视频丨想和朋友跨平台并肩战?这款 VR 游戏能满足你

朋友 游戏

极客公园・ 2017-04-12 21:24:39

视频丨想和朋友跨平台并肩战?这款 VR 游戏能满足你

微软    聊天机器人


编者注:

一款好的 VR 游戏能让玩家忘记现实中的环境,完全沉浸其中。这不仅需要它的操作自然,还需要设备追踪的准。今天的这款游戏配合其专属的控制器,不仅能做到以上几点,还能让多个玩家共享 VR 游戏的乐趣。

本文编译自 RoadToVR,配图来源于网络。原文标题为「Multiplayer 『Siege VR』 Prototype Highlights Solid STEM Tracking Performance」(点击阅读原文直达)。

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在 GDC 2016 上,我们发现了一款来自于 Sixense 的 STEM VR 控制器。据说他们的生产线已经到位,下个月就可以发货了。并且他们承诺要打造一个名为 Siege VR 的跨平台多人游戏体验平台,而不仅仅是一个籍籍无名的 Demo。

尽管 STEM 的研发过程中各种麻烦不断,但他们为控制器展示开发的 Demo 功能完成度高,让人惊讶。这可能由于开发外设正好是他们的本行——毕竟这家公司是 Razer Hydra 背后的设计担当,这一运动输入控制器进入比 Oculus Touch 和 Vive 控制器早很多年进入市场。所以,这家公司做出多个可用于展示运动输入的机器也是情理之中的事情。

Siege VR:最棒的「多玩家」游戏

与其他我们曾体验过的 Sixense 的短 Demo 不同,Siege VR 绝不只是一个 Demo。我们在 GDC 2016 上看到的虽然只是其原型,不过他们表示会将之开发为一个完整的游戏。所有在 Kickstarter 上支持过 STEM 的用户都能免费下载这款游戏,届时这款游戏也将会登录到 Oculus Rift,HTC Vive 和 PSVR 平台上(无论是哪个平台,使用自己的 VR 控制器或 STEM 都支持)。

Siege VR 是一款第一人称多玩家在线的塔防游戏。在游戏中各个玩家需要并肩作战,用弓箭击退进犯城堡的敌人:

这款游戏尚处于早期开发阶段,但游戏的创造者表示,他们正在考虑加入两名以上的玩家一同保卫城堡。他们推测也许要在城堡前面再设置一个几个塔,让驻守在塔上的玩家阻止敌人爬上城堡。他们还暗示可能会添加多场景模式——如果敌人击破了城堡的大门,玩家们需要冲进攻城大军中,与敌人肉搏。

早些的游戏原型中的设定还包括:能将一锅沸腾的油倾倒入侵者身上,不过为了在 GDC 上展示一个更为简洁的 Demo,这个设定被删除掉了。

在使用 STEM 和 Rift DK2 体验 Siege VR 之时,我忘记了自己是在使用 VR 进行游戏,只是在单纯地享受这款游戏。这意味着这一切 VR 设备能协同作用,给我带来不错的沉浸感。在我体验完之后,我想问的问题不是关于 STEM 的,而是关于 Siege VR 潜力的问题。

精准的追踪系统

STEM 必须让我们的话题不局限于设备本身,还要拓展到 Siege VR 上。我在过去多次体验过他们这套系统,这次的体验要比以往任何一次都要好——即使是在 GDC 上,其体验也要比 Touch 和 Vive 略胜一筹。

就我个人而言,最吸引我的是头部追踪的表现。STEM 有额外的追踪模组,这套组件可以放在头部和脚部(或者其他地方,总共有 10 多个追踪点可供选择)。为了展示他们的 Demo,他们经常要关闭 Rift 的头部追踪,转而使用 STEM 的追踪套件。体验过多次 Rift 之后,我发现它的追踪系统总有些赶不上基于 STEM 的追踪系统——但我不确定的是延迟上还是定位的精度上。

我之所以会指出头部追踪,是因为 VR 里有哪儿不对劲的时候,通常是头部先感觉到,而不是手;你手上一点儿光标偏移或者操作不精确很难察觉到。但如果同样的情况发生在头部,那你一定会很快发觉。所以,我想表达的是,如果头部追踪很精确,那么 STEM 其他部位的追踪也一定是准确的。(因为追踪头部的难度要大于追踪脚部的。)

尤其是在抗电磁干扰上面——比如,在 GDC 体验层中,有大量的磁力追踪基站,令人印象深刻的是,在这样的环境中,STEM 的表现还不错。事实上,Sixense 的展区里还有大量的 STEM 基站,每个体验者之间的距离很小,但我在使用的时候丝毫没有感受到交互上的延迟。

Sixense 也没有想要将自己和竞争对手之间隔离开来。他们在展区里也准备了 Oculus Rift 和 HTC Vive(与 Vive 控制器一起),同时他们表示他们的 SixenseVR SDK 可让开发者不仅仅运用在 STEM 上,其他的运动控制器也能使用。这套 SDK 可以在 Unity 和 Unreal Engine 里「无代码」调用人形角色,同时也提供一套基于传感器数据的全身骨骼形态。


本文为 90赫兹编译

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