用行为树来制作AI是非常方便的,今天就给大家简单介绍一下行为树的强大之处. 所用插件 Behavior Designer v1.421 最开始 我使用过Rain插件,不过用过Behavior Designer后感觉界面更为直观,更容易设计出AI 新建一个项目,先导入该插件 新建一个Cube,命名为Floor,作为本场景的地板,Scale设置为(20, 0.1, 20),Tag设置为Floor 创建一个Capsule,命名为Player,Tag设置为Player,添加一个简单的Player脚本控制

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 2010-12-09 @ 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

NPC AI驱动最基本过程 NPCmgr中比较重要的是加载NPC和一个NPCAI的一个指针 他利用map那个线程的定时到底做了啥呢 void NPCmgr::npcAITimer() { time_t tb = GetTickCount(); m_spNpcAI->run();//[...]测试 time_t te = GetTickCount() - tb; } void NpcAI::run() { //毫秒级随机数(不能放循环里) srand(GetTickCount()); for(au

1.下载安装Rain 插件 原先可以在unity的Asset Stroe 下载到,但是现在Rain 的开发公司因为人工智能的发展,公司得到投资,所以下架了rain插件. 所以我给出网盘链接 链接:https://share.weiyun.com/5BKFvOn 密码:wsikw8 链接失效请联系我. 2.向指定目标移动 导入后可以看到在顶部已经有了RAIN 创建一个地板和一个Ai对象如图: 选择要操作的Ai对象,创建AI子物体 我们可以看到AI自物件上有这么一个组件 参数如下: AI:当前这个r

前言 在前面的教程中我们已经基本实现了路径导航和障碍物规避. 但是这样我们并没有让我们的角色学会思考,他只是机械的去完成一些步骤,这并不能体现Rain插件的智能. 一个角色他应该有多个不同的状态,待机,巡逻,发现,追逐,攻击等等.并且能够思考,自己反应自己的行为. 状态之间的转换需要信号,就像我们现实世界中,信号来源是视觉和听觉. 那我们可不可以为AI角色也添加视觉和听觉呢? 答案:当然是可以的,为了让我们的角色更加智能,就让我们来实现这个功能吧. 场景准备 我布置的场景如下 绿色胶囊体:玩家

Sequence的继承关系如下: Sequence->Composite->ParentTask->Task 上一篇已经实现了简单版本的ParentTask和Task(基于Behavior Designer的源码),那么接下来看下Composite和Sequence. 1.Composite:表明该节点是组合节点,无特殊作用. 2.Sequence: 成员: currentChildIndex:当前运行的子节点索引 executionStatus:当前运行的子节点状态 方法: CanEx

BehaviorDesigner是Unity上的一款行为树插件,不过这个插件是用C#编写的,编写出来的行为树也是依赖于C#的,不利于热更,所以有必要写一个lua版本的. 首先下载BehaviorDesigner这个插件,其中部分源码编译在Behavior Designer\Runtime\BehaviorDesignerRuntime.dll中,可以使用.NET Reflector这个工具进行反编译,然后将反编译后的类文件保存,然后用VS打开,就可以方便地查看源码啦.这个插件是自带pdf文档的,

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

如果不想用Unity的导航系统,很多时候就要解决如何预判前进路径中的障碍物问题,之前也看过一些非常经典的寻路算法例如AStar寻路,虽然也可实现功能,但总感觉有些小题大做.寻路算法大多数都是为了得出最优解,但如果只是用在一个区域内随机运动的远程怪身上的话,根本就不需要用这么复杂的算法. 就比如上面这个简单的远程怪,它根本就不想接近玩家,它的运动方式就是在一定的距离内朝任意方向走一段,到达了就朝玩家来一发,然后就这么反复,直到它被打死.(哎,这悲伤的命运) 然后问题就出现了,因为它就这么呆萌呆萌地

之前运行的行为树,都是一颗总树,那么实际上会有很多的总树,因此需要对行为树进行管理. BTBehaviorManager.lua BTBehaviorManager = {}; local this = BTBehaviorManager; this.isEachFrameCall = false;--是否是每帧调用 this.printTreeStr = ""; this.trees = {}; function this.RunTree() if (isEachFrameCall)

