本技術文件的主要內容是領先的遊戲AI程序員撰寫的文章，這些文章探索了採用先進技術來平滑路徑，避開障礙物以及在3D空間中導航的更好方法。
2021-12-15 21:07:10
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unity贪吃蛇游戏源码+AI-游戏源码：
1.利用ngui插件对界面进行了仿写
在仿写界面途中发现，贪吃蛇这个游戏在界面适应屏幕分辨率，所以在开发中需要注意界面对屏幕的适应性。通过每个图片的宽高 和uiroot的比值，在start方法中对他进行了缩放。
2.利用 ngui 自带的uidragdropItem实现摇杆
界面完成之后，首先对贪吃蛇的摇杆进行了编程。
在unity中的NGUI上，给sprite创建添加一个uidragdropitem 实现了sprite的拖动。
AI的开始，移动逻辑：
整体只考虑三个前景：
1.首先先判断蛇首的简介范围是否有其他蛇死亡了留下的食物，如果有的话设置当前朝向为星星方向，便设置移动倍率为2，否则判断第三种情况；
3.随机朝某个位置移动。如果每帧AI都在更新的话，蛇的反映速度依然会更快，需要设置一下AI的更新间隔，通过调整这个间隔和蛇首的简介方位来调整AI的反映速度，目的是能够让玩家有机会撞死AI。
AI 移动的方向分析：
AI在一个平面上运动，坐标就只有两个 把他用0和1表示为：
----- 4个方向 上下左右
（0，0） （0，1） （0，-1） （-1，0） （1，0）
四个角度 象限。
(-1,1) (1,1) (-1,-1) (1,-1)
设计思路就是把AI蛇也当作是用摇杆来控制的。那么AI就方便写多了，只是 在还没开始写之前，要考虑的就是AI蛇多了之后程序会不会卡死了。在使用线程控制的过程中发现了一个问题，cup利用率太高。所以想先尝试一下在update上操作。如果不行的在想其他的办法。
设计：
把每个AI蛇都相当于人在控制他。那么想象一下虚拟摇杆，用一个数组来存这些虚拟摇杆的位移坐标
把每条AI蛇的长度也记录下来，默认长度就20
错误：
NullReferenceException: Object reference not set to an instance of an object
AI6control.flootAIOneBody6 (Vector3 V) (at Assets/AI6control.cs:57)
AI6control.AIsix () (at Assets/AI6control.cs:40)
AI6control.Update () (at Assets/AI6control.cs:13)
该错误在百度上说：没有实例化的问题
最后一个下午的代码调试 发现由于自己的粗心 导致了把<符号写成了<=符号
就因为这个问题，让贪吃蛇变成了 卡神，害我看了好几天，现在解决了，贪吃蛇也变流畅了好多.
Ai蛇也需要吃食物。长大，在游戏刚启动的时候就让Ai蛇在地图中吃食物，成长，当用户进入游戏的时候AI蛇已经吃到了一定的食物。测试了AI蛇确实发现他能吃食物。死后的处理也处理了。
在AI蛇吃食物的时候 ，地图中食物太多，控件太多。没法知道他是什么时候，查了资料说是要遍历地图中的对象，测试了一下，发现对象太多，程序卡得不要不要的，只能用触发器，避免遍历食物让程序运行不流畅或者变得死机等情况。
这样的话 在游戏中运行10-20条蛇是没有问题的。
地图中有10个点，这10个点是用来AI蛇死后复活的地方。
增加了限定时间模式.
经过很多的测试,也发现了很多的bug 不过都基本改完了，现在暂时没有发现bug
2021-12-15 12:06:15
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GameAssist是一个AI游戏助手，结合OpenCv，OpenCvSharp4，ssd_mobilenet_v3等技术，对游戏对象进行识别，支持自动对准/自动开枪等功能，提升玩家的游戏体验；
重要的事情说三遍：这个工具和普通游戏外挂不同！不同！不同！普通游戏外挂：通过需改游戏执行代码/修改游戏内存数据/拦截游戏网络通讯等手段，破坏游戏进程，达到提升目的，这些手段是违法的。 GameAssist：使用AI技术进行屏幕检测，原理是用人工智能技术来玩游戏，不使用任何破坏游戏进程的手段。一，技术栈说明： 1，图像处理框架：使用OpenCv进行图像封装及AI对象识别；使用OpenCvSharp4封装库，将OpenCv发布C＃开发运行环境；使用windwos gdi32的Bitmap的图形类的CopyFromScreen，获取屏幕上方作为输入图像； 2，AI模型选择：使用OpenCv的DNN网络模
2021-02-20 12:03:45
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unreal4 实现了AI机器人自动巡逻，发现敌人互相通知并追赶攻击，受伤自动躲避，失去敌人恢复巡逻等简单AI。
2019-12-21 20:12:15
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