Virtuelle Realität Investmentstrategie

Geländegenerierung mit Noise-Funktionen: Kreative Kartenerstellung für Spiele und Simulationen

Virtuelle Realität Investmentstrategie
Making maps with noise functions (2022)

Eine umfassende Einführung in die Erstellung von Karten mit Noise-Funktionen, die Grundlagen von Simplex- und Perlin-Noise, Techniken zur Realitätsnähe und praktische Tipps zur Erstellung von Biomen, Inseln und unendlichen Welten.

Die Erzeugung von digitalen Landschaften und Karten ist sowohl in der Spieleentwicklung als auch in der Simulation ein faszinierendes Thema. Eine der elegantesten und zugleich effektiven Methoden, um realistisch wirkende Karten zu generieren, ist der Einsatz von sogenannten Noise-Funktionen. Diese mathematischen Werkzeuge ermöglichen die Erzeugung von natürlichen Strukturen wie Bergen, Tälern, Flüssen und Biomen mit vergleichsweise wenig Aufwand und Code. Gerade in der Indie-Entwicklung oder bei Prototypen haben sich Noise-Techniken als Spielverderber bewährt, denn sie sind einfach, schnell und dennoch vielseitig einsetzbar. Grundlegend für die Kartenherstellung mit Noise-Funktionen ist das Verständnis der zugrundeliegenden Konzepte.

Beim Noise handelt es sich um eine Art pseudozufällige Funktion, die für jede Koordinate auf der Karte einen Wert zwischen 0 und 1 erzeugt. Diese Werte können als Höhenangaben, Feuchtigkeitswerte oder Temperaturwerte interpretiert werden, je nachdem, welchen Aspekt der Karte man modellieren möchte. Besonders beliebt sind die Varianten Perlin-Noise und Simplex-Noise, die sich durch gleichmäßige, organisch wirkende Muster auszeichnen. Dabei entsteht das charakteristische, fraktale Aussehen von natürlichen Landschaften. Ein einfaches Verfahren beginnt damit, dass die Karte in einem zweidimensionalen Raster aufgeteilt wird.

Für jeden Punkt wird der Noise-Wert berechnet und als Höhe interpretiert. Dieser erste Schritt erzeugt viele Hügel und Berge, doch ohne weitere Anpassungen erscheinen die Landschaften oft zu einheitlich, beinahe wie eine zufällige Ansammlung von Wellen ohne echte Täler oder Ebenen. Ein entscheidender Faktor, um mehr Realismus zu schaffen, ist die Frequenz des Noise. Frequenz beschreibt, wie oft sich das Muster in einem bestimmten Bereich wiederholt. Ein niedriger Wert erzeugt große, sanfte Hügel, während ein hoher Wert viele kleine Details und Rugositäten hinzufügt.

Um natürliche Komplexität zu erzeugen, werden häufig mehrere Noise-Schichten mit unterschiedlichen Frequenzen kombiniert, ein Verfahren, das als Multiplikation von Oktaven bekannt ist. Hierbei werden große Landschaftsstrukturen durch tieffrequente Noise-Ebenen dargestellt, während kleine Details, etwa felsige Bereiche oder kleine Hügel, durch hochfrequente Schichten hinzugefügt werden. Eine Herausforderung bei diesem Verfahren ist, dass sich die Werte der einzelnen Noise-Schichten addieren und somit das Spektrum der Höhenwerte über den Normalbereich hinausgehen kann. Daher ist eine Normierung der Summe auf einen Bereich zwischen 0 und 1 üblich. Zusätzlich kann man Werte umrechnen, indem man sie potenziert oder andere Umverteilungsfunktionen nutzt.

Beispielsweise lässt sich durch die Anwendung einer Potenzfunktion ein stärkeres Abfallen von mittleren Höhen erzielen – Täler werden flacher, Berge steiler. Neben der Höheninformation spielt das Konzept der Biome eine zentrale Rolle, um eine Darstellung der Natur authentisch wirken zu lassen. Ein Biom ist eine ökologische Region wie Wald, Wüste, Savanne oder Tundra. Diese werden üblicherweise nicht nur anhand der Höheninformationen ermittelt, sondern auch durch zusätzliche Parameter wie Feuchtigkeit oder Temperatur. Beide lassen sich ebenfalls mit Noise generieren und werden in Kombination mit der Höhe genutzt, um eine Vielzahl von Landschaftstypen zu unterscheiden.

