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第1章 游戏AI的基础知识1

1.1 创建生活幻象1

1.2 利用AI进一步完善游戏2

1.3 在Unity使用AI3

1.4 定义主体3

1.5 有限状态机概述3

1.6 通过主体视角查看场景4

1.7 路径跟踪5

1.7.1 A寻路6

1.7.2 使用网格导航7

1.8 群集方案9

1.9 行为树9

1.10 模糊逻辑11

1.11 本章小结12

第2章 有限状态机13

2.1 FSM应用13

2.2 生成状态机行为14

2.2.1 生成AnimationController资源14

2.2.2 Layers项和Parameters项16

2.2.3 动画控制查看器18

2.2.4 行为的图像化18

2.2.5 生成第一个状态19

2.2.6 状态间的转换19

2.3 创建玩家坦克对象20

2.4 生成敌方坦克对象20

2.4.1 选择转换21

2.4.2 实现过程22

2.5 本章小结32

第3章 实现感知系统33

3.1 基本的感知系统33

3.1.1 视锥34

3.1.2 基于球体的听觉、感觉和嗅觉35

3.1.3 扩展AI35

3.1.4 感知系统的创新36

3.2 构建场景36

3.3 创建玩家坦克37

3.3.1 实现玩家坦克38

3.3.2 实现Aspect类40

3.4 创建AI角色41

3.5 使用Sense类43

3.6 视见功能44

3.7 触觉系统46

3.8 测试结果48

3.9 本章小结49

第4章 寻路方案50

4.1 路径跟踪50

4.1.1 路径脚本52

4.1.2 使用路径跟踪器53

4.1.3 躲避障碍物56

4.1.4 添加定制层57

4.1.5 实现躲避逻辑58

4.2 A寻路算法63

4.2.1 算法回顾63

4.2.2 算法实现64

4.3 导航网格83

4.3.1 构建地图83

4.3.2 静态障碍物84

4.3.3 导航网格的烘焙84

4.3.4 使用NavMesh主体对象87

4.3.5 设置目的地88

4.3.6 Target类89

4.3.7 斜面测试90

4.3.8 区域探索92

4.3.9 Off Mesh Links连接94

4.3.10 生成Off Mesh Links94

4.3.11 设置Off Mesh Links95

4.4 本章小结97

第5章 群集行为98

5.1 群集算法初探98

5.2 理解群集算法背后的概念98

5.3 Unity示例中的群集行为100

5.3.1 模拟个体行为101

5.3.2 创建控制器108

5.4 替代方案110

5.5 使用人群群集算法118

5.5.1 实现简单的群集模拟118

5.5.2 使用CrowdAgent组件120

5.5.3 添加障碍物121

5.6 本章小结124

第6章 行为树125

6.1 行为树的基本概念125

6.1.1 理解不同的节点类型126

6.1.2 定义复合节点126

6.1.3 理解修饰节点127

6.1.4 描述叶节点128

6.2 估算现有方案128

6.3 实现基本的行为树框架129

6.3.1 实现Node基类129

6.3.2 将节点实现于选取器上130

6.3.3 序列的实现132

6.3.4 将修饰节点实现为反相器133

6.3.5 创建通用行为节点135

6.4 框架测试136

6.4.1 行为树的规划136

6.4.2 检查场景构建结果137

6.4.3 考察MathTree节点138

6.4.4 执行测试143

6.5 本章小结146

第7章 模糊逻辑147

7.1 定义模糊逻辑147

7.2 模糊逻辑应用149

7.2.1 实现简单的模糊逻辑系统149

7.2.2 扩展集合157

7.2.3 数据的逆模糊化157

7.3 使用观测数据158

7.4 模糊逻辑的其他应用161

7.4.1 加入其他概念161

7.4.2 创建独特的体验161

7.5 本章小结162

第8章 整合过程163

8.1 制定规则163

8.2 创建高塔对象164

8.3 构建坦克对象173

8.4 构建场景环境177

8.5 测试示例178

8.6 本章小结179