斯坦福UE4+C++课程学习记录24：AI行为树-入门寻路-创新互联

目录

1. 创建敌对小兵

2. 寻路行为树

在课程的开头，作者先大致讲解了一部分关于行为树的基本概念。由于本人在研究强化学习的过程中也接触学习过行为树，固不再对相关概念进行赘述，不熟悉行为树的朋友可以自行搜索一些科普文，结合示例对行为树的运作流程进行初步了解。

  在进入课程前，可参考作者的设置，在UE的“编辑器偏好设置”中将“自动编译新添C++类”关闭。如是做，在我们添加新类时会弹出如下界面，防止UE每次自动热重载。

在实现敌人AI前，首先创建一个敌对小兵的角色。详细的创建操作同最开始第3节创建人物，也可直接参考课程P40开头。简要流程为创建SurAICharacter和SurAIController两个类（前者实现角色，后者实现行为树），然后在UE中创建蓝图类，并为SurAICharacter的蓝图类设置Minion_Lane_Ranged_Dawn网格体和MinionRanged_AnimBP动画，最后将其拖入世界场景中。

  其中有两个点需要注意一下：一是便于项目管理，可以将这两个类添加到新建的AI文件夹下，并注意代码中include的路径；二是由于Epic商店下载的小兵模型没有包含动画蓝图，因此可以点击此处，从作者的git上下载文件，并可参考原路径将其放本地路径的 内容/ParagonMinions/Characters/Minions/Down_Minions/Meshes 目录下。这个蓝图已经修改好了，不需要进行如课程中的debug操作。

  随后，从“放置Actor”中向世界添加导航网格体边界体积（NavMeshBoundsVolume），并放大到跟地板差不多的大小。在本节中，它的作用是计算碰撞体积，阻止特定Actor进入体积，即计算哪些地方是Actor能走的、哪些地方是Actor不能走的。如果如图24-2开启导航的显示，那世界中可通行的区域就会显示为绿色，如图24-3所示。

在UE中分别创建“人工智能”下的“黑板”和“行为树”，“黑板”可以理解为AI的记忆。在黑板中创建向量类型的MoveToLocation键，用于记录小兵移动的目的地。在行为树中添加简单逻辑如图24-4，实现了小兵朝MoveToLocation记录的位置移动，在到达后等待5秒：

完成后，在SurAIController的相关代码中创建并行为树对象并暴露给UE，重写BeginPlay，实现运行行为树，并把玩家位置赋值给MoveToLocation。核心代码如下，核心代码同样可在我的github页面中找到：

RunBehaviorTree(BehaviorTree);

APawn* MyPawn = UGameplayStatics::GetPlayerPawn(this, 0);
if (MyPawn) {
    GetBlackboardComponent()->SetValueAsVector("MoveToLocation", MyPawn->GetActorLocation());
	}

最后，回到UE中创建AIController的蓝图类，命名为MinionControllerBP，打开后给刚刚暴露的BehaviorTree设置为之前创建的寻路行为树；同时，在小兵蓝图类中，将小兵自身中“Pawn”下的“AI控制器类”设置为MinionControllerBP。

完成后编译运行，小兵就会自动朝玩家的出身点移动，如图24-6所示。此外，如果直线内有障碍物阻挡，小兵同样可以绕过障碍到达目的地：

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