🌴 Про Behaviour Tree от Unity и другие подходы 🌴
Уровень материала: 🐥 #middle
Мы в командах постепенно переползаем на Unity 6. И в Package Manager был замечен пакет Behaviour. Оказалось, это новый и бесплатный пакет для Behaviour Tree от самих Unity. Прилагаю демонстрационный ролик. И ниже поделюсь ссылками на другой контент по ИИ для игр.
Представленный пакет пока «в бою» ещё не протестирован. Но радует, что появилась официальная альтернатива достаточно не дешёвым популярным решениям для Behaviour Tree: Behavior Designer, AI Tree и Node Canvas.
Behaviour Tree / дерево поведений — это мощный, гибкий и популярный инструмент для создания сложного ИИ. Он позволяет представить поведение в виде древовидной иерархии, где каждый узел отвечает за определённое действие, решение или условие.
Помимо Behaviour Tree для реализации игрового ИИ часто можно встретить другие подходы:
- FSM( Finite State Machine):
Модель поведения ИИ, где персонаж находится в одном из заранее определённых состояний (патрулирование, атака, пр.) и переходит между ними в зависимости от условий. - HFSM (Hierarchical Finite State Machine):
Усовершенствованная версия FSM, где состояния могут содержать подсостояния, что позволяет организовать более сложное поведение. - GOAP (Goal-Oriented Action Planning):
Подход, при котором ИИ ставит цели и планирует последовательность действий для их достижения, оценивая затраты и выгоду каждого шага. - Utility AI:
Система, где ИИ выбирает действия на основе их «полезности» в текущий момент, оценивая различные факторы (здоровье, расстояние до цели и пр.) и выбирая наиболее оптимальное поведение.
Подробнее со всеми этими решениями можно ознакомиться в этой монументальной часовой статье с Хабра. Внутри много полезных тегов и ссылок, в т.ч. про Steering Behaviour и Pathfinding.
Также можно заглянуть в этот плейлист с объяснениями и реализациями для Unity упомянутых выше подходов, в частности Behaviour Tree с Blackboard, которые и предоставляются в пакете Behaviour. В этом же плейлисте можно даже найти обзор на этот пакет.
————————————