游戏中的流场(Flow Fields)寻路

最新推荐文章于 2024-12-26 13:57:06 发布
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分类专栏： unity
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/GJQI12/article/details/79237136
本文介绍了在游戏开发中，当NPC或AI智能体数量过多时，如何通过采用流场寻路算法来替代传统的A*寻路算法以提高性能。流场寻路能够有效减少计算资源消耗，特别适用于大规模群体导航。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

现在大部分游戏使用的寻路算法都是A*，但是如果游戏中的NPC或都AI智能体太多的时候，使用A*会特别消耗性能，这时可以考虑使用流场寻路，流场寻路的介绍及基本使用方法在如下链接中：

https://howtorts.github.io/2014/01/04/basic-flow-fields.html

Flow Field的详解
LYKymy的博客
11-07 4906
流场的动机 计算机游戏中的多个AI算法会产生相互矛盾的结果。 AI必须解决这些冲突并找到同时解决方案。 流场的定义 流场是矢量网格 在该流场中捕获对运动的一个影响，例如磁吸引力。 当你身处流场中，流场会告诉你此时如何向哪个方向走。 流场包含一个三维样本空间，在每个点返回一个向量，表示对感兴趣对象的吸引力或远离要避免的对象的排斥。 流场的两个组成部分： 围绕静态对象构建的静态数据集 静...
流场寻路算法学习及实现
qqmindyourwill的博客
10-14 6566
流场寻路算法简单实现 Flow field pathfinding algorithm implementation 当前实现的主要效果： 1.地图上随机分布200个移动目标； 2.移动目标可绕过障碍物，沿着地图的流场找到最短路径（最小代价的路径）到达目标点； 3.可通过点击地图上的非障碍物区域，实时的更改目标地点，并更新流场； 4.可通过按着鼠标左键在地图上拖拽，实时绘制障碍物，并动态更新
流场寻路（Flow Field Path Finding）
当代野生程序猿
12-14 2916
当场景中有成千上万个寻路游戏单位需要到达同一目标点时，通过常用的A*算法进行寻路不再是合适的选择，因为每个寻路游戏单位都需要依据自身所在的位置，根据算法获得一条从自身位置寻路到目标点的路径，n个游戏单位进行寻路就需要执行n次算法，这是比较大的性能开销。而流场寻路的方式便可以很好的解决这一问题，通常用于RTS（即时战略）游戏中的群体寻路。
AI - FlowField(流场寻路)
Mhypnos的博客
11-30 1402
FlowField流场寻路，利用网格存储每个点对目标点的推力，网格上的单位根据对于推力进行移动。用于大量单位进行寻路对于同一目的地的寻路，常用于rts游戏等
Flow Field——流场寻路算法
Cufewxy的博客
12-26 896
广度优先是一种树的遍历方式，和深度优先是相对的。广度优先是指先将目标格子的所有邻居塞入队列，而如果是深度优先，做法则是找到目标格子的一个邻居，然后继续找这个邻居的邻居，“一条道走到底”。举个形象的例子，如果老师需要遍历全班的同学到办公室一个一个谈话，那么老师先叫其中一名同学到办公室谈话，结束后让他回教室叫上前后左右位置的同学来办公室排队，每位同学都如此操作，已谈过的不必再谈，就实现了全班的遍历。上述代码的解析：定义一个队列，先将目标格子推入队列，将其取出后寻找其邻居，每个邻居的距离等于当前格子距离+1。
RTS核心技术:流场寻路详解(Flow Field Pathfinding)
voidinit的专栏
07-22 2080
RTS里面经常会有很多角色，群体一起寻路到目的地附近，这种寻路是如何实现的，今天给大家详细的讲解基于流场寻路的算法。在本教程中，我将解释向量场寻路及其相对于Dijkstra等传统寻路算法的优势。对Dijkstra算法和势场的基本理解将有助于理解本文，但不是必需的。 寻路的问题有很多种解决方案，如AStar等, 每种寻路的方案都各有优缺点，大部分的寻路，都是角色要从A点走到B点，然后调用寻路算法找出一条路径出来。通常情况下这样是不会有问题的，但是对于像RTS这种游戏需要做群体寻路，从A点到B点一群角色走..
游戏中的人工智能之流场寻路
Ron的专栏
04-20 5176
本文介绍一种近几年开始流行了一种寻路技术，美其名曰流场寻路，有人说它的出现颠覆了RTS寻路技术。它与传统的A*寻路不同，希望通过本文可以让更多的朋友了解该技术。
Neural-Scene-Flow-Fields:PyTorch实施论文“用于动态场景的时空视图合成的神经场景流场”
03-16
从下载nerf_data.zip，该示例输入视频具有SfM摄像机的姿势和从估计的内在函数（请注意，您需要使用COLMAP“ colmap image_undistorter”命令来使输入图像失真，以获取“密集”文件夹，如示例中所示，该文件文件夹应...
