UE5(行为树)EQS实现随机巡逻

最新推荐文章于 2024-09-05 17:22:17 发布
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本文介绍了如何通过设置EQS的生成检测点、使用网格检测体和PathExist解决障碍物内部点的问题，以及如何调整行为树和NPC参数以实现更随机和大范围的巡逻。

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

1.EQS随机巡逻简单来说就是将EQS的生成检测点平铺在地图中，通过测试将EQS障碍物的点去掉，并将在地图中的点使用的距离测试来评分即可。

创建一个网格检测体，将网格半径大小设置平铺地图，并将检测球之间的间距变得更大

设置完成后地图中的点有一部分会在障碍物内部，内部部分的点可以通过创建测试PathExist解决，将其设置为已过滤即可，将地图上其余的检测点设置测试Distance来创建得分 ，将Distance设置为得分，测试模式改为距离2D。

设置完成后，在障碍物内部的点为蓝色，在地图上平铺的点会以距离的远近设定一个分数。

设置完成后我们会发现AI会在两个点之间来回行走并不会随机选择点位，解决方法就是在在AI的行为树中，将Run EQS Query 的运行模式设置为 来自最佳的25%的单一随机项即可。

如果想要NPC的行走运行范围更大的话，可以将检测员设置为网格生成体，然后大量平铺在地图中，然后将NPC的网格体半径和间距都变小即可 完成！

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UE4学习笔记--EQS系统
RapdoZoroの博客
03-16 1万+
最近在研究虚幻4引擎的EQS系统，看了下官方对EQS的解释文档（官方文档链接：https://docs.unrealengine.com/en-US/Engine/ArtificialIntelligence/EQS/index.html）及相关源码，熟悉了EQS在AI制作时的应用和使用，文章为本人学习之余所整理笔记，如有纰漏欢迎指正交流。 一、EQS原理： EQS（Environment Q...
UE5（行为树）实现NPC根据导航范围自动巡逻
qq_47152633的博客
02-29 947
8.获取actor边界的结点Box Extant通过print输出会发现他的值大约等于NavMash的一半，非常适合用来当做半径，所以将它变为半径，并连接Origin，到这里我们输出的是一个向量值，想要将向量值转化为黑板内的向量值，需要创建一个变量将变量类型改为黑板键选择器,并将黑板值设为向量来获取随机的向量值。10.将行为树如下设置，并且将自定义任务以及Move To的self actor改为获取向量即可(注意自定义任务需要将我们创建的黑板键变量旁边的眼睛打开才能修改)5.在行为树中新建任务。
UE5(行为树)EQS使用方法
qq_47152633的博客
03-25 699
打开EQS场景查询-创建一个actors of class，围绕着我们的测试员有一圈1000距离的圆，而这些圆可以检测到actor。断开我们之前的NPC行为树，将EQS加入并创建以下内容。即可测试EQS在场景中的作用，NPC会跟随玩家。1.创建一个人工智能-场景查询命名为EQS。创建一个蓝图-EQSTestingPawn。将搜索的actor类改为 玩家的actor。在地图中可以检测到其他actor。EQS的基本用法就完成了！选择好骨骼体以及查询面板。
60. UE5 GAS RPG 使用场景查询系统（EQS，Environment Query System）实现远程敌人寻找攻击位置
现在学习也不晚
05-28 2582
UE的Environment Query System（EQS）是环境查询系统，它是UE4和UE5中用于AI决策制定过程中的数据采集和处理的一个强大工具。EQS可以收集场景中相关的数据，利用生成器（Generator）针对用户的测试（Test）去筛选符合用户提出条件的最佳项目（Item）。EQS允许开发者设置多种查询条件和测试，以评估游戏世界中的对象和环境。它提供了可视化的测试结果，便于开发者调试和优化查询。EQS常用于AI决策制定，如寻找最佳路径、选择攻击目标或找到安全位置等。
