学习蓝图+行为树实现AI角色的跟随操作

跟随B站视频学习

准备工作

一个角色蓝图类用来设置AI角色，一个Blackboard--AI的大脑，一个AITree--AI的行为控制，一个AIController蓝图类--定义AI的控制器。

是否发现角色

首先需要在Blackboard中定义Bool变量是否发现角色。



然后在AIController中设置IsSeePlayer。在AIController中新增组件AIPerception用于视线检测，当AI的视线发现了角色时设置bool值为true。



首先在AIPerception细节面板中设置如何寻找选择视线，AI Sight Config，其中可以设置视线范围，和视线宽度，目前需要将Neutrals勾选，才可以识别同类型Actor。



添加组件事件On Target Perception Updated，当发现目标时，更新。首先将目标类型转换为ThirdPersonCharacter，然后调用Stimulus中的Successfully Sensed值。这个值就是我们对IsSeePlayer的修改值。为了获取IsSeePlayer需要获取黑板BlackBoard，然后使用Set Vlaue as Bool。

发现角色或者没发现角色之后的操作

这一部分需要在AITree里完成，其相当于一个判断并给出对应true false需要进行的操作。

首先需要对AITree选择其所属的BlackBoard。



之后Root下有三个Composties，首先我们是需要根据Bool值判断进行什么事件，所以选择Select，然后两个分支Sequence。



那么如何确定何时执行其中一个Sequence呢？



对每个Sequence添加我们的BlackBoard，然后设置我们要选择的属性IsSeePlayer



Key Query为Is Set表示为true执行，Is not Set表示为false执行，并且需要修改Observer aborts为both使得两个sequence的判断级别是同一个级别。

之后我们需要添加判断之后需要进行的任务，所以新建task

发现角色后的Task

首先直接利用模板进行函数重载(事件)。



当事件接受执行AI时，使用AIMoveTo模块设置AI行动位置，并且对于执行完一次后要添加Finish Execute。使得这个Task结束，否则会一直在这个Task中导致出现错误。

可以看到我们还设置了SetFocus目的是为了是AI的跟随性增强。Event节点中的两个参数OwnerController为AI的控制器，注意这个控制器不是我们新建的那个蓝图类，而是类似我们操作角色的鼠标键盘这种控制器，Controlled Pawn就是AI角色。

没有发现角色的Task

当我们没有发现角色，那么就需要把聚焦清除，实现角色的随机朝向移动，同样需要在操作结束后Finish。

同时我们在该Sequence下又拖入了Wait实现到达一个点后停止一段时间。

绑定一个小白人使用AIController

对一个小白人的蓝图打开细节面板，在Pawn面板中选择AI Controllrt的应用类选择我们刚才创建的AIController蓝图。



但此时蓝图只是判断了是否观测到角色，但观测后的行为没有绑定，而这些行为我们是定义在AITree里的，所以我们需要在AIController蓝图的事件开始时，绑定AITree。



在BTAsset选择我们创建的AITree。

总结

主要是要进行对应的绑定操作

对于AITree 要绑定对应的BlackBoard

对于AIController 要在事件开始时，run AITree，并在其中修改我们想修改的BlackBoard中的值

对于Actor蓝图类 就需要绑定我们创建的AIController蓝图。

如何使得AI跟随的视线更合理，在Task中利用SetFocus和ClearFocus，通过修改控制器的Yaw朝向。而不是利用角色移动组件中的orient rotation to movement来控制。

一个Task的结束需要使用Finish来完成，避免始终进行同一个Task。