Um Biome realistisch zu gestalten, definiert man Schwellenwerte für Höhen- und Feuchtigkeitsbereiche. Tief liegende Gebiete mit wenig Feuchtigkeit werden so beispielsweise als Wüsten oder Ozeane dargestellt, während hohe Feuchtigkeitswerte in Gebieten mit mittlerer Höhe Wälder oder Dschungel anzeigen. Diese kombinatorische Methode führt zu abwechslungsreichen und glaubwürdigen Karten, die sich gut für Spielewelten oder Simulationsszenarien eignen. Ein weiterer spannender Aspekt bei der Kartenerstellung ist die Bildung von Inseln. Hier möchte man oft, dass der Rand der Karte mit Wasser umgeben ist.

Um dies zu erreichen, kann man den Höhenwert jeder Karte mit einer Funktion multiplizieren oder durch eine Distanzfunktion vom Kartenmittelpunkt beeinflussen. Die Entfernung zum Zentrum sorgt dafür, dass Höhenwerte gegen den Rand hin absinken und somit Wasserflächen entstehen. Verschiedene Distanzfunktionen können den Kartenrand unterschiedlich formen. Eine euklidische Distanz erzeugt runde Inseln, während eine quadratische Distanz an den Kartenrändern mehr Raum für Land lässt. Durch Variation dieser Funktionen und deren Parameter entstehen kleine oder große Inseln mit verschiedenen Küstenlinien.

Darüber hinaus ist es möglich nichtlineare Shaping-Funktionen zu nutzen, um bestimmte geografische Formen zu forcieren oder Zonen mit flachen Stränden versus steilen Klippen zu erstellen. Neben der schlichten Höhenkarte lassen sich auch spezielle Effektkarten generieren, wie zum Beispiel Ridges oder Terrassen. Ridged Noise wird genutzt, um scharfe Bergkämme zu erzeugen, indem der Noise-Wert gespiegelt und verstärkt wird. Terrassen entstehen, wenn die Höhenwerte auf diskrete Stufen gerundet werden, was etwa für Bergrücken oder überlappende Plateaus genutzt werden kann. Diese Methoden bieten zusätzliche Möglichkeiten, die Morphologie der Karte zu steuern und eine visuelle Vielfalt herzustellen.

Die Platzierung von Bäumen oder anderen Objekten kann ebenfalls durch Noise erfolgen. Dabei nutzt man jedoch oft sogenannten Blue Noise, der sich durch hohe Frequenzen und eine gleichmäßige Verteilung der Peaks auszeichnet. Im Gegensatz zu klassischem Simplex-Noise mit seinen zusammenhängenden Flächen führt Blue Noise zu Mustern, die als verstreute Baumgruppen oder Felsen sehr realistisch wirken. Zur Optimierung können dabei Algorithmen wie Poisson-Disk-Sampling zum Einsatz kommen, die eine Mindestdistanz zwischen den Objekten gewährleisten und so zu natürlicher wirkenden Verteilungen führen. Ein häufiges Anliegen bei der Kartenerzeugung ist die Erzeugung von nahtlosen Karten, also solche, bei denen die Ränder ohne sichtbare Übergänge aneinander anschließen und so beispielsweise für kugel- oder torusförmige Welten nutzbar sind.

Hierfür werden Noise-Funktionen in höheren Dimensionen genutzt, die die X- und Y-Koordinate als Drehwinkel um einen Zylinder oder Torus interpretieren. So lassen sich sehr realistische Wrapping-Maps erzeugen, beispielsweise eine endlose Weltkarte ohne Kanten. Ein großer Vorteil von Noise-gestützter Kartengenerierung ist die Unabhängigkeit einzelner Punkte. Jeder Kartenpunkt lässt sich in konstanter Zeit berechnen, ohne dass die gesamte Karte generiert oder gespeichert werden muss. Dies ermöglicht sowohl parallele Berechnungen als auch die Erstellung unendlich großer Karten, die dynamisch on-the-fly erzeugt werden können.

