给猫看的游戏AI实战（六）行为树和Behavior Designer插件（上篇）
本系列第三节花了很长篇幅介绍怎样用有限状态机（FSM）实现一个AI敌人。当时实现的敌人状态较少，智商也很捉急。本来我打算在第四节改进那个敌人，为它加上寻找掩体等策略。但是由于逻辑过于复杂，不利于讲解，就改为讨论其他内容了。
其实不继续讲状态机还有个原因——用状态机实现敌人AI之后，我又尝试了行为树的模式以及Behavior Tree插件，花了几天时间才摸索出了大概，将AI逻辑重新实现了一遍。如果你能和我一起对比着用状态机和行为树实现同样的AI，那么收获会非常大，也会比较有成就感。
本文将再次探讨AI逻辑的核心问题，（不像前两章那样在外围问题上划水了(￣ y￣)）。那么，和我一起来进入AI的世界吧！
1、行为树与状态机对比
举个简单的例子，还是咱们第二节讲过的问题。设计一个简单的AI士兵，他具有以下特性：
他具有真实视野，发现敌人则进攻。
进攻时会瞄准敌人并射击，同时跑向敌人。
离初始位置过远，有可能是被调虎离山了，这时要回到初始位置。
进攻时离敌人过远，代表敌人逃跑成功，也要回到初始位置。
画一个简单的状态机：
很简单吧，我们之前在Update函数中用一些 if else 条件判断，就实现了这个状态机。后来我想改进这个状态机，但是改进的AI士兵过于复杂了，咱们看看到底能复杂到什么程度：
对于游戏设计师来说，我们只增加了一个简单的功能：当AI士兵被远距离狙击时，就跑到建筑内部的指定位置，以躲避狙击手的攻击。这个功能会增加两个状态，就是上图左边的：跑向掩体和掩体待机。
问题是——数一数连线，最早我们有4条有效线段（去掉2个“无”的连线就是4条），代表4种状态转移的条件。而改进后的AI士兵，多出了5条线段，比原来的复杂度扩大了一倍还多。
9种状态转移并不多，问题是：这样子的AI士兵还远远达不到设计要求，为了让AI能应付各种情况，我们最终可能需要12种状态。那么这12种状态如果用状态机管理，线段会有多少条呢？去掉某些不可能的状态转移，少说需要几十条线段吧……这可不是什么好消息。
下面我们直观的看一下用行为树解决同样的问题，是什么样子的：
是不是有一种耳目一新的感觉？ (￣ y￣)~*
从直观感受上来说，状态机是以多个状态为核心，以状态转移为线索的一种图表。
而行为树是以行为逻辑为框架，以具体行动作为节点的一种树状图。
上图我们简单改变一下写法，就变成了更容易理解的形式：
黄色节点别我翻译为大家容易理解的 and &&、or || 和while循环，暂且可以这么理解。而红色节点，是一种判断行为（相当于if语句），绿色节点，是真正的行动Action节点。这个图是从示例工程中实际用到的行为树简化而来的，非常具有说服力。
而实际使用中树的结构远远没有这么简单，行为树会引出很多新的概念与使用要点，而且我们会用Behavior Designer这款大名鼎鼎的行为树插件来作为示范，在后面我们会详细解释。
2、Behavior Designer 简单介绍
借用Behavior Designer官方文档的介绍：
Behavior Designer 是一个行为树插件！是为了让设计师，程序员，美术人员方便使用的可视化编辑器！Behavior Designer 提供了强大的 API 可以让你轻松的创建 tasks（任务），配合 uScript 和 PlayMaker 这样的插件，可以不费吹灰之力就能够创建出强大的 AI 系统，而无需写一行代码！
其实，按照我的理解，Behavior Designer的主要作用并非可以不写代码（还是要写不少代码的），而是能让游戏中逻辑最混乱的模块——AI模块能更有序的组织，方便查看、调试和修改。
可以打开我们的示例工程，或者安装Behavior Designer插件。该插件是以Package的形式提供的，可以任意拷贝，本文不提供盗版下载（￣工￣lll） 。
1、打开Behavior Designer窗口的方法如图：
2、为任意对象添加Behavior组件：
如图，在上面的菜单里选择“Add Behavior Tree”即可。观察该GameObject的属性，可以在下图中可以看到这个组件实际上是一个脚本，默认参数目前不需要任何修改。
下面开始按步骤实现并讲解一个基本的行为添加过程，如有懵圈的情况，及时询问或查找网上详细的Behavior Designer资料。
3、现在可以编辑这个对象的Behavior Tree了：
要点1、按照步骤1可以打开Behavior Designer编辑窗口，在窗口打开的情况下点击包含了BTree组件的对象，就可以对它进行编辑：
这里添加一个Task -> Decorators -> UntilSuccess节点，它是一种Decorator即修饰器，修饰器在行为树中起到骨架的作用，就像是程序里的循环和判断一样不可或缺。我现在要实现视野范围的功能，在发现敌人以后，把敌人信息记下来。这就需要一个定制化的动作——判断敌人是否在视野中，这个动作起名为WithInSight。
先添加一个WithInSight.cs脚本才能加入到Behavior Designer窗口里，代码如下，已经加上了详细注释：
public class WithinSight : Conditional
{
// 视野角度
public float fieldOfViewAngle;
// 目标物体的Tag
public string targetTag;
// 发现目标时，将目标对象设置到BahaviorTree共享变量里面去
public SharedTransform target;
public SharedVector3 targetPos;
// 所有指定Tag的物体的数组
