Cinemachine简介
先贴一下官方的Cinemachine文档Cinemachine Documentation
简介
使用
我们第一次使用Cinemachine时大概是这样一个流程：
- 在需要被控制的Camera上添加一个CinemachineBrain。
- 创建一个自己需要的VirtualCamera。
- 调整VirturalCamera上的Follow、Look At等参数。
- 调整VirtualCamera上Body、Aim对应Component的类型和参数。
3个关键类简介
- CinemachineBrain
CinemachineBrain是挂在相机对象上去真正修改相机位置的脚本。负责通过VirtualCamera来计算真实相机的位置。 - VirtualCameraBase
通过CinemachineCompoent来计算相机位置。 - CinemachineComponentBase
主要分三大类Body、Aim、Noise,分别计算相机的位置、方向、噪音。
执行过程
简单说就是CinemachineBrain每帧通过VirtualCamera计算真实相机的位置，并同步到真实相机上。
真正的数据计算又是通过VirtualCamera上的流水线来计算的。
这里只是一个简化的流程说明，真实计算还有相机切换时的混合、流水线之外的Extension、和CinemachineCore对Cinemachine的全局管理等。
重要脚本
简单了解运行流程后，在详细的说一下这几个类的实现与功能。
CinemachineBrain
CinemachineBrain是挂在相机对象上去真正影响相机位置的脚本。主要负责以下三件事：
- 维护虚拟相机的状态（主要包括当前Brain受哪个虚拟相机控制、虚拟相机切换时的切换进度、Timeline对Brain的影响）。
- 通过虚拟相机计算State（虚拟相机通过各种参数计算出来的真实相机的状态，包括位置、旋转等）。
- 将虚拟相机的State同步到真实相机上，可能是多个虚拟相机的State混合后的结果。
重要变量
- UpdateMethed
更新所有与该Brain相关的虚拟相机，主要是计算每个VirtualCamera的State。- SmartUpdate:判断在一定时间（具体是通过UpdateTracker实现的。这个一定时间其实是一个固定的帧数：UpdateStatus.kWindowSize,是个常数30）该虚拟相机的target在fixedUpdate移动次数多还是在lateupdate移动的次数多。来判断下一段时间用fixedUpdate还是lateUpdate。
- FixedUpdate:在FixedUpdate之后对虚拟相机进行更新。
- LateUdpate:在LateUpdate时对虚拟相机进行更新。
- BlendUpdateMethod:把VirtualCamera计算的结果同步到CinemachineBrain的时机。
- FixedUpdate:在FixedUpdate之后对将计算的数据同步到真实相机。
- LateUdpate:在LateUpdate时计算的数据同步到真实相机。
重要类
- BrainFrame
更新并记录当前Brain受哪个虚拟相机的的控制、同时计算虚拟相机的切换状态。
Brain中的mFrameStack是用来处理多Timeline同时生效的情况。
FrameStack中的第一个Frame是Brain每帧Tick游戏中虚拟相机的结果。其他的是TimeLine的。 - CinemachineBlend
相机混合类，用于描述从相机A切换到相机B的过程。 - BlendSourceVirtualCamera
将CinemachineBlend封装成一个VirtualCamera，可以让A相机在切换到B相机的过程中又切换到C这种情况有一个平滑的过度。
Tips
在做一些相机跟随、3DUI跟随时，要注意一帧中跟随对象位置计算、虚拟相机State的计算、State结果同步、3DUI位置计算的顺序，否则容易出现相机抖动的问题。
如果确定相机跟随的物体运动的时间点，可以选择LateUpdate或FixedUpdate两种模式。能省去SmartUpdate时对目标物体的追踪开销（就是那个UpdateTracker）。
虚拟相机的基类VirtualCameraBase
通过流水线的方式调用CinemachineComponent，同时在流水线中插入CinemachineExtension来计算相机的位置，具体是通过挂载的CinemachineComponent和CinemachineExtension来流水线式的计算一个CameraState（包含了位置、旋转、视角、额外偏移值等数据），通过CinemachineBrain将其中的数据同步到真实相机上。
虚拟相机组件的基类CinemachineComponentBase
通过VirtualCamera来创建、删除、调用，主要分三大类Body、Aim、Noise（还有一个Final，很少用）。
- Body主要用来计算相机的原始位置，也就是state中的RawPosition。
- Aim主要用来计算相机的原始旋转，也就是state中的RawRotation。
- Noise主要用来计算相机的额外偏移值，也就是state中的PositionCorrection和RotationCorrection。
CinemachineExtension
插入在流水线中间调用，也用于维护CameraState。
CinemachineCore
一个全局的管理类，保存当前所有有效的CinemachineBrain、VirturalCameraBase对象引用，定义了各种全局类和函数，用于Cinemachine系统的整体调度。
运行过程
CinemachineBrain详细调用流程
主要可以分为两个时间节点和三件事。
- 时间节点
- FixedUpdate之后
- LateUpdate
- 三件事
- 维护虚拟相机的状态，永远在LateUpdate。
- 通过虚拟相机计算State，根据UpdateMethod的设置，在FixedUpdate之后或LateUpdate。
- 将虚拟相机的State同步到真实相机上，根据BlendUpdateMethod的设置，在FixedUpdate之后或LateUpdate。
流程:
用UpdateMethod和BlendUpdateMethod都为LateUpdate时举例。
Tips
- 在更新相机时，会通过UpdateStatus来保证每个相机每帧不会被多次更新。以免造成性能浪费。
VirtualCamera中State计算流程
先看一下这个流水线在Hierarchy里长什么样子。
把CinemachineCore.sShowHiddenObjects设置为为true，可以看到虚拟相机下有一个cm节点。
可以看到cm对象上挂了一个CinemachinePipeline脚本和对应的两个CinemechineComponent。
CinemachinePipeline并没有实际的逻辑作用，只是起一个标记作用，代表这个节点是一个Pipeline节点。
另外两个CinemachineComponent就是流水线中用于计算State的脚本。
State计算流程：
State被一环一环的传递下去，每一步的计算都依赖于上一步计算出的State结果。
比如在Aim计算旋转角度时，就会依赖上一步Body计算出来的位置，以此位置为基础来计算旋转。
小结
这里只是基本的讲了一下Cinemachine的工作流程。没有深入到每个类型的虚拟相机。但是对基本流程有一个大体的把握后，再去看其他部分应该会轻松一点。
其次我们也了解到Cinemachine的核心工作流并不复杂，就那么几步。代码的复杂度主要集中在各种边界情况和优化上。比如：
- 对相机切换过程中的再次切换，多Timeline情况的处理，使相机的移动总是平滑的。
- 在Component的基础上加入Extensions来增加灵活度。
- 增加SmartUpdate来对相机的更新时机做动态调整。
等等。
