基于Unity3D的非真人玩家（NPC）智能行为的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·研究的基本思路与方法 | 第10页 |
| ·本研究的特点和创新之处 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·游戏人工智能的国内外发展现状 | 第10-11页 |
| ·游戏NPC行为设计的国内外发展现状 | 第11-12页 |
| ·论文结构 | 第12-14页 |
| 2 本课题相关知识点概述 | 第14-21页 |
| ·非真人玩家智能行为 | 第14-16页 |
| ·人工智能 | 第14页 |
| ·游戏人工智能 | 第14-15页 |
| ·非真人玩家 | 第15页 |
| ·NPC的智能行为 | 第15-16页 |
| ·应用平台的选择 | 第16-18页 |
| ·常见游戏引擎 | 第16-17页 |
| ·为什么选择Unity3D引擎 | 第17-18页 |
| ·Unity3D中的人工智能的实现方法 | 第18-19页 |
| ·有限状态机 | 第18页 |
| ·行为树 | 第18-19页 |
| ·项目背景介绍 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 行为树的设计 | 第21-33页 |
| ·行为树编辑器插件 | 第21-22页 |
| ·警察NPC行为树的设计 | 第22-27页 |
| ·监视行为 | 第25-26页 |
| ·移动行为 | 第26页 |
| ·抓捕行为 | 第26-27页 |
| ·躲避行为 | 第27页 |
| ·罪犯NPC行为树的设计 | 第27-32页 |
| ·监视行为 | 第29-30页 |
| ·移动行为 | 第30-31页 |
| ·攻击行为 | 第31页 |
| ·躲避行为 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 警察NPC行为树的实现 | 第33-43页 |
| ·基本环境的创建 | 第33-34页 |
| ·导航网格的创建 | 第34-36页 |
| ·实体的创建 | 第36-37页 |
| ·路标路线 | 第37-38页 |
| ·人工智能与行为树的创建 | 第38-41页 |
| ·大脑 | 第39页 |
| ·行动 | 第39-40页 |
| ·视觉 | 第40-41页 |
| ·听觉 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 5 罪犯NPC行为树的实现 | 第43-53页 |
| ·基本环境的创建 | 第43-45页 |
| ·导航网格的创建 | 第45-46页 |
| ·实体的创建 | 第46-47页 |
| ·导航目标的创建 | 第47-48页 |
| ·人工智能与行为树的创建 | 第48-52页 |
| ·大脑 | 第48-49页 |
| ·行动 | 第49-50页 |
| ·视觉 | 第50-51页 |
| ·听觉 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 6 结果分析 | 第53-57页 |
| ·行为树运行效率 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 7 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·全文工作总结 | 第57页 |
| ·对未来的展望 | 第57-59页 |
| 8 附录 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 个人简介 | 第63-64页 |
| 导师简介 | 第64-65页 |
| 获得成果目录 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
