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游戏AI的架构模型

游戏AI的架构模型

运动层：AI的具体行为，比如移动

决策层：决定AI下一时间步该做什么

战略层：从集体层面对个体AI进行控制

除此之外，还要结合动画系统，物理引擎，感知系统等，共同组成人工智能

个体AI

Seek是最常见的AI行为，最简单的实现是给AI添加一个修正力使之向目标移动

Flee和Seek相反，通常我们都要设置一个Distance范围判断结束行为。用Vector3.sqrMagnitude向量平方长度，计算会更快

Arrival到达目标减速至停止，可设置一个StopDistance，距离大于停止距离时给一个Force移向目标

Pursuit追逐会预测Target的未来位置，比如预测t时间内Target不会转向,AI将计算未来位置朝之移动。另外还可以用点乘计算夹角，判断双方是不是面对面

Evade逃避。与Pursuit反向

Wander随机徘徊。设置一个圆周半径，每帧给Target附加随机位移，比AI只按照预设好的路线移动更加真实

FollowPath路径跟随。设置radius路点半经，让AI在路径间切换更加真实

CollisionAvoidance避开障碍。向前射线检测障碍物的包围圈，产生一个排斥力。

集体AI

②

第一步：取起始结点，将其8个邻接点加入Open，并将各邻接点的父节点设置为起始节点，起始点加入Close

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第二步：计算open表中结点的代价f=g+h，计算规则是：

g：取父节点g值，根据n点和父节点的连接方式计算。如果是直角连接g++，对角连接g+=1.414

h：采用欧几里得距离/曼哈顿距离[不考虑障碍物]

根据f大小来确定open表中下一个要被检查的节点

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第三步：取f最小结点，检查8个邻接点，障碍物点无视。

计算各邻接点通过当前结点得到的新g值，计算规则同上

???新结点加入open表

???已经在open表的，若新g值比原值大，不需更新。若小于原值，则更新g,f,父节点，而不用更新h

???已经在closed表的，按上图文字处理

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第四步：对于具有相等的最小代价值f的结点，可任选一个计算。

循环直到终点

其他

1.对于已经计算的（存在于open或closed表中）节点，无需再次计算，因为选择那些节点只会绕远

2.障碍物节点加入closed表，对于被open或closed表包围的节点，也加入closed表中

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和Dijkstra算法的区别：

Dijkstra是BFS，不会去预估到终点的距离，因此在有多个权值相等的路径时会有哪些信誉好的足球投注网站很多不必要的结点。而且没有考虑障碍物

A*是按照启发函数，向着目标搜。很适合寻路

Dijkstra会求出所有点的最短路径，得到理论上的最优解，而A*则只会找需要计算的点。结果是A*更快，但是不一定是最优解

Unity寻路

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AI使用NavMeshAgent组件

如果要配合物理引擎使用，则AI需要有kinematic的刚体，表示刚体由nav控制

和Animator配合使用的话，最好不要用rootmotion

将地面勾选NavigationStatic，再打开Navigation视图，点击bake即可看到蓝色可达区域

NavigationArea可以设置object为不同Area，会用不同颜色表示

可以在NavMeshAgent中修改其可以行走的Area

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OffMeshLink添加跳跃点（手动路径）

默认的NaveMeshAgent组件上面是勾选了AutoTraverseOffMeshLink（自动通过OffMeshLink）选项的。这样的意思是人物只要到了OffMeshLink的开始点，就会自动的移动到OffMeshLink的结束点。?

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NavmeshObstacle

enable时不可通行,false时可通行。此情况下物体不会暂停

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寻路还有很多用法，这里就暂不详述了

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AI感知事件

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AI往往要感知视觉、听觉等信息来决策下一步的行为，其中又包括位置信息，对象属性信息，自身信息等

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1、轮询（主动查询信息）

轮询类似编程中的switch-case，是AI周期性地查询所需要的信息，轮询非常常见，容易维护，但有效信息率低，花费性能较多

轮询中心（没有必要每个AI都进行一遍查询，而是集中处理需要查询的信息）

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2、事件驱动（被动得知信息）

事件是一种高效的消息传递机制，由事件分发者主动通知每个感兴趣的AI，这样就使AI准时获得有效信息

可以做一个中心检测系统（事件管理器），记录每个AI感兴趣的事件，并通知他们，还方便了调试

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3、Trigger触发器

触发器其实和事件比较接近，相比之下，触发器是事件的本源，比如监听声音的声音触发器，检测观察物的视觉触发器，等待时间的时间触