最近在做项目前期的一些调研的工作,研究并参考了几个引擎和框架的设计,包括内部引擎,商业引擎,和开源引擎,通过比较和学习后,觉得对于游戏中的实体实现,用“组合”的设计模式会比用“继承”的更为便利,想到我早些时候的一个项目里用到的一个引擎,也是实现了组合式的实体,而且对于AI程序员来说也是和“游戏实体”[……]

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第一部分 上次我们说到,游戏中的运动系统一般有两种方式,“动画配合运动”以及“运动配合动画”。对于第一种方式,由于是采用运动函数或者经验数据表,所以可以很简单的将“未来时间”带入其中,来预测未来某一时刻的运动结果。但对于第二种情况,因为所有的运动结果都是从动画中取得的,如果不知道动画信息,就无法[……]

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前端时间举家出游了一次,加上国庆期间一直跑东跑西,博客的更新就一直没跟上,距上一篇文章也是好久了呢,有时感觉一个人维护也有点小累,所以如果大家有好的想法,好的分享,也可以投稿给我,我想能有这样一个分享的平台,让志同道合的朋友一起讨论学习,也算是为中国游戏技术的发展贡献点绵薄之力,虽然我是付不起稿费的[……]

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第一部分见这里
模式3:根据条件跳转到多个状态,包括自跳转

这是在状态机里最常见的模式,由于是基于条件的跳转,所以可以非常方便的用选择节点和前提的组合来描述,特别值得注意的是,对于自跳转而言,其实就是维持了当前的状态,所以,在构建行为树的时候,我们不需要特别考虑自跳转的转换。如下图所描述了,[……]

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选这次主题,要感谢一位网友的来信,他询问了一些如何将有限状态机转成行为树的问题,当时,我回信给了一些建议,但后来我仔细想了一下,觉得可能说得还不够全面,所以我就想通过这篇文章,来整理出一些比较典型的转化“模板”,给有这方面疑惑的朋友一些帮助,如果有朋友有一些自己的见解的,可以在后面留言,我们一起讨论[……]

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LOD(Level Of Detail)是3D渲染中用到的概念,按照wikipedia上的翻译,可以译为“细节层次”,它是一种根据与观察点的距离,来减低物体或者模型的复杂度来提升渲染效率的优化技术,因为显而易见的是,当一个物体离我们很远的时候,我们不需要用很复杂的多边形来绘制,只要用一个粗略模型或者[……]

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游戏AI在做决策的时候,最重要的参考依据就是当前游戏世界信息,这其实和人做判断的时候是一样的,我们在做出一个决定的时候,脑中会闪过很多我们已经收集的信息,包括所见,所听,直觉(基于以往的经验)等等。所以,我们如何去抽象游戏世界信息,并收集起来以供AI使用,也是非常值得我们去思考和探讨的问题。 当然[……]

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前段时间,谈到了一种层次化的AI架构,通过“请求”来隔离出“决策层”和“行为层”,这种架构的核心是通过“请求”来起到承上启下的作用,并由此得出当前AI所应当有的行为,所以可以称之为“请求导向(Request-Oriented)”的结构。这种结构比较适用于需要频繁做AI决策的游戏场合,比如体育类游戏等[……]

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