基于Unity3D的非真人玩家（NPC）智能行为的研究

发布时间：2017-05-13 05:05

  本文关键词：基于Unity3D的非真人玩家（NPC）智能行为的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着计算机游戏产业的不断发展,计算机游戏的图像、音效、剧情等丰富玩家感官体验的手段已经发展到了极致,其技术逼真的程度足以以假乱真,同时这些相关技术的提升速度也趋于缓慢。这时就需要新的技术作为提升游戏体验和增强游戏吸引力的有力手段,游戏人工智能技术就是在这样的环境中应运而生的。而一个游戏是否能够得到玩家的喜爱,并对游戏保持较长时间的兴趣,就取决于游戏中的非真人玩家角色的行为是否与真人玩家的行为类似,换句话说就是是否能够真正做到拟人化。本文的工作要点在于研究Unity3D的非真人玩家(NPC)智能行为,以作者参与的行业仿真训练系统项目的警察智能抓捕现场为背景,设计基于Unity3D平台,以行为树算法作为逻辑向导,实现项目中警察NPC和罪犯NPC的人工智能行为,并完成警察智能抓捕功能的项目制作。本文首先将游戏人工智能以及游戏NPC行为设计的国内外发展现状进行总结。介绍了人工智能、游戏人工智能、非真人玩家的行为等相关理论,分析并对比了有限状态机和行为树这两种在Unity3D平台中普遍使用的人工智能算法,确定了使用行为树的方法来实现非真人玩家的智能行为的基础。其次,在设计阶段中依据项目的需求设计出了警察NPC人工智能的行为树以及罪犯NPC人工智能的行为树,并对其设计思路进行详细阐述。然后,在制作阶段中详细地说明在Unity3D中通过RAIN这款行为树插件实现警察NPC人工智能的行为树以及罪犯NPC人工智能的行为树的步骤。最后,运行系统进行测试、总结测试结果,实现警察智能抓捕功能。创新点在于罪犯NPC在每次运行时的逃跑路线都不是固定的,具有随机性,模拟现实情况。同时,警察NPC会根据罪犯NPC的逃跑路线自动做出调整,有效地实现仿真训练功能。本研究成果最终实现了项目要求以及初步构想,使用行为树能够简单高效地制作出警察NPC和罪犯NPC的智能行为,系统运行速度良好,对游戏人工智能以及仿真训练的设计也具有一定的指导意义。
【关键词】：游戏人工智能 非真人玩家 行为树
【学位授予单位】：北京林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP18;TP317
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 1 绪论9-14
• 1.1 研究的目的和意义9-10
• 1.2 研究的基本思路与方法10
• 1.3 本研究的特点和创新之处10
• 1.4 国内外研究现状10-12
• 1.4.1 游戏人工智能的国内外发展现状10-11
• 1.4.2 游戏NPC行为设计的国内外发展现状11-12
• 1.5 论文结构12-14
• 2 本课题相关知识点概述14-21
• 2.1 非真人玩家智能行为14-16
• 2.1.1 人工智能14
• 2.1.2 游戏人工智能14-15
• 2.1.3 非真人玩家15
• 2.1.4 NPC的智能行为15-16
• 2.2 应用平台的选择16-18
• 2.2.1 常见游戏引擎16-17
• 2.2.2 为什么选择Unity3D引擎17-18
• 2.3 Unity3D中的人工智能的实现方法18-19
• 2.3.1 有限状态机18
• 2.3.2 行为树18-19
• 2.4 项目背景介绍19-20
• 2.5 本章小结20-21
• 3 行为树的设计21-33
• 3.1 行为树编辑器插件21-22
• 3.2 警察NPC行为树的设计22-27
• 3.2.1 监视行为25-26
• 3.2.2 移动行为26
• 3.2.3 抓捕行为26-27
• 3.2.4 躲避行为27
• 3.3 罪犯NPC行为树的设计27-32
• 3.3.1 监视行为29-30
• 3.3.2 移动行为30-31
• 3.3.3 攻击行为31
• 3.3.4 躲避行为31-32
• 3.4 本章小结32-33
• 4 警察NPC行为树的实现33-43
• 4.1 基本环境的创建33-34
• 4.2 导航网格的创建34-36
• 4.3 实体的创建36-37
• 4.4 路标路线37-38
• 4.5 人工智能与行为树的创建38-41
• 4.5.1 大脑39
• 4.5.2 行动39-40
• 4.5.3 视觉40-41
• 4.5.4 听觉41
• 4.6 本章小结41-43
• 5 罪犯NPC行为树的实现43-53
• 5.1 基本环境的创建43-45
• 5.2 导航网格的创建45-46
• 5.3 实体的创建46-47
• 5.4 导航目标的创建47-48
• 5.5 人工智能与行为树的创建48-52
• 5.5.1 大脑48-49
• 5.5.2 行动49-50
• 5.5.3 视觉50-51
• 5.5.4 听觉51-52
• 5.6 本章小结52-53
• 6 结果分析53-57
• 6.1 行为树运行效率55-56
• 6.2 本章小结56-57
• 7 总结与展望57-59
• 7.1 全文工作总结57
• 7.2 对未来的展望57-59
• 8 附录59-61
• 参考文献61-63
• 个人简介63-64
• 导师简介64-65
• 获得成果目录65-66
• 致谢66

【参考文献】

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本文编号：361608