基于Unity3D的游戏智能行为体的研究与设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第9-15页 |
| 1.1 选题的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 游戏人工智能 | 第9-10页 |
| 1.1.2 不同种类的游戏人工智能 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状与未来 | 第10-11页 |
| 1.3 经典的游戏人工智能架构模型 | 第11-13页 |
| 1.3.1 运动层 | 第12页 |
| 1.3.2 决策层 | 第12-13页 |
| 1.3.3 战略层 | 第13页 |
| 1.4 论文内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 1.4.1 本人主要工作及成果描述 | 第13页 |
| 1.4.2 论文的组织安排 | 第13-15页 |
| 第二章 路径规划算法的研究 | 第15-30页 |
| 2.1 常见的寻路算法 | 第15-20页 |
| 2.1.1 广度优先算法 | 第15-16页 |
| 2.1.2 迪杰斯特拉算法 | 第16-17页 |
| 2.1.3 最好优先贪婪算法 | 第17-19页 |
| 2.1.4 A*路径规划算法 | 第19-20页 |
| 2.2 实现A*寻路的三种工作方式 | 第20-23页 |
| 2.2.1 创建基于单元的导航图 | 第21-22页 |
| 2.2.2 创建可视点导航图 | 第22-23页 |
| 2.2.3 创建导航网格 | 第23页 |
| 2.3 A*算法在实际使用的设计 | 第23-26页 |
| 2.4 改进后的A*寻路算法 | 第26-28页 |
| 2.5 A*寻路算法的适用性 | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 行为决策算法的研究 | 第30-40页 |
| 3.1 有限状态机 | 第30-33页 |
| 3.2 行为树技术 | 第33-38页 |
| 3.2.1 条件节点 | 第34-35页 |
| 3.2.2 行为节点 | 第35页 |
| 3.2.3 选择节点 | 第35-36页 |
| 3.2.4 顺序节点 | 第36-37页 |
| 3.2.5 随机选择节点 | 第37页 |
| 3.2.6 修饰节点 | 第37页 |
| 3.2.7 并行节点 | 第37-38页 |
| 3.3 行为树的复用 | 第38-39页 |
| 3.4 行为树与有限状态机的适用性 | 第39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于Unity3D的TPS的设计 | 第40-53页 |
| 4.1 Unity3D | 第40-41页 |
| 4.2 NPC行为树设计与实现 | 第41-45页 |
| 4.3.1 行为树的设计 | 第41-42页 |
| 4.3.2 行为树的实现 | 第42-45页 |
| 4.3 A*寻路算法的实现 | 第45-46页 |
| 4.4 平滑后的A*算法实验对比 | 第46-48页 |
| 4.5 游戏效果展示 | 第48-50页 |
| 4.6 结果分析 | 第50-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 全文工作总结及创新点 | 第53页 |
| 5.2 对未来的展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 个人简历及在学期间的研究成果和发表的学术论文 | 第59页 |
