# FishROV A Pro RVO vs RVO2 Benchmark 报告

AP
A Pro RVO 报告 固定 XZ2D / 鱼饵场景纳入
数据源：C:\Users\13999\Desktop\logs。统计稳定段，排除 timeSeconds = 0 的启动采样。

2026-06-15 / Android + Editor / XZ2D mainline

# A Pro RVO 提升性能，但在 2D 下常用重叠换速度

这批新日志固定了大部分 2D 主线，新增了 BaitScramble 鱼饵场景。结论不是“A Pro 全面替代 RVO2”：它在百元机 500 鱼附近明显改善 FPS 和 simulation ms，但鱼饵、FreeSwim、Dense 的空间重叠通常更高。

日志数量 69 个 CSV
主环境 Android 百元机
主维度 XZ2D
新增场景 BaitScramble

Executive Summary

## 结论摘要

这次应该把“帧率胜利”和“避障质量胜利”分开看。

500 A Pro 的价值最明显：百元机 500 鱼在 FreeSwim / CrossFlow / Dense / Bait 都显著提升 FPS。
+306 鱼饵 500 鱼 A Pro 比 RVO2 多 306.3 个平均空间重叠对，性能提升伴随拥挤代价。
Cross 500 百元机 CrossFlow 500 是 A Pro 最像“真胜利”的样本：FPS 28.8 vs 11.4，空间重叠 288.7 vs 512.0。
800+A Pro 到 800/1000 后重叠经常爆高，不能直接作为高数量默认方案。
推荐判断：A Pro 可以继续作为性能候选，但现在还不建议无条件替代 RVO2。鱼饵场景要先解决聚集重叠或增加后处理分离，再谈默认启用。

Android / Same Config

## 百元机：A Pro vs RVO2

固定环境、场景、维度和数量，只比较模式。负数 Sim Δ 表示 A Pro 更快；正数重叠 Δ 表示 A Pro 更拥挤。

固定：Android / XZ2D / 同场景 / 同数量。唯一变量：RVO2 vs A Pro RVO。

场景 | 数量 | FPS RVO2 | FPS A Pro | FPS Δ | Sim Δ ms | 空间重叠 RVO2 | 空间重叠 A Pro | 重叠 Δ | 结论
--- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | ---
FreeSwim | 100 | 22.0 | 30.2 | +8.2 | +0.26 | 0.4 | 0.4 | 0.0 | 可用
FreeSwim | 300 | 22.5 | 30.0 | +7.5 | -7.08 | 16.1 | 17.9 | +1.8 | 小赢
FreeSwim | 500 | 11.9 | 28.3 | +16.4 | -22.89 | 89.1 | 268.0 | +178.9 | 性能赢
FreeSwim | 800 | 19.0 | 21.7 | +2.7 | -17.21 | 293.1 | 844.3 | +551.2 | 质量差
CrossFlow | 500 | 11.4 | 28.8 | +17.4 | -50.76 | 512.0 | 288.7 | -223.3 | 真胜利
Dense | 500 | 13.0 | 27.9 | +14.9 | -37.78 | 625.0 | 545.5 | -79.5 | 可试
Dense | 800 | 13.9 | 19.1 | +5.2 | -35.02 | 525.7 | 2400.0 | +1874.3 | 重叠爆
BaitScramble | 500 | 16.5 | 28.2 | +11.7 | -41.27 | 209.9 | 516.2 | +306.3 | 性能赢
BaitScramble | 800 | 12.9 | 18.8 | +5.9 | -8.02 | 616.0 | 1031.9 | +415.9 | 质量差
BaitScramble | 1000 | 14.0 | 15.5 | +1.5 | -9.80 | 866.9 | 1208.8 | +341.9 | 不建议

BaitScramble

## 鱼饵场景是关键：A Pro 帧率更好，但聚集更挤

鱼饵场景更接近真实玩法，所以它的质量风险比 FreeSwim 更值得优先处理。

### Android / BaitScramble / XZ2D

固定：Android / BaitScramble / XZ2D。变量：数量与模式。

数量 | 模式 | FPS | 1% Low | Sim ms | 空间重叠 | 最小间距
--- | --- | --- | --- | --- | --- | ---
100 | RVO2 | 30.2 | 29.1 | 7.50 | 12.8 | -0.610
100 | A Pro | 29.1 | 7.5 | 6.15 | 18.2 | -0.649
300 | RVO2 | 26.5 | 8.8 | 33.41 | 122.2 | -0.670
300 | A Pro | 30.1 | 24.8 | 15.62 | 235.9 | -0.674
500 | RVO2 | 16.5 | 3.7 | 65.92 | 209.9 | -0.694
500 | A Pro | 28.2 | 12.8 | 24.65 | 516.2 | -0.686
800 | RVO2 | 12.9 | 3.4 | 52.27 | 616.0 | -0.696
800 | A Pro | 18.8 | 6.0 | 44.25 | 1031.9 | -0.692
1000 | RVO2 | 14.0 | 4.6 | 72.77 | 866.9 | -0.697
1000 | A Pro | 15.5 | 5.4 | 62.97 | 1208.8 | -0.692

