基于Unity的游戏项目客户端服务器寻路同步方案

本文探讨了Unity中Navmesh寻路系统的局限性,并提出了一种结合Tile寻路与Navmesh寻路的方法来解决客户端与服务器寻路路径不一致的问题。

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    Unity中目前提供的基于Navmesh的网格寻路,如果仅仅是单机游戏,其实功能还是能满足的,当然,如果你做的是大规模兵海流的 rts游戏,Unity的网格寻路还是会碰到多人寻路相互挤压的问题。

    由于我们目前的工作主要集中在手游,而又以联网RPG游戏为主。由于Unity并未开源Navmesh寻路组件,而Navmesh其实上是开源寻路项目RecastNavigation的作者做的升级版本,自然而然,我们会尝试在服务器端集成RecastNavigation。进行此类工作的团队很多,大概思路都是根据RecastNavigation要求,定制客户端插件,导出客户端网格数据。

    不过很可惜的是,虽然大部分情况,客户端和服务器能做到寻路路径统一,但是在一些特殊情况下,比如网格是一些特别细长的三角形,寻路路径却存在偏差,这几乎是不能接受的。但是如果抛弃客户端的寻路,把RecastNavigation导出到客户端,虽然能保障路径统一,但是实际中行路及碰撞等图形表现不是很好,毕竟Unity为寻路做了大量的工作。

    之前的项目为了上线,大多采用了折中的方案:
    方案1:在客户端寻路并发送到服务器,执行广播。服务器仅仅是验证路径是否合理。
    方案2:客户端自己根据Navmesh生成标准寻路格子,将客户端寻路替换成基于格子的A*寻路,去除单位碰撞。自己单独处理跳跃点等情况,我曾经为此写过一个Unity寻路插件Navgrid。

    上述2个方案其实上都不算完美,仅仅是可用而已。对大多数研发团队来说就一劳永逸的方案,其实还是等待Unity能开放寻路算法源码,毕竟Unity已经慢慢开放了不少底层组件的源码。不过由于项目需要(需要客户端服务器完全同步且要求碰撞处理),我一直在思考一种相对完善的方案,把格子寻路和网格寻路结合起来:

    首先,基于Tile我们生成一份带行走权重的二维导航数据。把起始点和终点转换成Tile序号,我们让寻路单元在Tile之间寻路。由于Tile足够大,我们甚至不用做查询后路径的二次优化,而且这步寻路会足够快。
    其次,在到达终点所在Tile后,寻路转换为精细寻路,服务器切换为RecastNavigation,客户端切换为Unity自带寻路。由于在Tile内寻路,网格寻路路径将极大简化,基本上能保障路径的一致性,就算是真的有偏差,由于整个寻路是在Tile内进行的,也不会偏差太多。下图为大概的寻路路径:


### 如何在软件开发中集成或使用 DotRecast #### 安装环境准备 为了确保能够顺利安装所需的软件包,在开始之前应当处于虚拟环境中。这可以通过创建一个新的虚拟环境来实现: ```bash virtualenv dotrecast-env cd dotrecast-env source bin/activate # On Windows use `Scripts\activate` ``` 此操作可以防止全局 Python 环境受到污染并简化依赖管理[^1]。 #### 安装 DotRecast 及其依赖项 一旦进入了合适的虚拟环境,下一步就是安装 DotRecast 和任何必要的依赖库。通常情况下,这些信息会在项目的文档或者 README 文件中有详细的说明。假设通过 pip 来完成安装,则命令如下所示: ```bash pip install dotrecast ``` 如果项目有额外的要求或其他工具链组件(比如特定版本的数据库驱动),也需要一并安装。 #### 配置日志记录功能 考虑到长期维护性和调试便利性,配置良好的日志机制对于应用程序至关重要。对于 DotRecast 的应用来说,应该设置合理的日志级别以及指定存储位置以便于后续分析和排查问题。例如: ```python import logging logging.basicConfig(filename='dotrecast.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s %(levelname)s:%(message)s') logger = logging.getLogger(__name__) logger.info('Starting DotRecast application...') ``` 这段代码片段展示了如何初始化一个基本的日志记录器,并将其输出定向到文件中去[^2]。 #### 功能测试的重要性 当集成了像 DotRecast 这样的第三方服务之后,进行全面的功能测试是非常重要的。这是因为即使 API 文档再详尽无遗也无法完全覆盖所有边界情况;只有经过实际运行才能验证预期行为是否一致。因此建议编写一系列针对核心业务逻辑单元的自动化测试案例,以确保系统的稳定可靠运作[^4]。
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