GDC2023 Picking a Good Spot: Naughty Dog's Post System 概括

流水账概括

https://www.gdcvault.com/play/1029277/Picking-a-Good-Spot-Naughty

原标题：Picking a Good Spot: Naughty Dog's Post System

顽皮狗的一个分享，关于AI的目标位置选取系统。

该系统和UE的EQS做的是类似的事情。理论大体是基于杂志《Game AI Pro》的一篇文章

Tactical Position Selection: An Architechture and Query Language - Matthew Jack(Game AI Pro, 2013)

http://www.gameaipro.com/GameAIPro/GameAIPro_Chapter26_Tactical_Position_Selection.pdf

顽皮狗内部使用的系统也是迭代了多次。基于通过工具生成的离线数据。

标记点生成大体来源于基于寻路网格生成以及手工摆放。

基本算法流程为通过一系列策略去为各个点评分选择最优点。

顽皮狗的使用的评分标准使用了大概四个维度：

*Linear/Euclidean disatance

*Path distance

*Visibility

*Time since last exposed

接下来就是一些优化策略，不展开了。有意思的是演示代码可能并非真实代码，有一个浮点数比较的bug。

顽皮狗为了缩小轮询的时长，采用了一系列策略去提前筛选候选标记点。将标记点和地图网格绑定。同时为了能够动态得划分标记点分组，用到了暴雪19年分享的动态BVH，

Math for Game Developers: Dynamic Bounding Volume Hierarchies - Erin Catto(GDC 2019)