GodotFlowField插件：游戏流场寻路的高效实现
流场寻路是当前游戏中常见的A*算法的一种替代方案，尤其适用于需要高效处理大量移动单位（如敌人）的场景。它利用Dijkstra映射算法，通过从目标到其他位置的反向搜索来估计距离和方向，而不是从起始点向前搜索。此外...
FLOW 3D增材制造模拟：同轴送粉激光沉积与熔池温度场流场仿真
最新发布
08-02
内容概要：本文详细探讨了利用 FLOW 3D 对同轴送粉激光沉积进行熔池流场与温度场的数值模拟研究。文中介绍了如何设置材料属性（如密度、导热系数、表面张力系数等），并讨论了不同参数（如激光功率、扫描速率、送粉...
GodotFlowField:高效，快速的框架，用于在您的Godot游戏中使用基于流场的寻路
04-05
GodotFlowFields 当前版本：Godot 3.2.x的0.1 该插件提供了一个高效，快速的框架，用于在游戏中使用基于流场的寻路。 基于Godot用于烘焙导航网格的相同技术，它提供了熟悉的框架以及对流场的额外需求。 什么是流场寻路？ 今天，游戏中的大多数寻路都是通过A *算法完成的。 尽管效率很高，但随着游戏中特工人数的增加，其成本和复杂性将大大增加，这使得拥有大量敌人变得不切实际。 该问题的一种已知解决方案采用流场的形式，该项目旨在将其引入Godot的3d引擎。 流场基于Dijkstra映射，后者采用“反向”方法进行寻路：与其像A *中那样从代理人启发到目标，还不如从目标到其他任何可能的位置。 如果我们离散化空间（在此插件中，通过对地形和障碍物进行体素化），则可以从任何位置粗略估算出距目标有多远以及到达目标的方向。 流场的最大优点是我们可以“烘焙”到目标的距离：如果目标
p5js-pixel-flowfield:P5.js Flowfield动画模拟
05-25
P5.js Flowfield动画/模拟 使用perlin噪声为画布上的每个像素分配单独方向的流场动画/模拟。 起点是随机的，每个像素的方向会随时间推移而变化，以获得更“毛茸茸”的外观。 用。
自动AI寻路
03-10
Unity38_人工智能.unitypackage unity3d 敌人 AI能自动朝向物体，自动进行判断攻击
群体寻路算法Flow Field Pathfinding
klyhssrs的博客
06-03 6328
AI Flow Field Pathfinding Flow Field Pathfinding  Leif ErkenbrachDecember 5, 2013AI, Programming One of the most important and wide reaching subjects of artificial intelligence in v
机器人路径规划：基于流场寻路算法(Flow Field Pathfinding)的机器人路径规划（提供Python代码）
IT猿手
03-17 1114
流场寻路算法通过将环境划分为网格，并在每个网格中计算出一个流场向量，表示该位置的流动方向和速度。路径规划时，根据起点和终点的位置，以及当前位置的流场向量，选择下一步的移动方向，使得路径更加顺畅和高效。
MMORPG战斗系统随笔（二）、浅谈场寻路Flow Field PathFinding算法
weixin_30642029的博客
09-29 634
　　转载请标明出处http://www.cnblogs.com/zblade/　　 　　今天给大家带来一篇游戏中寻路算法的博客。去年，我加入一款RTS的游戏项目，负责开发其中的战斗系统，战斗系统的相关知识，属于游戏中比较繁杂的部分。今天就说说其中的寻路的实现思想，当然，由于牵涉工作保密，我不会贴出核心代码，那么就用简单的意向代码表达核心思想即可：D 　　博客写的慢，马上又要国庆了，下一篇等我国...
moba寻路_游戏中的人工智能之流场寻路
weixin_27153203的博客
01-14 613
流场简介流场，一般为网格图，网格中的每一个节点包含一个向量，该向量是物体在该位置时期望的速度。流场寻路利用流场的速度信息指导大量物体同时进行寻路。换句话说，如何生成可以寻路的流场，才是问题的关键。这里有一篇英文的文章和一个示例[3]，阅读文章有助理解流场寻路，英文不够好的同学也可以从例子中获取感性的认识。流场寻路在线示例流场的简单生成：流场根据迪杰斯特拉图生成的，而迪杰斯特拉图是依据众多智能移动体...
游戏中常用的寻路算法的分享（3）：A*算法的实现
caoshulin1989的专栏
11-08 1490
http://data.gameres.com/thread_486993.html 概述 　　剥除代码，A* 算法非常简单。算法维护两个集合：OPEN 集和 CLOSED 集。OPEN 集包含待检测节点。初始状态，OPEN集仅包含一个元素：开始位置。CLOSED集包含已检测节点。初始状态，CLOSED集为空。从图形上来看，OPEN集是已访问区域的边界，CLOSED集是已访问区
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