2022.5.7 一面(30min)

Q1：上来简单自我介绍

Q2：你玩过什么游戏？

A：主机和单机游戏比较多吧(哈哈)，老头环黑魂123只狼血源，忠实的魂玩家；巫师123赛博朋克2077，美国末日12，战神1234、双人成行等等，网游的话就是LOL，DNF，原神等等，手游就是吃鸡王者还有其他一些。

Q3：简单说说你对游戏开发的理解吧

A：（问了一嘴，大概指什么方面？是指游戏开发的岗位分工还是什么？面试官说都可以）我就大概简单说了说岗位分工，游戏客户端、游戏服务端、游戏引擎、游戏美术等，这个就是行业科普知识了~

Q4.项目

（开始问项目，因为我一直在实习，所以就大部分时间都在问实习项目。主要是UE4的东西如下：

①这个游戏项目大概是什么？你用的AirSim是什么？

A4.1：AirSim是微软开发的一款基于UE的仿真系统，是用来对自动驾驶和无人机进行模拟的。我们这里利用他的系统并进行一些改进，进行仿真。?

②你在项目中担任了什么工作？

A：担任游戏角色的一部分动作开发（抓取，放下，蹲下），以及系统构建工作

③能说说大概的开发流程吗？

A：刚开始入门的时候是用UE的蓝图去完成人物的动作测试，以及利用美术做好的动画资源。后续开发中由于性能和系统需求需要把大部分蓝图转换为C++，只留取部分蓝图内容。

④说说你是如何在开发中实现抓取和放下的动作的？

A4.4：实现的话核心就是Two Bone IK了，我在C++逻辑中对Alpha值实现一个合理的过渡，使得人物手部可以以一个平滑的过渡到物体目标位置。剩下的就是利用美术制作的动画资源了(抓取和放下动作的动画)

⑤那你来说说如何在一个场景中抓不同的物体？比如我抓起了一个苹果，要把它放到柜子里，接下来要去抓一个香蕉，然后放到桌子上。因为苹果和香蕉大小完全不同，这时会不会有穿模的问题？以及该如何让player去放到柜子上？

A4.5：(有点小蒙，问了一下详细的需求，其实也是争取时间思考)举例来说，在平时玩的游戏中如果玩家拿了一个物品，并且要放到一个位置的话，这时player面前应该是根据场景不同会有不同的选项，比如在一个柜子面前，那么就会有一个放到柜子的选项，如果面前是一个桌子，也会有一个放在桌子的选项，如果什么都没有，那么直接就扔到面前。这些都是在程序内部逻辑判断location的，而不是让玩家去设定放下的location。穿模的问题的话，我会让角色根据物体的大小来确定移动的位置，不能让玩家“穿模”过去，从而实现抓取动作的自然性，大概就这样（感觉像是瞎说的）

⑥如果让你用C++去从零构建这个需求，你会用什么数据结构去实现？

A：（。。有点懵，具体问了一些细节）简单来说是，建立一个Character类，里面有AnimInstance*，是一个动画序列的指针，根据指令去指向并调用不用的动作的动画；然后是各个动作分别建立相应的类，里面会保存相应的成员变量比如TwoBoneIK的Alpha值，和一些成员函数比如插值函数来实现Alpha从零到一的过渡等等。。

Q：OK，很好

刚开始还以为是要用什么牛b的复杂数据结构来构建呢。。

⑦好，那你说说基于UE的C++与正常的C++有什么区别吗？

A：一些宏定义和一些变量上的不同吧。比如UE中的FString、FName和std::string，FVector等等吧。

面试官：嗯嗯，好。那你知道UE的C++映射关系吗？

我：？？？（想了半天）您是指UPROPERTY和UFUNCTION这种吗？

面试官：嗯嗯是的，看来你知道的

我：（。。。）嗯嗯

⑧你用了TwoBoneIK，那你能说说TwoBoneIK的原理吗？

A：IK就是逆向运动学，先说正向运动学，通俗来讲FK就是一个一个骨骼去设置位置等参数，从而完成一个部位的动作（说的也不是很专业），那么IK则是相反，是根据目标位置从子骨骼反向推算父谷歌骨骼的位置从而达到一个比较自然合理的动作。在TwoBoneIK中，顾名思义，有两根骨骼（小臂，大臂），三个点（手，肘，肩），根据手部的位置反向推算肘和肩的位置。

面试官：好的，那其中的一些数学原理你有了解吗？我们知道IK的推算解不是唯一的

我：。。。了解一些，大概是根据三个点组成的角度和余弦定理来推算，大概是在三维空间中确定这三个点组成的平面，然后确定角度balabala。。。（原理细节忘了）

面试官：好的好的，可以

我：。。。。。。好的

Two Bone IK - 知乎 (zhihu.com)

⑨听你刚开始说的游戏经历还挺丰富的，你了解过什么应用在游戏上的技术吗？?

A：了解过，比如Motion Matching，在美国末日2中有广泛的应用。

面试官：好的，那你能介绍一些吗？

我：先说解决了什么问题，我理解的Motion Macthing是为了解决传统的动画状态机问题，我自己也用过状态机，实现一些简单的动作序列，比如走、跑、跳，通过状态机结点连线可以达到一个序列的效果，但是如果是开发一款大型游戏，会使得状态机十分复杂并难以维护。所以育碧在2016年提出了Motion Matching这项技术。我理解MM(Motion Matching)就像一个实时的动画搜索引擎，他需要一个动作捕捉数据库支撑，根据玩家和环境的实时输入的一些特征来与数据库中的动画进行匹配，选取匹配度最高的动画作为接下来几帧或几秒的动画去播放，同时其中会有动画之间的过渡。（大致解释，感觉不是很严谨，具体需要看论文）

面试官：好，那你能说说其中的特征是如何匹配的吗？

我：。。会选取一部分特征，比如轨迹(trajactory)，骨骼的朝向角度和骨骼运动速度。。。（论文的细节记不清了）动捕数据库也会利用这几个特征来生成一个特征数据库，可以与玩家实时输入的指令和其他环境的特征来进行匹配，这里有一个匹配函数（细节也忘了）来实现这个匹配过程。

面试官：好，那你说说具体的匹配过程？

我：。。。有些忘了，（具体在论文里）之后会进行一些科研上的调研