7 - AI入门

发表于 2025-01-21 更新于 2025-06-19 分类于 B-游戏引擎， 01-UE5 ， 01-引擎使用入门阅读次数： Waline：本文字数： 3.4k 阅读时长 ≈ 3 分钟

本文将初步介绍UE5中有关人工智能系统的入门知识，例如AI控制器AIController，黑板Blackboards和行为树的概念及简单使用。

AI Controller

PlayerController和AIController这两个Actor类都继承自AController基类，AController可以用来控制Pawn或者Character的动作。玩家控制器依赖于实际玩家的输入，而AI控制器通过运用人工智能来操控其拥有的角色，并根据设定好的规则对环境作出反应。一个AI控制器可由相同AI Pawn的多个实例使用，并且相同的AI控制器可在不同的AI Pawn类中使用。

主动拥有Pawn

在C++中，可用Possess()来拥有一个Pawn：

void AController::Possess(APawn* InPawn);

可用UnPossess()解除Pawn的拥有状态：

void AController::UnPossess();

在调用Possess()或UnPossess()的同时，也会触发OnPossess()或OnUnPossess()回调。

PawnSensing组件

该组件赋予被控制的Pawn的感知功能，它可以从视觉和听觉两方面感知其他Pawn的存在，并作出相应反应。

当AI沿着其视线看到Pawn类的实例时，会触发OnSeePawn()事件；当AI检测到由某Actor中的Pawn Noise Emitter组件发出的特定噪音时，会触发OnHearNoise()事件。

导航网格体 NavMesh

UE5通过导航网格体NavMesh告诉人工智能哪些环境是可导航的，而哪些环境是不可导航的。UE5还支持动态的NavMesh，它支持动态对象在环境中移动时实时更新NavMesh，这使得AI能够识别环境变化，并适应导航路径。

在引擎中拖入一个NavMesh，让它和地面相交，然后按下P键启用导航Debug视图，出现的绿色便是可导航的区域。效果如下：

RecastNavMesh

在创建NavMesh的同时，一个名字为RecastNavMesh-Default的Actor被自动创建。这个RecastNavMesh可以被视为NavMesh的“大脑”，它包含了调整NavMesh所需的参数，这些参数将直接影响AI如何在给定区域中导航。

RecastNavMesh包含的参数很多，常用到的参数如下：

显示 Display：影响可视化调试NavMeshBoundsVolume生成的导航区域，方便debug。
生成 Generation：决定NavMesh如何生成，以及确认哪些区域是可导航的，哪些不是。常用到的参数如下：
- Cell Size：NavMesh在给定空间中生成可导航区域的精度；
- Agent Radius：在此区域导航的Actor的半径。
- Agent Height：在此区域导航的Actor的高度。
- Agent Max Slope：游戏世界中可能存在的倾斜角度。
- Agent Max Step Height：AI可以导航到的台阶高度，以楼梯台阶为单位。

GetRandomPointInNavigableRadius

如果想要获取导航网格体内的随机一点，需要使用GetRandomPointInNavigableRadius()函数。

行为树和黑板

行为树和黑板协同工作，允许AI遵循不同的逻辑路径，并根据各种条件和变量做出决策。

黑板

黑板是定义变量（也被称为键Key）的地方，方便行为树使用这些变量做决策。

行为树

行为树是一种可视化编程工具，可以根据某些因素和参数告诉Pawn该做什么。它由一组对象组成，即 组合器（Composites），任务（Tasks），服务（Services）和装饰器（Decorators），它们共同定义AI将如何根据设置的条件和逻辑流程进行行为响应。

组合器 Composites

组合器节点告诉行为树如何执行任务和其他操作，也能附加装饰器和服务，以便在执行行为树分支前应用可选条件。

常见的组合器节点如下：

Selector：Selector节点按从左到右的顺序执行其子任务，并在其中一个子任务成功时停止执行之后的子任务。

此外，能在节点右上角处发现数字，这是节点的执行顺序，一般是从上到下、从左到右。
Sequence：Sequence节点从左到右顺序执行其子任务，当其中一个子任务失败将停止执行之后的子任务。
Simple Parallel：可同时执行任务和新的独立逻辑分支。例如下图，Wait任务执行的同时Sequence也在执行：

在“细节”面板中可以调节该节点的Finish Mode参数：
- Immediate：该节点将在主任务完成后成功完成。例如上图，Wait任务完成后后面的Sequence会自动停止。
- Delayed：该节点将在主任务和后面的任务完成后才成功完成。

任务 Tasks

这里提供AI可以完成的任务，UE5默认内置了一些任务，包括移动到特定位置，旋转以面对目标，发射武器等。也能通过在蓝图或C++中创建自己的任务。

例如下图中定义了一个任务，从ReceiveExecuteAI事件开始，基于AI自己Pawn的位置随机生成一个新位置，然后在FinishExecute结束，并返回是否成功。

装饰器 Decorators

装饰器是可以添加到任务或组合器的条件，通常用于实现分支逻辑。除了使用内置的装饰器外，也能通过蓝图自定义装饰器。

服务 Services

和装饰器比较相似，也能添加到任务或组合器间，但服务允许我们基于它定义的间隔执行节点分支。

要想运行行为树，可在AIController中的BeginPlay中调用RunBehaviorTree：

实践

AI寻路

接下来尝试实践一下，实现AI按巡逻点寻路的功能。

首先，新建一个基于Actor的蓝图类BP_AIPoints，用于存储巡逻点。在这个类上新建一个vector数组Points，勾选“实例可编辑”和“显示3D控件”。然后新建一个函数GetNextPoint，用于在Points中获取一个巡逻点，这个巡逻点是本地坐标的，因此要转换为世界坐标：

然后将这个蓝图类放到地图上，在细节面板中添加数个巡逻点，然后在地图上摆好：

接下来要让敌人的蓝图类引用这个巡逻点实例，新建一个PatrolPoints变量，引用BP_AIPoints，别忘了勾选实例可编辑。然后在地图上点击敌人，绑定引用变量。接下来实现敌人的行为树：

其中找到巡逻点的函数如下：

最后编译好蓝图就行了。

AI感知

除了巡逻外，AI还能够通过视线和听力来感知玩家，这里将实现如下两个功能：

AI对玩家的视觉感知；
AI对玩家发出噪音的听觉感知；

首先要在对应AI Controller中添加Pawn Sensing组件，用于处理视觉感知和听觉感知。

然后实现相关事件：

敌人感知到玩家的OnSeePawn()事件：

敌人感知到Pawn时，如果这个Pawn是玩家，就会更新它的玩家角色对象引用黑板变量，方便行为树的后续敌人追捕玩家操作。
敌人听到玩家发出噪声的OnHearNoise()事件：

敌人听到玩家发出的噪声时，如果噪声距离敌人的位置在敌人的听觉范围内，就会更新噪声位置黑板变量，方便行为树的后续敌人前往噪声地点操作。