基础 AI 下

Steering 指导行为

)

Seek / Flee

朝向目标行走

• Pursue

• Path Following

• Weander

• Flow Field Following

Velocity match

反向减速

Align

面向目标

角速度也有加速度减速度

Crowd

群体系统，群体行为

从底向上

1. Separation：斥力

2. Cohesion ：引力

3. Alignment ：同向趋势

行进方向是不可控的

从宏观开始

定义行进路线，即方向场

结合起来

同时受到两种方法的约束

Collision Avoidance

基于力的避障 Force base

避免碰撞，加力，障碍物距离场，热立场

Velocity Obstacle 速度障碍

基于速度的避障 Velocity base

当速度相对时，互相避让偏移

• Force base

Sensing or Perception

对环境的感知

Static Spatial Information ：静态地图

• Navigation Data

• Tactical Map 关键点

• Smart Object 物体

• Cover Point 掩体

DynamicSpatial Information ：动态地图

• Influence Map 危险系数图

• Mark on navigation ：动态障碍物

• Sight Area ：视野

Sensing Simulation

• ai 不能知道地图里所有发生的事

  • 视线，阻碍

  • 听觉，地面不同的脚步声

Classic Decision Making Algorithms

经典决策算法

Finite State Machine 有限状态机

• 真实的状态太多了，不好维护

• HFSM 层次有限状态机，不同的状态包之间跳转太慢了

Behavior Tree 行为树

• SOP 标准作战条例，形式化的决策语言

• 每帧从树根节点开始，以前序遍历决策树的形式，可以打断行为

• 通过条件点和控制点选择当前的行为，而不是在状态内判断当前的行为进行跳转。

• 好处是可以通过条件任意切换状态

• Condition node : true false，

• Action node : true false running，是任务而不是状态

• Control node : Sequence, Selector, Parallel, Decorator

  • Parallel 可以同时处于多个状态，处理多个事情

• Decorator ： 前置条件，用来封装 Control node + Condition node

• Blackboard ：行为树的全局变量，可以给不同的节点消耗和使用