【总结】游戏AI人工智能
- 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
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- 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。
- 分离:避免局部拥挤
- 队列:朝向附近同伴的平均朝向
- 聚集:向附近同伴的平均位置移动
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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root motion
- 将地面勾选Navigation Static,再打开Navigation视图,点击bake即可看到蓝色可达区域
转载于:https://www.cnblogs.com/sols/p/8456727.html
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