【Unity3D人工智能编程精粹 2】
1、跟随领队行为。
用靠近（Seek）或追逐（Pursuit）实现跟随领队行为并不好。在Seek中，AI角色会被推向领队，最终与领队占据相同位置。而Pursuit也是一样的问题。
在跟随领队中，目标是接近领队，但稍微落后。当角色距离 领队较远时，可能会较快地移动，当距离 领队较近时，会减慢速度。
1）跟随点可以设置为领队身后一段距离。针对跟随点，应用Arrive。
2）当AI角色挡住领队前方路径时，需要逃离（Evade）。
2、排除通过狭窄的通道。
SteeringForCollisionAvoidanceQueue：只躲避通道两侧的墙。
SteeringForQueue：如果前方有AI，并且速度比自己慢，则降速。
3、创建基于单元的导航图。
4、可视点导航、导航网络。
可视点导航图的缺点。首先，当场景很大时，手工放置路径点是很繁的，也很容易出错。其次，角色只能沿着边走，当起点、终点不在点、边上时，需要先走到最后的路径点，然后再寻路。
5、导航网格。
由于在同一网格内任意两点都是直接可达的，非常的高效。另外，每一个网格的面积可以无限大，使得搜索效率更加高效，并且占用内存更小。导航网格可以自动生成，无需手动生成。
可以动态增加障碍物，但无法动态移除障碍物，无法处理移动的障碍物。
6、考虑安全性、隐蔽性的寻路。
实现躲避火力的一种计算方法：
7、常见的寻路问题：
1）当前点到单个目标点的寻路。
2）当前点到多个目标点的寻路。
3）战术寻路（如躲避火力）。
4）分层寻路，如1楼到2楼。
5）小队寻路。选择一个AI领队，其他成员跟随。另一种方法是，为每一个目标单位的目的地添加一个偏移，这样全队组员到达目标点时就不会堆叠在一起。同样的思路可以实现小队包围敌人。
下面是动态偏移目标点的算法，让每一个目标点绑上 Destination.cs，然后在 Cohesion、Seperation作用下，自动扩散，慢慢达到动态平衡。
8、一个AI角色可能有多个感知器。例如，战术感知器，用来扫描埋伏点和好的地方；环境感知器，检测墙和障碍；动态感知器，用于检测动态物体。
9、视觉系统除了要考虑可见范围，还需要考虑：
1）遮挡因素。目标虽然在视线范围内，但是否被其它物体遮挡。这需要使用 Line-Of-Sight（LOS视线测试）。
2）光线因素。目标虽然在视频范围内，也没被遮挡，但处于黑暗地带导致不可见，当其头顶路灯突然亮起时，目标突然可见。
10、感知系统分为 Trigger、Sensor。
11、触觉感知。通常可使用Unity自带的物理系统。
12、记忆感知。例如，即使暂时看不到玩家，只要还能记住玩家最后出现的位置，就会朝该位置追逐或射击。
13、一个行为树的实例。
14、行为树中条件结点（Condition）可以理解为 if 条件测试。玩家是否在20米之内？是否能看到玩家？如果条件测试结果为真，那么向你结点返回 success，否则 返回failure。
15、选择节点（Selector）。从左到右依次执行所有子结点，只要子节点返回failure，就继续执行后续子结点，直到有一个节点返回success或running为止，这时它会停止后续子节点的执行，向父节点返回success或running。若所有子节点都返回failure，那么它向父节点返回failure。
当子结点返回running时，选择结点会记住这个子节点，下个迭代会直接从该节点开始执行。
考虑一个试图躲避枪击的AI角色，它可以通过寻找隐藏点，离开危险区域，或寻找援助等方式实现这个目标。
选择节点其实是一种优化级节点，左边的结点具有高优先级，右边的结点具有低优先级。
16、顺序节点（sequence）。从左到右依次执行所有子结点，只要子节点返回success，就继续执行后续子结点，直到一个节点返回failure或running为止，这时它会停止后续节点的执行，向父结点返回failure或running。
17、随机选择结点。
18、修饰结点（Decorator）。以某种方式改变子结点的行为。
例如，循环执行子结点，直到子结点失败。
修饰结点包括 Until Failure、Until Success。
Timer：等待一段时间才执行小结点。
TimeLimit：指定某个节点的最长执行时间。
Invert：对返回值取反。
19、并行结点（Parallel）。同时执行所有子结点，直到其中一个返回failure或全部返回success。
当并行结点有一个条件结点时，意思是持续检查某一个条件，如果条件不满足，就停止执行。
20、状态机可以轮循，也可以事件通知。而行为树，只能轮循，即通过 Parallel + Until - If。
21、一个行为树的示例。将状态切分为优先级，每次先Check优化级最高的状态。
22、一棵战斗的行为树示例。
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