Für Spiele mit offener Welt, bei denen die Karte während des Spiels wächst oder sich verändert, ist das eine ideale Lösung. Die Einfachheit der Noise-basierten Erzeugung spricht Entwickler besonders an. Bereits mit wenigen Zeilen Code lassen sich ansehnliche, abwechslungsreiche Landschaften schaffen. Auch ist der Rechenaufwand vergleichsweise gering, was schnelle Iterationen und Anpassungen erlaubt. Für erste Prototypen, kleinere Projekte oder Game-Jams ist diese Methode hervorragend geeignet.

Allerdings ist die Technik auch mit gewissen Grenzen verbunden. Da jeder Punkt unabhängig errechnet wird, fehlen globale Strukturen. Flüsse, die von Bergen zum Meer fließen, sehen oft unrealistisch aus, ebenso fehlen Beschränkungen wie eine minimale oder maximale Anzahl von Seen. Das führt dazu, dass Karten zwar organisch, aber oft zu gleichmäßig wirken und ihnen eine konsistente Gesamtstruktur fehlt. Daher setzen größere Produktionen häufig auf komplexere Systeme wie polygonale Ansätze, Cellular Automata oder Simulationen physikalischer Prozesse, die global miteinander verbunden sind.

Der Noise-Ansatz kann aber auch als Basis fungieren, indem er Rohdaten für weiterführende Algorithmen liefert. In der Praxis empfiehlt sich das Verfahren der Noise-Funktions-basierten Kartenerstellung für Künstler und Entwickler als schneller Einstieg. Mit den richtigen Parametern, wie der Frequenzwahl, Amplituden der Oktaven und Verteilungsfunktionen, lassen sich natürliche Landschaften erschaffen, die sich dank Biomen und Klimafaktoren regional unterscheiden. Ergänzend kann man diese Modelle mit weiteren Schichten versehen, wie etwa Vegetationsmuster und Besiedlungspunkte, oder durch Programmlogik Flüsse oder Straßen simulieren. Experimentierfreudige finden in der Noise-Thematik eine Fülle an Erweiterungen.

So gibt es Varianten wie Domain Warping, Billow, oder Ridged multifractal Noise, die für entsprechende Effekte sorgen. Ebenso werden Techniken zur Berechnung analytischer Ableitungen eingesetzt, um steilere Hänge oder glattere Übergänge zu modellieren. Die Vielfalt der möglichen Anpassungen macht das Thema extrem innovativ und spannend. Als Ressource für Einsteiger bieten viele Entwickler Online-Demos, Open-Source-Bibliotheken sowie interaktive Werkzeuge, mit denen sich Parameter direkt ausprobieren lassen. Das erleichtert das Verständnis und Beschleunigt die Entwicklung erheblich.

Auch die Unterstützung durch zahlreiche Programmiersprachen und Frameworks ist breit gefächert, sodass man mit JavaScript, Python, C++ oder sogar Game Engines wie Unity schnell produktiv werden kann. Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass Noise-Funktionen eine hervorragende Möglichkeit sind, Karten dynamisch und variabel zu erzeugen. Sie bieten eine intuitive Basis für vielfältige Landschaftstypen und Biome und erlauben eine nahezu unbegrenzte Weltgeneration. Für Entwickler, die Wert auf Einfachheit, Geschwindigkeit und Flexibilität legen, sind sie daher unerlässlich. Für aufwendigere Karten sind sie ein Schritt auf dem Weg zu komplexeren Algorithmen, die globale Strukturen und kohärente Welten schaffen.

Doch gerade der Einstieg in die Welt der prozeduralen Kartengenerierung gelingt vielen mit diesem doch so einfachen und zugleich mächtigen Werkzeug. Die Zukunft der Kartenerstellung mit Noise verspricht viele weitere Innovationen, vor allem durch Kombination mit maschinellem Lernen und simulationsbasierten Verfahren. Doch schon heute ermöglichen die vorgestellten Techniken kreative und lebendige Welten, die Spieler und Nutzer auf der ganzen Welt begeistern.

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