unity自从3.5版本之后，增加了NavMesh寻路的功能。在此之前，unity用户只能通过第三方插件（如Astar寻路插件）等做寻路功能。阿赵我也使用过A*寻路插件，A*的原理并不复杂，有兴趣的朋友可以自己百度一下。不过由于不是自带的功能，所以在设定网格和烘焙的过程难免会出现很多不便。NavMesh作为unity自带的功能，用法和之前的LightMapping烘焙或者遮
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2024-09-02 08:13:10
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NavMesh是Unity自带的一种寻路系统，能够轻松简单地实现AI自动寻路效果。自动寻路是AI中的一个十分重要的分支，寻路算法一般也是十分复杂的。但Unity为我们提供了十分成熟的NavMesh组件用以简单地解决这一问题，使初学者也能够轻松实现寻路功能。NavMesh寻路系统的操作步骤大致如下：对场景中的物体进行标记，然后进行路径烘培，产生表格数据。为需要实现寻路功能的物体添加NavMeshAg
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2024-03-24 15:02:29
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NavMesh是Unity自带的一种寻路系统，能够轻松简单地实现AI自动寻路效果。自动寻路是AI中的一个十分重要的分支，寻路算法一般也是十分复杂的。但Unity为我们提供了十分成熟的NavMesh组件用以简单地解决这一问题，使初学者也能够轻松实现寻路功能。NavMesh寻路系统的操作步骤大致如下：对场景中的物体进行标记，然后进行路径烘培，产生表格数据。为需要实现寻路功能的物体添加NavMeshAg
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2024-06-24 04:37:53
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NavMesh是广泛使用的一种寻路技术，将地图中可走的部分生成连续的多边形/三角形网格，寻路在网格中进行，主要包含两步：1、根据网格的邻接信息构造图，使用A*之类的寻路算法计算出从起点到重点需要走过的多边形/三角形集合；2、使用漏斗算法/拉绳子算法，将多边形列表转换为一条最优的路店。本文主要讲一下对于三角形列表的漏斗算法原理。诸位读者如果搜索过网络，会发现有一年GDC有人讲了这个算法，也有几篇博客
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2024-02-17 13:04:26
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# Java NavMesh寻路概述
在游戏开发和机器人导航领域，寻路算法是非常重要的一部分。NavMesh（导航网格）是一种广泛使用的寻路方法，它通过将游戏世界划分为一个个可行走的区域，让AI角色能够高效地找到从起始点到目标点的最佳路径。
## 什么是NavMesh
NavMesh是一个多边形网格，表示了场景中可行走的区域。通过对场景进行静态分析，NavMesh可以隐藏复杂的障碍物细节，简
最近花了几个月的时间实现了导航网格寻路和导航网格自动生成。□导航网格数据结构定义 由于数据之间有着层级关系，所以采用XML进行定义。 navmesh基本元素：顶点(Verts)+可走边(Edges)+凸多边形(Polys)□导航网格寻路 1.以凸多边形为节点，以可走边为relation，进行A星寻路。&
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2024-03-31 21:42:02
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一、概述广度优先搜索、Dijkstra和A*是图上的三种典型路径规划算法。它们都可用于图搜索，不同之处在于队列和启发式函数两个参数。算法的一般性原理如下：将边界初始化为包含起始节点的队列。当边界队列不为空时，从队列中“访问”并删除一个“当前”节点，同时将访问节点的每个邻居节点添加到队列，其成本是到达当前节点的成本加上从当前节点访问邻居的成本再加上邻居节点和目标节点的启发式函数值。其中，启发式函数是
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2024-04-03 14:19:29
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现在的大部分mmo游戏都有了自动寻路功能。点击场景上的一个位置，角色就会自动寻路过去。中间可能会有很多的障碍物，角色会自动绕过障碍物，最终达到终点。使用Unity来开发手游，自动寻路可以有很多种实现方式。第一种比较传统的是使用A星寻路，它是一种比较传统的人工智能算法，在游戏开发中比较常用到。大部分的页游和端游都用到这种技术。在Unity游戏也可以用这种技术，Asset Store上面已经有相关的
目录1. 概要2. Triangulation3. Trilateration4. Multilateration1. 概要 Triangulation、Trilateration和Multilateration是三种常用的定位技术，各有其优缺点。三者（尤其是后两者）很容易混淆，本文对三者做一个简单的对比
