Unity Arpg学习日志四:跑酷攀爬功能———低障碍物撑跳、翻越(只适用于平整障碍和刚体角色)

【推荐100个unity插件】unity快速实现攀爬、翻越、近战战斗甚至车辆控制插件—— Motion Warping Motion Warping插件通过程序化调整角色动画,实现动画在不同游戏场景中的重复使用。该技术可应用于攀爬、翻越等动作,使同一动画能适应不同高度的障碍物。工作原理包含扭曲阶段配置、播放速率缩放和根运动计算,通过在LateUpdate中调整动画实现精准对齐。插件提供Motion Warping Asset创建工具和组件集成方案,支持自定义扭曲提供器开发。文档详细介绍了资产配置、参数调整和代码集成方法,帮助开发者高效实现动画复用,减少动画资源需求。 阅读详情


前言

在人物移动过程中会遇到一些高度较低障碍物时,可以选择让角色撑住障碍物跃过
在这里插入图片描述


一、障碍物检测


关于该检测算法我做了一些改进,大家可参考我的下一篇文章,要是搞懂了可以直接跳过本章的障碍物检测
Unity Arpg学习日志五:跑酷攀爬功能———低障碍物撑跳、翻越(检测算法的改进)


检测高度时,设置三个高度,检测到的障碍物高度低于最低和高于最高高度不能翻越
,中间值用于检测是低攀还是高攀
使用Physics.Raycast 发出射线进行三层检测,并记录碰撞信息Hit
Check()在Update里调用
在这里插入图片描述

 protected override void Check()
 {
     if (PhysicsRaycast(player.position + player.up * checkHeight1, player.forward, maxCheckDistance, mask, checkHeight1))
     {
         if (PhysicsRaycast(player.position + player.up * checkHeight2, player.forward, maxCheckDistance, mask, checkHeight2))
         {
             if (PhysicsRaycast(player.position + player.up * checkHeight3, player.forward, maxCheckDistance, mask, checkHeight3))
             {               
                 //不可翻越
             }
             //height2和height3之间为高翻越
             else
             {
                 IsVault();
                 currentValutType = 2;
             }
         }
         //height1和height2之间为低翻越
         else
         {
             IsVault();
             currentValutType = 1;
         }
     }
     else {      
         //不可翻越
     }
 }

PhysicsRaycast()为发出射线检测,同时在scene里画出该射线

bool PhysicsRaycast(Vector3 origin,Vector3 dir,float maxDis,LayerMask mask,float checkHeight,bool openDebug=true)
{
    if(openDebug) Debug.DrawLine(player.position + player.up * checkHeight, player.position + player.up * checkHeight + player.forward * maxDis, Color.red);
    if (Physics.Raycast(origin, dir, out RaycastHit hit,maxDis,mask))
    { 
        Hit=hit;
        return true;
    }
    else return false;
}

IsVault()为二次检测,当障碍物太宽厚,或者翻越到顶点时碰到障碍物也不能进行。

设置HeadBumpHeight碰头高度,和checkWidth墙体厚度

至于如何获得障碍物的高度,我这里用了比较简单的的方法,及使用障碍物碰撞体的高度Hit.collider.bounds.size.y,这个方法是有很多缺点的,本文先使用用它

bool IsVault()
{

    Debug.DrawLine(player.position + player.up * HeadBumpHeight+ player.forward * checkWidth, player.position + player.forward * checkWidth, Color.green);
    Debug.DrawLine(player.position + player.up * (Hit.collider.bounds.size.y + bodyHeight), player.position + player.up * (Hit.collider.bounds.size.y + bodyHeight) +player.forward*(maxCheckDistance + 5f),Color.blue);
    if (PhysicsRaycast(player.position + player.up* HeadBumpHeight + player.forward*checkWidth, -player.up, HeadBumpHeight, mask, 0,false)||
        PhysicsRaycast(player.position + player.up * (Hit.collider.bounds.size.y + bodyHeight), player.forward, maxCheckDistance + 5f, mask, (Hit.collider.bounds.size.y + bodyHeight),false))
    {
       return false;
    }   
    return true;
}
}

可参考我的参数
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
检测射线大致为
在这里插入图片描述

二、状态的进入和退出

当进入状态时,将刚体的isKinematic打开,这样就不会把刚体挡住,虽然我不是基于rootMotion的动画,但这里也要把它打开让动画进行校准,退出时把他们关闭
进入状态时播放动画的同时,也要计算下目标匹配的位置,matchTarget1为上升的位置,matchTarget2为下降的位置
isRun则用来判断是否正在执行该状态

protected override void Enter()
{
    base.Enter();
	animator.applyRootMotion = true;
 	rb.isKinematic = true;
    if (currentValutType == 1)
    {
        //目标匹配
        matchTarget1 = player.position + player.up * (Hit.collider.bounds.size.y + 0.3f) + player.forward * (maxCheckDistance - 0.5f);
        //matchTarget2 = player.position - player.up * (Hit.collider.bounds.size.y + 0.5f) + player.forward * (maxCheckDistance - 0.8f);
        animator.Play("climb_vault_low");

    }
    else if(currentValutType == 2)
    {
       
        matchTarget1 = player.position + player.up * (Hit.collider.bounds.size.y+0.1f) + player.forward * (maxCheckDistance - 0.5f);
        matchTarget2 = player.position + player.forward * (maxCheckDistance+0.5f);
        animator.Play("climb_vault_high");
    }
    isRun = true;
}

protected override void Exit()
{
    base.Exit(); 
    animator.applyRootMotion = true;
 	rb.isKinematic = true   ;
    isRun=false;
}

