AI的三大阶段

AI的处理过程可以分为三大阶段：感知、思考、行动

感知

• 对AI当前状态作记录。
• “基本过滤”也是一种感知行为。
• 基本过滤 - 如果其他感知的优先级更高，会忽略部分信息

思考

AI利用感知阶段收集到的信息，对当前信息和目标进行评估，为之后的行动指明方向。

行动

• 根据感知阶段的信息和思考阶段的决策，AI在行动阶段对信息做出相应的行为。
• 行动阶段结束后，AI会再次回到感知阶段。
• 行为有可见的，如跳跑；也有不可见的，如通信

 导航网格

创建

快捷键P可以切换导航网格是否显示  

导航网格的介绍

AI的移动范围，在放置模式下体积中有一个导航网格边界体积，把他拉到场景中形成一个线框，对其缩放形成AI移动范围

导航网格分为静态和动态

• 静态：游戏运行之前就以及计算好了，导航网格的面积
• 动态：游戏运行时，实时计算导航网格的面积 

导航网格的静态和动态设置：关卡编辑器中设置——项目设置——导航网格体——运行时——运行时生成（默认静态），采用动态的方式则实时计算，更加符合智能调整； 

 

使用RecastNavMesh调整寻路网格体部分属性 

创建导航网格体时，Recast导航网格体自动创建。
选中RecastNavMesh，在细节面板调整。

• 绘制偏移 - 抬升或降低寻路网格体。不会改变网格体实际位置，只是改变视觉效果。（对被遮挡的区域显示很有帮助）
  默认为10。

导航修改器体积（Nav Modifer Volume） - 不会生成任何几何体。

导航网格体障碍 - 表现某片区域难通过。AI不会优先选择这个路径。不会移除导航网格体。

NavArea_Null - 移除导航网格体，无法通过。

 

NavArea_LowHeight - 在高度不足的地方使用。无法通过。

NavArea_Default - 可以通过。

 

创建AIController

 让角色绑定控制器

获取黑板中的变量

Get Blackboard：获取黑板
Set Value as ...（...为值的类型） :通过赋值的方式获取黑板中的变量值
Make Literal Name：为那个值赋值（value中时变量名）

作用 

运行行为树
Run Behavior Tree：运行行为树（BTAsset：运行哪一个行为树）

 行为树（与黑板一起使用）

控制并显示AI的决策制定过程

创建

行为树要与黑板一同使用，绑定黑板。 

行为树结构

• 行为树：是一种将AI在场景中决策制定模型可视化的方法。
  • 观察行为树的可视化结构，可以清晰地了解行为树的执行方式和执行顺序，而不必了解每个节点的具体工作方式。
  • 执行顺序 - 由行为树中各个节点的位置决定。从上到下，从左到右。
  • 树最终以task结尾。 

 合成

合成是AI执行分支的根。不会像叶节点那样执行，但能创建一个结构，并根据其子节点的成败控制顺序。

• Selector：选择器合成 - 会执行它下面的子节点。
  • 试图选择最合适的任务 -子节点返回成功，选择器成功。所有子节点返回失败，选择器失败。（只要有一个任务成功，则成功。所有任务失败，则失败。）
  • 第一个分支返回false 则执行下一个分支，直到有一个分支返回true 这个Selector节点执行完毕
  • 可以把优先级最高的任务放在左边。
• Squencer合成 - 序列合成节点会按照序列顺序遍历子节点，当且仅当所有子节点返回成功，它才成功。如果某个步骤执行失败，它失败。
  • 第一个分支返回true,则执行下一个分支，直到有一个分支返回false
•  Simple Parallel：并行

任务节点

Task: 行为树具体的执行节点， 可以理解为一个角色当前的动作，可以执行一帧就返回，也可以持续一段时间

• 行为树的一种节点，下面无法添加其他节点。
• 是行为树分支的终点（但不是行为树的终点！）。
• 也被成为“叶节点”

任务状态 ：成功、失败、执行。（无论失败与否，都会执行下一个节点。顺序从左到右。）

 按New Task后自定义任务，自定义任务的事件

 完成任务（必需要有这个节点，否则会卡在当前任务，无法继续执行下去）

设置变量

装饰器 

装饰器： 可以理解为Task的条件判断，条件为true才会执行Task 

添加装饰器 

装饰器相当于if，满足条件执行一个任务，不满足条件执行另一个任务 

• 行为树的执行逻辑是从左向右，观察器中止，可以这样理解，
  • Self就是能打断自身
  • Lower Priority就是能打断右边的节点
  • Both是两者都有
• 当执行第二个节点的时候，第一个节点的装饰器满足条件了，Lower Priority 就会打断第二个节点执行，执行自身，
• 当执行第一个节点时，如果Actor结果改变时，Self就是打断当前的Task 从头开始播放，也就是RunEQSQuery
• Both是两种情况都能打断

服务 

可以理解为和节点进行绑定，当执行这个节点下的状态时，这个服务会以一定频率一直运行 

 创建服务

 自定义服务（New Service）

重载函数执行顺序：节点上挂有循环的装饰器 

当执行到当前服务节点时，执行顺序

----- 先执行事件接收搜索开始AI

----- 再执行事件接收启用AI

---- Loop过程中会执行事件事件接收搜索开始AI

----- 结束节点会执行事件接收停用AI 

结合

任务和合成可以创建出各种方法来处理AI的行为。
不必纠结如何完成任务，只需制定决策完成任务即可。

 属性

 

BlackBoard：黑板中的变量是否发生变化 
Composite：组合多个布尔值
Cooldown：等5s后在执行

黑板（与行为树一起使用）

可以看做是行为树的创建一些公有变量，外部可以修改行为树黑板的变量值，达到修改行为树状态的逻辑 

创建

 黑板中创建变量

EQS环境查询系统

 EQS（Environment Query System） - 让AI能将多种环境因素考虑在内，要配合导航网格使用

 创建

 界面

 以Points ：Circle举例：在查询着周围生成环形的物体{
Cricle Radius：环形半径
Space Between：每两个点之间的距离
Number Of Points：点的数量

}

效果图

 EQS进行测试
Disance：距离测试
Pathfinding：两者之间是否存在通路

 添加测试后

 具体属性
Test Purpose：测试目的（Filter Only：过滤，Score Only：打分）

Score EQuation：打分机制（Liner ：离得越近分越低，Inverse Liner：离得越远分越高，Square：成平方趋势变化）

 

 创建EQS角色（用于测试EQS），创建后放置在场景中

 在测试角色中选择要测试那个EQS

 在蓝图中通过“Set Named Param”节点设置您添加的这个参数，它的目标是一个 EQS 实例引用，您可以从“Run EQSQuery”节点获取它。

行为树中关联EQS

 

 

实例

射线检测：LineTraceByChannel（由通道检测线条）{

Start： 起始点（玩家摄像机世界坐标）（First Person Camera+GetWorldLocation）
End：终点：getforwardvector获得向前向量*距离+当前位置(GetWorldLocation)=终点位置
Draw Debug Type：是否可以看到射出的射线（可选项为None无，For One Farme一帧一条，For During 持续时间保留，在展开位置设置时间）
Actors to Ignore：忽略的对象
Trace Channel：在节点中有Visibility和Camare两种，要让射线检测能识别到这个碰撞到的物体，则在待检测物体细节面板碰撞部分开启对应通道，因此要把对应待检测物体相关通道设置为阻挡与射线检测通道一致，就可以进行射线检测识别了

}

 Make Arry：创建一个数组

 设置一个装饰器变量

 

 

用EQS随机找点