A*算法广泛应用于寻路和图的遍历，是对Dijkstra算法的一种扩展。是一种高效的搜索算法。1.简易地图如图所示简易地图，其中绿色方块的是起点 (用 A 表示), 中间蓝色的是障碍物，红色的方块 (用 B 表示) 是目的地。为了可以用一个二维数组来表示地图， 我们将地图划分成一个个的小方块。二维数组在游戏中的应用是很多的，比如贪吃蛇和俄罗斯方块基本原理就是移动方块而已。 而大型游戏的地图, 则是将
一、A*寻路算法（循环启发）：* 最小代价：假设起点到节点n的代价为g(n)，节点n到终点的代价为f(n)，求f(n)=g(n)+h(n)为最小值时的路径。* A星算法（A* search algorithm）：计算最小代价的一种算法。* 任意路径总是相等的估计代价：有一种情况下，从起点经过任意路径到达节点n的代价是相等的（例如四方向的矩形地图）。此时可以估算起点到所有节点的代价。* 不可通过节点
A*算法是一种启发式的BFS，目的就是找到到达目标位置的最短路径。启发式函数如下：f(x) = g(x) + h(x) g(x)是对出发点到达当前点距离的估约，h(x)是当前点到终点距离的估约。算法是一个广度优先搜索的过程，但是搜索时的可选集合是一个优先级队列，f(x)越小优先级越高。 算法过程描述1。用起点初始优先级队列opened；2。在opened中取最小f(x)的坐标节点，如果该
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2024-07-25 17:20:28
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目录前言本系列提要本篇内容概述一、Nav Mesh Agent | 导航网格代理Steering | 操纵、转向相关属性Obstacle Avoidance | 障碍回避相关属性Path Finding | 路径选择相关属性二、Nav Mesh Obstacle | 导航网格障碍物概述NavMesh Obstacle 组件参数三、Off Mesh Link | 导航网格外链接简单应用Off Me
unity自带寻路Navmesh入门教程（一） 说明：从今天开始，我阿赵打算写一些简单的教程，方便自己日后回顾，或者方便刚入门的朋友学习。水平有限请勿见怪。不过请尊重码字截图录屏的劳动，如需转载请先告诉我。谢谢！ unity自从3.5版本之后，增加了NavMesh寻路
1. pinpoint工具介绍： Pinpoint是一款对Java编写的大规模分布式系统的APM工具，有些人也喜欢称呼这类工具为调用链系统、分布式跟踪系统。我们知道，前端向后台发起一个查询请求，后台服务可能要调用多个服务，每个服务可能又会调用其它服务，最终将结果返回，汇总到页面上。如果某个环节发生异常，工程师很难准确定位这个问题到底是由哪个服务调用造成的，Pinpoint等相关工具的作用就是追踪
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2023-10-01 09:33:15
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一、简介 1.关于算法 D*Lite算法是Sven Koenig 和Maxim Likhachev 在2002年基于LPA*算法基础上提出的动态路径规划算法。它的优点是可以利用首次计算路径的信息动态规划路径。因此它可以应用于机器人在未知环境中的动态寻路。D*Lite要解决的问题：当再次寻路时，如果直接完全重新计算，那么固然会有很多重复运算，我们
A星寻路算法的实现，单击左键编辑障碍物，单击右键清除障碍物，双击右键开始自动寻路。AStar.h:#pragma once
#include <windows.h>
#include <vector>
#define F_H_WHITE 0x0004 | 0x0002 | 0x0001 | 0x0008
#define B_H_WHITE 0x0010|0x0020|0
一个导航网格（也就是Navmesh）是世界几何体简化的表示法，被游戏代理用于在世界中进行导航。通常，代理（agent ）有一个目标，或一个目的地，它试图找到一个路径，然后沿路径导航到达目标。这个过程被称为寻路。请注意，导航网格生成（或烘焙）是通过游戏开发者在编辑器内完成，而寻路是在运行时根据导航网格的代理来完成。在复杂的游戏世界，可以有许多代理，动态的障碍，在世界不同地区不断变化的可达程度。代理需
JPS(jump point search)寻路算法JPS（jump point search）跳跃点寻路算法是对AStar寻路算法的一个改进。AStar 算法在扩展节点时会把所有相邻的节点考虑进去，当地图比较大时，openList 中的节点数量会很多，搜索效率较低。在两点之间没有障碍物时，那么中间的节点对我们来说是没有用的，不希望添加到 openList 如下可以看到JPS 算法不是每个节点都紧
关于寻路算法的一些思考（1）：A*算法介绍 物体的移动算法似乎显得很简单，然而寻路规划问题却十分复杂。考虑下面这个例子：这个单位的初始位置在地图的下方，想要到达地图的顶部。如果物体所能侦测到的地方（粉色部分所示）并没有障碍，那么物体就会直接向上走到它的目标位置。但在距离顶端较近的位置时，物体侦测到了障碍，因而改变了方向。该物体将不得不行进一个“U”形的路径绕过障碍物（如红色路径所示）。通过对比可知
