人工智能(基本路径寻找).ppt

人工智能 游戏系袁冠远 基本路径寻找 二 沿着路径移动 地图表示 一是直接用位图文件表示 其中规定位图中的某一种颜色是占障碍物区域 如黑色 二是用地图块来组成地图 在这种方式下 将使用数组表示地图区域 数组中的数字代表不同的地图块 如下图所示 此图分成20行X30列个小单元 因此可以定义一个数组map 20 30 来表示地图中的每个单元 其中数组元素的数字代表不同的地图元素块 沿着路径移动 寻路时主要要决定下一步的位置 对于当前位置来说 下一步可以行走的位置总共有八个 给这八个位置给定方向标记如下图 沿着路径移动实现思路 根据原移动方向 为相邻的八个单元分配权重 从八个相邻单元中找出权重最大的单元作为下一步移动的目标单元重复上两步 分配权重 假设用数组intterrainAnalysis 9 表示相邻八个单元的权重 那么首先要找出8个相邻单元中不能通行的单元 给它一个较低的权重 如 for inti 0 iGetAdjacent WalkDirection i if pGameMap CanPass pt y pt x terrainAnalysis i 10 else terrainAnalysis i 10 如果可通行 然后根据方向分配各方向权重if nDir 1 terrainAnalysis 1 2 terrainAnalysis 2 1 terrainAnalysis 0 1 terrainAnalysis 3 0 terrainAnalysis 7 0 terrainAnalysis 4 1 terrainAnalysis 6 1 terrainAnalysis 5 2 更好的分配权重的方法 思路 某个方向与当前方向的夹角越小 则权重越大 找出权重最大的单元 intmaxIndex 10 for intj 7 j 0 j if terrainAnalysis j maxTerrain maxIndex j nDir maxIndex 下一步则移动到nDir指向的那个单元 沿着墙走 如下图所示迷宫 精灵可以通过沿着墙走的方式在去探索迷宫 怎样才能沿着墙走呢 方法是 精灵在考虑下一步移动到的目的单元时 优先考虑其左手 或者右手 方向 其实也是一种分配权重的方法 这里假设地图是四连通域 即不允许斜向行走在决定下一步时 可以根据当前方向 考虑四个相邻单元的优先顺序 可以如下操作 定义数组POINTptTemplate 4 代表四个邻域的相对坐标偏移 数组的顺序代表了优先顺序switch nDir case0 ptTemplate 0 x 0 左手方向ptTemplate 0 y 1 ptTemplate 1 x 1 原方向ptTemplate 1 y 0 ptTemplate 2 x 0 右手方向ptTemplate 2 y 1 ptTemplate 3 x 1 与原方向相反的方向ptTemplate 3 y 0 break 然后按ptTemplate数组的顺序搜索4个邻域 如果其中某个邻域是可以通行的单元 则下一步就移动到这个单元上 并且把表示当前方向的变量nDir的值赋值为这个单元格所表示的方向 更容易的沿着墙走的方法 思路 对于八连通域坐标关系 左手方向值一般为当前方向值 2 路点导航 寻路是一种比较耗时的操作 如果路径是静态不变化的 可以预先用list或者数组将路径的节点记录下来 在帧函数里就按此记录移动精灵就行了 塔防游戏常用此方法 如下图 以面包屑寻找路径 所谓面包屑 其实就是中国人所说的 蛛丝马迹 面包屑路径寻找方式可以让计算机控制的角色看起来很聪明 因为是玩家在不知不觉间替计算机控制角色建立了路径 每次玩家走一步 都会毫无所知的在游戏世界中留下看不见的标记 或者说面包屑 当游戏角色碰到面包屑时 就能跟着面包屑一路走下去 直到追上玩家 如图所示 玩家每走一步就会被标上一个整数值 本图中 最多记录下来的是15步 在实际游戏中 要记录多少面包屑则根据游戏需要而定 当然 实际游戏中 玩家看不到面包屑足迹 那是给游戏AI使用的数据 PSP游戏 智能执照 使用的基本人工智能算法 该游戏是一款脑力智慧训练类游戏 以日本京都大学心理学教授主创的PQ智商 PracticalIntelligenceQuotient实用智商指数 设计而出 与传统的IQ智商测试所不同的是PQ测试不再是局限在桌面上进行的 而是在显示的3维空间内进行 更加贴近日常生活的一种智力测试 该游戏视觉效果单调 主要侧重于智商的培养 训练 测试 根据完成各种关卡的时间与效率进行综合