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  、向指定目标移动

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、让物体到达我们指定的点

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、沿着指定路径移动

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 、智能规避障碍物

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、为AI角色也添加视觉和听觉

场景准备

行为树切换

为敌人添加视觉

追逐行为的实现

增加攻击状态（使用自定义脚本）

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、向指定目标移动

导入后可以看到在顶部已经有了RAIN：

首先创建一个地板和一个Ai对象                 ，如图：

选择要操作的AI对象  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 ，创建AI子物体：

我们可以看到AI子物件上有这么一个组件：

参数如下:

AI:当前这个rain 控制器的名字

Body：所控制的物体

Mind：思考方式（免费版只有BasicMind）

Behavior Tree：使用的行为树

Open Behavior Editor：打开行为树编辑窗口

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 、让物体到达我们指定的点

打开行为树编辑窗口：

Behavior Tree ：当前的行为树

我们先创建一棵行为树(点击框

















，选create）
  
  
  
  
  
  
  
  
 ，给行为树一个名字（注意不能输入中文）：

 rain会为我们创建1个root默认节点（默认是SEQ[依次执行其子节点]）：

创建一个move的子节点：

我们发现我们缺少一个移动target

如图创建一个导航目标

修改导航目标名称为tar1

我们可以点击这个按钮使tar1沉降到plan上

在行为树上设置目标（注意：一定要+""）

face target 就是面向的方向

为AI物件指定使用的行为树：

点击运行  
  
  
  
  
  
  
  
  ，我们看到缓缓移动到目标点
 


 


 


 


 


 


 


 


 

，且下面行为树
 
 
 
 
 
 
 
 
，颜色从运行中(黄色)到运行成功(绿色)

3                 、沿着指定路径移动

创建route 路径：

在创建的route对象上 点击增加新路点   
   
   
   
   
   
   
   
   ，并将Waypoint Route对象改名为Route：

创建如图所示的行为树：

注意框住的2个内容
 

 

 

 

 

 

 

 

 
，i表示迭代变量（当前路点）

在move节点中设置对应的目标：

设置的是pingpong运动

 

 

 

 

 

 

 

 

，所以会来回往复
  
  
  
  
  
  
  
  
  。

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、智能规避障碍物

我们在中间放一个障碍物我们发现它直接穿透了                  ，这不是我们想要的效果 
  
  
  
  
  
  
  
  
。

创建一个导航网格
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 ，使其能包住我们需要运算的场景 


 


 


 


 


 


 


 


 

。

点击生成网格：

这样运行后发现

















，已经可以比较完美的绕开障碍物了
 
 
 
 
 
 
 
 
 。

5

















、为AI角色也添加视觉和听觉

场景准备

例场景如下：

绿色胶囊体：玩家

红色小球：敌人

敌人会沿着我布置的场景中的路径做pingpong运动（巡逻）

注意：我们为所有的墙（障碍物）设置层级：wall                          ，在导航网格的属性中设置要计算碰撞的层级  
   
   
   
   
   
   
   
   
。（因为在场景中如果有花草或其他我们不希望进行碰撞的物体 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，我们就不应该计算导航）

行为树切换

在我们开始之前


























，我们要知道如何在rain中进行行为树切换                 ，我们打开敌人的AI  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 ，

选择灯泡这个选项

















，这里叫做内存
  
  
  
  
  
  
  
  
 ，在rain中你需要保存的变量在这里声明 

 

 

 

 

 

 

 

 
。

我们添加一个string 类型的变量model并赋值为patrol

 

 

 

 

 

 

 

 

 。

创建一个基本的行为树MyAi_01：

创建一个总的行为树MyAi：

将默认SEQ（顺序）节点改为PAR（parallel）并行节点                 。

并使用Constraint节点  
  
  
  
  
  
  
  
  ，进行判断 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 
。

为当前行为树绑定MyAi_01行为树：

在大脑思考模式中指定行为树：

运行时
 


 


 


 


 


 


 


 


 

，我们发现行为树中我们已经通过constraint节点判断
 
 
 
 
 
 
 
 
，将MyAi_01行为树绑定到了当前行为树

















。

如此   
   
   
   
   
   
   
   
   ，我们可以为角色制定多套AI
 

 

 

 

 

 

 

 

 
，在一定条件下进行选择和转换                          。

为敌人添加视觉

在我们的敌人上打开rain

 

 

 

 

 

 

 

 

，在眼睛图标下添加 监视器（注意此时我们添加视觉监视器）：

添加后                  ，我们发现我们的“敌人                 ”外侧多了绿色的2个环：

这个环的范围就是我们敌人的视觉范围

此时我们可以在检视面板调节视觉的范围参数：

Range：半径

Horizontal Angle：水平角

Vertical Angle：垂直角

我们调节参数模拟出敌人的视觉范围（此时我规定z轴为敌人的正面）

现在我们来给玩家添加信号（在rain中
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 ，叫做实体Entity）

选择player如图添加：

添加视觉信号

















，添加后可以在面板上看到：

为MyAi_01行为树添加上根据路径巡逻                          ，运行如图 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，已经能够切换行为树并根据model执行：

追逐行为的实现

创建一个导航目标


























，并挂载到玩家的物体上：

创建一个行为树MyAi_02 用作追逐行为树                 ，并设置目标：

在MyAi总行为树上添加该子行为树  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 ，并如上设置 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
。model为pursuit

现在就可以在2个状态间转换了

























。如图所示：

增加攻击状态（使用自定义脚本）

创建攻击行为树MyAi_03；

创建一个 Custom Action 节点

















，并创建一个自定义脚本Test：

打开Test我们看到
  
  
  
  
  
  
  
  
 ，它继承于RAINAction  
  
  
  
  
  
  
  
  ，并实现了超类的几个方法：

using RAIN.Action; using RAIN.Core; [RAINAction] public class Test : RAINAction {　　//在该节点开始执行时调用 public override void Start(RAIN.Core.AI ai) {　　　　//添加一个Debug信息 Debug.Log("Attack!!"); base.Start(ai); } 　　//返回此操作成功还是失败 public override ActionResult Execute(RAIN.Core.AI ai) { return ActionResult.SUCCESS; } 　　//在该节点停止时调用 public override void Stop(RAIN.Core.AI ai) { base.Stop(ai); } }

运行并切换 model 到 attack 
 


 


 


 


 


 


 


 


 

，发现控制台输出                  。

这表示我们的自定义节点已经被执行 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
。