Blog Technologiczny Chicken Road

Adaptacyjny system trudności w Chicken Road wykorzystuje analizę zachowań gracza w czasie rzeczywistym. System monitoruje szereg parametrów, takich jak czas reakcji, częstotliwość kolizji, wzorce ruchu i ogólny postęp. Na podstawie tych danych, algorytm dynamicznie dostosowuje kilka aspektów rozgrywki: prędkość ruchu przeszkód, częstotliwość ich pojawiania się, złożoność wzorców oraz rozmieszczenie nagród i powerupów. Co istotne, zmiany są wprowadzane stopniowo i subtelnie, dzięki czemu gracz nie odczuwa nagłych skoków trudności, a jedynie płynne dostosowanie wyzwania do swoich umiejętności, co utrzymuje stan "flow" - optymalnego zaangażowania w grę.

Głównym wyzwaniem przy optymalizacji Chicken Road dla starszych urządzeń było utrzymanie płynności animacji i responsywności sterowania przy ograniczonych zasobach sprzętowych. Deweloperzy musieli zrównoważyć jakość wizualną z wydajnością, co wymagało szeregu innowacyjnych rozwiązań. Jednym z największych problemów było zarządzanie pamięcią - starsze urządzenia mają znacznie mniejsze limity RAM, co wymagało opracowania efektywnego systemu dynamicznego ładowania i usuwania zasobów. Innym wyzwaniem było ograniczenie zużycia energii, szczególnie istotne dla gry mobilnej. Zespół musiał zoptymalizować obliczenia fizyki, ograniczyć liczbę obiektów renderowanych jednocześnie i zastosować techniki LOD (Level of Detail) dla obiektów oddalonych od gracza, aby zminimalizować obciążenie procesora i GPU.

Zdecydowanie tak - wiele technologii opracowanych dla Chicken Road ma uniwersalne zastosowanie w branży gier mobilnych. System adaptacyjnej trudności może być zaimplementowany w praktycznie każdym gatunku gier, od platformówek po gry strategiczne, aby zapewnić optymalne doświadczenie dla graczy o różnym poziomie umiejętności. Techniki optymalizacji wydajności są szczególnie cenne dla wszystkich deweloperów tworzących gry na urządzenia mobilne, gdzie zasoby są ograniczone. Proceduralne generowanie poziomów może być dostosowane do różnych typów gier, zapewniając większą różnorodność zawartości przy ograniczonych zasobach produkcyjnych. Nawet specyficzne dla Chicken Road rozwiązania, jak niestandardowy system animacji 2D, mogą być adaptowane do innych projektów z podobnymi wymaganiami wizualnymi.

Do analizy zaangażowania graczy w Chicken Road wykorzystano kombinację własnych narzędzi i popularnych rozwiązań branżowych. Głównym elementem był niestandardowy system telemetrii, który zbierał anonimowe dane o sesjach graczy: długość gry, częstotliwość sesji, punkty, w których gracze najczęściej przerywali grę, oraz wzorce interakcji z różnymi elementami rozgrywki. Te dane były analizowane przy użyciu narzędzi takich jak Firebase Analytics i własnych algorytmów, które identyfikowały trendy i wzorce w zachowaniu graczy. Zespół korzystał również z map cieplnych (heatmaps) do wizualizacji miejsc, gdzie gracze najczęściej popełniają błędy lub odnoszą sukcesy, co pozwoliło na precyzyjne dostrojenie projektu poziomów i mechanik gry. Dodatkowo, przeprowadzono testy użyteczności z wykorzystaniem eye-trackingu, aby zrozumieć, na czym gracze skupiają uwagę podczas rozgrywki.