UE4中AI与行为树

UE4的AI系统使用行为树作为中心进行,同时搭配场景查询系统帮助AI快速获取周围环境状况。

在UE4中,Pawn是可以由玩家或者AI控制的基础类。通常使用的Character类就是对Pawn类的一个具体实现。

就像玩家通过PlayerController控制Character一样,AI则通过AIController来控制Character。

AIController为AI对Pawn进行操作的核心类,但是AI的主要逻辑是在行为树中进行的。

行为树

UE4的行为树实现是事件驱动的,相比逐帧的有限状态机之类的实现,能够更好的控制AI运行的成本。

官方有提供行为树的入门指南,按照官方指南一步一步操作的话,就能初步熟悉行为树的工作原理了。

行为树的节点分为Composite、Task、Decorator、Service这四种。还有一个比较特殊的节点为Root,是行为树执行的起点。其本身是没有属性的,选中Root节点展示的是行为树本身的属性。

Blackboard

根据官方描述,Blackboard是AI的“记忆”。其中以键值的形式存储各种数值、对象以供行为树使用。

对于行为树而言,Blackboard类是非常重要的类,它是用于行为树本身与“外界”进行交互的媒介之一,同时也是各个节点之间进行数据交互的中介存储器。

Task

实际任务执行节点,可以通过蓝图或代码进行自定义,官方的入门指南中有对Task进行定义的例子。

引擎自带了一些基本的Task节点可供使用,功能包括移动AI、延时等待以及进行场景查询等。详细的自带节点可以参考官方文档

Composite

对任务进行组合的节点,目前只有三种:

Selector

从左到右执行子节点,直到遇到一个子节点返回成功为止,此时返回成功,其他情况都返回失败。

直观的看,就是选择器,从节点中由左向右找到第一个能够成功执行的子节点,如果没有的话就返回失败。

Sequence

从左到右执行子节点,直到某一个子节点返回失败,此时返回失败,其他情况则返回成功,例如全部执行完成则返回成功。

总体而言,就是按序对子节点进行执行,但是如果有一个子节点失败的话,就放弃并返回失败。

Simple Parallel

在节点的子任务执行的同时,在后台运行另一个子任务。

可以选择属性来控制是否要等待后台的任务完成,还是在主任务完成时直接结束后台任务。

Decorator

装饰器,在Task或者Composite中使用,为节点的执行添加条件。

可以自己进行定义,官方也提供了较多的基础装饰器。包括冷却、限时、Blackboard值检测、强制成功等许多常用功能。详细的可以参照官方文档

Service

服务,只能被附加到Composite节点上。当该Composite被执行时,会按照设定的频率不断的执行。

通常用于更新Blackboard的值,就像官方的指南中,用来更新玩家的位置和引用。

场景查询系统

在行为树中,AI可以通过Run EQS Query的Task来对周围的环境进行查询以形成判定。

官方也为场景查询系统的入门提供了指南,可以参考这里

Nav Mesh

Nav Mesh是场景查询系统运行的基础,但是即便不使用Run EQS Query节点,Nav Mesh也是必须的。因为Move to之类的需要寻路的行为树节点也是需要Nav Mesh的生成数据的。

通过按P键可以切换导航网格的生成结果预览,绿色的地方就是生成了路径的地方。

EQS Testing Pawn

用于对EQS进行调试的节点,将其拖放到Nav Mesh生成区域的相应的位置,就会在该处执行属性中设置的场景查询。

结果的展示通过彩色的球体来表现,蓝色的球体表示失败的或是返回false的布尔查询,由绿到红的颜色区间则对应返回数值的区间变化。

Generators

EQS的基础节点,用于查询的基础的生成器。

生成器的结果被称为Items,包括返回的实际的Actor以及生成的位置。

当前的几种自带的生成器可以参考官方文档。生成器是可以通过蓝图或者C++自行定义的。

Tests

在Generators中使用的节点,对Generators生成的Items进行进一步的测试。以便筛选出想要的结果。

Tests只能通过C++进行定义,当前并没有蓝图实现的方法。

在上面的文档的地址中就能看到当前系统自带的测试节点。

Contexts

在Generators和Tests中可能会被用到的上下文。在EQS的指南中,就有为Distance测试提供的PlayerContext,方便EQS通过与玩家的距离进行评分。

可以通过蓝图或者C++进行自定义。

总结

总体而言,UE4提供的AI系统的逻辑性还是比较清晰的。理解了其逻辑之后,要在游戏中添加AI就比较简单了。

不过要在行为树的基础上实现复杂的AI逻辑还是需要经验和想象力的。

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