Unity 3D人工智能编程

前言
第1章人工智能导论1
1.1人工智能1
1.2游戏中的人工智能2
1.3人工智能技术3
1.3.1有限状态机3
1.3.2人工智能中的随机性和概率5
1.3.3感应器系统6
1.3.4群组、蜂拥和羊群效应7
1.3.5路径跟随和引导8
1.3.6A*寻路算法9
1.3.7导航网格16
1.3.8行为树18
1.3.9运动20
1.3.10Dijkstra算法23
1.4本章小结23
第2章有限状态机24
2.1玩家的坦克24
2.1.1PlayerTankController类25
2.1.2初始化26
2.2子弹类29
2.3设置航点31
2.4抽象有限状态机类32
2.5敌方坦克的人工智能34
2.5.1巡逻状态36
2.5.2追逐状态38
2.5.3攻击状态38
2.5.4死亡状态40
2.6使用有限状态机框架42
2.6.1AdvanceFSM类42
2.6.2FSMState类43
2.6.3状态类44
2.6.4NPCTankController类46
2.7本章小结48
第3章随机性和概率49
3.1随机性50
3.2概率的定义52
3.2.1独立与关联事件53
3.2.2条件概率53
3.3人物个性56
3.4有限状态机和概率57
3.5动态人工智能59
3.6示例老虎机60
3.6.1随机老虎机60
3.6.2加权概率63
3.7本章小结68
第4章感应器的实现70
4.1基本的感觉系统71
4.2场景设置72
4.3玩家的坦克与切面73
4.3.1玩家的坦克74
4.3.2切面75
4.4人工智能角色76
4.4.1感观77
4.4.2视觉78
4.4.3触觉80
4.5测试82
4.6本章小结83
第5章群组行为84
5.1岛屿示例中的群组行为84
5.1.1个体的行为85
5.1.2控制器90
5.2替代实现92
5.3本章小结99
第6章路径跟随和引导行为100
6.1跟随一条路径100
6.1.1路径脚本102
6.1.2路径跟随103
6.2避开障碍物106
6.2.1添加定制图层107
6.2.2避开障碍108
6.3本章小结113
第7章A*寻路算法114
7.1回顾A*寻路算法114
7.2实现116
7.2.1Node116
7.2.2PriorityQueue117
7.2.3GridManager118
7.2.4AStar123
7.2.5TestCode类126
7.3场景设置128
7.4测试131
7.5本章小结132
第8章导航网格133
8.1简介134
8.2设置地图134
8.2.1NavigationStatic135
8.2.2烘焙导航网格135
8.2.3导航网格代理136
8.3有斜坡的场景139
8.4NavMeshLayers141
8.5分离网格链接144
8.5.1生成分离网格链接145
8.5.2手动生成分离网格链接146
8.6本章小结148
第9章行为树149
9.1Behave插件149
9.2工作流151
9.3行为节点153
9.4与脚本的接口155
9.5装饰节点158
9.6Behave调试器160
9.7顺序节点160
9.8探索Behave的结果162
9.9选择节点163
9.10优先级选择节点166
9.11并行节点168
9.12引用169
9.13机器人与外星人项目170
9.14本章小结173
第10章融会贯通174
10.1场景设置175
10.2车辆177
10.2.1玩家控制的车辆178
10.2.2人工智能车辆控制器180
10.2.3有限状态机182
10.3武器187
10.3.1枪187
10.3.2子弹189
10.3.3发射器191
10.3.4导弹193
10.4本章小结195

Aung Sithu Kyaw，Rival Edge公司联合创始人，有丰富的软件开发经验，并曾在多家公司从事游戏编程工作。他主要感兴趣的领域包括游戏编程、创业、写作以及分享知识。此外，他还参与撰写《Irrlicht 1.7 Realtime 3D Engine Beginner's Guide》一书。
Clifford Peters，是一位程序员和计算机科学家，并且是一些Unity图书的评审专家。
Thet Naing Swe，Rival Edge公司联合创始人、首席创意官，目前在Rival Edge负责数字媒体交互咨询项目。
李秉义，资深软件工程师，拥有丰富的软件开发经验。目前关注数据存储与传输，网络加速等领域的技术，热衷于研究开源系统。

本书重点关注如何将人工智能技术应用于Unity3D游戏项目。书中从有限状态机开始，接着探讨了如何为你的游戏增加一些随机性，让游戏变得更加难以预测，更加有趣。如何在一个游戏中加入一个感应系统让游戏中的角色可以感知周围的环境，同时使得代码不会随着项目规模的扩大变得难以维护。如何将群组行为用于一组移动的对象，这样可以有效地控制一组移动对象的行为。然后探讨了如何让人工智能角色跟随一条规定的路径进行移动，在此基础上，讲述了如何实现A*寻路算法，以对游戏引擎的寻路原理有更深一层的理解。紧接着介绍了如何在Unity3D中使用导航网格方便快捷地实现寻路。然后讲解了当游戏规模变大，有限状态机的代码变得冗长，难以维护时，使用行为树来解决这个问题，并讲解了如何在Unity3D中使用Behave这个免费插件来实现行为树。最后，用一个车辆战斗游戏将本书中提到的大多数知识点融会贯通，应用于最后这个规模稍大的游戏中。

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