UE5(行为树)EQS的距离检测
qq_47152633的博客
03-27 1519
1.创建一个网格检测体Grid，将网格半大小调到700、之间的空间因为损耗性能太大的缘故也调到300,在创建好EQS检测员_Player之后，将周围生成改为这个带玩家的EQS。EQS是一个通过数学计算进行一系列检测的节点，可以辅助行为树进行更加准确的需求实现。这时可以看到Player身边多出来了很多检测小球。这些检测小球就是EQS的检测区域。图中箭头指处就是的得分最高的区域。EQS距离检测的基本用法就完成啦！将设置EQS检测员复制一份，创建EQS检测员_Player。这里简单讲解一下EQS的距离检测。
UE5(行为树)EQS的手动写检测球
qq_47152633的博客
04-02 317
1.创建一个蓝图类在所有类中选择Generator 环境查询生成器蓝图基础。我们只想生成x轴向的检测球，所以拆分向量将其连接到 添加生成的向量即可。2.我们想要在地图中创建一个横向的简单生成器。在根位置就能找到我们想要的自带EQS生成器。这样我们就创建了自定义的检测网格。
虚幻引擎5：AI行为树系统——系统自带任务
weixin_61929293的博客
04-22 1028
个人开发记录
斯坦福UE4 C++课学习补充25：寻路EQS
weixin_51524146的博客
09-05 1177
距离越远，得分越低；距离越近，得分越高。
UE5.1.1C++从0开始(12.EQS)
努力学习UE5ing。。。为了自己梦中的游戏而努力中
06-04 763
首先是行为树的自定义任务，SBTTask，此处的自定义task作用是发射子弹，与我们之前写的ASCharacter.cpp内的那部分代码很相似。C++的内容就这么多，可能涉及到AI的，除了自定义的内容，其它的都可以在蓝图里面实现吧，包括我们的自定义的任务节点也是在蓝图内调用实现的。Selector：从左到右的子项中，一旦有一个子项可以执行，那么执行完这个子项之后就直接返回，就算后面的子项能执行，也不执行了。Sequence：从左到右的子项中，如果有一个执行不了，直接返回，就不继续执行下面的子项了。
UE 行为树
csdncadn的博客
11-08 1572
虚幻引擎（Unreal Engine）中的AI行为树（Behavior Trees）是一种用于创建复杂AI行为的系统。行为树以树状结构组织节点，用来控制非玩家角色（NPC）的决策过程。在虚幻引擎5中，这一系统继续发挥着重要作用，允许开发者创建出具有高度复杂性和可预测性的AI。根节点（Root Node）每棵行为树都有一个根节点，这是行为树的起点。复合节点（Composite Nodes）这些节点控制树中哪个子节点将会被执行。选择器节点（Selector Nodes）
UE5(行为树)EQS的DOT应用
qq_47152633的博客
03-29 484
3.在得分等式为线性并且得分因素为1的情况下，我们的网格分数就会因为是player的正前方而为1、在player的侧面或者背面而依次变少。这时NPC会一直前往玩家的正面为1的球完成！2.DOT是点乘积，这里只讨论他的应用,从仅得分举例，线条A设置为旋转并且由Player发出，线条B设置为两点，并且设置好由player发出。EQS-DOT可以通过玩家面向的方向进行检测，使其通过检测方向的改变使NPC做出躲猫猫、或者闪避的要求。1.将Distance打勾关闭，创建测试新测试DOT。
UE5(行为树)制作NPC追击玩家，失去玩家视野后随机巡逻
qq_47152633的博客
03-11 1052
现在完成随机巡逻的前提下，我们需要通过枚举来切换来执行巡逻指树，所以我们需要一个新的任务，这个任务的蓝图部分如下，将Behevioral Patterns 黑板键设置为列举，将NPC行为树连接到Value，这样就实现了通过枚举切换巡逻和搜索，然后行为树会通过巡逻-看到玩家-追击玩家-丢失玩家视野-随机巡逻-通过切换巡逻与搜索-巡逻，进行闭环操作。将枚举类型添加到巡逻和搜索，观察器中止设置为 self，这时会出现键查询设为等于 ，键值设置为搜索，黑板键设置为NPCbehavior。重新制作一个随机巡逻部分。
