概述
本篇文章介紹了NMGen的核心處理流程。NMGen用於生成多邊形數據，代表了導航網格的表面。有很多種網格生成方式，但是他們都包含了下面的一些步驟。
大體流程如下：
1. 體素化。將源幾何體轉換成實心的高度場，用來表示不可行走的空間。 對於源幾何體上的每個三角形，對應生成體素，並加入到高度場中。
2. 生成區域。將實心的高度場，轉換成一個開放的緊縮高度場，用來表示實體表面上那些可以行走的部分。 然後，進一步剔除掉不可行走的區域。爲剩下的所有區域生成鄰接信息，把他們合併成一個大的區域。
3. 生成輪廓。檢測區域的輪廓，並構造成簡單多邊形。
4. 生成凸多邊形網格。許多算法只能用於凸多邊形。因此，這一步需要把輪廓構成的簡單多邊形轉換成凸多邊形網格。
5. 生成高度細節。將凸多邊形網格三角化，增加高度細節。在多邊形的內部或者邊緣添加頂點，來確保網格與原始幾何體表面等價。
體素化(Voxelization)
核心類：Heightfield
在體素1化階段，源幾何體被轉換成實心的高度場，用來表示不可行走的空間。一些不可走的表面在這個階段會被剔除掉2。
對於源幾何體上的每個三角形，使用“保守體素化算法”（Conservative Voxelization）分割成體素，並加入到高度場中。保守體素化算法確保了每個三角形面，都會被生成的體素完全包圍。
體素化階段後，實心高度場(solid heightfield)包含了很多的區間(span)，覆蓋了源幾何體上的所有面。
生成區域(Region Generation)
核心類：CompactHeightfield
這一階段的目標是，近一步定義實體表面上哪部分是可以行走的，以及將這些可行走的部分劃分成連續的區域，這些區域可以最終構成簡單多邊形。
首先，將實心的高度場，轉換成一個開放的高度場(open heightfield)，用來表示實體表面上那些可以行走的部分。一個開放的高度場，表示位於實體空間表面的地表部分。
在下圖中，綠色部分代表開放區間(span)中的地表。這相當於是實心高度場上所有可行走的上表面。注意那些牆，桌子下面的區域，以及走廊扶手上那些比較窄的區域，已經在實心高度場生成的時候被剔除掉了。一些不可行走的區域，比如桌面3，樓梯扶手，牆邊較窄的位置，目前仍然顯示爲可行走的。
然後，進一步剔除掉不可行走的區域。在計算完成的時候，開放區間中那些認爲可以行走的部分，應該通過下面的測試：
+ 該區域不能緊挨着障礙物(如，牆，傢俱等)（使用WalkableRadius作爲距離閥值）
+ 該區域在表面之上沒有足夠的開放空間(非碰撞區域)。（人在不碰撞到其他物體的情況下，能夠合法的移動）(使用WalkableHeight作爲高度閥值)
爲剩下的所有區域生成鄰接信息，用於把他們合併成一個大的區域。該算法使用一個最大垂直步長(WalkableStep4)來決定哪些區間是可以連在一起的。這允許一些特殊的結構能夠被考慮進來，比如樓梯，路邊，桌面等。例如，構成階梯的區間能夠當做鄰居被連接在一起，而桌面上的區間就不能和地板連接在一起。
下圖顯示的是區域。注意看階梯上的那些區域，儘管構成的區間並沒有直接相連。也需要注意那些桌子上，樓梯扶手，以及所有其他實心高度場上不可走的面，在這個階段後已經被成功剔除了(黑色表示被剔除的區間)。
在該階段後，這些相連的區域代表了可行走的面。
生成輪廓(Contour Generation)
核心類：ContourSet
輪廓就是沿着區域邊緣“行走”，構成簡單多邊形。這是從體素空間轉換回向量空間的第一步處理。
首先，從區域生成非常精細的多邊形。
然後，使用多種算法來完成下面的步驟：
+ 簡化相鄰多邊形的邊緣（區域之間的部分）
+ 簡化邊界(邊界是沒有鄰接或鄰接了障礙物的輪廓)(EdgeMaxDeviation)
+ 優化邊界的長度。（邊界如果太長，不能得到最優的三角形）
下圖展示了執行此算法後的輪廓
在該階段結尾，簡單多邊形代表了可行走的表面。
生成凸多邊形(Convex Polygon Generation)
核心類：PolyMesh
許多算法只能用於凸多邊形。因此，這一步需要把輪廓構成的簡單多邊形轉換成凸多邊形網格。
比如，叉乘，確定一個點是否在一個凸多邊形內。
注意：許多尋路算法都使用這個網格
下圖中，你可以看到由輪廓形成的凸多邊形。
在該階段的結尾，一個凸多邊形網格代表了可以行走的表面。
生成高度細節(Height Detail Generation)
核心類：PolyMeshDetail
在這最後的階段，凸多邊形網格會被Delaunay三角化算法三角化，於是可以增加高度的細節。在多邊形的內部或者邊緣添加頂點，來確保網格與原始幾何體表面等價。(DetailSampleDistance和DetailMaxDeviation)
注意：從技術上講，這一步是可缺省的。細節網格在尋路中不是必須的，但是存在細節網格的情況下，某些查詢會返回更加精確的數據。
Delaunay三角化算法
【定義】三角剖分 ：假設V是二維實數域上的有限點集，邊e是由點集中的點作爲端點構成的封閉線段, E爲e的集合。
在實際中運用的最多的三角剖分是Delaunay三角剖分，它是一種特殊的三角剖分。先從Delaunay邊說起：
【定義】Delaunay邊：假設E中的一條邊e（兩個端點爲a,b），e若滿足下列條件，則稱之爲Delaunay邊：存在一個圓經過a,b兩點，圓內不含點集V中任何其他的點，圓上最多三點共圓，這一特性又稱空圓特性。
【定義】Delaunay三角剖分：如果點集V的一個三角剖分T只包含Delaunay邊，那麼該三角剖分稱爲Delaunay三角剖分。
Delaunay剖分所具備的優異特性：
1.最接近：以最近的三點形成三角形，且各線段(三角形的邊)皆不相交。
2.唯一性：不論從區域何處開始構建，最終都將得到一致的結果。
3.最優性：任意兩個相鄰三角形形成的凸多邊形的對角線如果可以互換的話，那麼兩個三角形六個內角中最小的角度不會變大。
4.最規則：如果將三角網中的每個三角形的最小角進行升序排列，則Delaunay三角網的排列得到的數值最大。
5.區域性：新增、刪除、移動某一個頂點時只會影響臨近的三角形。
6.具有凸多邊形的外殼：三角網最外層的邊界形成一個凸多邊形的外殼。