前言：算法简介： 通俗点说，就是在起点与目标点之中找出一条可通行的最短路线。常见于各类RPG游戏中的自动寻路功能：点击某个任务，人物会自动移动过去；点击地图上某个点，人物也会照着显示出来（或者隐藏了）的路线前进。玩过LoL，红色警戒等类似游戏的小伙伴都知道，右击小地图的某一处，小地图会出现一条从当前位置到所点击位置的红色路线，然后英雄就会随着这条路线一直走到目标点。这种功能，就是A*算法的在游戏
转载
2024-03-06 10:52:08
181阅读
众所周知，自动寻路是所有游戏的一个难点，属于AI（人工智能）的范畴。一个游戏的AI的设计是否足够完美，可能决定了这个游戏的命运。然而自动寻路就是AI中的一个十分重要的分支，其算法异常复杂。然而unity3d中提供了一套非常成熟的组件来为我们解决这一难题。今天，我们就来一起欣赏一下Unity3d自带的自动寻路系统。&
转载
2023-07-14 00:56:38
99阅读
这个是我最困扰的，也是我想了好久才想出来的。游戏中，你肯定要判断当前的路是不是可以走，当然在没有障碍物的情况下，你是可以随便走的，但是我的这个游戏里面有地图，有地图肯定就得有障碍物，我的想法是这样先把一张图片（320*240），按照1*1的大小拆分下来，用一个矩阵表示当前坐标的状态，例如(20,30,1)这三个参数分别表示X坐标，Y坐标，最后一个参数0表示可以到达，1表示不可到达。这样经过矩阵的初
转载
2024-08-18 16:30:36
50阅读
# Java自动寻路：原理与实现
自动寻路，是计算机图形学以及人工智能领域的一个重要课题。它通常用于游戏、机器人导航、物流等场景。本文将带你了解Java中的自动寻路技术，并展示一个简单的实现示例。
## 自动寻路的原理
自动寻路的核心问题可以归结为在一个给定的地图上寻找从起点到终点的最优路径。常用的寻路算法有：
- **Dijkstra算法**：适合权重不等的图。
- **A*算法**：在
Navigation Mesh 导航网格 Navigation mesh (导航网格)是 3D 游戏世界中用于实现动态物体自动寻路的一种技术，将游戏中复杂的结构组织关系简化为带有一定信息的网格，在这些网格的基础上通过一系列的计算来实现自动寻路。 导航的时候，只需要给导航物体挂载 Nav Mesh Agent 导航组件，导航物体便会自行根据目标点来寻找最直接的路线，并沿着该线路到达目标点。Nav
转载
2024-02-20 17:58:51
127阅读
# Java自动寻路算法入门指南
在当今的游戏开发和路径规划中，自动寻路算法是一个非常重要的主题。对于刚入行的小白来说，理解并实现一个简单的自动寻路算法可能会有一些挑战，但只要你按照步骤来，就能轻松实现。接下来，我们将使用一个常见的寻路算法——A*算法（A-Star Algorithm）来帮助你走出这一步。本文将详细说明整个流程，必要的代码，以及每一步的解释。
## 整体流程
我们可以将实现
穿透障碍，到达对面的点 ，，这里只是粗率的实现了一下，好像还是有bug的import math
import sys
import time
import numpy as np
map_be_search = np.array([
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 0, 0, 0, 0,
转载
2023-12-15 09:52:24
238阅读
# -*- coding: utf-8 -*-
import math
import random
import copy
import time
import sys
import tkinter
import threading
# 地图
tm = [
'############################################################',
'#S...
