Master Engineering & Neuroscience

Architecture d'Infiltration : Cône de Vision Raycast, Échantillonnage d'Ombre et Acoustique

By Équipe IA & Simulation Spatiale DopaBrain • 2026-10-01
Stress Check Guard patrol tension, discovery panic & silent infiltration heart-rate composure Reaction Time Corner peek timing, takedown reflex & shadow-to-shadow sprint reaction latency 2048 Coach Field of view dot product calculus, inverse-square illumination & acoustic attenuation Brain Type Test Ghost infiltration vs aggressive takedown tactical stealth archetype

Dans les jeux d'infiltration Roblox, une IA crédible ne doit ni voir à travers les murs ni ignorer un joueur en pleine lumière.

Découvrez notre architecture complète en Luau alliant géométrie vectorielle, détection d'ombre et propagation sonore.

1. Limites des simples vérifications de distance

Le simple calcul de rayon donne aux gardes une vision à rayon X irréaliste.

2. Principes Mathématiques : Produit Scalaire et Atténuation

Calcul du FOV par produit scalaire et détection des volumes d'ombre par raycast.

3. Implémentation Luau du Contrôleur de Détection

Module de perception sensorielle évaluant vision, ombre et niveau d'alerte.

StealthSensoryController.luau
-- Se référer à l'implémentation anglaise pour le code Luau complet

4. Propagation Sonore et États d'Alerte

Variations de portée sonore selon la surface et atténuation de 65 % par les murs.

5. Optimisation Mobile

Répartition des calculs sur 4 images et préfiltrage spatial.

Frequently Asked Questions

Gestion des vitres ?

Réduire la vitesse de détection sans bloquer la ligne de vue.

Intérêt du produit scalaire ?

Élimine 75 % des cibles hors champ avant le raycast.

Détection des lampes torches ?

Vérification angulaire et raycast direct.

Priorité des bruits ?

Traitement de l'événement le plus intense par frame.

Taux de dissipation d'alerte ?

10-15 pts/sec pour un retour au calme en 4-6s.

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