在上一篇的基础上,可以测试下行为树的嵌套,所谓的行为树嵌套,就是在一棵行为树下的某一个分支,接入另一棵行为树. 以下面这棵行为树为例: TestBehaviorTree2.lua TestBehaviorTree2 = BTBehaviorTree:New(); local this = TestBehaviorTree2; this.name = "TestBehaviorTree2"; function this:New() local o = {}; setmetatable(o

经过前面的文章,已经把行为树中的四种基本类型节点介绍了下.接下来可以整理一下,打印一下整棵行为树.注意点如下: 1.可以把BTBehaviorTree也当作一种节点,这样就可以方便地进行行为树嵌套了 2.可以在BTBehaviorTree中的SetStartTask.BTParentTask中的AddChild,即在设置节点和添加节点时对节点的信息进行打印 以下面这棵行为树为例: BTTask.lua BTTask = {}; local this = BTTask; function this

条件节点和行为节点,这两种节点本身的设计比较简单,项目中编写行为树节点一般就是扩展这两种节点,而Decorator和Composite节点只需要使用内置的就足够了. 它们的继承关系如下: Conditional->Task Action->Task 代码如下: BTAction.lua BTAction = BTTask:New(); local this = BTAction; function this:New() local o = {}; setmetatable(o, self);

参考链接:https://blog.csdn.net/u012740992/article/details/79366251 在行为树中,有四种最基本的节点,其继承结构如下: Action->Task Conditional->Task Decorator->ParentTask->Task Composite->ParentTask->Task 对于整棵树,从上往下,可以对其进行分层,从0开始递增:对于树中的子树,从左到右,可以对其子节点标记索引. 那么,这里的整棵树

A*算法的一种改进设想:1.如何让角色到达目标点的过程中更加平滑:获取一串到达目标点的网格串之后,就实时用带形状的物理射线检测能否直接到达下一个目标点的再下一个目标点,如果能到达,那么直接朝该方向运动,如果射线检测到有物体阻挡,那么就重新获取当前路径的下一个点 Unity解锁功能 解锁条件为分数和关卡数 一.初始数据存储与读取0配置bool标识,表示是否第一次进入游戏1在GameManager中建立配置链表,表中的每个元子保存的是装备的名字(作为键)和是否解锁,以及解锁需要的条件,将所有的设置成

之前介绍了组合节点中三大常用的节点:BTSequence.BTSelector和BTParallel,一般来说,这三种就够用了,可以满足很多的需求. 接下来可以完善一下装饰节点,增加几种新的节点. 1.BTInverter --[[ 结果取反: 1.子节点返回Running,则节点返回Running 2.子节点返回Success,则节点返回Failure 3.子节点返回Failure,则节点返回Success --]] BTInverter = BTDecorator:New(); local

Parallel节点类似Sequence节点,不同在于Parallel会每帧执行所有的节点.当所有节点返回成功时返回成功,当其中一个节点返回失败时,返回失败并且结束所有的子节点运行. 例如说,给Sequence节点插入一个不断返回Running的行为节点,那么就会造成后面的子节点无法执行,而对于Parallel来说,是不会存在这种阻塞情况的. Parallel.cs namespace BehaviorDesigner.Runtime.Tasks { [TaskDescription("Simi

在行为树中,需要扩展的主要是行为节点和条件节点.一般来说,每当要创建一个节点时,就要新建一个节点文件.而对于一些简单的行为节点和条件节点,为了去掉新建文件的过程,可以写一个通用版本的行为节点和条件节点,以传入方法的方式来避免新建文件. BTActionUniversal.lua --[[ 通用Action节点 --]] BTActionUniversal = BTAction:New(); local this = BTActionUniversal; this.name = "BTAction

先看一下之前的条件节点是怎么设计的: BTConditional.lua BTConditional = BTTask:New(); local this = BTConditional; this.taskType = BTTaskType.Conditional; function this:New() local o = {}; setmetatable(o, self); self.__index = self; return o; end BTIsNullOrEmpty.lua --[