Unity内置寻路算法-导航网格

路算法非常重要,因为绝大部分的游戏都需要用到,比如RPG游戏中的任务系统,任务点击任务后需要自动寻路到目标位置,再比如Moba游戏,我们点击地图,英雄就会自动寻路到点击的地方。这就是寻路算法的作用了。那么怎么实现寻路算法呢?现在比较流行的就有A*。其实unity有内置的寻路算法,那就是导航网格组件。有了它,我们就可以进行寻路了。

首先我们要用unity的导航网格组件,我们就需要烘焙场景,然后根据烘焙出来的数据,才能进行具体寻路,比如什么地方可以走,什么地方不能走,爬坡的最大高度等等,所以你怎么烘焙你的场景,就会出现怎么样的寻路地图。然后我们让需要寻路的物体挂载一个寻路组件就可以了。这就是原理了。好,我们先来看看怎么烘焙场景。

当你看到你的场景出现浅蓝色的区域时,那么你就成功的烘焙了你的场景了,浅蓝色区域就是可以行走的区域了。拥有寻路组件的物体可以在这区域自由移动。OK,当然由于我的场景很简单,所以没有其他复杂的东西设定,所以也就没有多余的区域了。

但是这是特效情况,就特殊对待了,要知道导航网格不是这么简单的。然后我们烘焙好了场景,需要让物体来寻路了。首先创建一个物体,然后给物体挂载寻路组件NavMeshAgent组件,然后调整下参数就可以写代码了。

### 导航网格体的概念 导航网格(Navigation Mesh,简称 NavMesh)是一种用于实现角色或物体在虚拟环境中自动寻路的技术。其核心思想是通过构建一个多边形网格来表示可行走区域,并利用该网格计算从起点到终点的最短路径[^1]。 导航网格通常由一组凸多边形组成,这些多边形覆盖了场景中的所有可通行区域。每个多边形代表一个连续的、无障碍的空间片段。这种结构使得角色能够高效地找到一条避开障碍物的最佳路径[^2]。 --- ### 导航网格体的实现方法 #### 手工创建导航网格 手工创建导航网格需要开发者手动定义哪些区域是可以行走的,并将其转换为多边形网格。这种方法的优点在于精确控制,缺点则是耗时且容易出错[^3]。 #### 自动生成导航网格 现代引擎(如 Unity 和 Unreal Engine)支持通过内置工具自动生成导航网格。例如,在 Unity 中,可以通过设置静态对象的“Navigation Static”属性并调整烘焙参数(如代理半径、高度等),让引擎自动分析地形和障碍物,从而生成适合的导航网格[^1]。 对于更复杂的场景,还可以借助第三方插件或工具(如 AStarExplore 工具)进一步优化导航网格的质量[^3]。 #### 参数调整 在某些情况下,可能需要微调导航网格的参数以适应特定需求。例如,在 Unreal Engine 5 中,可以通过修改 Recast NavMesh 的大小、代理半径(Agent Radius)、步幅高度(Step Height)等参数来定制化导航网格的行为[^4]。 --- ### 技术细节与算法基础 导航网格的核心依赖于图搜索算法,其中最常见的就是 **A* (A-Star)** 算法。以下是其实现的关键步骤: 1. 将导航网格划分为节点集合,每个多边形对应一个节点。 2. 使用启发式函数评估从起始节点到达目标节点的成本。 3. 应用 A* 算法遍历节点,寻找成本最低的路径。 4. 对最终路径进行平滑处理,使其更加自然流畅。 以下是一个简单的 A* 路径查找伪代码示例: ```python def a_star(start_node, goal_node, navmesh): open_set = {start_node} came_from = {} g_score = {node: float('inf') for node in navmesh.nodes} g_score[start_node] = 0 f_score = {node: float('inf') for node in navmesh.nodes} f_score[start_node] = heuristic_cost_estimate(start_node, goal_node) while open_set: current = min(open_set, key=lambda node: f_score[node]) if current == goal_node: return reconstruct_path(came_from, current) open_set.remove(current) for neighbor in get_neighbors(current, navmesh): tentative_g_score = g_score[current] + dist_between(current, neighbor) if tentative_g_score < g_score[neighbor]: came_from[neighbor] = current g_score[neighbor] = tentative_g_score f_score[neighbor] = g_score[neighbor] + heuristic_cost_estimate(neighbor, goal_node) if neighbor not in open_set: open_set.add(neighbor) return None ``` 此代码展示了如何基于导航网格执行路径规划操作[^3]。 --- ### 总结 导航网格作为一种高效的路径规划技术,广泛应用于游戏开发和其他领域。无论是通过手工还是自动化方式生成,导航网格都提供了灵活而强大的解决方案。同时,结合合适的算法(如 A*),可以显著提升角色移动的真实性和效率[^2]。 ---
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