一、前言
在之前的几篇文章里我简单地介绍了 AI 寻路方式以及 Resource 的相关应用,那其实都是为这篇文章做铺垫的,本篇的内容是基于油管上一个比较老的 Unity AI 系列教程: Unity tutorial: Pluggable AI With Scriptable Objects ,教程详细介绍了 Unity 中如何实现可插拨式 AI 的功能,在我的一番苦苦研究下,硬生生地把它给搬运到了 Godot 中,搬运过程可谓是费了九牛二虎之力,这其中一部分原因是由于自己对 Godot API 的熟练程度不够,另一方面则是 Godot 本身的一些缺陷,这些我都会在本文中提出来。
因为 Unity 中的 ScriptObject 在 Godot 中相当于 Resource ,如果不是很熟悉,推荐大家阅读我的上一篇文章: Godot游戏开发实践之三:容易被忽视的Resource 。另外,搬用并等于照抄,本 Demo 实现的部分 AI 功能使用的是我自己的方式,这也在我之前的文章里有详细介绍: Godot游戏开发实践之二:AI之寻路新方式。
说明:我不会很详细的讲述如何实现某些特定功能,所以推荐大家观看原 Unity 视频,如果上油管不方便,也请放心,视频教程我已经搬运到我的网盘,分享链接请关注我的公众号,回复 AI教程 即可(友情提示:套路……),哈哈。
主要内容: 无
阅读时间: 12 分钟
永久链接: http://liuqingwen.me/2020/09/08/godot-game-devLog-4-translate-pluggable-AI-tutorial-from-unity-to-godot/
系列主页: http://liuqingwen.me/introduction-of-godot-series/
二、正文
除了参考原视频教程,也可以克隆本 Demo 的源码,我已经上传到 Github ,供有兴趣的同学参考。
什么是可插拨AI
所谓可插拨其实和安装插件、热插拨等概念类似,就是可以随意添加或者删除某个功能,通过直接拖拽就能组成复杂的 AI 体系而无须手动重复编写代码,在 Unity 中使用的是 ScriptableObject 而 Godot 中即 Resource :
其实在编辑器方面, Unity 使用起来比 Godot 舒服多了。 :joy:
先说Godot的问题
搬运这个 AI 教程的时候,我反反复复、仔仔细细研究了很多次,在按步照搬的过程中出现了一个非常奇怪且头疼的问题:游戏无症状、无征兆地闪退!
代码看上去没问题,按下 F5 运行游戏,窗口还没显示就马上停止运行,连错误提示都没有。曾经因为这个错误我一度想着放弃算了,但是转念一想, Godot 开发者岂能低头?! 所以我继续尝试,寻找错误原因,探索可行的解决方案,从至少能正常运行开始一步一步添加相关功能,最终发现了闪退的罪魁祸首: Circular reference to resource 即循环引用报错,这在我之前的文章中已经聊过,也有朋友遇到过类似的问题,错误信息大概是:
"scene/resources/resource_format_text.cpp:1387 - Circular reference to resource being saved found: 'res://src/Resources/States/???.tres' will be null next time it's loaded."
哪来的循环引用呢?熟悉游戏结构你就会感觉到这是很显然的:在我的游戏中有很多 Resource 资源类,比如 Action/Decision/State/Transitions
等,而这些资源相互之间或多或少发生了一些引用,就像 PatrolChaser
中引用了 ChaseChaser
,反过来 ChaseChaser
又引用 PatrolChaser
从而造成循环引用链,甚至还有更加复杂的、难以发觉的、千丝万缕的引用关系蕴含其中:
Alert Scanner -> Patrol Scanner -> Chase Scanner -> Alert Scanner -> Chase Scanner -> Alert Scanner -> ...
