【UE5】AI随机漫游蓝图两种实现方法（角色蓝图、行为树）

想要做一个AI随机漫游，有两种方法，一种是直接在AI角色蓝图中写，一种是使用行为树来移动。
用角色蓝图非常简单，但如果AI有复杂的行为，那么就需要使用行为树。
下面介绍两种方法如何使用。

一、基础设置

• 制作AI角色蓝图
• 添加AI控制器
• 添加寻路网格体

角色蓝图是具体的动作逻辑。
控制器通过角色蓝图控制AI移动。
寻路网格体提供移动的场景。

1.制作AI蓝图

不管使用哪种方法，都要先建立一个AI的角色蓝图。
可以直接复制一个第三人称角色蓝图，这样比较快速。
简单介绍一下蓝图的各组件作用：

• 胶囊体——控制碰撞
• 网格体——控制骨骼、动画、材质
• Camera Boom——控制摄像机视图
• 角色移动组件——控制角色移动、游泳、飞行等动作
  
  a.拷贝第三人称角色蓝图——删掉事件图表中所有的节点（因为AI不需要输入数据）
  
  

b.删除一些与输入有关的变量：“基础转动速率”、“基础俯仰速率”

c.删除摄像机组件：camera Boom（摄像机升降臂）、跟随相机

2.AI控制器

需要给AI蓝图绑定控制器，不然AI无法移动。
a.添加AI控制器 - 替换刚刚删除的玩家控制器的功能
b.建立AI控制器蓝图



c.打开AI_ThirdPersonCharacter蓝图——PAWN——AI控制器类——绑定AI控制器蓝图

UE5这个界面里没有，可以在蓝图编辑器的细节面板中找到。

3.添加寻路网格体

没有寻路网格体，AI也无法移动。
a.添加寻路网格体
模式 - 寻路网格体（Nav Mesh Bounds Volume）拖入场景

“细节”面板调整笔刷尺寸。

让网格体覆盖AI需要行走的场景。

寻路网格体大小不需要特别准确。
b.显示网格体
视口选项 - 显示 - 导航（快捷键P）

二、角色蓝图控制随机漫游

• 自定义事件：AI通过控制器向某点移动
• 获得随机目标点
• 定时器循环漫游事件

原理：游戏开始后，产生一个计时器，并开始漫游事件——AI获得一个随机点，通过控制器移动到这个点——计时器开始计时，1.5s后AI前往下一个点——循环

给角色蓝图新建一个自定义事件，包含随机漫游逻辑 - 增加一个函数，在游戏中反复调用自定义事件。

1.AI行动

打开AI角色蓝图 - 在“事件图表”窗口右键创建“自定义事件custom event”，命名为“random wander随机漫游”。


“随机漫游”后跟“到Location的简单移动Simple Move To Location”函数。

“Get controller获取控制器”函数返回值与“到Location的简单移动”的controller参数连接。

2.随机点

“获取半径内能到达的随机点”起点为当前AI的位置：“获取Actor位置”函数的返回值连接origin （起点）

调整半径为1000。（看个人需求）

返回值与“到Actor的简单移动”的Goal参数连接。

完整如下：

3.定时器循环

创建“begin play”事件 - 连到“set timer by event以事件设置定时器”函数 。

random wander随机漫游事件连到“以事件设置定时器”函数的event引脚，设置开始时间time，勾选looping循环。

三、行为树控制随机漫游

• 创建行为树、黑板
• 控制器使用行为树
• 行为树与黑板关联
• 黑板创建向量存储随机点
• 在任务蓝图中编写随机漫游逻辑
• 行为树控制随机漫游

1.创建行为树、黑板

行为树一共有三个元素：

• 行为树
• 黑板
• 任务蓝图

原理：1个行为会有2-3个动作，1个任务蓝图便是1个动作，黑板将任务蓝图的数值传递给行为树，行为树根据任务蓝图和黑板值控制AI的行为。

在内容栏里创建一个文件夹“BT_Assets”。

在文件夹中右键AI栏中创建一个行为树“BT_EnemyAI”，再创建一个黑板“BB_EnemyAI”。

2.AI使用行为树

打开AI控制器蓝图。
创建“Event On Posses事件控制时”事件。（AI被控制器控制时启动，其实就是开始游戏时启动）
拖拽执行引脚创建“Run Behavior Tree运行行为树”函数，在BTAsset下拉栏中选择BT_EnemyAI行为树。