### 鱼饵场景读法

业务解释：鱼饵会制造局部聚集，空间重叠比单纯 FPS 更关键。
300 FPS
A Pro
300 重叠
RVO2
500 FPS
A Pro
500 重叠
RVO2
800 FPS
A Pro
800 重叠
RVO2
当前结论：A Pro 更能把鱼饵场景跑起来，但 300/500/800/1000 全部比 RVO2 更拥挤。它需要局部密度限制、到达鱼饵后的分层/环绕点、或重叠后处理。

Editor Trend

## 编辑器趋势：A Pro 在大数量下也不是质量胜利

编辑器只看趋势，不当移动端上线依据。

固定：Editor / XZ2D / 同场景 / 同数量。唯一变量：RVO2 vs A Pro。

场景 | 数量 | FPS RVO2 | FPS A Pro | Sim Δ ms | 空间重叠 RVO2 | 空间重叠 A Pro | 结论
--- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | ---
FreeSwim | 300 | 99.3 | 100.9 | -0.22 | 6.0 | 5.8 | 基本持平
FreeSwim | 3000 | 28.4 | 26.7 | -0.29 | 4222.1 | 4898.8 | 更拥挤
BaitScramble | 300 | 98.5 | 105.6 | -0.24 | 150.9 | 166.1 | 小幅更挤
BaitScramble | 3000 | 30.3 | 24.8 | +2.25 | 4955.2 | 7677.1 | 双输
CrossFlow | 3000 | 28.0 | 26.9 | +0.77 | 3906.3 | 6149.5 | 更拥挤
Dense | 3000 | 25.8 | 26.0 | +3.30 | 4598.3 | 6223.0 | 质量差

Environment Gap

## 跨环境差异：编辑器仍会掩盖百元机红线

固定同模式 / 同场景 / XZ2D / 同数量，只改变运行环境。

固定：RVO2 或 A Pro / XZ2D / 同场景 / 同数量。唯一变量：Editor vs Android。

配置 | Editor FPS | Android FPS | Editor Sim | Android Sim | 空间重叠 Editor / Android | 读法
--- | --- | --- | --- | --- | --- | ---
RVO2 / FreeSwim / 300 | 99.3 | 22.5 | 2.08 | 21.36 | 6.0 / 16.1 | Android 才暴露性能压力
RVO2 / BaitScramble / 300 | 98.5 | 26.5 | 2.25 | 33.41 | 150.9 / 122.2 | 鱼饵在 Android 上 sim 成本高
A Pro / FreeSwim / 300 | 100.9 | 30.0 | 1.86 | 14.28 | 5.8 / 17.9 | 帧率达标但质量变差
A Pro / BaitScramble / 300 | 105.6 | 30.1 | 2.01 | 15.62 | 166.1 / 235.9 | 鱼饵聚集在 Android 上更挤

Method

## 样本与统计口径

### 字段

averageFpsonePercentLowFpssimulationMsspatialOverlapPairs

新日志还包含 averageSpeed / averageAcceleration，可用于观察鱼饵聚集是否靠剧烈运动换效果。

### 环境

AndroidEditor

Android 是主依据；Editor 只看趋势和粗略上限。

### 限制

单次样本较多部分配置缺失

建议关键配置重复跑 3 次取中位数，尤其是 Android / BaitScramble / 300-800。

Next Actions

## 建议动作

### 不要直接替换

A Pro 先不要全局替换 RVO2。它当前在鱼饵场景的质量代价太明显，尤其 500 鱼以上。

### 优先修鱼饵聚集

给鱼饵周围加分布点、局部容量、停靠环、或重叠后处理。A Pro 的性能余量可以用来换更好的分散策略。

### 下一轮固定样本

Android / XZ2D / BaitScramble 跑 300、500、800，每个 RVO2 与 A Pro 各 3 次，加入到达鱼饵时间和鱼饵半径内拥挤度。

生成时间：2026-06-15。数据源目录：C:\Users\13999\Desktop\logs。