使用A星寻路要把地图网格化，这是为了简化地图，图中阴影是障碍物一些关键概念开放列表（open list）：记下所有被考虑用来寻找最短路径的格子 封闭列表（close list）：记下已经搜索过的格子 路径代价 ： F = G + H G是指从起始点到当前方格的移动成本，当前方格的G = 父方格的G + 1 H是指从当前方格到目标点的估计移动成本，这通常被称为启发式，因为我们还没有真正知道成本，这
文章目录一、导航网格 (NavMesh)二、导航网格寻路组件 (NavMesh Agent)三、导航网格连接组件 (Off-Mesh Link)四、导航网格动态障碍物组件 (NavMesh Obstacle) Unity 中的导航寻路系统是能够让我们在游戏世界当中，让角色能够从一个起点准确的到达另一个终点，并且能够自动避开两个点之间的障碍物选择最近最合理的路径进行前往 Unity 中的导航
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2024-03-26 06:55:55
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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。Unity中提供的这套非常成熟的组件来为我们解决这一难题。NavMesh寻路系统的操作步骤：对场景中的物体进行标记，然后进行路径烘焙，产生网格数据为要进行寻路的物体添加寻路组件（NavMeshAgent）通过NavMeshAgent组件的属性或方法进行移动Bake烘焙参数面板Radius：半径。半径数值越小，生成网格面积越大，越容易靠近被烘焙
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2024-07-26 16:14:25
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什么是AI人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能的发展的领域有哪些？智能机器人，无人驾驶，Alpha go，小度机器人，智能家居。游戏中加入AI有什么好处提高游戏的可玩性 激发玩家的挑战欲望 增加游戏的友好体验Unity中的Navigation导航NavMes
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2024-06-21 07:39:21
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Unity专题_导航寻路前言：导航寻路（NavMesh）技术是一种系统内置的强大寻路算法系统，可以方便、快捷的开发出各种复杂应用，被大量应用于各种RPG、设计、动作、冒险等游戏中。一.基本的导航寻路我们会在本章模拟游戏开发过程中敌人的自动的寻路，绕过障碍，爬上与调下障碍物，按类别寻找属于自己的道路、动态设置道路的障碍等。1.新建项目：在场景中添加如下图所示的地形系统：2.标记场景中的所有不动的游戏
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2024-03-10 14:24:04
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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
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2024-02-20 17:58:51
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Unity中目前提供的基于Navmesh的网格寻路，如果仅仅是单机游戏，其实功能还是能满足的，当然，如果你做的是大规模兵海流的 rts游戏，Unity的网格寻路还是会碰到多人寻路相互挤压的问题。
由于我们目前的工作主要集中在手游，而又以联网RPG游戏为主。由于Unity并未开源Navmesh寻路组件
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2024-07-26 02:02:47
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在以前unity没有寻路系统 ，游戏设计中 的寻路得靠大量的代码完成； 现在Unity出来一个寻路组件 在这里我介绍一下； 首先创建一个平台 在这里我们做比较重要的一步 把你想要烘焙的东西都改成静态（static） static那里的那个改变一下就可以了 这个场景的创建可以说是非常简单了； 我们打开一个Navagation面板；（在window中打开）Bake（烘焙）参数面板Agent Radiu
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2024-05-30 21:43:02
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这篇文章翻译自Unity 4.x Game AI Programming这本书第七章在本章中,我们将在Unity3D环境中使用C#实现A*算法.尽管有很多其他算法,像Dijkstra算法,但A*算法以其简单性和有效性而广泛的应用于游戏和交互式应用中.我们之前在第一章AI介绍中短暂的涉及到了该算法.不过现在我们从实现的角度来再次复习该算法.A*算法复习在我们进入下一部分实现A*之前,我们再次复习一下
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2024-08-08 08:44:28