private Transform[] possibleTargets;
// 重载函数，Behavior Designer专用的Awake
public override void OnAwake()
{
// 根据Tag查找到所有物体，全部加入数组
var targets = GameObject.FindGameObjectsWithTag(targetTag);
possibleTargets = new Transform[targets.Length];
for (int i = 0; i < targets.Length; ++i)
{
possibleTargets[i] = targets[i].transform;
}
}
// 重载函数，Behavior Designer专用的Update
public override TaskStatus OnUpdate()
{
// 判断目标是否在视野内，这个返回值TaskStatus很关键，会影响树的执行流程
for (int i = 0; i < possibleTargets.Length; ++i)
{
if (withinSight(possibleTargets[i], fieldOfViewAngle, 10))
{
// 将目标信息填写到共享变量里面，这样其它Action就可以访问它们了
target.Value = possibleTargets[i];
targetPos.Value = target.Value.position;
Debug.Log("Find Target" + targetPos.Value);
// 成功则返回 TaskStatus.Success
return TaskStatus.Success;
}
}
// 没找到目标就在下一帧继续执行此任务
return TaskStatus.Running;
}
// 判断物体是否在视野范围内的方法
public bool withinSight(Transform targetTransform, float fieldOfViewAngle, float distance)
{
Vector3 direction = targetTransform.position - transform.position;
if (direction.magnitude > distance)
{
return false;
}
return Vector3.Angle(direction, transform.forward) < fieldOfViewAngle;
}
}
WithInSight是一种判断条件，而不是实际的行为动作，所以继承了Conditional，这种继承表示了对Behavior的扩展。重点函数是OnAwake和OnUpdate，这个有别于MonoBehavior，是Behavior Designer插件专用的。写好了这段代码之后，再到行为树窗口里去，就多了一个选项：
顺理成章，把该连的线连起来。
现在你大概知道Behavior Designer的基本玩法了，简单来说就是用Decorator（修饰器）和Composites（组合器）搭逻辑框架，然后自定义Conditional（条件）和Action（动作）来实际判断和实际做出行为，仅此而已。
现在进行测试，在玩家靠近AI时，应该能触发Debug.Log，如果OK的话，说明你迈出了第一步。
这还没完，咱们处理一下代码中的2个shared变量。
4、关于Shared变量的介绍
注意代码中的这两个变量：
// 发现目标时，将目标对象设置到BahaviorTree共享变量里面去
public SharedTransform target;
public SharedVector3 targetPos;
SharedXXXX类型代表这个变量虽然是在这个类中定义的，但是在正确绑定以后，其他Action或者Conditional也可以访问到。简单来说，它们就是专门用在Behavior Designer内部的变量。对这种变量不仅要在代码里声明，还要在Behavior Designer窗口里进行正确设置。
之前咱们直接画图了，没有用到这里的四个窗口。介绍一下
(1) Behavior 状态树整体的名称和属性，对咱们的小项目来说默认就行，不用管。
(2) Tasks所有Conditional（条件）和Action（动作）的列表，按照我的开发习惯，较少用到内置的条件和动作。理由是内置动作功能太单一，组合起来树状图会变得极其复杂，还不如用代码清晰。这个问题见仁见智了。
(3) Variables变量窗口，接下来咱们主要介绍这个。
(4) 行为树节点的Inspector，是针对某个节点的详细属性。在这里面不仅可以设置参数，还能绑定变量，接下来也要用到。
5、添加Shared变量
只要切换到Variables变量窗口，输入变量名称，选择咱们脚本里定好的类型，然后Add即可。Add之后如下图：
已经添加好了，其他参数都不要变，红圈也不要改，因为这个变量的赋值是由脚本负责的。
添加好另一个变量TargetPos：
我们要让AI角色发现敌人时，记住他的transform和位置，以便后续处理，这些变量就和他的大脑记忆一样。所以，要把WithInSight节点和这些变量关联起来。
6、关联节点和变量
点击WithInSight节点，点击Inspector，可以看到这个节点的所有属性。普通的属性就直接设定初始值就ok了，比如第一个属性可视范围是45。重点是对Shared变量进行绑定操作，现在是红色的None。
如果这里和我的截图不一致，就点击黑色圆点，切换一下绑定方式。如下图操作：
