UE4的AI学习（2）——官方案例实例分析

官方给出的AI实例是实现一个跟随着玩家跑的AI，当玩家没有在AI视野里时，它会继续跑到最后看到玩家的地点，等待几秒后如果仍然看不到玩家，则跑回初始地点。官方的案例已经讲得比较详细，对于一些具体的函数调用，官方没有进一步讲解，本文作为官方案例的一个补充，提供给有兴趣的朋友参考。

一、整体思路分析

一个整体的思路是，用一个Service检测附近是否有出现在AI里的玩家，如果有的话，则将TargetToFollow设为该对象，然后跑向该对象（RapidMoveTo，注意，不是跑向玩家所在位置，而是跑向玩家），如果没有的话，则将TargetToFollow置为空，然后跑向（MoveTo）玩家最后出现的位置（TargetLocation），否则，跑回（MoveTo）HomeLocation。也就是说，1.建立一个Blackboard记录数据，2.需要实现一个Service来检测AI附近并且出现在AI视野里的玩家，3.实现一个Task（RapidMoveTo），使得AI跑向玩家，4.实现一个Task，使得AI跑回初始地点（MoveTo 已在引擎中实现）5.实现一个Decorator节点，判断AI是否已经离玩家的距离较近，如果较近，在停止活动。

二、每个步骤的分析

1.建立Top-Down模板，此处不再赘述。

2.建立寻路网络边界体积框，AI只会在此框内进行寻路，按p键可以查看，模板中已经存在，实际试验当中不需要添加。

3.设置角色蓝图。具体参看官网案例，比较简单，此处不再赘述。

4.设置Blackboard资源。Blackboard里，添加三个变量，即Homelocation，TargetLocation，TargetToFollow。

5.设置AIController，此处可以按照官方的案例，创建AIController的蓝图类，也可以在C++代码里创建。需要指出的是，需要在控制器里设置行为树使用的Blackboard，以及运行的行为树，并且初始化HomeLocation。C++版本与蓝图版本本质相同，以下只给出蓝图版本。

 

void AMyAIController::Possess(class APawn* InPawn)
{
	Super::Possess(InPawn);
 
	AMyCharacter* Bot = Cast<AMyCharacter>(InPawn);
	if (Bot)
	{
		if (Bot->BehaviorTree->BlackboardAsset)
		{
			BlackboardComp->InitializeBlackboard(*Bot->BehaviorTree->BlackboardAsset);
 
			/* Make sure the Blackboard has the type of bot we possessed */
			BlackboardComp->SetValueAsEnum(BotTypeKeyName, (uint8)Bot->BotType);
		}
 
		BehaviorComp->StartTree(*Bot->BehaviorTree);
	}
}

或者：

 

6.放置AI角色，拖住蓝图脚本放进Level Editor即可。

7.设置Service节点。其中需要注意的是：

(1)官方案例中，使用一个AI_CON_Ref的变量保存AIController的引用，可以进一步使用Event Receive Tick的AI版本，可以直接得到AIController的引用，连变量都省了。

(2)案例中使用MultiSphereTraceForObject进行附近是否存在玩家的检测。其中的Radius是球形的半径，ObjectTypes是需要检测的类型，Actors to Igonore是不需要检测的类型。而它的检测路径如第二张图，即为一个半径为Radius的球体从Start移动到end扫过的面积。

（3）其中的LineTraceByChannel进行线性检测，查看AI与玩家之间是否存在阻挡物。至于为什么Trace Channel要设

置成Camera，是因为在默认情况下，Character不会Block Visibility，但是会阻碍Camera。可以在Character蓝图中查

看相关设置。

 

8.Task的设置，此设置可在蓝图中进行设置，可参看官方例子，也可以在C++中进行设置，参看Shooter Game的例子。没有没有需要注意的地方，看官方文档即可，此处不再赘述。

9.Decorator的设置。

10.设置行为树。设置完行为树之后，同时开启Level编辑器界面和行为树界面可以看到行为树的运行情况。