游戏AI技术

【Unity3D人工智能编程精粹】

1、运动层、决策层、战略层。

　　运动层、决策层包含的算法是针对单个角色的，战略层是针对小队乃至更大规模群体的。

　　导航和寻路是运行层的主要任务。

　　决策层决定角色下一时间步该做什么。

　　感知（Sense）-> 思考（Think）-> 行动（Act）。

2、通过产生一定大小、方向的操控力，使角色以某种方工运动。Unity3d提供的开源库 UnitySteer 可以快捷地实现操控行为。

3、如果游戏的决策系统不是很复杂，只要利用 FSM 就可以实现。在处理大规模的问题时，FSM很难复用、维护、调试。行为树层次清晰，易于模块化，简洁高效。

4、每一个物体拥有 position、mass、velocity、orientation。以及 max_force、max_speed。

　　这个物体位置的计算方法：

　　1）确定每一帧的当前操作力（最大不超过max_force）。

　　2）除以交通工具的质量mass，可以确定一个加速度。

　　3）将这个加速度与原来的速度相加，得到新的速度（最大不超过max_speed）。

　　4）根据速度和这一帧时间，计算出位置的变化 。

　　5）与原来的位置相加，得到新位置。

　　　　

5、Vehicle类。一个物体可以受到多个操作力。，每个操作力有各自的weight。

　　注意 steering_force 是一个向量：

　　　　　　　　

　　分别有以下类型的个体操作行为：

　　　　

6、AILocomotion 中速度的计算。注意 moveDistance是向量。

　　

　　通过 slerp 防止方向大幅抖动。　　

　　

7、操作向量是预期速度与当前速度的差。

　　

8、1）SteeringForSeek。

　　

　　

9、2）SteeringForFlee。与Seek相比，多了fearDistance，另外DesiredVelocity速度相反。

　　

10、3）SteeringForAttrive。以Target为中心，圆外径直冲向Target，圆内减速。

　　注意：以下代码，应当对 desiredVelocity进行限速。

　　

11、4）SteeringForPersuit。目标不再是静态物体，而是会移动的物体。

　　当距离很近时，直接冲向目标。当距离较远时，需要预测在哪个postion，可能追上Target。

　　注意：不是追逐Target下一帧的位置，而是追逐预测的相遇点的位置。

　　

12、5）SteeringForEvade。预测目标将在哪个positon追上自己，然后给一个相反方向的力。

　　　　注意：以下 lookaheadTime 代表的是最快可能追上的时间。

　　

13、6）SteeringForWander。

　　　　随机瞎逛，一种通常的做法是，每隔几秒随机一个目标位置，让角色奔向这个位置。这种做法存在角色突然调头的问题，体验不是很好。

　　　　

　　

14、7）SteeringForPath（路径跟随）。路点半径，当角色距离目标点多远时认为已经达到，从而继续向下一个路点前进。

　　

15、8）SteeringForAvoidance。只躲避最近的障碍物。

　　

　　avoidance_force = ahead - obstacle_center。

　　注意：下面代码使用 Physics.Raycast 进行碰撞检测，并未使用 Half Ahead方法。

　　　　

16、群体行为。

　　

17、SteeringForSeparation.cs

　　

18、SteeringForAlighment。

　　

19、SteeringForCohesion。