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配置NPC AI

NPC指定控制器

控制器运行行为树

AI 测试

’键：开启debug模式

屏幕中心要对准要测试的NPC

4：显示感知数据

get blackboard：角色蓝图也可直接调用

停止和启用AI

获取控制器——获取大脑——停止和开始

cool down 和 wait 的 区别

观察黑板值：节点实时按照黑板值运行，而无需运行完再更新

do once 在 任务中不起作用

获取actor位置和获取世界位置 区别

获取玩家角色

AI move to

Target Actor：跟踪对象，持续跟踪此Actor——有值时，Destination失效

Radius：与目标间的距离

stop：到间距时是否停止

获取AI控制器

AI—AI控制器：同玩家控制器一样，NPC由AI控制器控制

AI控制器：通过行为树或代码 实现 控制：将控制器与角色解耦，使得可以独立编写。

控制器可直接使用黑板变量

创建控制器：蓝图——AI controller

角色指定控制器

功能

运行行为树

处理导航系统，控制移动

处理感官系统

初始化黑板数据——通过黑板与其他AI模块通信

获取黑板

创建文字命名

行为树：AI逻辑：节点的执行流：根据黑板执行行为

节点类型

流程节点：非叶节点：可以生长

任务节点：叶子节点：不能生长

附加节点：附加在流程&任务节点

行为树执行流：行为树的每次执行必须从根开始

第一次执行：从根节点到叶子节点

第二次执行：只有从根节点返回到叶子节点 才会开始第二次执行

节点优先级：行为树左侧节点优先级更高，优先执行：序号提示

流程节点

选择：分支节点：一次只能有一个分支成立&且只能由上到下判断：等价于Switch

继续执行：子节点执行失败后，继续下一节点。

返回

任一一支分支成功，selector返回成功

全部节点执行失败，返回失败

没有子节点，返回失败

顺序：并非分支而是一组任务：任务之间顺序执行：等价于代码块

继续执行：子节点执行成功后，继续下一节点。

返回

任一一支分支失败，sequence返回失败

全部节点执行成功，返回成功

没有子节点，返回失败

并行：主&辅任务并行执行。即单个任务的成功或失败不影响其他任务的执行。

直接：主任务完成，并行直接结束。

延迟：主任务完成，等待次任务完成结束。

任务节点：叶子节点：执行流的返回节点

完成执行：叶子节点返回

接收执行AI：重载

控制器

控制角色

附加节点：为控制节点和执行节点提供判断

装饰器：分支执行前的条件

装饰器

分支执行前的条件

分支执行时的中止：相当于break

新建装饰器

重载：perform condition check AI：

黑板键

观察器中止：中止分支并返回失败

self：结果改变时，终止自身整个分支的执行流

both：结果改变时，终止自身和兄弟的执行流

通知观察者

结果改变：黑板键的 导致条件结果改变的 改变

值改变：黑板键的任意改变

服务：为节点提供数据服务。数据由节点指定。服务会在后台实时更新数据——只要分支运行，就一直在后台运行

装载节点必须将黑板key公开，使得可以由节点指定。

行为树由控制器指定：运行行为树

感知组件：使AI可以发现周围的目标，并更新到黑板中：AIperception：只能感知角色

感官配置

视觉：使AI可以看到物体

听觉

事件

目标感知信息更新时：获取和丢失目标时 触发

目标感知更新时：感知组件感知到外界刺激源

actor：感知到的actor

stimulus：感知到的刺激物

successfully：接收到Actor的刺激信号

从刺激物获得感官类：判断当前感官类型

视觉：设置视线范围，视线范围内的物体都会被感知：视线会被物体遮挡

视线半径：视野距离

失去视线半径：丢失视野但仍能追踪的最大距离

视觉半角：视野半角

按归属检测：通常需要全部勾选

年龄：记忆时间：0：不会消失

主导感官：多个感官同时触发时，主导感官触发。

听力：监听声音，需要其他对象主动调用声音。

制作噪点：发出声音，触发感官更新。

触觉

预感：预测actor几秒后的状态，需要主动调用预感。

请求pawn预感事件：预测目标几秒后的状态。触发感官更新。

move to预感位置，必须 勾选 观察到的黑板值容差

EQS：计算测试值，从生成的item中选择所需要的item，并将其更新到黑板中

