很多游戏特别是rts,rpg类游戏,都需要用到寻路.寻路算法有深度优先搜索(DFS),广度优先搜索(BFS),A星算法等,而A星算法是一种具备启发性策略的算法,效率是几种算法中最高的,因此也成为游戏中最常用的寻路算法. 直入正题: 在游戏设计中,地图可以划分为若干大小相同的方块区域(方格),这些方格就是寻路的基本单元. 在确定了寻路的开始点,结束点的情况下,假定每个方块都有一个F值,该值代表了在当前路线下选择走该方块的代价.而A星寻路的思路很简单:从开始点,每走一步都选择代价最小的格子走,直到达

最近简单学习了一下A星寻路算法,来记录一下.还是个萌新,如果写的不好,请谅解.Unity版本:2018.3.2f1 A星寻路算法是什么 游戏开发中往往有这样的需求,让玩家控制的角色自动寻路到目标地点,或是让AI角色移动到目标位置,实际的情况可能很复杂,比如地图上有无法通过的障碍或者需要付出代价(时间或其他资源)才能通过的河流.沼泽等,想要让角色找到一条付出最小代价到达目标的路径,就需要使用一些特殊的算法,而A星寻路算法就是目前应用最广泛的寻路算法之一,unity asset store上广受好评

前言 在上一篇文章,介绍了网格地图的实现方式,基于该文章,我们来实现一个A星寻路的算法,最终实现的效果为: 项目源码已上传Github:AStarNavigate 在阅读本篇文章,如果你对于里面提到的一些关于网格地图的创建方式的一些地图不了解的话,可以先阅读了解一下下面的这篇文章: 文章链接: Unity 制作一个网格地图生成组件 1.简单做一些背景介绍 在介绍A星寻路算法前,先介绍另外一种算法:Dijkstra寻路算法,简单的来说是一种A星寻路的基础版.Dijkstra作为一种无启发的寻路算法

你是否在做一款游戏的时候想创造一些怪兽或者游戏主角,让它们移动到特定的位置,避开墙壁和障碍物呢? 如果是的话,请看这篇教程,我们会展示如何使用A星寻路算法来实现它! 在网上已经有很多篇关于A星寻路算法的文章,但是大部分都是提供给已经了解基本原理的高级开发者的. 本篇教程将从最基本的原理讲起.我们会一步步讲解A星寻路算法,幷配有很多图解和例子. 不管你使用的是什么编程语言或者操作平台,你会发现本篇教程很有帮助,因为它在非编程语言的层面上解释了算法的原理.稍后,会有一篇教程,展示如何在Cocos2D

你是否在做一款游戏的时候想创造一些怪兽或者游戏主角,让它们移动到特定的位置,避开墙壁和障碍物呢? 如果是的话,请看这篇教程,我们会展示如何使用A星寻路算法来实现它! 在网上已经有很多篇关于A星寻路算法的文章,但是大部分都是提供给已经了解基本原理的高级开发者的. 本篇教程将从最基本的原理讲起.我们会一步步讲解A星寻路算法,幷配有很多图解和例子. 不管你使用的是什么编程语言或者操作平台,你会发现本篇教程很有帮助,因为它在非编程语言的层面上解释了算法的原理.稍后,会有一篇教程,展示如何在Cocos2D

转载自:http://www.raywenderlich.com/zh-hans/21503/a%E6%98%9F%E5%AF%BB%E8%B7%AF%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%BB%8B%E7%BB%8D 学习该算法,并添加自己的理解,注释 A*算法是Dijkstra算法和贪婪算法的综合,Dijkstra算法的缺点在于从起点全方位360地向外做广度优先搜索,导致遍历节点太多,速度较慢,优点是能够保证找到最优路径.贪婪算法总是选择看起来最优的路线前进,优点是速度很快,缺点是有可能

A星寻路算法 1.准备一个close关闭列表(存放已被检索的点),一个open开启列表(存放未被检索的点),一个当前点的对象cur 2.将cur设成开始点 3.从cur起,将cur点放入close表中,然后将cur点四周不为障碍物的点放入open表中,并计算四周点的F.G.H值,设置点的父级为cur 4.依次检索open表中F值最小的点,如果出现多个F值最小的点,取离cur最近的点,并更新cur为最小的点,并将其从open表中删除 5.重复3-4步 结束条件:结束点被放入close表中,或者op

你是否在做一款游戏的时候想创造一些怪兽或者游戏主角,让它们移动到特定的位置,避开墙壁和障碍物呢?如果是的话,请看这篇教程,我们会展示如何使用A星寻路算法来实现它! A星算法简介: A*搜寻算法俗称A星算法.这是一种在图形平面上,有多个节点的路径,求出最低通过成本的算法.常用于游戏中的NPC的移动计算,或线上游戏的BOT的移动计算上. 实现原理: 可参考这两篇文章: http://www.raywenderlich.com/zh-hans/21503/a星寻路算法介绍 http://www.ray

整理硬盘的时候,发现我早些年写的A星寻路算法.特放上来,待有缘人拿去,无递归噢,性能那是杠杠的. 码上伺候 public class Node { public int X { get; set; } public int Y { get; set; } public int G { get; set; } public int H { get; set; } public int F { get; set; } public Node parentNode { get; set; } publ

