柏林噪声算法

• 随机生成一条线上的多个节点
• 使用柏林噪声
• 随机数种子

随机生成一条线上的多个节点

        lineRenderer = GetComponent<LineRenderer>();
        Vector3[] positions = new Vector3[100];
        for (int i = 0; i < positions.Length; i++)
        {
            positions[i] = new Vector3(0, Random.value, i * 0.1f);
        }
        lineRenderer.SetPositions(positions);

使用柏林噪声

使用柏林噪声获得一个更加符合真实世界中的一些随机现象（平滑），比如山脉、树木的纹理、火焰、随机但有规律。

                positions[i] = new Vector3(0, Mathf.PerlinNoise(i * lacunarity,i * lacunarity), i * 0.1f);

柏林噪声并不属于均匀分布，也不属于正态分布。而是连贯随机性，连续生成的随机数之间相关。意味着我们不会再得到一个小的随机数后下一个突然出现一个很大的随机数。如下是柏林噪声图（灰度图黑色是0，白色是1），可以发现像素值在邻域连续变化，在不相邻区域有区分度，可以通过lacunarity控制选取的噪声间隙来控制平滑度。

因此对于需要一定连续随机性的功能都可以使用柏林噪声生成如：

• 地图生成
• 角色移动，方向速度加速度
• 动画叠加层
• 精准度 连续成果或者失败，保持良好状态，运气值
• 注意力 守卫警惕程度
• 行为风格 防御型，进攻型
• 角色情绪

随机数种子

柏林噪声生成的随机数每次其实是一样的，因此需要添加一些随机性。

        float seedX = Random.Range(1, 10000);
        float seedY = Random.Range(1, 10000);
        positions[i] = new Vector3(0, Mathf.PerlinNoise(i * lacunarity + seedX,i * lacunarity+ seedY), i * 0.1f);

使用添加随机数种子的柏林噪声同时生成两条线。