导航AI行为控制与行为树设计

背景简介

在游戏开发中，AI的行为控制是实现游戏世界互动性的关键因素。通过合理地引导AI行为，可以创造出更加丰富和真实的游戏体验。本书的第13章和第14章为我们提供了关于如何通过改变导航区域成本和应用NavModifierVolumes来控制AI行为的方法，并深入介绍了行为树的概念及其在游戏AI设计中的应用。

导航AI行为控制

在第13章中，我们了解到通过修改导航区域（NavAreas）的默认成本和固定区域进入成本等参数，可以影响AI的路径选择。例如，通过提高泥泞区域的成本，AI将倾向于避开它，而降低水中区域的成本，则可能会让AI更愿意穿越。这些细微的调整赋予了AI决策的复杂性，让AI的行为更符合游戏设计者的意图。

标题1：通过NavModifierVolumes控制AI路径

• NavModifierVolumes是游戏开发中用于控制AI路径的工具。通过在游戏关卡中放置这些体积，并赋予它们特定的成本值，可以有效地引导AI避开某些区域或优先选择某些路径。
• 在本章的实践中，我们学习了如何关闭不必要的导航区域，调整默认成本和固定区域进入成本，并将绘制颜色改为浅蓝色以模拟水面。这些调整对AI的路径选择产生了直接影响。

行为树设计

第14章则将我们带入了行为树的世界。行为树是一种强大的工具，它以树状结构表示AI的决策逻辑，允许开发者以视觉化的方式设计和组织AI行为。

标题2：行为树的组成与应用

• 行为树由不同的组件构成，如选择器（Selector）、装饰器（Decorator）、服务（Service）等。这些组件共同工作，形成一个层次化、状态导向的决策网络。
• 通过构建行为树，我们可以为AI角色赋予更加丰富和动态的行为。例如，在本章中，我们创建了一个模拟狗行为的AI，它会随机改变状态，并在检测到邮递员时采取行动。

标题3：黑板系统的作用

• 黑板系统在行为树中扮演记忆存储的角色。它与行为树紧密合作，允许任务节点轻松直接访问各种变量。通过黑板系统，我们可以将特定的状态、对象或位置信息存储起来，并在需要时供AI使用。
• 在创建行为树的过程中，我们需要为狗的AI设计一个黑板，并将枚举类型的状态、目标点、最新的搜索位置等信息存储在其中。这样的设计使得AI行为的实现更加灵活和直观。

总结与启发

通过阅读第13章和第14章，我们了解到了控制AI行为的不同方法，包括通过调整导航成本和应用NavModifierVolumes来影响AI的路径选择，以及如何设计行为树来实现更加复杂和自主的AI行为。这些技术的应用让AI不仅能够响应游戏环境的变化，还能根据自身的状态做出更符合逻辑的决策。作为游戏开发者，掌握这些技巧将大大提升我们创造游戏世界的能力，使得游戏体验更加丰富和引人入胜。

同时，本章内容也启发我们思考如何将这些技术应用于实际的游戏开发中。例如，我们可以考虑为不同的游戏角色设计不同的行为树，或者在游戏设计中加入更多的环境互动元素，以提升游戏的深度和玩家的沉浸感。此外，对于行为树的理解和应用，不仅可以帮助我们更好地控制AI，也可以为未来的开发工作提供更多的可能性和创新点。

最后，对于希望深入了解游戏AI开发的读者，建议继续探索行为树在不同游戏场景中的应用，以及如何结合实际游戏设计需求进行优化和调整。同时，对于行为树的学习不应仅限于理论，实践中不断尝试和调整才是掌握这些技术的最好方式。