de terrenos que abordan estos problemas mediante cálculos geométricos, aprendizaje automático o basados en reglas. Sin embargo, muchos de estos métodos tradicionales son secuenciales, evitando un enfoque paralelo, y no siempre son aplicables a todas las formas de terrenos. Nuestra propuesta combina métodos geométricos, como Perlin Noise, con Poisson-Disk Sampling, logrando terrenos de alta calidad y variedad, con una reducción de hasta un 4 % en la complejidad total del número de ti ángulos. Este enfoque, implementado de forma paralela en Graphics Processing Unit (GPU), demuestra un mejor desempeño frente a métodos tradicionales como Diamond Square y Cellular Automata (CA). Además, nuestra metodología permite generar terrenos adaptables para diversas aplicaciones gráficas y diferentes tipos de formas también, manteniendo as´ı un control muy elevado en características clave como calidad, variedad y personalización. Los resultados validan nuestra propuesta como una solución eficiente y versátil para videojuegos y otras aplicaciones graficas.