在编程语言里这些引用再正常不过,但是 Godot 3 还不能正常处理循环引用,这会在 4.0 中进行修复,我可不想等到明年春天了,最终解决方式是放弃部分插拨功能,对一些参数不采用推拽赋值的方式,取而代之的是在运行时判断对应资源是否为 null
再决定动态加载进行赋值,这就造成了需要额外的一个变量用来指向对应 Resource 文件的路径:
主要代码如下:
# trueState 和 falseState 可以为 null
# 如果为 null 则使用对应的文件路径进行动态加载
func _checkTransitions(controller : StateController) -> void:
for transition in transitions:
var decisionSucceeded : bool = transition.decision.decide(controller)
if decisionSucceeded:
var trueState = transition.trueState
if trueState == null: # 如果置空则动态加载一次
trueState = load(transition.trueStateResource)
transition.trueState = trueState
controller.transitionToState(trueState)
else:
var falseState = transition.falseState
if falseState == null: # 如果置空则动态加载一次
falseState = load(transition.falseStateResource)
transition.falseState = falseState
controller.transitionToState(falseState)
除此之外,还有一个不忍直视的问题是在编辑器中显示资源值的视图,一旦涉及多个参数、多种类型、多个级别的资源混合在一起,那么他们之间的层级关系在属性面板中变得极其难以辨别,感同身受一下这张慢动图所带来的崩溃心情吧:
嗯,此刻的我心中万马奔腾,无限次奔溃闪退并自动重启中……
AI结构分析
如果你看完了整个视频教程,你会发现这个 AI 系统的几个重要部件:
- Action 表示动作,比如巡逻、射击等动作的控制实现
- Decision 表示策略行为的决定,即状态之间进行切换的依据
- State 表示状态,一个状态即一种 AI 行为,不同状态之间根据决定进行切换
- Transition 包装了两个状态(正反状态),以及状态发生转换的决定
他们之间的关系图,以及主要的行为类:
Action 父类代码:
extends Resource
class_name AbstractAction, 'res://assets/icons/action-icon.svg'
export var debugDrawColor := Color.black # 颜色显示,Debug用
export var resourceName := 'Action' # 名字,Debug用
# 动作的行为方法,每帧都会调用
func act(controller : StateController) -> void:
pass
Decision 父类代码:
extends Resource
class_name AbstractDecision, 'res://assets/icons/decision-icon.svg'
export var debugDrawColor := Color.white # 颜色显示,Debug用
export var resourceName := 'Decision' # 名字,Debug用
# 决定的方法,包装在 Transition 中,每帧都会调用
# 返回结果决定了切换到的状态
func decide(controller : StateController) -> bool:
return false
State 状态类代码:
extends Resource
class_name State, 'res://assets/icons/state-icon.svg'
export(Array, Resource) var actions = [] # 当前状态下所有动作集合
export(Array, Resource) var transitions = [] # 所有的状态转换机制集合
export var debugStateColor := Color.green # 颜色显示,Debug用
# 每帧执行状态更新
func updateState(controller : StateController) -> void:
_doActions(controller)
_checkTransitions(controller)
# 循环执行所有动作
func _doActions(controller : StateController) -> void:
for action in actions:
action.act(controller)
# 检查每一个转换机制,是否可以进行状态转换
func _checkTransitions(controller : StateController) -> void:
# 代码参考上文
# 省略……
控制器 Controller 和过渡机制 Transition 的代码就不贴了,控制器中代码都是一些基本状态和控制操作的实现。这里我把视频中介绍的所有 AI 类型例举如下:
Chase Chaser: {
Actions: [ChaseAction, AttackAction],
Transitions: {Decision: ActiveStateDecision, TrueState: Remain State, FalseState: Patrol Chaser}
}
Patrol Chaser: {
Actions: [PatrolAction],
Transitions: {Decision: LookDecision, TrueState: Chase Chaser, FalseState: Remain State}
}
Chase Scanner: {
Actions: [ChaseAction, AttackAction],
Transitions: {Decision: LookDecision, TrueState: Remain State, FalseState: Alert Scanner}
}
Patrol Scanner: {
Actions: [PatrolAction],
Transitions: {Decision: LookDecision, TrueState: Chase Scanner, FalseState: Remain State}
}
Alert Scanner: {
Actions: [],
Transitions: [{Decision: ScanDecision, TrueState: Patrol Scanner, FalseState: Remain State}, {Decision: LookDecision, TrueState: Chase Scanner, FalseState: Remain State}]
}
当然,这个 AI 系统绝不局限于此,你完全可以组合出更多 AI 状态,也可以添加你心目中所要实现的其他动作、决定、过渡和状态类,丰富这个强大的 AI 系统。
其他小功能简介
最后,游戏中使用的一些小技巧我也在本篇中简单介绍一下,包括:炸弹的范围伤害、相机自动跟踪、子弹高度模拟等。
炸弹范围伤害
从图中可以看出,我使用了指数级的衰减函数,也就是说距离炸弹爆炸中心越远,伤害衰减的越厉害,个人认为要符合现实一些,当然你完全可以使用简单的线性函数,伤害和距离成反比,这取决于你自己以及游戏机制的设计:
# 伤害最大范围
onready var damageRange : float = $CollisionShape2D.shape.radius
func _on_Explosion_body_entered(body: Node) -> void:
if body.has_method('damaged'):
var vector : Vector2 = body.global_position - self.global_position
