একটি দূরত্ব ক্ষেত্র ( বা দূরত্ব রূপান্তর বা দূরত্বের মানচিত্র ) একটি গ্রিডযুক্ত কাঠামো যেখানে গ্রিডের প্রতিটি কক্ষ অন্য কোথাও অন্য কোনও সম্পত্তি সহ সেই ঘর থেকে একটি ঘরের স্বল্পতম দূরত্বকে উপস্থাপন করে । বেশিরভাগ ক্ষেত্রে যে "অন্যান্য সম্পত্তি" বাউন্ডারি ধরণের ঘর, যেমন কোনও প্রাচীর যা কোনও খেলোয়াড় উত্তীর্ণ হতে পারে না, বা জালের পৃষ্ঠ।
দূরত্বের ক্ষেত্রগুলির প্রচুর প্রয়োগযোগ্যতা রয়েছে। আপনি কল্পনা করতে পারেন, উদাহরণস্বরূপ, কীভাবে তারা চলাচল নির্দেশিকা বাস্তবায়নের জন্য ব্যবহার করা হতে পারে (বিপজ্জনক বা পছন্দসই বিষয়গুলির জন্য দূরত্বের মানচিত্র তৈরি করে এবং তাদের দ্বারা ওজন আন্দোলনের সিদ্ধান্ত গ্রহণ করে)।
তবে, আপনি সংঘর্ষ সম্পর্কে বিশেষভাবে জিজ্ঞাসা করেছেন। দুটি চলন্ত বস্তুর মধ্যে সংঘর্ষ সনাক্তকরণের জন্য দূরত্ব ক্ষেত্রগুলি ব্যবহার করা দ্রুত বরং অদক্ষ হয়ে উঠতে পারে, কারণ ক্ষেত্রের ক্ষেত্রটি বাড়ার সাথে সাথে দূরত্বের ক্ষেত্রগুলি পুনর্নির্মাণ খুব ধীর হয়ে যেতে পারে (বিশেষত 3 ডি-তে যদিও প্রজন্মের সময় উন্নত করার পদ্ধতিগুলি গবেষণার একটি ক্ষেত্র )।
দূরত্ব ক্ষেত্রের সংঘর্ষটি মূলত স্থির একটির সাথে গতিশীল বস্তুর সংঘর্ষ সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়। প্রায়শই, আমি দৃশ্যের অন্যান্য স্থির বস্তুর সাথে কাপড়ের (বা অন্যান্য বিকৃত) বস্তুর সংঘর্ষ সনাক্তকরণের জন্য এটি দেখেছি ।
অদ্ভুতভাবে, স্ট্যাটিক অবজেক্টের জন্য একটি স্বাক্ষরিত দূরত্ব ক্ষেত্র ব্যবহার করে এটি সম্পাদন করা হয় যেখানে একটি চিহ্ন (প্রায়শই নেতিবাচক) জালের অভ্যন্তরের একটি কোষকে উপস্থাপন করে এবং অন্যটি (স্পষ্টতই ইতিবাচক) জালের বাইরে একটি কোষকে প্রতিনিধিত্ব করে। কাপড়ের জালের কণাগুলি স্থিতিশীল জালের স্থানীয় স্থানে রূপান্তরিত হতে পারে এবং প্রদত্ত কাপড় সিমুলেশন পদক্ষেপের সময় একটি কণার "আগে" এবং "পরে" অবস্থানগুলি চিহ্নটি পরিবর্তিত হয় কিনা তা নির্ধারণ করার জন্য দূরত্বের ক্ষেত্রের বিরুদ্ধে পরীক্ষা করা যেতে পারে (এবং এইভাবে একটি সংঘর্ষ ঘটেছে)। উদাহরণস্বরূপ, কাপড়ের সিমুলেশন সম্পর্কিত 2003 সালের গবেষণাপত্রে এই পদ্ধতিটিই আলোচিত ।
মনে রাখবেন যে আমি আপনার একমাত্র সংঘর্ষ সনাক্তকরণ পদ্ধতি হিসাবে দূরত্বের ক্ষেত্রগুলি ব্যবহার করার পরামর্শ দেব না। তারা যে বিষয়ে ভাল সেগুলির জন্য তারা মোটামুটি দক্ষ হতে পারে তবে তারা সবকিছুতেই ভাল নয়। দক্ষ সংঘর্ষ সনাক্তকরণের সর্বোত্তম উপায় হায়ারার্কিকভাবে, ক্রমবর্ধমান যথাযথতা সহ আপনি একাধিক পদ্ধতি ব্যবহার করা হায়ারার্কিটি অনুসরণ করে যাওয়ার সাথে সাথে ক্রমবর্ধমান নির্ভুলতার সাথে।
