基于Unity3D的游戏智能行为体的研究与设计

摘要

随着计算机硬件性能的不断提升和电子游戏产业的发展，计算机游戏的画面效果已经达到了以假乱真的程度，其音效等其他手段也使游戏更加逼真。然而除了这些手段，能让游戏更加吸引人的就是游戏与玩家之间的互动。通过互动让玩家产生新鲜感和情感连接从而提升游戏体验。游戏人工智能就是为了解决这个问题而出现的。通过游戏智能行为体的表现来让游戏角色产生拟人化和智能化，让玩家产生较长时间的兴趣，使其对游戏角色的行为更加难以预估，从而感觉到类似人一样的智能体验，极大的提高了游戏可玩性。 本文主要内容是： 1，针对游戏智能行为体的寻路算法问题，分析了广度优先算法，迪杰斯特拉算法，最好优先贪婪算法，分析了上述三种算法的不足，并根据前几种算法提出采用A*寻路算法作为路径规划的主要算法。并采用了平滑算法对A*寻路进行优化。 2，对于游戏智能行为体的决策算法问题，讨论了常用的决策算法-有限状态机，并分析了其不足，并详细讲解了行为树技术，使用行为树技术作为决策算法的优越性。 3，设计了一个基于Unity3D的第三人称射击游戏（TPS），在游戏中，NPC通过对自身的状态和行为进行判断，采用不同的措施来与玩家进行交互。可以采用奔跑，躲避，掩护等手段防止玩家的射击。游戏采用了上述讨论中的经过平滑后的A*寻路算法和行为树决策算法。验证了算法的可用性。 本文通过对游戏行业的分析和游戏人工智能现状的研究，总结了常见的游戏人工智能的框架。并从框架的运动层和行为层出发，对路径规划算法和行为决策算法进行学习，提出了优化的A*寻路和行为树技术决策算法。采用了A*寻路算法和行为树决策算法作为了游戏人工智能体算法。 通过对一个TPS游戏的设计，可以看出NPC每次都采用不同的行为和方式对玩家进行射击，具有随机性。而玩家的一些动作，如回击等也会对NPC产生影响，从而影响游戏的进程，增加了可玩性。

目录

声明

第一章 引言

1.1 选题的背景和意义

1.2 国内外研究现状与未来

1.3 经典的游戏人工智能架构模型

1.4 论文内容及章节安排

第二章 路径规划算法的研究

2.1 常见的寻路算法

2.2 实现A*寻路的三种工作方式

2.3 A*算法在实际使用的设计

2.4 改进后的A*寻路算法

2.5 A*寻路算法的适用性

2.6 本章小结

第三章 行为决策算法的研究

3.1 有限状态机

3.2 行为树技术

3.3 行为树的复用

3.4 行为树与有限状态机的适用性

3.5 本章小结

第四章 基于Unity 3D的TPS的设计

4.1 Unity 3D

4.2 NPC行为树设计与实现

4.3 A*寻路算法的实现

4.4 平滑后的A*算法实验对比

4.5 游戏效果展示

4.6 结果分析

第五章 总结与展望

5.1全文工作总结及创新点

5.2 对未来的展望

参考文献

致谢

个人简历及在学期间的研究成果和发表的学术论文