这样就能把Variables窗口里刚才新建的Target变量，和WithinSight判断中的Target变量彻底联系起来。同理对TargetPos也要做同样操作。
7、试着加一个动作，进行试验
增加一个动作AimAction瞄准动作，实际上就是转向Target的方向即可，如果AI能转向敌人方向，就代表我们的绑定成功了。先按咱们第3步也就是创建WithinSight的方法，创建一个脚本叫AimAction.cs，内容如下：
public class AimAction : Action
{
public SharedTransform target;
// 是否正在面对入侵者，即已经正确瞄准
bool IsFacingTarget()
{
if (target.Value == null)
{
return false;
}
Vector3 v1 = target.Value.position - transform.position;
v1.y = 0;
if (Vector3.Angle(transform.forward, v1) < 1)
{
return true;
}
return false;
}
// 转向入侵者方向，每次只转一点，速度受turnSpeed控制
void RotateToTarget()
{
if (target.Value == null)
{
return;
}
Vector3 v1 = target.Value.position - transform.position;
v1.y = 0;
Vector3 cross = Vector3.Cross(transform.forward, v1);
float angle = Vector3.Angle(transform.forward, v1);
transform.Rotate(cross, Mathf.Min(2, Mathf.Abs(angle)));
}
public override void OnAwake()
{
}
public override TaskStatus OnUpdate()
{
if (IsFacingTarget())
{
// 返回值不同对状态树会产生巨大影响，可以对比测试
//return TaskStatus.Success;
return TaskStatus.Running;
}
RotateToTarget();
return TaskStatus.Running;
}
}
然后修改行为树的图，添加AimAction和一些联系用的Composite节点，改为下面的形式：
中间的Sequence代表下面的两个子节点依次执行，UntilSuccess构成一个局部的反复执行逻辑，AI会在左边的子节点重复，直到发现敌人，Until节点中断，执行Aim瞄准动作。
别忘了给AimAction节点也绑定两个Shared变量。如果发现像下图这样，和之前说好的不一样，就点击黑色圆点，切换一下绑定方式。点击黑点实际上是切换两种不同的变量使用方式。
现在，如果你操作没错，那么播放游戏，看看敌人是否在发现你之后，就瞄准你：
如上图，不仅AI角色能正确瞄准主角，而且在Behavior Designer窗口中，还能实时看到目前逻辑进行的状态，这个是Behavior Designer插件威力最大的功能之一——查看逻辑进展状态，将AI思考过程可视化（符合咱们第四节讲的原则 :D）。
8、扩展实现所有功能
老师领进门，修行在个人。所有基本功能都介绍完毕，至于实际的使用方法需要大家自己分析一下了。
我用Behavior Designer重现了咱们第三节讲过的内容，得到了很好的效果，而且很好修改。
不要被吓着了哦，这是一步一步做了很久的最终效果。而且虽然节点很多，我加上注释之后，其实也就分三大块而已，看起来还是有状态机的影子，不难理解。
如上图，和咱们讲行为树原理时用的概念图基本是一致的。某些Composite前面没讲，下一篇文章会继续深入，当然自己查资料试验才是最好的学习方法。
3、总结
首先，读者如果做下来的话，建议再回到本文开头，看一下我画的状态机和行为树对比图，加深一下理论印象，而且如果我的概念图不好的话，欢迎提出自己的看法写在评论里。状态机和行为树的问题，属于工程问题，不是科学问题，每个人会找到自己的理解，而且还有可能发现更厉害的抽象方法。
对于工程问题来说，就和写代码一样，有很多要点：
1、细节多且杂，函数返回值、Composite的使用这些细节的设计决定了成败。
2、除非自己动手试验，发现问题、解决问题，否则不可能掌握。
所以，我会在之后再次深入讨论Behavior Designer。
我自己开始写这个例子的时候，光比较Unity不同的行为树插件之间的区别（现在Asset Store里面的同类插件非常多），就花费了两天时间，最终根据资料数量、插件功能确定了Behavior Designer是工程的首选方案。然后翻官方文档和前人总结的博客资料，才慢慢理解了行为树的大致用法。
在探索过程中会走很多弯路，现在将我的经验总结成此文，为初学者解决刚开始的那种迷茫的状态会非常有用。
行为树的实际使用博大精深，远远不是几篇文章能覆盖到的。毕竟AI是游戏开发中最庞大的系统之一，而行为树又是AI的核心。希望读者们能理解方法，体会乐趣，不要过早陷入技术细节之中。
咱们下一节还是继续行为树，下期再见。
工程地址：https://github.com/mayao11/PracticalGameAI/tree/master/AI_Enemy3_Behavior_basic
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