Unity勉強記事

# はじめに Unityを使用して3Dアプリケーションを開発する場合、干渉判定は重要な機能の一つです。干渉判定とは、オブジェクト同士の接触を検出することで、物理的な反応をシミュレートするための機能です。例えば、プレイヤーキャラクターが壁にぶつかった場合、キャラクターの動きを止めたり、衝撃を与えたりする必要があります。このような反応をシミュレートするには、オブジェクト同士の干渉を正確に判定することが不可欠です。 Unityには、干渉判定に使用するコライダーという機能があります。この記事では、Unityにおける干渉判定と、干渉判定に必要なコライダーについて解説します。 ## Unityでの干渉判定について Unityの干渉判定システムは、コライダーと呼ばれるオブジェクトを使用して、オブジェクト同士の干渉を検出します。コライダーは、オブジェクトの形状を表すメッシュを指定することができ、干渉判定はコライダー同士の接触を検出することで行われます。 # 干渉判定のためのコライダー Unityには、干渉判定に使用する様々な種類のコライダーがあります。しかし、それぞれのコライダーには特定の問題点があります。以下では、Mesh ColliderとConvex Hull Colliderについて解説します。 ## Mesh Colliderの問題点 Mesh Colliderは、3Dメッシュモデルを基にしたコライダーであり、自動的に生成されます。しかし、凸ではない形状を持つメッシュに対しては、うまく機能しないことがあります。 例えば、U字形の3Dメッシュモデルがあるとき、Mesh Colliderを使って干渉判定を行うと、U字形状の空洞に物体が侵入することができてしまいます。これは、Mesh Colliderが自動生成されたコライダーであるため、凸の形状でなければうまく干渉判定を行えないためです。 ## Convex hullの問題点 凹形状のオブジェクトに対して、Convex hull（凸包）を使用したコライダーを設定することができます。しかし、オブジェクトが複雑である場合、Convex hullは適切にコライダーを作成できないことがあります。また、Convex hullによって作成されたコライダーが、オブジェクトの形状に完全に合っていない場合もあります。 # V...

# はじめに Unityの開発に取り組むプログラマーです。オブジェクト指向プログラミングの知識を深めるために、クラス設計についても学んでいます。今回は、UnityのPerceptionパッケージを対象に、クラス構造を解析することで、クラス設計についての理解を深めることを目的としています。 クラス設計の理解を深めるために、CSharp to PlantUmlを使用してUnityのパッケージのクラス構造を視覚化することで、クラス設計をより具体的に理解できると考えています。CSharp to PlantUmlは、C#のコードをPlantUML形式に変換することができるツールであり、PlantUMLを使用することでクラス図を簡単に作成することができます。本記事では、CSharp to PlantUmlを使用して、UnityのPerceptionパッケージのクラス構造を出力する方法を紹介します。 # Unityのパッケージの格納場所 UnityのPerceptionパッケージのように手動でパッケージをインストールした場合、パッケージはUnityプロジェクトのLibrary/PackageCacheディレクトリに格納されます。このディレクトリには、インストールされたすべてのパッケージが含まれます。 また、Unityのエディタ上でも、インストールされたパッケージの格納場所を確認することができます。Unityのエディタ上で、”Packages”に含まれるパッケージリストから確認したいパッケージを選択し、右クリックメニューから”show in explorer”を選択します。すると、パッケージの格納場所がファイルエクスプローラーで表示されます。 Perceptionパッケージの場合は、`\Library\PackageCache\com.unity.perception@1.0.0-preview.1`に格納されています。 # CSharp to PlantUmlとは CSharp to PlantUMLは、C#のクラスファイルからPlantUMLのクラス図を自動生成するツールです。PlantUMLは、テキストでクラス図を書けるツールであり、CSharp to PlantUMLを使用することで、C#のクラスファイルをテキストファイルに変換し、PlantUMLのクラ...

Unity-Technologiesのgithubで公開されているPerception Synthetic Data Tutorialについて、日本語で要約してみました。 # [Perception Synthetic Data Tutorial](https://github.com/Unity-Technologies/com.unity.perception/blob/main/com.unity.perception/Documentation~/Tutorial/TUTORIAL.md) Perceptionパッケージは、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーション、姿勢推定などのパーセプションベースの機械学習タスクで使用するための合成データセットを生成するためのさまざまなツールを提供しています。これらのデータセットは、シミュレートされたセンサーを使用してキャプチャされたフレームの形式で提供されます。これらのフレームはグラウンドトゥルースで注釈が付けられており、機械学習モデルのトレーニングと検証に使用する準備ができています。Perceptionパッケージには、機械学習タスクに応じて異なるグラウンドトゥルースが付属していますが、共通の9つ以上のラベラーが付属しており、合成データの生成と活用を容易にすることができます。このチュートリアルでは、UnityやC#の事前知識は必要ありません。Perceptionパッケージに含まれるサンプル、コンポーネント、アセットのみを使用して完全なデータセットを生成します。チュートリアルは、タスクの複雑さに基づいて2つの高レベルフェーズに分かれており、進行につれてより高度なツールとワークフローが紹介されます。以下にフェーズの概要を示します： Phase 1: Setup and Basic Randomizations このフェーズでは、UnityエディタとPerceptionパッケージのダウンロード、サンプルアセットのインポート、プレハブとシーンの操作、オブジェクトとプレハブにコンポーネントを追加するなど、Unityエディタの基本的な操作方法を学びます。Perceptionパッケージの基本的なコンポーネントを理解し、これらを使用して基本的なシミュレーションを作成します。コンピュータ上でシミュレーションを実行...