基于Unity3D游戏人工智能的研究与应用

得益于近年来科学技术的发展，计算机的软件和硬件性能都得到了很大的提升， 游戏人工智能相关的研究开始被人们所重视。游戏人工智能作为游戏中的重要组成 部分，一直扮演着提升玩家体验的角色。但是开发人员也意识到，想要做出一个高 度智能化的游戏人工智能，也是一项非常具有挑战性的任务。目前，商业游戏中常 见的游戏人工智能设计方式主要有:有限状态机和行为树。这些方法能够得到市场 的认可,原因是其设计出的游戏人工智能的行为完全可控,但是表现的灵活性不足。 因此，一种新的游戏人工智能应运而生，那就是使用机器学习的方式，训练出满足 我们需求的，并且灵活多变的游戏人工智能。本文将着重研究行为树和机器学习两 种方式，设计出感知能力更加拟人化，行为灵活多变的射击游戏人工智能。并且基 于Unity3D游戏开发引擎,开发一款射击游戏。主要研究工作体现在以下三个方面: (1)基于行为树技术设计一种射击游戏人工智能。为了使游戏中非玩家角色 (Non-Player Characters,NPCs)体现出尽可能多的智能性，本文从NPCs的感知能 力着手，在视觉感知和听觉感知上各提出一种具有实用价值的设计和实现方法。具 体应 游戏人工智能是现代游戏开发中的核心元素，它直接影响到玩家的游戏体验和沉浸感。随着计算机软硬件性能的不断提升，游戏人工智能的复杂性和智能性也日益增强。本文主要关注的是基于Unity3D游戏开发引擎，利用行为树技术和机器学习方法来创建更智能、更灵活的射击游戏AI。 行为树技术在游戏AI设计中被广泛应用，因为它可以直观地构建出NPC的决策流程，让开发者能够控制和调整角色的行为模式。在射击游戏中，NPC的感知能力至关重要。本文提出了一种结合视觉和听觉感知的智能设计，通过行为树来模拟NPC的观察和反应能力，使其能够根据环境变化做出适当的行动。例如，NPC可以通过视觉检测玩家的位置，或者通过听觉感知枪声的方向，从而做出躲避、攻击或寻找掩体等行为。 机器学习，特别是强化学习，为游戏AI带来了更高级别的灵活性和适应性。通过让NPC在虚拟环境中不断尝试和学习，可以训练出复杂的策略。文章中以训练投篮机器人为例，展示了如何使用强化学习来优化NPC的动作和决策。结合课程学习和好奇心等方法，可以加速学习过程，使得NPC能更快地掌握游戏规则并进行有效的应对。 在实际应用中，本文基于Unity3D引擎开发了一款射击游戏，将行为树和机器学习结合起来。NPC的行为不仅受到预定义的行为树控制，还融入了通过机器学习获得的策略模型。这种结合使得NPC的行为更加多样化和难以预测，提高了游戏的挑战性和娱乐性。通过对不同训练方法的对比实验，找到了最优化的训练策略，确保了NPC的智能行为既高效又真实。 总结起来，本文深入探讨了游戏人工智能的两种重要技术——行为树和机器学习，并在实际的射击游戏中进行了应用。通过这些技术的结合，游戏AI不仅具有了高度的可控性，而且展现出更拟人化的智能行为。这不仅提升了游戏的趣味性，也为未来游戏AI的发展提供了有价值的参考。关键词：游戏人工智能、强化学习、行为树、Unity3D。