学习在Realistic FPS 里面设置敌人的待命攻击

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Realistic FPS是一个专门用来开发第一人称射击游戏的插件,对于开发者来说,这套插件提供了非常完善的武器与敌人布置的系统,可以在极短的时间内将游戏的原型制作出来,并将其应用在不同风格的射击游戏上面。

!!Realistic FPS 插件下载位置:
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现在我们来示范一下如果在场景内布置敌人的巡逻点(Waypoints), 如图所示,场景内是已经导入的地形与环境,如果手上没这方面资源的话,可以先用一个预置的地形或是地面来做练习即可。

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首先建立一个新的Game Object,然后将其更名为Enemies。

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继续建立两个新的Game Object,分别命名为!!Waypoints与Group1,其父子阶层的关系如图:

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在Realistic FPS的目录下找到~RobotNPC >!Object>Waypoint的预置物件。

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将Waypoint(白色方块)拖曳三个到场景内并排放成类似三角形的位置,如图所示:

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接下来将这三个Waypoint拖放到Group1的层级下,在这里我们对照一下Enemies底下的阶层关系。

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设置完成Waypoint的阶层后,分别对Group1底下的Waypoint进行群组与编号的设置,如图所示,将Wayppoint Group 设置为1,表示,Number分别是1-3,这是因为Group1底下有三个Waypoint。

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在这个阶段我们只用了三个Waypoint,也就是将敌人的巡逻范围规范在这个区域内,如果有需要的话,可以根据地形来设置更多的Waypoint。



接着将FPS Player Main(玩家)以及RobotNPC(敌人)添加到场景内,如图所示:

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然后将RobotNPC摆放到Waypoint的里面,表示游戏开始的时候,敌人是在这个三角区域内进行巡逻的动作。

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选择RobotNPC, 在AI的脚本内找到My Waypoint Group的栏位,将其数值设置为1,表示这个NPC是根据Group1里面的Waypoint位置进行巡逻。

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按下Play进行测试,现在RobotNPC在游戏的一开始就会在我们设置的Waypoints里面进行巡逻,等到玩家靠近到一定的距离时就会发动攻击。

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在RobotNPC的AI.js脚本里面可以查看到几个关键的设置,包含NPC的移动与旋转速度,targetPlayer默认为自动搜索玩家如果设置为false则表示这个NPC不会对玩家进行攻击。另外几个比较主要的设置可以根据情况进行调整,例如attackRange用来设置NPC对玩家的侦测距离,shootRange则是在距离多少米之后进行对物件进行攻击。
其他的一些参数设置,可以依据游戏的要求来调整就行了。

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了解基本的参数设置后,现在我们希望在场景内添加另一个RobotNPC进行巡逻,操作的方式与前面步骤一样,新增一个GameObject, 将其更名为Group2后拖曳到!!Waypoints里面,然后再将~RobotNPC >!Object>Waypoint的预置物件添加进来。

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这时要注意的是Group2里面的每一个Waypoint设置,如图所示,将这三个Waypoint Group设置为2, Number同样的是1-3的数值。

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设置完成数值与摆放的位置后,将第二个RobotNPC添加进来,然后在AI.js的脚本内将My Waypoint Group设置为2即可。
按下播放,现在另一个RobotNPC即可在另一组Waypoints进行巡逻的工作。

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在运行测试的时候,我们会发现玩家是赤手空拳的,这是因为此插件默认的设置是让玩家在场景内拾取攻击用的武器,如果希望玩家在一开始就有几种武器的话,可以在FPS Weapons里面先找到武器对应的名称,然后再勾选Have Weapon即可。

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如图所示,武器自带的脚本 - Weapon Behavior里面提供了多种参数让玩家可自行调整配置的火力。

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勾选Have Weapon之后,运行游戏时就能以滚轮来切换各种类型的武器。

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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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