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第1章 人工智能导论1

1.1 人工智能1

1.2 游戏中的人工智能2

1.3 人工智能技术3

1.3.1 有限状态机3

1.3.2 人工智能中的随机性和概率5

1.3.3 感应器系统6

1.3.4 群组、蜂拥和羊群效应7

1.3.5 路径跟随和引导8

1.3.6 A＊寻路算法9

1.3.7 导航网格16

1.3.8 行为树18

1.3.9 运动20

1.3.10 Dijkstra算法23

1.4 本章小结23

第2章 有限状态机24

2.1 玩家的坦克24

2.1.1 PlayerTankController类25

2.1.2 初始化26

2.2 子弹类29

2.3 设置航点31

2.4 抽象有限状态机类32

2.5 敌方坦克的人工智能34

2.5.1 巡逻状态36

2.5.2 追逐状态38

2.5.3 攻击状态38

2.5.4 死亡状态40

2.6 使用有限状态机框架42

2.6.1 AdvanceFSM类42

2.6.2 FSMState类43

2.6.3 状态类44

2.6.4 NPCTankController类46

2.7 本章小结48

第3章 随机性和概率49

3.1 随机性50

3.2 概率的定义52

3.2.1 独立与关联事件53

3.2.2 条件概率53

3.3 人物个性56

3.4 有限状态机和概率57

3.5 动态人工智能59

3.6 示例老虎机60

3.6.1 随机老虎机60

3.6.2 加权概率63

3.7 本章小结68

第4章 感应器的实现70

4.1 基本的感觉系统71

4.2 场景设置72

4.3 玩家的坦克与切面73

4.3.1 玩家的坦克74

4.3.2 切面75

4.4 人工智能角色76

4.4.1 感观77

4.4.2 视觉78

4.4.3 触觉80

4.5 测试82

4.6 本章小结83

第5章 群组行为84

5.1 岛屿示例中的群组行为84

5.1.1 个体的行为85

5.1.2 控制器90

5.2 替代实现92

5.3 本章小结99

第6章 路径跟随和引导行为100

6.1 跟随一条路径100

6.1.1 路径脚本102

6.1.2 路径跟随103

6.2 避开障碍物106

6.2.1 添加定制图层107

6.2.2 避开障碍108

6.3 本章小结113

第7章 A＊寻路算法114

7.1 回顾A＊寻路算法114

7.2 实现116

7.2.1 Node116

7.2.2 PriorityQueue117

7.2.3 GridManager118

7.2.4 AStar123

7.2.5 TestCode类126

7.3 场景设置128

7.4 测试131

7.5 本章小结132

第8章 导航网格133

8.1 简介134

8.2 设置地图134

8.2.1 Navigation Static135

8.2.2 烘焙导航网格135

8.2.3 导航网格代理136

8.3 有斜坡的场景139

8.4 NavMeshLayers141

8.5 分离网格链接144

8.5.1 生成分离网格链接145

8.5.2 手动生成分离网格链接146

8.6 本章小结148

第9章 行为树149

9.1 Behave插件149

9.2 工作流151

9.3 行为节点153

9.4 与脚本的接口155

9.5 装饰节点158

9.6 Behave调试器160

9.7 顺序节点160

9.8 探索Behave的结果162

9.9 选择节点163

9.10 优先级选择节点166

9.11 并行节点168

9.12 引用169

9.13 机器人与外星人项目170

9.14 本章小结173

第10章 融会贯通174

10.1 场景设置175

10.2 车辆177

10.2.1 玩家控制的车辆178

10.2.2 人工智能车辆控制器180

10.2.3 有限状态机182

10.3 武器187

10.3.1 枪187

10.3.2 子弹189

10.3.3 发射器191

10.3.4 导弹193

10.4 本章小结195