[UE4] 蓝图RunEQS
iDaDi的博客
07-06 438
蓝图RunEQS
UE4/5的自动NPC
qq_51428277的博客
12-27 914
执行流 / 演员 /目标向量 ，浮点值/跟随目标/接触目标的半径范围，勾选，靠近就会停止的范围界限。新建角色蓝图，人工智能黑板和行为树，蓝图里的AIcontrol(所有AI控制器的父类)让AI_BP去控制使用AI控制器，需要在角色蓝图里默认值去更新AI控制器。进入一个角色蓝图当中，清楚原来的蓝图事件，重新为其匹配蓝图节点。打人的动画必须在蓝图事件中使用，所以新建了蓝图类去引用。重新命名新建的任务，新建函数，选择新建执行AI。完整节点，获取玩家控制器，设置范围在500。调出行为树，选择规则的定义，执行分支。
UE5 StateTree
jkchen's Haven
04-10 4448
文章目录After all状态转移数据配置方式 After all StateTree就是分层状态机，稍稍结合一点Sequence 目前比较简陋，提供的节点就几个，大部分都要自己写，例如PlayMontage、Wait、MoveTo、EQS等 模型比较像行为树加一个Goto，EnterCondition=Decorator，Upper Task=Service，State=CompositeNode 状态转移 子状态激活时，上级状态也处于激活状态。此时如果满足上级状态的转移条件，会发生转移 怎么转移 进入
UE的AI基础（2）EQS
qq_45617648的博客
06-11 1192
使用EnvQueryContext_BlueprintBase（EQC）作为环境查询情景，在蓝图中，通过重载函数进行目标的返回。
11月20日 如何在场景开启Debug,自定义AI任务,EQS,创建自己的环境任务,使用Pawn环境检测来检测周围的环境,让AI动作更顺滑(动画混合
weixin_42666952的博客
11-21 662
if(ensure(MyController)) { //从AI控制器获取到AI的Pawn APawn* AIPawn = MyController->GetPawn();if(ensure(AIPawn)) { //计算角色的位置和AI的位置 float DistanceTo = FVector::Distance(TargetActor->GetActorLocation() , AIPawn->GetActorLocation());按数字键3打开EQSDEBUG。按'打开Debug数据栏。
虚幻行为树EQS（环境查询）
fengkuangis的博客
09-20 581
环境查询，虚幻自带的非常强大的功能。 这样一个EQS里面，包含了自带的DOT节点和ActorofClass，PathExist等等，两个节点就能解决AI找寻目标和路径查询的问题，非常方便。 在行为树中插入创建的EQS作为判断条件，比行为树自带的newtask要好用很多。 ...
UE5(行为树)使NPC根据固定巡逻点进行正向巡逻
qq_47152633的博客
03-05 961
8.此时我们就已经可以让Npc行走到第一个固定巡逻点,现在我们想要NPC按照固定巡逻点索引1-2-3-4再返回1的方式进行循环巡逻，基本思路是将固定巡逻点索引+1,然后将增加过的值与固定巡逻点的数组长度进行比较，如果固定巡逻点索引>=固定巡逻点数组的长度那么就将黑板值设置为0，否则就将增加过的固定巡逻点索引设置给黑板值最后完成执行即可。3.将固定巡逻点数组与场景中的固定巡逻点绑定，点击场景中的人物，在细节中找到固定巡逻点数组，点击右边的滴管 按顺序选择场景中放置的固定巡逻点。
UE5帮我一一个关于敌人巡逻、攻击、僵持的Ai行为树
最新发布
03-17
