孙广东 2014.6.30 AI. 我们的第一印象可能是机器人,如今主要说在游戏中的应用. 现代的计算机游戏中已经大量融入了AI元素,平时我们进行游戏时产生的交互都是由AI来完毕的.比方在RPG游戏中出现的NPC,实际上就是一个AI的载体.它们有着最常规,以及特定情景的推断能力与数据处理能力.推断.也称为分析. 大量的分析,即逻辑.逻辑,即AI. 最形象的样例应该是游戏中具有攻击能力的怪物,当它们看到玩家时(或者被玩家攻击)的情况下,怪物可能会在指定范围或者指定时间段内尾随玩家并试图反击. 但当

AI逻辑实现-选择行为树还是状态机? 关注AI的朋友可能会看过赖勇浩翻译的<有限状态机时代终结的10大理由> ,里面谈到了状态机的诸多弊端.同时在ppt(附上下载地址)中述说了行为树的诸多优点,这里就不在赘述了.更多得是想总结一下自己玩了一阵子行为树后的一些实践体会. 个人体会: 状态机来实现AI更符合我们思维的朴素表达,我想任何一个有经验的coder都能直观得去写一个自己的AI状态机.它用于一些简单的ai其实是没有大问题的,(搜索敌人,靠近,攻击,死亡)用状态机其实更加便捷.但是面对一些复杂

在网上找到一些资料参考,然后写写自己的想法. 这里感谢MOMO等大神. 我们用玩家检测怪物的方法来测,这样比较试用与弱联网游戏,每次在同步玩家的时候来判断玩家与怪物的位置. 这里给出两个处理方式: 1.碰撞器R范围检测. 2.地图分块范围检测. 这两种处理方式适用于不同的游戏. 再讲解这两种方式之前,我们先了解一下一个核心问题,怪物在玩家R半径内时怎么判断怪物是否在玩家视觉范围内. 如下图 在图中, 玩家的位置与怪物的位置会成一个向量.设为V1 怪物的朝向也是一个向量.设为V2 如果怪物能看到6

怪物AI执行 //-----------------------------------------------主动攻击------------------------------------------------------ 初始状态 attack_style Enum攻击方式 Enum主动攻击 MonsterStat EnumMonsterStat EnumMonster游荡 Monter被动Stat EnumMonster被动Stat EnumMonster被动NULL 玩家移动或者进入

大家好.欢迎大家关注由我为大家带来的Unity3D游戏开发系列文章,我的博客地址为:http://blog.csdn.net/qinyuanpei.        在上一篇文章中,我们基本上实现了一个小地图的功能,今天呢,我们来实现怪物AI,所谓怪物AI就是指我们为怪物编写一定的算法.使其能够具备一定程度的智能化,以增强游戏的可玩性.在一般的RPG游戏中,怪物通常在一个游戏设定的范围内巡逻.当玩家进入怪物的警戒范围时,怪物就会由巡逻状态转变为攻击状态,向玩家进行攻击,那么,我们今天就来实现一个简

AI.我们的第一印象可能是机器人,现在主要说在游戏中的应用.关于AI的相关文章我们在前面也提到过,详细请戳这现代的计算机游戏中已经大量融入了AI元素,平时我们进行游戏时产生的交互都是由AI来完成的.比如在RPG游戏中出现的NPC,实际上就是一个AI的载体,它们有着最常规,以及特定情景的判断能力与数据处理能力.判断,也称为分析.大量的分析,即逻辑.逻辑,即AI. 最形象的例子应该是游戏中具有攻击能力的怪物,当它们看到玩家时(或者被玩家攻击)的情况下,怪物可能会在指定范围或者指定时间段内跟随玩家并试

0x00 前言 因为临近年关工作繁忙,已经有一段时间没有更新博客了.到了元旦终于有时间来写点东西,既是积累也是分享.如题目所示,本文要来聊一聊在游戏开发中经常会涉及到的话题--游戏AI.设计游戏AI的目标之一是要找到一种便于使用并容易拓展的的方案,常见的一些游戏AI方案包括了有限状态机(FSM).分层有限状态机(HFSM).面向目标的动作规划(GOAP)以及分层任务网络(HTN)和行为树(BT)等等.下面我们就来聊一聊比较有代表性的游戏AI方案--状态机. 0x01 有限状态机(FSM) 有限状

by AKara 2010-12-09 @ http://blog.csdn.net/akara @ akarachen(at)gmail.com @weibo.com/akaras 谈到游戏AI,很明显智能体拥有的知识条目越多,便显得更智能,但维护庞大数量的知识条目是个噩梦:使用有限状态机(FSM),分层有限状态机(HFSM),决策树(Decision Tree)来实现游戏AI总有那么些不顺意. 试试Next-Gen AI的 行为树(Behavior Tree) 吧. 虽说Next-Gen A

UE4引擎中可以实现简单AI的方式有很多,行为树是其中比较常用也很实用的AI控制方式,在官网的学习文档中也有最简单的目标跟踪AI操作教程,笔者在这里只作简单介绍. AIController->和playcontroller一样,但区别于玩家控制器,AIController负责管理的是AI,也称AI控制器. Blackboard->黑板,作用是用来标记关键值,为AI存储或者提取相关记忆. Behavior Tree->行为树,从黑板里读取关键值,做出决定和执行. Animation Blu

很久没写博客了,最近在项目刚部署到测试服,需要进行压测,老大相当专业的用了行为树来组织压测机器人的代码,这段时间陆陆续续在网上看了不少关于行为树的文章,其中有一篇我觉得写得非常到位,它原文是英文,链接将在下面给出,在这之前看了很多国内的文章都是写的糊里糊涂,后来看过这篇文章后,总算是对行为树的概念入了门.在这里我会把它的大致意思给翻译出来(注:由于原文有不少啰嗦的地方,所以没有逐句的翻译),以它的行为结构为标准,并会在译文中穿插一些自己的理解来谈谈我眼中的行为树,如果有什么不对的地方,欢迎大家指