3.黑板与行为树关联

打开行为树，在细节面板确认资产是否选择黑板

4.在黑板中创建条目保存目标点

在黑板创建一个向量变量来保存目标位置，作为新的漫游目的地
在行为树窗口切换为黑板。

在黑板选项卡新建一个“向量Vector”条目，命名为Target Location。

5.任务蓝图封装随机漫游逻辑

a.在行为树中新建任务BTTask_BluePrintBase，改名为“BTT_FindNavigatableLocation”。


新建文件夹来储存行为树任务，并打开任务蓝图 。
b.跟角色蓝图中的逻辑一样：
新建“Receive Execute AI事件接收执行AI” - 新建“获取可导航半径内的随机点Get random reachable point in radius”函数 ，半径改为1000 - “事件接受执行AI”事件的Controlled pawn引脚拖拽新建“获取actor位置”函数 - 获取actor位置的返回值与获取可导航半径内的随机点函数的Origin相连接。

c.处理随机参数的返回值
和之前的逻辑不同，一旦这个任务完成，它所包含的信息都会销毁。所以要把任务传给行为树，再传给黑板。
拖拽获取可导航半径内的随机点的random location新建“Set blackboard value as vector把黑板值设为向量”函数。 - 拖拽Key引脚并“提升为变量”，改名为Target Location Key。

并在我的面板中保证其为公开：因为要在行为树中操作。（名字要与黑板中的键相同，否则无法传递数值）

事件接受执行AI事件的执行引脚与将黑板值设为向量的执行引脚相连。

d.告诉行为树任务已完成
如果不告诉，任务会一直卡在这里。
将黑板值设为向量的执行引脚与“finish execut完成执行”函数的执行引脚相连 - 获取可导航半径内的随机点的返回值与完成执行的success引脚相连。
只要AI找到随机点，就判断成功。

6.创建行为树

AI行动顺序如下：

• 找到随机目标点。
• 向目标点移动。
• 到达目标点后等待3s（等待是为了使行为更真实）

a.从根拖拽并添加一个sequence序列合成器
b.再添加一个sequnce合成，在细节面板改名为“随机漫游”
c.在sequence下从左到右添加之前创建过的任务、move to任务、wait任务。


d.BTT_FindNavigatableLocation并改名为“找到合适位置”，Target Location Key选取黑板键Target Location

e.Move To更改黑板键为Target Location

f.Wait并把等待时间改为3s

四、替换AI模型及动画问题

1.替换AI人物

现在替换AI模型。类型最好是Character而不是Actor，这样才能调用pawn。

如果没有编写蓝图，可以将模型蓝图直接拖入场景，boss就被导入了。

如果已经编写好了角色蓝图，则在细节面板的网格体处替换MESH。
还要在动画类选取动画序列。

2.人物平移问题

编写好boss蓝图后，发现boss在移动时在平移，而不是播放跑步动画。
a.找到BOSS动画蓝图。

b.找到Set is Accelerating一栏。

当前是获取的玩家的加速度，转换成向量，再转成长度。大于0则表示在加速。
但是我们的boss是个AI，并没有输入，所以需要获取当前AI的速度：
打断向量长度与0的判断。
在左边变量找到speed，按住ctrl拖入。

speed与0的判断相连。

再次运行游戏，boss移动时就会播放跑步动画了。

五、寻路原理

AI需要信息和数据才能在场景中移动并躲避障碍。
在场景中寻路是AI的基本功能，不仅仅是从A-B点。

• 计算路径
• 躲避障碍

1. 寻路网格体 - 用于帮助AI在场景中寻路。网格体由大量凸多边形组成，规定了哪些区域AI可以通过。
   
2. 预计算数据

寻路网格体都是预先计算（“烘焙”）好的，这意味着在游戏开始前，以2D网格体形式表示的寻路网格体就已经包含了场景对象和AI自身生成的碰撞数据。这就使得寻路的开销更低。对于那些代理数量或类型不确定的实时体验来说，这点尤为明显。