Unity 3D本来是由德国的一些苹果粉丝开发的一款游戏引擎,一直只能用于Mac平台,所以一直不被业外人士所知晓.但是后来也推出了2.5版,同时发布了PC版本,并将其发布方向拓展到手持移动设备.Unity 3D游戏开发学习路线(方法篇)分享给大家.怎么学Unity 3D游戏开发?要了解U3D最重要的五大界面:第一:场景(Sence),构建游戏的地方:第二:层级(Hierarchy),场景中的游戏对象都列在这里.第三:检测面板(Inspector),当前选中的资源或对象的设置,是一些变量和组件的集

//注1:Mind & Hand,MIT校训,这里指的理解与实现(动脑也动手) //注2:博文分为两部分:(1)理解部分,为参考其他优秀博文的摘要梳理:(2)代码部分,是C++代码实现的,源码来源GitHub开源代码. 1,建立模型,简化问题 我一名2018级的Postgraduate新生,路径规划算法的初学者,这里的理解主要参照资深IT博主“莫水千流”的博客原文(链接附在本部分内容的结尾处),做一些梳理和笔记摘要,加深对于A星寻路算法的理解.学习从模仿开始. 原始问题:懒惰的“小猫”为了寻找到

简介 基于[漫画算法-小灰的算法之旅]上的A星寻路算法,开发的一个Demo.目前实现后退.重新载入.路径提示.地图刷新等功能.没有做太多的性能优化,算是深化对A星寻路算法的理解. 界面预览: 初始化: 寻路: 后退: 提示: 完成: 刷新地图: 下载地址: 项目地址: https://github.com/milovetingting/Maze

A星寻路: 结构:N叉树 直线代价斜线代价:符合勾股定理 代价:每走一步,距离终点所付出的 计算公式:f = g + h + w; f : 当前点到终点的代价 g : 起点到当前点的代价 h : 当前点到终点的预估代价(只计算直线距离,并忽略障碍) w : 权重 路: 平地 上坡路 丘陵 沼泽 坑 代码演示: #include <string.h>> #include <iostream> #include <vector> #include <window

参考链接: https://www.cnblogs.com/yangyxd/articles/5447889.html 一.原理 1.将场景简化,分割为一个个正方形格子,这些格子称之为节点(node),从一个节点到另一个节点的距离称之为代价(cost).一个节点与水平/垂直方向的相邻节点的代价是1,与对角节点的代价是1.4.这里引用公式f = g + h,f表示该节点的总代价,g表示该节点与上一路径节点的代价,h表示该节点与目标节点的代价. 2.需要两个列表,开启列表(openList)和关闭列

继续介绍NavMesh寻路的功能,接下来阿赵打算讲一下以下两个例子,先看看完成的效果:   第一个例子对于喜欢DOTA的朋友应该很熟悉了,就是不同小队分不同路线进攻的寻路,红绿蓝三个队伍分别根据三条路线进攻. 第二个例子是动态的控制道路的开关.当吊桥打开时,道路不通,当吊桥放下时,道路可以通行. 先来说说第一个例子吧,第一个例子其实很简单,只需要在之前两节的基础上修改一下层的设置就可以了. 先来分析一下我们的地形,为了做这个例子,我准备了两个plane分别作为我方基地和地方基地,然后用plane

Navigation Static:不会移动.可以用于计算可行走区域.例如:地板.墙.静态障碍物. 将一个物体选为Navigation Static:Navigation窗口-> 勾选项

http://liweizhaolili.blog.163.com/blog/static/16230744201271225812998/ 继续介绍NavMesh寻路的功能,接下来阿赵打算讲一下以下两个例子,先看看完成的效果:   第一个例子对于喜欢DOTA的朋友应该很熟悉了,就是不同小队分不同路线进攻的寻路,红绿蓝三个队伍分别根据三条路线进攻. 第二个例子是动态的控制道路的开关.当吊桥打开时,道路不通,当吊桥放下时,道路可以通行. 先来说说第一个例子吧,第一个例子其实很简单,只需要在之前两节

一.A*寻路算法的原理 如果现在地图上存在两点A.B,这里设A为起点,B为目标点(终点) 这里为每一个地图节点定义了三个值 gCost:距离起点的Cost(距离) hCost:距离目标点的Cost(距离) fCost:gCost和gCost之和. 这里的Cost可以采用直线距离,也可以采用曼哈顿距离等,只要适合就行 那么先计算起点周围的所有节点的三个值 这里设每两个相邻节点间的距离为10,那么对角线距离为14 那么计算得出,F值最小的是A点左上角的方块,将节点放入列表(数组也行)将A设为该节点的

二叉树存储路径节点 1.0中虽然实现了寻路的算法,但是使用List<>来保存节点性能并不够强 寻路算法学习1.0在这里:https://www.cnblogs.com/AlphaIcarus/p/16185843.html 更好的方法是使用堆(或者叫树)来代替列表存储节点 注意:这里使用数组来实现堆,而非使用链表实现堆 这里使用二叉树的方式来存储节点之间的关系 如果在树的末尾添加了一个较小的值, 那么需要和父节点比较大小,如果更小,则交换位置 然后再与父节点比较大小,如果小于父节点,则再次交换

上一节简单介绍了NavMesh寻路的基本用法,这次来介绍一下稍微复杂一点点的高低落差以及跳跃的做法,首先来看看这次的目标:   由于博客相册上传GIF有限制,所以我把整个过程切开了2部分上传,第一部分是爬楼梯,第二部分是横向跳跃和往下跳落 不管是爬楼梯,还是跳跃,NavMesh都是通过了OffMeshLink来做的.创建OffMeshLink的方法有两种,接下来会通过制作上面的例子来进行说明: 为了做这个例子,我们预先在场景里面准备了一些物体:摄像机是必须的,一个作为地面的Plane,然后是F1