# 指数系数
var ratio : float = 1.0 - pow(vector.length() / damageRange, 0.6)
# 伤害和冲击力
var damage := ceil(maxDamage * ratio)
var force : Vector2 = maxForce * ratio * vector.normalized()
body.damaged(damage, force)
相机自动跟踪
在本示例中我使用了相机自动跟踪的效果。
因为类似于多人游戏,使用相机进行跟踪是有必要的,这样可以保证所有的坦克、玩家都在当前视野中。实现起来不难,根据当前玩家数量以及玩家的位置计算最大边距以及中心点,然后移动并设置相机的缩放即可:
# 窗口大小
onready var _windowSize := self.get_viewport_rect().size
# 跟踪的目标
var targets := []
func _process(delta: float) -> void:
if targets.size() <= 1:
_camera.zoom = lerp(_camera.zoom, Vector2.ONE, 2.0 * delta)
return
var minPos := _windowSize # 最小位置点
var maxPos := Vector2.ZERO # 最大位置点
for target in targets:
if ! is_instance_valid(target):
continue
if target.global_position.x < minPos.x:
minPos.x = target.global_position.x
if target.global_position.x > maxPos.x:
maxPos.x = target.global_position.x
if target.global_position.y < minPos.y:
minPos.y = target.global_position.y
if target.global_position.y > maxPos.y:
maxPos.y = target.global_position.y
# 移动到中心点
self.global_position = lerp(self.global_position, (maxPos + minPos) / 2, 2.0 * delta)
# 计算缩放比例,相对于游戏主窗口
var zoom = 2.0 * max((maxPos.x - minPos.x) / _windowSize.x, (maxPos.y - minPos.y) / _windowSize.y)
zoom = clamp(zoom, 0.5, 1.0)
_camera.zoom = lerp(_camera.zoom, Vector2.ONE * zoom, 2.0 * delta)
子弹高度模拟
原 Unity 视频中的 Tank 是一个 3D 游戏,所以子弹也就有射程(落地)和高度之分,如果在 2D 场景中不设置高度,炸弹只要碰上其他炸弹或者静态物体都会直接爆炸,那么游戏中的发射力(射程)也就毫无意义了,所以我使用代码简单地实现了子弹高度的模拟。
思路大概是这样的:给子弹添加一个阴影,阴影大小和透明度随子弹高度发生变化,飞行中的子弹在垂直方向上偏移一定位置表示高度,最后把碰撞体设置在阴影上。这里的变化都使用了线性比例,实现方式也相对简单,从上图也可以看出来:
export var missileBodyMaxOffset := 60.0 # 最高时子弹视觉偏移
export(float, 1.0, 10.0) var shadowMaxScale := 1.5 # 阴影最大缩放,即子弹离地最低点
export(float, 0.0, 1.0) var shadowMinScale := 0.5 # 阴影最小缩放,即子弹离地最高点
export(float, 0.0, 1.0) var shadowMinAlpha := 0.25 # 阴影最小透明度,最高点
export(float, 1.0, 2.0) var shadowMaxAlpha := 2.5 # 阴影最大透明度,最低点
func init(force : float, maxSpeed : int, resistance : int, dir : Vector2) -> void:
_direction = dir
_fullSpeed = maxSpeed
_moveResistance = resistance # 阻力,即重力加速度
# 计算能达到的最大高度
_maxFlyHeight = 0.5 * maxSpeed * maxSpeed / resistance
# 计算线性关系系数a和b:y=ax+b
_paramScaleA = (shadowMinScale - shadowMaxScale) / _maxFlyHeight
_paramScaleB = shadowMaxScale
_paramAlphaA = (shadowMaxAlpha - shadowMinAlpha) / (shadowMinScale - shadowMaxScale)
_paramAlphaB = shadowMaxAlpha - shadowMinScale * _paramAlphaA
# 保证炸弹总是往上方偏移,不然看起来奇怪
var angle = fmod(dir.angle(), 2 * PI)
if angle > PI * 0.5 || angle < - PI * 0.5:
missileBodyMaxOffset = -missileBodyMaxOffset
# 水平和垂直初始速度一样,模拟45度发射导弹
_velocityX = force * maxSpeed
_velocityY = force * maxSpeed
# 计算水平和垂直位移
func _physics_process(delta: float) -> void:
self.position += _direction * _velocityX * delta
_velocityY -= _moveResistance * delta
currentHeight += _velocityY * delta
_adjustHeight(currentHeight)
if currentHeight <= 0.0:
explode()
# 根据高度调整阴影大小、透明度、子弹垂直偏移
func _adjustHeight(height : float) -> void:
_body.position.y = - height / _maxFlyHeight * missileBodyMaxOffset
var shadowScale = _paramScaleA * height + _paramScaleB
_shadow.scale = Vector2.ONE * shadowScale
var shadowAlpha = _paramAlphaA * shadowScale + _paramAlphaB
_shadow.modulate.a = shadowAlpha
嗯,我就想弱弱问一句:现实生活中物体越高其阴影是越大还是越小呢?……
三、总结
这种 AI 系统具有比较强的扩展性和易用性,有点复杂问题简单模块化的思维,用起来应该会相当爽,当然我也没有具体项目案例,另外也有一些不足之,个人经验主要概括为这两点:
- Pluggable AI 确实比较强大,使用非常方便,因为是可插拨,即使配置复杂的 AI 都只要轻轻一拖一拽一松手就完成了
- 但是这种方式也有令人不爽的地方,比如耦合还是比较厉害的,代码中需要访问、修改很多玩家相关数据,依然需要一番精心的设计
好在 Unity 中具有更加成熟的碰撞检测相关 API ,比如 SphereCast 还有 Navigator 都是极好用的 AI 辅助工具, Godot 中就只能手动实现了。 :joy:
最后,务必关注我的公众号,回复 AI教程 我会送上本套视频以及非常棒的一套 AStar 讲解视频(毫无疑问也是在 Unity 中实现,但是原理通用)。本篇的 Demo 以及相关代码已经上传到 Github ,地址: https://github.com/spkingr/Godot-Pluggable-AI , 后续继续更新,原创不易,希望大家喜欢! :smile:
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