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人工智能（第2版）

作者：[美]史蒂芬·卢奇（Stephen Lucci），丹尼·科佩克（Danny Kopec）

出版社：人民邮电出版社

ISBN：9787115488435

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Unity人工智能游戏开发(第二版) 评分:

《Unity人工智能游戏开发(第2版)》适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。 作者简介 作者：（美国）雷·巴雷拉（Ray Barrera） 译者：张颖 目录 第1章游戏AI的基础知识 1.1创建生活幻象 1.2利用AI进一步完善游戏 1.3在Unity使用AI 1.4定义主体 1.5有限状态机概述 1.6通过主体视角查看场景 1.7路径跟踪 1.7.1A*寻路 1.7.2使用网格导航 1.8群集方案 1.9行为树 1.10模糊逻辑 1.11本章小结 第2章有限状态机 2.1FSM应用 2.2生成状态机行为 2.2.1生成AnimationController资源 2.2.2Layers项和Parameters项 2.2.3动画控制查看器 2.2.4行为的图像化 2.2.5生成第一个状态 2.2.6状态间的转换 2.3创建玩家坦克对象 2.4生成敌方坦克对象 2.4.1选择转换 2.4.2实现过程 2.5本章小结 第3章实现感知系统 3.1基本的感知系统 3.1.1视锥 3.1.2基于球体的听觉、感觉和嗅觉 3.1.3扩展AI 3.1.4感知系统的创新 3.2构建场景 3.3创建玩家坦克 3.3.1实现玩家坦克 3.3.2实现Aspect类 3.4创建AI角色 3.5使用Sense类 3.6视见功能 3.7触觉系统 3.8测试结果 3.9本章小结 第4章寻路方案 4.1路径跟踪 4.1.1路径脚本 4.1.2使用路径跟踪器 4.1.3躲避障碍物 4.1.4添加定制层 4.1.5实现躲避逻辑 4.2A*寻路算法 4.2.1算法回顾 4.2.2算法实现 4，3导航网格 4.3.1构建地图 4.3.2静态障碍物 4.3.3导航网格的烘焙 4.3.4使用NavMesh主体对象 4.3.5设置目的地 4.3.6Target类 4.3.7斜面测试 4.3.8区域探索 4.3.9Off Mesh Links连接 4.3.10生成Off Mesh Links 4.3.11设置Off Mesh Links 4.4本章小结 第5章群集行为 5.1群集算法初探 5.2理解群集算法背后的概念 5.3Unity示例中的群集行为 5.3.1模拟个体行为 5.3.2创建控制器 5.4替代方案 5.5使用人群群集算法 5.5.1实现简单的群集模拟 5.5.2使用CrowdAgent组件 5.5.3添加障碍物 5.6本章小结 第6章行为树 6.1行为树的基本概念 6.1.1理解不同的节点类型 6.1.2定义复合节点 6.1.3理解修饰节点 6.1.4描述叶节点 6.2估算现有方案 6.3实现基本的行为树框架 6.3.1实现Node基类 6.3.2将节点实现于选取器上 6.3.3序列的实现 6.3.4将修饰节点实现为反相器 6.3.5创建通用行为节点 6.4框架测试 6.4.1行为树的规划 6.4.2检查场景构建结果 6.4.3考察MathTree节点 6.4.4执行测试 6.5本章小结 第7章模糊逻辑 7.1定义模糊逻辑 7.2模糊逻辑应用 7.2.1实现简单的模糊逻辑系统 7.2.2扩展集合 7.2.3数据的逆模糊化 7.3使用观测数据 7.4模糊逻辑的其他应用 7.4.1加入其他概念 7.4.2创建独特的体验 7.5本章小结 第8章整合过程 8.1制定规则 8.2创建高塔对象 8.3构建坦克对象 8.4构建场景环境 8.5测试示例 8.6本章小结

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上传时间：2018-03 大小：50.14MB
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