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游戏AI

navigation(导航系统)
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地图的表达形式，寻路，路径优化

Map representation：
1.可行走区域（物理碰撞，跳跃距离，攀爬高度）
2.表达形式：waypoint networks(路点网络图)，grid(网格)，navigation mesh(寻路网格)，sparse voxel octree(八叉树)

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Waypoint Networks：
设置关键点，在关键点之间通过算法插值一些过路点，过路点插值往两边扩散（因为可行走区域并非一条线）。
任务一条路径，从起点开始，寻找路网中最近的点，在走到离终点最近的点（类似地铁）
寻路只能发生在路点和路点之间，在计算机中表示为一张连通图。点的密度可以代表寻路精度
优点：
1.易实现
2.内存和计算机开销低(路点寻路只是使用到了真是可行走区域的一小部分，与格子相比，牺牲了路线的灵活性，换取交第的内存和计算机开销，只要两个点之间是连通的，那么角色就可以按照点所在的位置到达目标点的位置)
缺点：
1.需要手动插值，不灵活
2.并且表现上npc路径相比于较宽的可行走区域往往是走中间

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Grid
优点：
1.易实现
2.容易动态修改
缺点：
1.内存和计算机开销大
2.不适用3d地图。例如桥上桥下都能行走
3.需要额外的平滑处理，角色行走路线可能出现多个90度的拐角

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Navigation Mesh
划分必须要凸多边形，不能凹多边形。否则穿过polygon时，可能走到该polyhon之外的区域。并且形成多边形走廊时，穿过的每个凸多边形之间有且只有一条公共边portal

优点：
1.支持3d可行走区域
2.灵活性高
3.可动态修改
4.内存和计算机开销小，一个polygon可能就能全表达一大片可行走区域
5.寻路效率高
缺点：
1.生成非常复杂
2.不支持3d空间（例如空战游戏）

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Sparse Voxel Octree
对空间进行八叉树划分，把所有可通行区域用八叉树结构表示。如果区域是整个联通的，用一个很大的Voxel表达，如果是一个边界，则不断地细分

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所有的地图表达形式，连接关系都是形成一个图。最终在图上寻找路径

dfs：时间换空间
bfs：空间换时间
dfs和bfs没有办法计算加权最短路径。并且很多时候会找出许多没必要的路径

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迪杰斯特拉算法找的一定是最短路径

a星算法相对迪杰斯特拉算法增加了启发函数。当走到一个点时，不仅考虑过去花费的路径成本，还会猜想从当前位置到目标点所需距离。
在选择explored点时，优先选择现在已走过的距离加上预计要走的距离中最近的点，来优先搜索。
并且只要达到目标点，不需要将目标点explored，就停止搜索。

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Steering
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根据目标位置确定加速度

通过积分反向推导加速度

在这里插入图片描述计算角速度的加速度

Crowd Simulation
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Microscopic Models 微观模型
定义每一个的行为，然后合在一起就行了
Macroscopic Models 宏观模型
宏观定义大的运动趋势，每个个体按照这个运动即可
Mesoscopic Models 中观模型
上面两种的混合，可以定义更加复杂的情况

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Separation
如果一条鱼离我太近了，我就分开
Cohesion
如果鱼群离我太远了，我就接近
Alignment
和鱼群方向保持一致
微观的结果是不可控的，且不受人影响

定义行走的轨迹，然后生成zone graph
主要表达有规则的行为，比如人类人群行为

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把群体分成一个个小族群，小族群受到一个大的指向控制，每个小个体自己的行为仍走微观模型的方向。例如rts寻路

避免碰撞：
两个物体太近时，产生斥力，太远时，产生吸力
对所有的障碍物加距离场，当物体里离障碍物越来越近时，距离场的值越来越小，产生的反向斥力越来越大，然后给个大致的方向。群体便会模拟真实的行为
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速度障碍法生成碰撞检测

VO：两个物体运动时，一个物体会在另一个物体的速度域上产生一个障碍，如果我在当前速度上会和障碍形成碰撞，则调整速度

RVO：双方都让
ORCA：整体判断

Sensing
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Navigation Data寻路数据
Tactical Map战术地图，也就是战术价值很高的点
Smart Object 指的是AI可以交互的物体，如可以破坏的墙，梯子等
Cover Point掩护点

Influence Map 热力图对于战场态势的感知
Sight Area 指的是AI的可见区域
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引擎端通常开放：
1.sensing精度的选择
2.sensing结果的共享

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FSM (有限状态机)和 BT(行为树) 都是Forward 算法，走一步算一步。
Backward的算法：以目标为驱动的反向算法
Hierarchical Tasks Network HTN 任务层次网络
Goal Oriented Action Planning 基于目标驱动行为规划
Monte Carlo Tress Search 蒙特卡洛搜索树
Deep Learning 深度学
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当state非常多时，每个state间的设定会非常复杂

层级有限状态机
一种缓冲之举，增加了可读性的同时方便管理。但是子state不好添加额外条件或者飞线，所以反应速度比较慢

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状态机是对AI逻辑的抽象。整个世界AI的逻辑就是在状态里来回切换

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分为条件判断节点和动作执行节点
动作节点会返回成功，失败和运行中

Sequence：顺序执行。当走到该条件时，要依次把子树全部执行一遍。如果有任何一个子树返回running时，sequence节点被访问时也是返回running
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Selector：根据条件去尝试所有的子节点，优先执行在前面的子节点。前面的子节点成功了，Selector节点也执行成功。
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Paraller：并行执行
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每次需要从根节点开始Tick，是BT效率低的地方，同时Running的节点会不止一个。
并且Running的节点需要有被打断的能力。
BT每次Tick的成本很高，所以有些引擎通过添加Event来激活部分或者整个Tree达到效率优化的效果，缺点是设计师必须要非常清楚自己在做什么，否则非常容易出Bug
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