eqsTestingPawn：测试EQS

测试结果

橙色为保留

蓝色为删除

run EQS

运行EQS

返回最优的item

将item更新到黑板

EQS原理：测试器计算每个item的测试值，再根据测试值筛选出最优的item，并更新到黑板中

生成器：生成item

投射数据

检测模式：item的生成位置

导航：在导航网格体上生成

通道几何体：在几何体上生成：几何体必须要有碰撞

投射垂直偏移：item的z轴高度

donut：环形

弧形方向：指定环形方向

角度：以弧形方向两边各角度值生成环形

测试器：计算每个item的测试值

distance：计算 item 到 上下文 的距离

trace：判断 item 到 上下文 之间 是否有障碍物

pathFinding Batch：判断 item 到 上下文 是否可达

overlap：判断 item 与 场景物体 是否发生 重叠

dot：计算两个向量的乘积：值域[-1:1]：常用于区分 前方&后方&两侧

旋转：上下文的向前向量

1：完全同向

-1：完全反向

0：垂直

过滤器

布尔匹配：设置要保留的item

环境查询上下文：运行EQS所必要的信息

指定生成actor和测试actor

envEqsContext_Query：返回运行eqs的actor

自定义：envQuertContext_BlueprintBase

重载：provideSingleActor

分数：根据测试结果 计算每个item的得分

水平轴：测试结果

垂直轴：分数

生成器：选择生成器，生成 检测点item

数据绑定：查询参数：可以在run eqs中进行设置，并且还可以绑定到黑板中

测试：选择测试项，对每个item得出测试结果，再对测试结果过滤和评分

先过滤

再评分

水平轴：测试结果：由低到高

垂直轴：得分：由低到高

run EQS：行为树运行EQS查询，将查询出最符合条件的item赋值给黑板键

运行模式—25%随机项：用于从多个符合条件的item中随机选择一个

导航网格系统：负责AI自动寻路，被大部分寻路节点调用。p：调试键

设置：项目设置——导航网格体

绘制多边形边缘

绘制多边形开销

运行时生成——仅动态修改器

cost default：成本：成本越大，则越不能走，为障碍

障碍

静态障碍

导航修改器体积

区域类

自制区域类：NavArea：修改成本

动态障碍

actor：通过运行时生成actor生成障碍

添加碰撞体/并 设置 动态阻碍

添加修改器

导航链接：实现跳跃：也可用射线检测实现跳跃

黑板：基于黑板键存储各类型的容器：需要与行为树绑定

通过黑板键访问数据：通常作为行为树节点参数使用

读

指定黑板键：黑板键选择器

获取键值

写

指定黑板键：黑板键选择器

设置键值

通过黑板访问数据：通常在行为树外部使用

读

获取黑板

获取黑板值：指定键名

写

获取黑板

设置黑板值：指定键名

创建变量

actor

创建object

将基类改为actor

黑板键：用于访问黑板变量。黑板键无法在节点内直接设置值，只能公开在节点外设置。

行为树间的节点 数据并不互通，可将节点看作一个单独函数，函数间要通信，则必须通过黑板这个全局数据库。

每个节点可直接 访问 全局数据库

行为树指定黑板

控制器获取黑板

AI动作控制器：AI决策出的动作具体执行

AI调试器

AI事件

Receive Activation AI

Receive Execute AI

事件接收启用AI

装饰器

流控制

观察器中止：装饰器是否可以中止节点

self：中止自身

low priority：中止权限更低的节点：数字大于self的节点

both：中止self和low

cooldown 冷却：使节点只执行一次，并进入CD。红色代表节点已执行过。

行为树蓝图(任务/服务)的变量 退出后值不会消失，下次进入依旧还在

控制器

获取受控pawn

EQS测试

overLap：检测是否存在指定的东西

pathFinding：路径查询：检测从context到item可达的路径，删除不可达的item。可达分数为1

trace：射线检测：检测看不见context的item：从item发出射线，检测到context 中是否有障碍物。存在分数为1

布尔匹配：反转结果

distance：距离：检测item与context间的距离：距离越远分数越大

得分因数：反转结果