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能够利用NavMesh寻路系统完成角色的自动寻路引语寻路是游戏中经常使用到的一项技术，3D游戏世界中用于实现物体能够自动寻找一条路径到达目的位置的一项技术。，它将游戏场景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相应的计算来实现自动寻路。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。Unity中提供的这套非常成熟的组件来为我们解决这一难题。在Unity中
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2024-04-09 13:21:20
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在之前的自己写的NavMesh网格寻路功能的基础上，做了个寻路网格动态自动生成的功能，突破了Unity的自带寻路不能动态生成寻路网格，一定要先break再用的缺点。 用法很简单，把可以走的地形设置成一个叫做“Walk”的标签，然后不能走的地方设置成叫“cantWalk”的标签，然后就什么都不用管了，直接运行即可。 在没有任何障碍物的情况下，就和之前的寻路一样： 然后直接添加一个cube，寻路
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2024-09-09 17:12:40
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昨天在阅读《U3d人工智能编程精粹》第三章的A*寻路算法的时候，由于书本只是粗略地用图片于伪代码展示了一遍A*寻路。，我便从网络中查找解读。经过翻阅多篇文章，似乎只有这位大大的博客文章（）写得较为详细，易于理解。然后参考了（）[UNITY]A-star（A星）寻路 这篇文章，在Unity中编写了A*寻路。以下整理一下本人学习A*寻路时，了解到的知识：启发式搜索：启发式搜索是通过利用问题所拥有的启发
简介：搜索区域绿色是起点A，红色是终点B，蓝色的是障碍物强。假设我们要从A点走到B点。绿色是起点A，红色是终点B，蓝色的是障碍物强。假设我们要从A点走到B点。 假设整张地图是搜索区域，那么把整张地图划分为方块状的网格，这样便简化了搜索区域，如此便能用二维数组来表示整张地图。而每一个网格分有可行走和不可行走两个状态。通过从A到B走那些网格来确定路径。开始搜索上一步我们将地图简化为可管理的二维数组，下
一、A*寻路算法的原理如果现在地图上存在两点A、B，这里设A为起点，B为目标点(终点)这里为每一个地图节点定义了三个值gCost：距离起点的Cost(距离)hCost：距离目标点的Cost(距离)fCost：gCost和gCost之和。这里的Cost可以采用直线距离，也可以采用曼哈顿距离等，只要适合就行那么先计算起点周围的所有节点的三个值这里设每两个相邻节点间的距离为10，那么对角线距离为14那么
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2024-03-15 11:12:20
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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。 我们
目录前言一、Unity中AI Navigation是什么？二、使用步骤1.安装AI Navigation2.创建模型和材质3.编写向目标移动的脚本4.NavMeshLink桥接组件5.NavMeshObstacle组件6.NavMeshModifler组件三、效果总结 前言Unity是一款强大的游戏开发引擎，而人工智能（AI）导航是游戏中至关重要的一部分。通过Unity的AI Navigatio
编写一个简单的鼠标打飞碟（Hit UFO）游戏游戏内容要求：游戏有 n 个 round，每个 round 都包括10 次 trial；每个 trial 的飞碟的色彩、大小、发射位置、速度、角度、同时出现的个数都可能不同。它们由该 round 的 ruler 控制；每个 trial 的飞碟有随机性，总体难度随 round 上升；鼠标点中得分，得分规则按色彩、大小、速度不同计算，规则可自由设定。游戏的
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。  
寻路是游戏中经常使用到的一项技术，3D游戏世界中用于实现物体能够自动寻找一条路径到达目的位置的一项技术。，它将游戏场景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相应的计算来实现自动寻路。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。Unity中提供的这套非常成熟的组件来为我们解决这一难题。 NavMesh寻路系统的操作步骤：对场景中的物体进行标
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2024-05-15 21:14:20
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在寻路过程中有许多的影响因素，例如时间，能量，金钱，地形，距离的美好。对于起始节点与目标节点之间的每一条可行路径，都可以用代价的大小来描述。而A*算法的任务就是选取代价最小的那条路径
先介绍
导航图(参考于Unity3D 人工智能编程精粹一书)：
1.基于单元的导航图，寻路使以网格为单位进行的。如果单个正方形过大，网格很粗糙，那么很难得到好的路径，如果网格很精细，那么
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2024-05-05 12:55:27
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