上述代码绿色的浮点数则是要根据障碍物和动画等进行的偏移

三、状态进行(目标匹配)

状态进行时根据不同高度,不同动画进行目标匹配,在lateUpdate调用。
目标匹配可以让角色某个部位(比如手或者脚)在动画执行时位移到匹配点
关于目标匹配可以参考该文章
运动匹配

void AnimMatch()
{
    
    if (animator.GetCurrentAnimatorStateInfo(0).IsName("climb_vault_low"))
        animator.MatchTarget(matchTarget1, Quaternion.identity, AvatarTarget.LeftHand, new MatchTargetWeightMask(Vector3.one, 0), 0.1f, 0.15f);
    else if (animator.GetCurrentAnimatorStateInfo(0).IsName("climb_vault_high"))
    {
    	//动画上升
        if(animator.GetCurrentAnimatorStateInfo(0).normalizedTime<0.6f)
        {
           
            animator.MatchTarget(matchTarget1, Quaternion.identity, AvatarTarget.LeftHand, new MatchTargetWeightMask(Vector3.one, 0), 0.1f, 0.15f);
        }
        
          //动画下降 
        else
            animator.MatchTarget(matchTarget2, Quaternion.identity, AvatarTarget.LeftFoot, new MatchTargetWeightMask(Vector3.one, 0), 0.5f, 0.9f);

    }
       
    else return;

    if (animator.GetCurrentAnimatorStateInfo(0).normalizedTime >= 0.99f)
    {
        Exit();     
        //执行退出
        //RunnerMode.Instance.ExitClimbState();
    }
        
}

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演示

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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优快云博客专家,Unity3D高级软件工程师,《Unity 3D从入门到实战》作者。 4万+

20230118-【UNITY 学习】增加攀登系统

增加攀登系统,在墙上可向上攀登一段距离,如果想一直攀登,可修改攀登时间,或者把攀登部分代码注释掉,攀登时可实现一次跳跃,攀登时可以转换墙跑。

qq_44887198的博客 1073

【Unity 攀爬系统插件】Climbing System 提供一个简单而高效的解决方案,使开发者能够轻松实现角色在环境中爬升墙壁、绳索、梯子等物体的动作

Climbing System 是一款专为 Unity 开发的插件,用于为游戏中的角色或物体添加攀爬功能。该插件通过提供一个简单而高效的解决方案,使开发者能够轻松实现角色在环境中爬升墙壁、绳索、梯子等物体的动作。Climbing System 适用于需要角色具备攀爬能力的游戏场景,如平台游戏、冒险游戏、开放世界游戏等。

2403_88403568的博客 1148

unity Animator MatchTarget(目标匹配动画)IK动画

实现主角翻越障碍物的动画 准备工作:首先在动画状态机中做好两种动画状态的切换(行走-翻越/奔跑-翻越)如下 这里使用了动画混合树 using System; using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class PlayerBehavior : M...

代码黑洞 3313

Unity Runtime NavMesh(运行时导航)总结,实现AI可以导航到墙壁(天花板)上

Unity Runtime NavMesh(运行时导航)总结,实现AI可以导航到墙壁上。*要求版本5.6以上。 官方教程:Live Session: Runtime NavMesh Generation 使用插件:NavMeshComponents   在5.6版本之前,Unity自带的导航烘培场景需要在编辑时烘培(非运行时)。在5.6及其以后版本就可以实现运行时烘培场景,实现实时导航。而

l773575310的博客 6743

Unity动画☀️6. 翻越障碍物、Vector3.up、射线Physics.Raycast()、Character Controller

翻越障碍物、Vector3.up、射线Physics.Raycast()、Character Controller

星河造梦坊 3635

Unity3D游戏开发之MatchTarget实现角色攀爬效果

MatchTarger即匹配目标,是Animator类中的一个方法,该方法可以实现在执行动画的过程中使角色身体的某个部位与指定位置进行匹配,比如我们在攀爬的过程中,手、脚及身体应该是和墙壁接触的,那么这时我们就可以考虑使用这个方法

本庸 5590

unity自带寻路Navmesh入门教程(一)

说明:从今天开始,我阿赵打算写一些简单的教程,方便自己日后回顾,或者方便刚入门的朋友学习。水平有限请勿见怪。不过请尊重码字截图录屏的劳动,如需转载请先告诉我。谢谢!         unity自从3.5版本之后,增加了NavMesh寻路的功能。在此之前,unity用户只能通过第三方插件(如Astar寻路插件)等做寻路功能。阿赵我也使用过A*寻路插件,A*的原理并不复杂,有兴趣的朋友可以自己

run_forever1的专栏 1773

喵的Unity游戏开发之路 - 互动环境(有影响的运动

修正 我改进了轨道摄像机的1.4节“使焦点居中”,以便更好地实现焦点居中和焦点半径限制的相互作用。调整OrbitCamera.UpdateFocusPoint如下: void UpdateFocusPoint () { previousFocusPoint = focusPoint; Vector3 targetPoint = focus.position; if (focusRadius > 0f) { float distance = Vector..

qq_38512787的博客 216
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Kramer921
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