Những lựa chọn thay thế nào tồn tại về cách một tác nhân có thể đi theo đường dẫn được tính toán bằng thuật toán tìm đường dẫn?


8

Những lựa chọn thay thế nào tồn tại về cách một tác nhân có thể đi theo đường dẫn được tính toán bằng thuật toán tìm đường dẫn?

Tôi đã thấy rằng hình thức dễ dàng nhất là đi đến một điểm và khi đại lý đã đạt đến điểm này, hãy loại bỏ nó và đi đến điểm tiếp theo.

Tôi nghĩ rằng cách tiếp cận này có vấn đề khi trò chơi có vật lý với các vật thể động có thể chặn hành trình giữa điểm A và điểm B, sau đó tác nhân được lấy từ khay gốc của mình và đôi khi đi đến điểm định mệnh cuối cùng không phải là hành vi tự nhiên nhất .

Trong tài liệu tôi luôn đọc rằng con đường chỉ là một gợi ý về nơi mà tác nhân phải đi, nhưng tôi không biết con đường gợi ý này phải được đi theo như thế nào.

Cảm ơn.

Câu trả lời:


8

Con đường theo sau
hình ảnh từ http://www.red3d.com/cwr/steer/PathFollow.html

Những gì bạn đang tìm kiếm thực sự là một con đường theo hành vi chỉ đạo. AI di chuyển đến một điểm trong tương lai dọc theo con đường thay vì từ điểm này sang điểm khác. Một bộ đệm màu xám xung quanh đường dẫn cho phép AI điều hướng trong khu vực này trước khi AI phải điều khiển để đi trên con đường đó.

Craig Reynold có một bài viết tuyệt vời về cách thức hoạt động này và thực hiện nó trong thư viện OpenSteer mã nguồn mở

Con đường theo hành vi chỉ đạo


+1 Chỉ cần thêm bạn cũng có thể tham gia vào hành vi điều khiển tránh chướng ngại vật và kết hợp các hành vi mà bạn thích (tổng trọng số, phối màu ưu tiên, v.v.)
Ray Dey

0

Rất nhiều phụ thuộc vào cách xử lý chuyển động trong trò chơi của bạn. Nếu bạn muốn tác nhân của mình làm việc để tránh chướng ngại vật và điều đó có thể xảy ra trong thời gian thực tách biệt với việc tìm đường dẫn ban đầu, bạn có thể muốn thực hiện lớp tránh chướng ngại vật thứ hai, sử dụng nút đường dẫn tiếp theo làm "mục tiêu".

Các phương pháp để thực hiện việc này rất đa dạng, từ thực hiện tìm kiếm đường dẫn ngắn đến việc đưa ra "cảm biến" cho tác nhân và để chúng phản ứng với những gì chúng nhận thấy trong vùng lân cận.

Tất cả các phương pháp bạn sử dụng sẽ ảnh hưởng đến hành vi của nó và các khuyến nghị về loại nào sẽ phụ thuộc phần lớn vào mật độ chướng ngại vật, khoảng cách giữa các nút và hành vi tác nhân mong muốn.

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.