ET介绍——浅谈AI框架

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摘要

AI在游戏中很多,但是为什么大家总是感觉ai编写起来十分困难,我后来思考了一番,主要原因是使用的方法不当。之前大家编写ai主要有几种方案:


AI框架

1. 几种AI的设计

AI在游戏中很多,但是为什么大家总是感觉ai编写起来十分困难,我后来思考了一番,主要原因是使用的方法不当。之前大家编写ai主要有几种方案:

a. 状态机

我是不知道谁想出来这个做法的,真是无力吐槽。本来对象身上任何数据都是状态,这种方法又要把一些状态定义成一种新的节点,对象身上状态变化会引起节点之间的转换,执行对应的方法,比如OnEnter OnExit等等。这里以怪物来举例,怪物可以分为多种状态,巡逻,攻击,追逐,返回。怪物的状态变化有:

巡逻->追逐 巡逻状态发现远处有敌人变追逐状态
巡逻->攻击 巡逻发现可以攻击敌人变攻击状态
攻击->追逐 攻击状态发现敌人有段距离于是去追逐
攻击->返回 攻击状态发现距离敌人过远变返回状态
追逐->返回 追逐状态发现距离敌人过远变返回状态

太多状态转换了,这里有没有漏掉我已经难以发现了。一旦节点更多,任何两个节点都可能需要连接,将成为超级复杂的网状结构,复杂度是N的平方级,维护起来十分困难。为了解决网状结构变复杂的问题于是又升级为分层状态机等等。当然各种打补丁的方法还是没能解决本质的问题。用不好状态机不是你们的问题,是状态机的问题。

b. 行为树

可能大家都觉得状态机解决复杂ai实在太困难了,于是有人想出了行为树来做ai。行为树的ai是响应式ai,这棵树从上往下(或者从左往右执行,这里以从上往下举例)实际上是把action节点排了个优先级,上面的action最先判断是否满足条件,满足则执行。这里就不详细讲了。行为树的复杂度是N,比状态机大大简化了,但是仍然存在不少缺陷,ai太复杂的时候,树会变得非常大,而且难以重构。比如我们自己项目,要做一个跟人差不多的机器人ai,自动做任务,打怪,玩游戏中的系统,跟人聊天,甚至攻击别人。想象一下,这颗树将变得多复杂!行为树的另外一个缺陷是某些action节点是个持久的过程,也就是说是个协程,行为树管理起协程起来不太好处理,比如上面的例子,需要移动到目标身边,这个移动究竟是做成协程呢,还是每帧move呢?这是个难题,怎么做都不舒服。

2. 我的做法

ai是什么呢?很简单啊,ai就是不停的根据当前的状态,执行相应的行为。记住这两句话,很重要,这就是ai的本质!这两句话分成两部分,一是状态判断,二是执行行为。状态判断好理解,行为是啥?以上面状态机的怪物举例子,怪物的行为就是 巡逻,攻击敌人,返回巡逻点。比如:

巡逻 (当怪物在巡逻范围内,周围没有敌人,选择下一个巡逻点,移动)
攻击敌人 (当怪物发现警戒范围内有敌人,如果攻击距离够就攻击,不够就移动过去攻击)
返回 (当怪物发现离出生点超过一定距离,加上无敌buff,往出生点移动,到了出生点,删除无敌buff)

跟状态机不一样的是,这3个状态的变化完全不关心上一个状态是啥,只关心当前的条件是否满足,满足就执行行为。行为可能能瞬间执行,也可能是一段持续的过程,比如巡逻,选下一个巡逻点移动过去,走到了再选一个点,不停的循环。比如攻击敌人,可能需要移动到目标去攻击。

怎么设计这个ai框架呢?到这里就十分简单了,抽象出ai节点,每个节点包含条件判断,跟执行行为。行为方法应该是一个协程

public class AINode {     public virtual bool Check(Unit unit) // 检测条件是否满足     {             }      public virtual ETTask Run(Unit unit)     {             } }

 

进一步思考,假如怪物在巡逻过程中,发现敌人,那么怪物应该要打断当前的巡逻,转而去执行攻击敌人的行为。因此我们行为应该需要支持被打断,也就是说行为协程应该支持取消,这点特别需要注意,行为Run方法中任何协程都要支持取消操作!

public class AINode {     public virtual bool Check(Unit unit)     {             }      public virtual ETVoid Run(Unit unit, ETCancelToken cancelToken)     {     } }

 

实现三个ai节点 XunLuoNode(巡逻) GongjiNode(攻击) FanHuiNode(返回)

public class XunLuoNode: AINode {     public virtual bool Check(Unit unit)     {         if (不在巡逻范围)         {             return false;         }         if (周围有敌人)         {             return false;         }         return true;     }      public virtual ETVoid Run(Unit unit, ETCancelToken cancelToken)     {         while (true)         {             Vector3 nextPoint = FindNextPoint();             bool ret = await MoveToAsync(nextPoint, cancelToken); // 移动到目标点, 返回false表示协程取消             if (!ret)             {                 return;             }             // 停留两秒, 注意这里要能取消,任何协程都要能取消             bool ret = await TimeComponent.Instance.Wait(2000, cancelToken);             if (!ret)             {                 return;             }         }     } }

 

同理可以实现另外两个节点。光设计出节点还不行,还需要把各个节点串起来,这样ai才能转动

AINode[] aiNodes = {xunLuoNode, gongjiNode, fanHuiNode}; AINode current; ETCancelToken cancelToken; while(true) {     // 每秒中需要重新判断是否满足新的行为了,这个时间可以自己定     await TimeComponent.Instance.Wait(1000);      AINode next;     foreach(var node in aiNodes)     {         if (node.Check())         {             next = node;             break;         }     }      if (next == null)     {         continue;     }      // 如果下一个节点跟当前执行的节点一样,那么就不执行     if (next == current)     {         continue;     }      // 停止当前协程     cancelToken.Cancel();      // 执行下一个协程     cancelToken = new ETCancelToken();     next.Run(unit, cancelToken).Coroutine(); }

 

这段代码十分简单,意思就是每秒钟遍历节点,直到找到一个满足条件的节点就执行,等下一秒再判断,执行下一个节点之前,先打断当前执行的协程。 几个使用误区:

  1. 行为中如果有协程必须能够取消,并且传入cancelToken,否则会出大事,因为怪物一旦满足执行下个节点,需要取消当前协程。
  2. 跟行为树与状态机不同,节点的作用只是一块逻辑,节点并不需要共享。共享的是协程方法,比如MoveToAsync,怪物巡逻节点可以使用,怪物攻击敌人节点中追击敌人也可以使用。
  3. 节点可以做的非常庞大,比如自动做任务节点,移动到npc,接任务,根据任务的子任务做子任务,比如移动到怪点打怪,移动到采集物去采集等等,做完所有子任务,移动到交任务npc交任务。所有的一切都是写在一个while循环中,利用协程串起来。

思考一个大问题,怎么设计一个压测机器人呢?压测机器人需要做到什么?自动做任务,自动玩各种系统,自动攻击敌人,会反击,会找人聊天等等。把上面说的每一条做成一个ai节点即可。兄弟们,AI简不简单?

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