目前在Unity3D游戲中一般復雜的AI都可以看到行為樹的身影,簡單的AI使用狀態機來實現就可以了,所以這里我也是簡單的學習下,為以后用到做准備。
行為樹的概念出現已經很多年了,總的來說,就是使用各種經典的控制節點+行為節點進行組合,從而實現復雜的AI。
Behavior Designer插件里,主要有四種概念節點,都稱之為Task。包括:
(1) Composites 組合節點,包括經典的:Sequence,Selector,Parallel
(2) Decorator 裝飾節點,顧名思義,就是為僅有的一個子節點額外添加一些功能,比如讓子task一直運行直到其返回某個運行狀態值,或者將task的返回值取反等等
(3) Actions 行為節點,行為節點是真正做事的節點,其為葉節點。Behavior Designer插件中自帶了不少Action節點,如果不夠用,也可以編寫自己的Action。一般來說都要編寫自己的Action,除非用戶是一個不懂腳本的美術或者策划,只想簡單地控制一些物件的屬性。
(4) Conditinals 條件節點 ,用於判斷某條件是否成立。目前看來,是Behavior Designer為了貫徹職責單一的原則,將判斷專門作為一個節點獨立處理,比如判斷某目標是否在視野內,其實在攻擊的Action里面也可以寫,但是這樣Action就不單一了,不利於視野判斷處理的復用。一般條件節點出現在Sequence控制節點中,其后緊跟條件成立后的Action節點。
行為樹(Behavior Tree)具有如下的特性:
它的4大類型的節點:1. Composite 2.Decorator 3.Condition 4. Action Node
任何Node被執行后,必須向其Parent Node報告執行結果:成功 / 失敗。
這簡單的成功 / 失敗匯報原則被很巧妙地用於控制整棵樹的決策方向。
一: Composite Node(組合節點)
Composite 節點按照復合性質還可以細分為3種:
* Selector Node
當執行本類型Node時,它將從begin到end迭代執行自己的Child Node:
如遇到一個Child Node執行后返回True,那停止迭代,
本Node向自己的Parent Node也返回True;否則所有Child Node都返回False,
那本Node向自己的Parent Node返回False。
* Sequence Node
當執行本類型Node時,它將從begin到end迭代執行自己的Child Node:
如遇到一個Child Node執行后返回False,那停止迭代,
本Node向自己的Parent Node也返回False;否則所有Child Node都返回True,
那本Node向自己的Parent Node返回True。
* Parallel Node
並發執行它的所有Child Node。
而向Parent Node返回的值和Parallel Node所采取的具體策略相關:
Parallel Selector Node: 一False則返回False,全True才返回True。
Parallel Sequence Node: 一True則返回True,全False才返回False。
Parallel Hybird Node: 指定數量的Child Node返回True或False后才決定結果。
Parallel Node提供了並發,提高性能。
不需要像Selector/Sequence那樣預判哪個Child Node應擺前,哪個應擺后,
常見情況是:
(1)用於並行多棵Action子樹。
(2)在Parallel Node下掛一棵子樹,並掛上多個Condition Node,
以提供實時性和性能。
Parallel Node增加性能和方便性的同時,也增加實現和維護復雜度。
PS:上面的Selector/Sequence准確來說是Liner Selector/Liner Sequence。
AI術語中稱為strictly-order:按既定先后順序迭代。
Selector和Sequence可以進一步提供非線性迭代的加權隨機變種。
Weight Random Selector提供每次執行不同的First True Child Node的可能。
Weight Random Sequence則提供每次不同的迭代順序。
AI術語中稱為partial-order,能使AI避免總出現可預期的結果。
二:Decorator Node(裝飾節點)
裝飾節點的功能正如它的字面意思:它將它的Child Node(孩子節點)執行后返回的結果值做額外處理(裝飾)后,再返回給它的Parent Node(父節點)。很有些AOP的味道。
比如Decorator Not/Decorator FailUtil/Decorator Counter/Decorator Time…
更geek的有Decorator Log/Decorator Ani/Decorator Nothing…
三:Condition Node(條件節點)
條件節點很直白,它僅當滿足Condition節點的條件時返回True。
四:Action Node(行為節點)
行為節點是完成具體的一次(或一個step)的行為,視需求返回值。
而當行為需要分step/Node間進行時,可引入Blackboard進行簡單數據交互。
注意:
整棵行為樹中,只有Condition Node和Action Node才能成為Leaf Node(葉子節點),而也只有Leaf Node才是需要特別定制的Node;Composite Node和Decorator Node均用於控制行為樹中的決策走向。(所以有些資料中也統稱Condition Node和ActionNode為Behavior Node,而Composite Node和Decorator Node為Decider Node。)
更強大的是可以加入Stimulus和Impulse,通過Precondition來判斷masks開關。
通過上述的各種Nodes幾乎可以實現所有的決策控制:if, while, and, or, not, counter, time, random, weight random, util…
總的來說
行為樹具有如下幾種優點,確實是實現AI框架的利器,甚至是一種通用的可維護的復雜流程管理利器:
> 靜態性
越復雜的功能越需要簡單的基礎,否則最后連自己都玩不過來。
靜態是使用行為樹需要非常着重的一個要點:即使系統需要某些"動態"性。
其實諸如Stimulus這類動態安插的Node看似強大,但卻破壞了本來易於理解的靜態性,弊大於利。
Halo3相對於Halo2對BT AI的一個改進就是去除Stimulus的動態性。取而代之的做法是使用Behavior Masks,Encounter Attitude,Inhibitions。
原則就是保持全部Node靜態,只是根據事件和環境來檢查是否啟用Node。
靜態性直接帶來的好處就是整棵樹的規划無需再運行時動態調整,為很多優化和預編輯都帶來方便。
> 直觀性
行為樹可以方便地把復雜的AI知識條目組織得非常直觀。默認的Composite Node的從begin往end的Child Node迭代方式就像是處理一個
預設優先策略隊列,也非常符合人類的正常思考模式:先最優再次優。
行為樹編輯器對優秀的程序員來說也是唾手可得。
> 復用性
各種Node,包括Leaf Node,可復用性都極高。實現NPC AI的個性區別甚至可以通過在一棵共用的行為樹上不同的位置來安插Impulse來達到目的。當然,當NPC需要一個完全不同的大腦,比如70級大BOSS,與其絞盡腦汁在一棵公用BT安插Impulse,不如重頭設計一棵專屬BT。
> 擴展性
雖然上述Node之間的組合和搭配使用幾乎覆蓋所有AI需求。
但也可以容易地為項目量身定做新的Composite Node或Decorator Node。
還可以積累一個項目相關的Node Lib,長遠來說非常有價值。
Conditional Abort 機制

非Abort模式:當這棵樹運行的時候,Conditional會返回Success,然后Sequence會執行下一個子節點,Wait。Wait節點會等待10秒鍾。

然后我們來看看有幾種中斷類型:
None:這是默認的行為,不會中斷,一旦Wait開始運行,他就必須傻了吧唧的運行完10秒鍾,哪怕期間條件變化了。



Both綜合Self和Lower Priority的中斷