转载
2023-09-16 11:21:32
0阅读
6.1 常用定位方法讲解对象定位是自动化测试中很关键的一步，也可以说是最关键的一步，毕竟你对象都没定位那么你想操作也不行。所以本章节的知识我希望大家多动手去操作，不要仅仅只是书本上的知识，毕竟这个我只能够举例说明。下面我们来看我们常用的一些定位方式。6.1.1 ID定位无论是在web自动化还是app自动化中id都是唯一的，可能有的小伙伴看到这里会有疑问，因为有的资料说是通过name定位是唯一的，为
一、为什么地图网格化？
位置描述：
鼠标位置使用像素坐标描述。
地图位置使用经度纬度描述。
为了方便描述地图上元素的位置，将地图网格化。
二、什么是曼哈顿距离？
曼哈顿距离（Manhattan distance）：两点在南北方向上的距离加上在东西方向上的距离，即D（I，J）=|XI-XJ|+|YI-YJ|。
计算曼哈顿距离时，忽略两点之间的障
前言如果说现在是"枪车球"和Moba齐飞的游戏时代，那么在21世纪的前十年，mmorpg无疑是红极一时。从魔兽世界、热血传奇到后来的天下、诛仙，在那个PC大量普及、网络带宽不断升级的年代，这些游戏无一不让玩家流连忘返。而在众多的mmorpg类游戏中，地图与角色移动无疑是其中非常重要的一个部分。 相信不少玩过这类游戏的玩家都还记得自己跑图做任务的日子，为了那几十银币和经验值可以说是翻山越
上一篇文章只发布了很粗糙的代码，属于能跑就行，确实难看懂。这一篇继续说一下爬墙思维，，B*寻路算法就是贪婪思维 +攀爬思维，但是比较难判定怎么算爬过的障碍，所以这里改为 贪婪思维 +穿透障碍，（空心障碍的话这不坑爹吗）最开始研究B*寻路算法时,真是时 不知道怎么取解决爬墙，，，从格子3 开始分路，开始考虑撞墙，换方向，又得判定是否已经翻过了障碍，起初我觉得可以用距离来判断翻过了障碍，因
转载
2023-11-09 08:56:27
215阅读
总结一下流程：思维：直接走向终点+穿透障碍1，从起点 直接向终点做，每次获取一下指向终点的向量，加一下自身坐标，得到下一个坐标。分支：1.不是障碍，就继续往前走。2.是障碍，获取四个关键点（障碍前一点，障碍点，伪穿透点（穿透点前一个点），穿透点），计算障碍物最边缘的重要属性 内圈（不可走点集合），外圈（可走点集合）。具体前面已经说过了，这里在说一下：从障碍点开始，我的邻居=1的点（处理：如果这个邻
转载
2023-09-26 22:10:55
1026阅读
前言可以直接体验最终效果：https://maze-vite-g36nww6hh-judgeou.vercel.app/寻路前：寻路后，自动在图片上生成红色路径，蓝色是探索过的区域：这里我故意用手机斜着角度拍，就是为了展示程序完全可以处理手机从现实拍摄的迷宫图片。整个程序我准备用 Vue 3 + Vite 来写，但其实用不用 Vue 都一样，不会涉及复杂的界面，用别的框架甚至不用框架其实也完全可以
转载
2024-04-17 01:24:07
249阅读
一、简述以及地图G 表示从起点移动到网格上指定方格的移动距离 (暂时不考虑沿斜向移动，只考虑上下左右移动)。H 表示从指定的方格移动到终点的预计移动距离，只计算直线距离，走直角篇走的是直角路线。令 F = G + H ，F 即表示从起点经过此点预计到终点的总移动距离接下来我们从起点开始，按照以下寻路步骤，直至找到目标。 从起点开始, 把它作为待处理的方格存入一个预测可达的节点
转载
2024-02-14 13:48:17
177阅读
项目介绍一个网格迷宫由n行m列的单元格组成，每个大院个要么是空地（用0表示），要么是障碍物（用1表示）。你的任务是找一条从起点到终点的移动序列，其中只能上下左右移动到相邻单元格。任何时候都不能在有障碍物的单元格中，也不能走到迷宫之外。起点为左上角和终点右下角。项目功能解决迷宫路径查找问题，寻找一条从左上角迷宫入口到右下角迷宫出口的一条有效路径，0代表可走，1代表不能行走，找到请输出最终的迷宫和路径
转载
2023-09-20 10:24:33
85阅读
在做一个FPS游戏时，需要敌方自动找到玩家方位并向玩家移动，在查找资料（并走了不少坑）后，我试了三个方法，经测试，这三个方法都能实现自动寻路功能。方法一：使用Mathf.Lerp()方法代码很简单：//在enemy.cs（即敌方的脚本）中更新如下代码：
Transmform m_transform; //获得敌人组件
//在Update()函数中插入如下代码
m_transform.po
转载
2023-12-20 10:50:31
2163阅读
# Python 自动寻路算法
自动寻路算法广泛应用于计算机图形学、人工智能和游戏开发等领域，其主要目的是找到从起点到终点的最优路径。本文将介绍一种经典的自动寻路算法——A*（A-star）算法，并提供相应的Python代码示例。
## A*算法基本原理
A*算法是一种启发式搜索算法，它结合了广度优先搜索（BFS）和贪心算法（Greedy）的优点。它通过评估每个节点的代价和启发式估计来选择最
原创
2024-08-10 07:47:05
461阅读
本文主要阐述服务端如何通过Unity导出的地图信息，实现在静态障碍物及忽略高度的情况下寻路的思路。
整体思路：通过客户端（Unity）导出地图信息将地图信息放到服务端解析服务端通过A*寻路算法计算路径点，然后服务端将这些路径点返回给客户端说明：此方案只在场景障碍物都是静态且不考虑高度的条件下有效如果场景障碍物是动态且需要考虑高度的话，则服务端
玩游戏的人，都知道游戏中有自动寻路功能，鼠标点击想要到达的终点，主角则会自动走最短的一条路当然同时躲避障碍物，好了，不用多说，直接看效果吧（直观）。 绿色表示起点，红色表示终点，蓝色表示障碍物，而会动的表示从起点运动到终点的轨迹
