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