UE4/5的自动NPC

AI行为树

1,自动跟随

新建体积,导航网格体边界体积

按P键可以显示导航的范围

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

pawn获取对自身的引用

完整节点,获取玩家控制器,设置范围在500

一定把现实范围盖住地面才可以成功

2,AI随机移动

核心控件

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

获取绿色の个体范围内随机的点:

以AI为圆心,半径500开始运动

每次5-7就会随机执行一次AI移动的时间,记得勾选Loop保持循环

3,行为树

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)

双击黑板,新建布尔值

新建向量,表示位置坐标

双击Ai控制器,添加AI感知组件

在AI控制器里面大家选择感官配置里面的视力配置

检测中立方一定勾选

细节面板指向的(目标感知组件更新时)

类型转换

检测刺激物传输的是什么

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

调出行为树,选择规则的定义,执行分支

添加黑板,装饰器,

调用黑板的变量

设置黑板条件,已经设置和未设置

观察器都设置both

修改控制器的布尔值

布尔值是黑板里面的是否看到玩家

新建任务;

重新命名新建的任务,新建函数,选择新建执行AI

AI控制角色

AI随机找点

行为树去加载任务

等待找点

AI控制器去运行我们的行为树

AI跟随移动

行为树添加寻找玩家

把AI的朝向取消

把控制器旋转勾上

### Unreal Engine 5 智慧城市实现方案 #### 背景介绍 Unreal Engine (UE) 是一款功能强大的实时三维创作平台,广泛应用于游戏开发、建筑可视化以及虚拟现实等领域。其最新版本 UE5 提供了许多先进的特性,例如 Nanite 和 Lumen 技术,这些技术能够显著提升场景的真实感和性能表现[^1]。 对于智慧城市的构建而言,UE5 的优势在于支持大规模复杂环境的高效渲染,并允许开发者利用蓝图系统快速搭建交互逻辑,同时还可以通过 C++ 进一步优化核心算法[^3]。 --- #### 方案概述 以下是基于 UE5 构建智慧城市项目的几个关键方面: ##### 1. **高精度地图导入** 为了模拟真实的地理空间数据,在项目初期可以借助第三方插件或者自定义脚本来加载 GIS 数据(如 OpenStreetMap),并将其转换为 UE 中可用的地图资源。这一步骤通常涉及地形生成、道路网络绘制等功能[^4]。 ```cpp // 示例代码片段:读取外部文件作为高度图来生成地形 #include "Engine/Texture2D.h" void GenerateTerrain(UTexture2D* Heightmap, float ScaleFactor) { int Width = Heightmap->GetSizeX(); int Height = Heightmap->GetSizeY(); for(int y=0; y<Height; ++y){ for(int x=0; x<Width; ++x){ uint8 PixelValue; FColor Color = Heightmap->GetPixel(x,y); PixelValue = Color.R; FVector Position((float)x * ScaleFactor, (float)y * ScaleFactor, ((float)PixelValue / 255.f)*ScaleFactor); // 将Position应用到网格顶点上... } } } ``` ##### 2. **动态天气与时间变化** 智慧城市不仅需要静态的城市模型展示,还需要考虑昼夜交替、季节变换等因素的影响。可以通过设置全局光照参数配合粒子效果营造逼真的自然现象,比如下雨天路面反射光斑等细节处理[^2]。 ##### 3. **交通流仿真** 针对车辆行人移动路径规划问题,则可采用 AI 导航网格结合行为树结构完成自动化控制;另外也可以引入物理引擎计算碰撞检测从而避免交通事故发生情况下的不合理动作表现。 ##### 4. **多终端同步体验** 考虑到实际应用场景下可能会有多个用户同时在线查看同一个区域的情况存在,因此有必要设计一套完善的服务器架构用来管理状态更新消息传递过程中的延迟补偿机制等问题解决方案。 --- ### 结论 综上所述,使用 Unreal Engine 5 来打造一个完整的智慧城市演示案例完全可行,并且凭借该软件自带的各种先进特性和扩展能力完全可以满足大多数需求标准的要求。当然具体实施过程中仍需根据实际情况调整策略方向以达到最佳成果展现形式为目的不断尝试改进直至满意为止!
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