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UE4蓝图AI角色制作(六)之行为树

13、行为树原理

AI最重要的环节就是行为树。我们将解释什么是行为树、为何它如此重要,以及构建行为树需要哪些元素。

借助行为树,我们可以轻松控制并显示AI的决策制定过程。行为树是一种将AI在场景中的决策制定模型进行可视化的方法。通过观察行为树的可视化结构,我们可以清晰地了解行为树的执行方式和执行顺序,而不必了解每个节点的具体工作方式。行为树的执行顺序由行为树中各个节点的位置决定。

任务和合成可用于控制AI如何做出反应以及如何执行行为。任务节点:任务是行为树中的一种节点,它们下面无法再添加其他节点。它们是行为树分支的终点(但不是行为树的终点!)这使得它们还被称为叶节点。任务状态:任务拥有三种不同的状态:成功、失败或执行。无论任务成功还是失败,行为树都会接着执行下一个节点——在这一点上,行为树同样遵循从左到右的执行顺序。无论任务成功还是失败,行为树都会接着执行下一个节点——在这一点上,行为树同样遵循从左到右的执行顺序。

如果仅仅依靠任务节点,行为树能够实现的复杂程度还比较有限。这就需要用到合成节点了。合成是AI执行分支的根。它们不会像叶节点那样执行操作,但能创建一个结构,并能根据其子节点的成功或失败来控制顺序。

选择器合成节点会执行它下面的子节点。只要有子节点返回成功,那么它就是成功的。相反,如果所有子节点都返回失败,那么它就是失败的。你可以把它理解成它正在试图选择最合适的任务。由于行为树采用从左到右的执行顺序,我们可以把优先级最高的任务放在左边。想想看,如果你想打开一扇门,你可以用钥匙打开门,把锁撬开,或者破门而入。采用哪种方法并不重要,能达到目的即可。如果我们希望AI用钥匙开门而非破门而入,我们就应该把这个任务放在最左边。

序列合成节点会按照序列顺序遍历子节点,当且仅当所有子节点都成功执行后,它才会返回成功。如果某个步骤未能成功执行,它就会返回失败。这个节点的行为方式与人们处理障碍时的行为有点类似。

在很多情况下,我们需要按特定顺序执行,如果我们卡住了,就无法跳过这步执行下一步。比如打开一扇门。你需要打开门,穿过门,然后关上门。你不可能先穿过门,然后打开门,再关上门。

14、构建第一个行为树

为建立行为树,我们首先需要创建必要的资源,然后为AI控制器添加功能,以便自行运行行为树,最后创建第一个行为树分支,把此前创建的随机漫步逻辑替换成更灵活的模式。

我们先创建必要的资源,首先在“内容“>”ThirdPersonBP“>”蓝图”中新建一个目录,把它命名为”BT_Assets“,打开目录,然后右键点击内容浏览器,选择”AI“,然后选择”行为树“,将这个资源命名为”BT_EnenmyAI“,前缀”BT“表示这个资源是行为树。再次右键点击内容浏览器,选择”AI“,然后选择”黑板“,将这个资源命名为”BB_EnenmyAI “,下一步是确保我们的AI能够使用这个行为树。为此,我们需要打开AI控制器。在内容浏览器中,打开”蓝图“目录,打开”AIC_ThirdPersonCharacter“。右击点击事件图表,然后输入”event on possess“,拖动这个事件的执行引脚,然后输入”run behavior tree“,在”BTAsset“下拉菜单中选择新建的行为树资源,按F7编译。保存蓝图。

接下来,我们要确保将我们创建的黑板与行为树相关联,回到内容浏览器中的“BT_Assets“目录,打开”BT_EnenmyAI“,在细节面板中找到”AI“分段,确保选中黑板资源”BT_EnemyAI“。接下来我们需要在黑板的某个地方创建一个变量来保存目标位置,以便作为全新随机漫游逻辑中的AI的移动目的地。为此,我们新建一个黑板键,直接选中右框的”黑板“选项卡,在新建选项上选择向量类型的黑板键,将这个向量命名为”Target Location“。

下一步是新建一个任务,用于封装我们之前编写的所有随机漫游逻辑。和之前的版本一样,这个任务会以AI的当前位置为起点,找到一个可抵挡的有效位置。在“行为树“窗口中选择”新建任务”,然后选择“BTTask BlueprintBase”,这样就会新建一个任务并打开事件图表。在进一步之前,先回到内容浏览器的“BT_Assets“目录,将刚才创建的任务命名为“BTT_Find_Navigablelocation”,可以新建一个文件保存这个任务。

打开刚才新建的任务,新建一个事件叫做“Receive Execute AI”,当行为树尝试执行这个任务时,就会触发这个事件,为此,右键点击事件图表,然后输入“Event Receive Execute AI”.

在右键选择“get random reachable point in radius”函数。拖动“Event_Receive_Excute_AI”的“Controlled Pawn”引脚,然后输入“get actor location”,将“get actor location”的返回值连到“get random reachable point in radius”的“orgin”,将其半径设置为1000。

现在我们需要处理这个函数返回的随机位置参数。和之前的逻辑不同,一旦这个任务完成,它包含的所有信息都会被销毁。我们要做的是,把这个随机位置从任务传递给行为树,再传递给黑板。拖动“get random reachable point in radius”的“Romdom location”,然后输入“Set Blackboard Value as Vector”,注意,这个函数需要的第二条信息是一个向量值。拖动“key”键选择“提升为变量”,将这个新变量命名为“Target location key”.最后将“Event Receive Execute AI”的执行脚连到“Set Blackboard Value as Vector”的执行引脚。右键点击事件图表,然后输入“Finish Execute”,将“Set Blackboard Value as Vector”的执行引脚连到“Finish Execute” 的执行引脚,将“get random reachable point in radius”的”Return value”连到“Success”变量上,这意味着只要函数能够找到随机位置,这个任务就会被视作成功。

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