UE 场景性能热力图：空间网格、观察方向与可回归采样方法

用空间网格做 UE 场景性能热力图：定位“哪里卡”而不是“整体有点卡”摘要：复杂场景的性能通常具有明显空间差异。只沿一条跑图路线采样，容易漏掉转角、视野边缘、特效交汇区和资源密集区。本文介绍一种可自动化的空间网格采样方法：在规则坐标点、多个朝向下采集帧率、线程耗时、内存和 DrawCall，再生成可比较的性能热力图。标签：Unreal Engine、性能热力图、自动化测试、游戏性能、Python一、为什么需要空间热力图“主城性能不好”不是一个可以直接优化的结论。一个大场景可能同时包含：特定视角下才出现的高 DrawCall；远景、植被或粒子叠加形成的 GPU 峰值；某个区域触发了额外的逻辑 Tick；资源流送或对象创建造成的内存尖峰。把地图离散为采样点后，性能问题从模糊描述变成坐标、朝向和指标组成的记录。优化团队能快速复测同一个位置，也能在版本间计算变化。二、采样模型：位置 × 朝向 × 稳定窗口一个实用的采样单元可以表示为：Sample = { position: (x, y, z), yaw: 0 / 45 / ... / 315, settle_seconds: 10, metrics: { fps, game_ms, re