游戏中,怪物会自动的往玩家所在地点走去,那需要创建一个C#脚本EnemyAI,包含两个功能: 1. 怪物旋转自己对准玩家 2. 怪物向前移动,追逐玩家 public class EnemyAI : MonoBehaviour { public Transform target; public int moveSpeed; public int rotateSpeed; private Transform myTransform; void Awake(){ myTransform = trans

参考链接: https://blog.csdn.net/linxinfa/article/details/72937709 https://blog.csdn.net/wanghaodiablo/article/details/52587364 https://blog.csdn.net/q414620221/article/details/78596732 0.节点 一般情况下,只需要扩展Conditional和Action这两种节点即可,Decorator和Composite节点只需要使用内

by AKara 2010-11-11 @ http://blog.csdn.net/akara @ akarachen(at)gmail.com @weibo.com/akaras 一个简单横版游戏demo的角色动作状态,可用状态机来处理状态间跳转和行为逻辑. 使用 有限状态机(FSM) 可将状态的特性处理局部化,并提供单一可控的转化渠道在多状态间切换,还为状态/事件的追踪/回溯/录制提供便利,甚至状态对象可以全局共享单件.可使角色动作,怪物AI(HFSM)等方面制作简化/可维护.网上好文很多

目录 有限状态机 行为树 控制节点 条件节点 行为节点 装饰节点 总结 额外/细节/优化 游戏AI的决策部分是比较重要的部分,游戏程序的老前辈们留下了两种经过考验的用于AI决策的结构: 有限状态机 行为树 在以前,游戏AI的实现基本都是有限状态机, 随着游戏的进步,游戏AI的复杂性要求越来越高,传统的有限状态机实现很难维护越来越复杂的AI需求. 现代游戏AI都比较偏向采用行为树作为决策结构. 有限状态机 有限状态机的一般实现是将每个状态写成类,再用一个载体(也就是所谓的状态机)管理这些状态的切换

本系列文章由七十一雾央编写,转载请注明出处. http://blog.csdn.net/u011371356/article/details/9374935 作者:七十一雾央 新浪微博:http://weibo.com/1689160943/profile?rightmod=1&wvr=5&mod=personinfo 在上一节笔记中,雾央预告说打算这一节讲流畅动画的改进以及重新封装代码的,但是看起来似乎没有多少同学感兴趣,所以雾央决定把他们往后挪一挪,先来讲解点有意思的东西. 在游戏之中

原创文章,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/zisou/p/cocos2d-xARPG4.html 谈到怪物AI,我觉得就比较话多了,首先理解一下(Artificial Intelligence人工智能),人工智能是计算机科学的一个分支,人工智能是计算机科学技术的前沿科技领域.人工智能与计算机软件有密切的关系.各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现,许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术. 总而言之,言而总之,我理解的AI就是:用人类自己的思考模式去

在设计一款游戏的时候,如果我们是玩家,是希望自己能够操作角色畅玩游戏的.在一款MMORPG游戏中,大部分的实际游戏角色,是需要玩家来操作的,通过在游戏大世界相互完成游戏中的任务等等来体验游戏.在大世界交互场景中,不可避免的会有怪物的存在,也会有NPC,某些策划布置的场景角色怪物等等.同时,在常见的MMORPG游戏中,自动战斗是不可避免的一个功能.这些表面的角色或者功能的背后,其实就是游戏的AI机制. 说到游戏的AI,和现在比较流行的人工智能有一定的区别.现在的人工智能是全面的AI,包含数据收集,

引言 好久没有写博客了,这半年在游戏公司工作,过得比较充实,每天不是add feature就是debug,所以忽视了写博客.今天发一篇关于AI博客. 主要是最近看了一些关于"The Last Of Us"(美国末日Only Play Station)的AI设计文档,并结合一些自己实际项目的心得,分享一些这方面的经验. 进入正题之前,我要呼吁一下,能不能给游戏开发建立一个网站博文分类. 分层次的状态机 关于游戏方面的AI,行为树和状态机,模糊逻辑,机器学习,导航网格,博弈一般是重点话题.

转自:http://www.gameres.com/491742.html 一般来讲,网络游戏的AI历来就是很简单的AI.相比之下,很多单机游戏的AI就要得复杂一些.而笔者并未从事过大型单机游戏的AI设计,所以也就不班门弄斧了.但至于网游的AI,还是略知一二. 目前游戏中的AI,都是事件引发行为的机制.它们并不会自我学习和成长,都是写死的一些事件(条件)和行为,类似于昆虫的应激性表现.有限状态机或者行为树,都是在此基础上进行设计的.不过这不属于策划工作范畴,在此也就不多加描述了. 以下就AI的一

最近在学习使用行为树做AI,决定把学到的贡献出来,抛砖引玉,希望可以认识到更多大牛 -- 首先我们了解下什么是行为树和为什么要使用行为树.   在我们项目中如果需要做一个AI敌人,比如做一个手游 某民突击里面的普通步兵,那么这个步兵的基本ai 就是 从出生点出来后获取一个躲避点,然后向躲避点跑动,当到达躲避点后,开始做各种动作 向玩家开枪,当开枪完后执行躲避动作,躲避动作完成后可能继续开枪,或者又跑到其他躲避点,然后就是一个循环. 那么做这个ai 一般会用fsm状态机来写,通过不同的状态 来调用