游戏AI的运动与概率：Unreal Engine中的实现

背景简介

在现代游戏开发中，AI（人工智能）的运动和行为逻辑是创造沉浸式体验的关键。本篇博文基于Unreal Engine 4平台，探讨如何赋予AI角色以运动能力和智能行为。我们将从如何让AI角色漫游，到如何让其在战斗中作出随机决策，一探究竟。

让AI角色漫游

在游戏世界中，AI角色的漫游行为可以增强游戏的真实感。通过EventGraph，我们能够让受控的AI角色执行漫游动作。实现步骤如下：

1. 首先获取受控兵卒的位置。
2. 在获取的位置上执行获取行动者位置，创建向量节点，并将随机单位向量乘以随机浮点数，范围从-550到550。
3. 将得到的向量添加到向量节点中。
4. 从向量节点的结果创建移动到位置节点，指示受控棋子移动到新位置。

通过以上步骤，我们可以让AI角色在游戏世界中自动漫游。

AI的行为决策：攻击还是逃跑

通过概率和随机性的应用，我们能让AI角色的行为更加不可预测。例如，当玩家接近AI时，AI可以有一定概率选择逃跑而非总是选择攻击。我们通过创建一个有限状态机（FSM）来实现这一点，它在给定时刻在必要的状态之间转换。例如，AI有25%的几率选择逃跑。逃跑后，AI将进入一个等待状态，几秒钟后返回到游荡状态。

引入运动

在游戏AI的运动设计中，路径查找是核心概念。路径查找通过计算两个点之间最短的可通行路径来实现AI角色的导航。在Unreal Engine中，NavMesh（导航网格）被用来表示可通行路径。NavMeshBoundsVolume可以帮助生成NavMesh，而RecastNavMesh-Default节点允许我们查看和调整导航网格的相关设置。

A*算法

A 算法是一种被广泛应用于游戏开发中的路径查找算法。与传统的迪杰斯特拉算法相比，A 算法通过启发式值来预测从一个点到另一个点的成本，从而更加高效地找到最短路径。它的核心在于，算法会优先选择启发式值最低的路径，从而有效地减少了搜索的节点数。

总结与启发

通过本章的学习，我们了解了在Unreal Engine 4中如何通过EventGraph和蓝图来实现AI角色的漫游以及战斗中的行为选择。我们也掌握了一些核心概念，例如FSM、概率函数、路径查找、以及A*算法。这些技术的运用，不仅增加了AI角色的智能性，也极大地提升了游戏的真实性和可玩性。在接下来的章节中，我们将进一步探讨如何通过其他工具和算法来优化AI的运动路径，例如EQS和导航修饰符，以及如何在游戏中实现更复杂的AI行为。

对于游戏开发者来说，深入理解这些概念和技术，将有助于设计出更加生动有趣的游戏世界，让玩家能够拥有更加丰富和真实的体验。