<think>好的，用户需要关于UE5中敌人AI行为树的实现方案，具体包括巡逻、攻击和僵持三个状态。首先，我需要回忆一下UE5行为树的基本结构和相关组件。根据引用内容，行为树由Root节点开始，通过任务、装饰器和服务来控制AI行为。用户提到的巡逻、攻击、僵持，应该对应不同的任务节点和状态切换。 首先，巡逻部分。通常，敌人需要按照预设的路径移动，可能使用“Move To”任务结合黑板中的目标点变量。需要设置一个循环，让AI在多个点之间移动。可能需要使用“Sequence”节点来组合移动和等待动作，或者在巡逻过程中检测玩家是否进入视野。 接下来是攻击部分。当玩家进入检测范围时，AI需要切换到攻击状态。这可以通过装饰器（Decorator）来检查黑板中的玩家键是否存在。攻击可能包括接近玩家、播放攻击动画等。需要确保在攻击状态下，AI停止巡逻，专注于攻击行为。 然后是僵持状态。僵持可能指AI在攻击后暂时停留或寻找掩体。这里可能需要一个延迟任务（Wait），或者设置一个条件，当玩家超出攻击范围时返回巡逻。需要处理状态之间的转换条件，比如玩家距离、血量等。 还需要考虑黑板的使用，比如存储玩家的引用、目标点、当前状态等。引用中提到AIController负责驱动行为树，因此需要在AI控制器中指定行为树，并可能添加感知组件来检测玩家。 可能的问题是如何处理多个状态之间的优先级和中断。例如，攻击状态应该优先于巡逻，当玩家进入视野时立即中断巡逻。这可能需要使用“Selector”节点，按优先级执行子节点。 另外，引用中的示例代码结构可能需要参考，比如根节点下使用Selector来管理不同行为分支。每个分支（巡逻、攻击、僵持）作为子节点，并带有相应的装饰器条件。 最后，用户可能需要具体的步骤或蓝图设置，比如如何创建行为树、设置黑板变量、配置任务节点等。需要确保回答结构清晰，分步骤说明，并引用相关文档或教程链接作为参考。</think>### UE5 敌人AI行为树实现方案（巡逻/攻击/僵持） #### 一、基础框架搭建 1. 创建行为树和黑板 - 新建`BT_EnemyAI`行为树 - 创建`BB_EnemyAI`黑板并添加关键变量： - `TargetPoint`（Vector）巡逻目标点 - `HasDetectedPlayer`（Bool）玩家检测状态 - `CombatState`（Enum）战斗状态枚举（Patrol/Attack/Stalemate） 2. 配置AI控制器 ```cpp // AI_EnemyController.cpp RunBehaviorTree(BT_EnemyAI); // 引用[2] ``` #### 二、巡逻系统实现 1. 创建巡逻任务序列 ``` Root (Selector) └─ Sequence [巡逻条件] ├─ FindPatrolPoint (黑板服务) ├─ MoveTo (移动到目标点) └─ Wait (停留3秒) ``` - 使用`Service`定期更新`TargetPoint`值 - 通过`Decorator`检查`HasDetectedPlayer == false` #### 三、战斗系统实现 1. 攻击行为分支 ``` └─ Sequence [攻击条件] ├─ MoveTo (接近玩家) ├─ PlayMontage (攻击动画) └─ SetCombatState (Attack) ``` - 使用`AI感知组件`检测玩家进入范围[^2] - 通过`Decorator`检查`HasDetectedPlayer == true` 2. 僵持状态处理 ``` └─ Selector [僵持条件] ├─ Wait (5秒) ├─ FindCoverPoint (寻找掩体) └─ ResetCombatState ``` - 触发条件：当玩家超出攻击范围且未被击杀时 - 使用`Service`监控玩家距离和血量 #### 四、状态转换逻辑 1. 优先级设置： - 攻击状态 > 僵持状态 > 巡逻状态 - 使用`Selector`节点实现优先级判断[^4] 2. 关键蓝图设置： ```python # 伪代码示例 if SensePlayer(): SetBBValue(HasDetectedPlayer, True) # 引用[3] elif CombatTimeout(): SetBBValue(CombatState, Stalemate) ``` #### 五、最佳实践建议 1. 使用`EQS系统`优化目标点选择 2. 为不同状态添加`视觉调试标识` 3. 在行为树中集成`AI感知系统`（听力/视觉） 4. 通过`GameplayTask`实现复杂战斗行为[^1]
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