寻路网格体开销低、速度快、高可靠，可以快速实现导航功能，但是场景无法动态修改寻路网格体。

六、调整寻路网格体

1.基础配置

自动更新改为手动更新。
a.默认网格体自动更新 - 移动场景物件，寻路网格体会实时更新。（若关卡较大，会很耗性能）
b.（仅对较大关卡）关闭自动更新 - 编辑器偏好设置 - 关卡编辑器 - 杂项 - 关闭自动更新导航

c. 手动更新 - 构建 - 导航 - 构建路径（无需在意日志里的错误消息）

2.高度、障碍

有时候我们需要一些高度或者障碍，这时候需要对寻路网格体进行一些属性上的调整，以应对复杂的需求。

创建寻路网格体时，Recast寻路网格体自动创建。
选中RecastNavMesh，在细节面板调整

• 绘制偏移 - 抬升或降低寻路网格体。不会改变网格体实际位置，只是改变视觉效果。（对被遮挡的区域显示很有帮助）默认为10。
  
  
  
• 导航修改器体积（Nav Modifer Volume） - 不会生成任何几何体。

• 导航网格体障碍 - 表现某片区域难通过。AI不会优先选择这个路径。不会移除导航网格体。

• NavArea_Null - 移除导航网格体，无法通过。
• NavArea_LowHeight - 在高度不足的地方使用。无法通过。
  
• NavArea_Default - 可以通过。
  

3.角色游泳、飞行的寻路网格体

如果想要尺寸更大、游泳、飞行的角色，只需要定义新的寻路网格体代理，并进行相应设置以适应新的尺寸和运动形式。

• 代理 - 场景中任何形式的自主实体。这里泛指AI角色。
• 在RecastNavMesh中调整代理参数，可打开AI蓝图的胶囊体参数对照调整。
  
• 代理高度 - 会出现高度不够，但是可以通行的状况。修改后，变为不可通过区域。
  
  
• 增加代理类型和数量：项目设置 - 引擎 - 导航系统 - 代理

七、Gameplay调试

Gameplay调试器可以用来检测配置是否达到我们的要求，还可以用来检查问题出在哪一步。

1.调试寻路网格体

游戏运行后，按“ ’ ”打开控制台。

• 可在项目设置 - 引擎 - 输入 - 控制台，添加快捷键
  
  Gameplay debug“调试器”：检验AI能否在游戏中正确使用寻路网格体。
  运行游戏，按快捷键弹出Gamplay调试器，可以看到寻路网格体在不断更新
  
  左上角 - 对应按键
  
  AI信息，行为树
  

2.调试行为树

以最快最有效的方式跟踪行为树的执行流程。
**a.**调试行为树信息
把玩家放在AI看不到的地方。
运行游戏。
打开行为树，选取AIC_ThirdPersonCharacter。

选取随机漫游的wait，F9打上断点。

也可以用返回执行上一个节点。
随着行为树越复杂，这个功能越好用。

b.使用Gameplay观察行为树
如果出包，或者屏幕有限，可使用Gameplay调试器。
运行游戏。
打开gameplay调试器。
按1隐藏AI信息，只显示行为树信息。
暂停游戏可观察具体流程信息、黑板信息。

八、行为树原理

AI最重要的环节 - 行为树。
借助行为树，可以轻松控制并显示AI的决策制定过程。

• 行为树：是一种将AI在场景中决策制定模型可视化的方法。
• 观察行为树的可视化结构，可以清晰地了解行为树的执行方式和执行顺序，而不必了解每个节点的具体工作方式
• 执行顺序 - 由行为树中各个节点的位置决定。从上到下，从左到右。

1.任务节点

行为树的一种节点，下面无法添加其他节点。
是行为树分支的终点（但不是行为树的终点！）。
也被成为“叶节点”

• 任务状态 - 分为：成功、失败、执行。
• 无论失败与否，都会执行下一个节点。顺序从左到右。

2.合成

合成是AI执行分支的根。不会像叶节点那样执行，但能创建一个结构，并根据其子节点的成败控制顺序。

• 选择器合成 - 会执行它下面的子节点。
  试图选择最合适的任务 - 子节点返回成功，选择器成功。所有子节点返回失败，选择器失败。（只要有一个任务成功，则成功。所有任务失败，则失败。）
  可以把优先级最高的任务放在左边。
• Squencer合成
  序列合成节点会按照序列顺序遍历子节点，**当且仅当所有子节点返回成功，它才成功。**如果某个步骤执行失败，它失败。

3.结合

任务和合成可以创建出各种方法来处理AI的行为。
不必纠结如何完成任务，只需制定决策完成任务即可。