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Unreal Engine 5中的AI知识

news 2025/7/7 12:02:01

好的，很高兴能帮助你学习Unreal Engine 5中的AI知识。UE5的AI系统非常强大，而**AI感知（AI Perception）**是整个系统的“五官”，是AI决策与行动的基础。

我将为你梳理一个清晰的学习路径，从核心概念到高级应用，并提供相关的资源建议。

学习路径总览

一个典型的UE5 AI工作流程如下，这也是我们学习的顺序：

感知 (Perception): AI如何通过“看”、“听”等方式感知世界？ (这是你的起点: AI Perception System)
记忆 (Memory): AI如何存储它感知到的信息？ (这是 Blackboard)
决策 (Decision Making): AI如何根据记忆中的信息做出决定？ (这是 Behavior Tree)
行动 (Action): AI如何执行决策，例如移动、攻击？ (这是 Behavior Tree Tasks 和 Navigation System)
环境分析 (Environment Analysis): AI如何智能地选择最佳位置？ (这是 Environment Query System - EQS)

第一站：AI感知系统 (AI Perception System)

这是AI的感官系统，让AI能够对外部刺激 (Stimulus) 做出反应。没有它，AI就是“瞎子”和“聋子”。

核心概念：

AIPerceptionComponent (AI感知组件):
- 这是最重要的组件，你需要将它添加到你的 AIController 蓝图中。
- 它负责管理AI拥有的所有“感官”。
AISense (AI感官):
- 代表一种特定的感知能力。UE5内置了多种感官，最常用的是：
  - AISense_Sight (视觉): 模拟AI的视野。你可以配置视野角度 (Sight Angle)、距离 (Sight Radius)、失去目标后的记忆时间 (Lose Sight Radius)等。
  - AISense_Hearing (听觉): 模拟AI的听力。可以对游戏世界中的“噪音”做出反应，比如玩家的脚步声、枪声。
  - 其它感官: 还包括 AISense_Touch (触觉), AISense_Damage (伤害感知), AISense_Team (团队感知) 等。
AIStimulus (AI刺激源):
- 这是能够被AISense探测到的事件或对象。
- 例如，一个玩家角色可以被设置为一个视觉刺激源。当AI的AISense_Sight探测到这个玩家时，AIPerceptionComponent就会收到通知。
- 你可以在任何Actor上添加 AIPerceptionStimuliSource 组件来主动注册它为一个刺激源。

工作流程：

设置: 在你的AI控制的角色（通常是 AIController）上添加 AIPerceptionComponent。
配置感官: 在AIPerceptionComponent的细节面板中，添加并配置你需要的感官（如AISenseConfig_Sight）。
注册刺激源: 确保你的玩家角色或其它需要被感知的对象能够产生刺激（对于视觉，通常默认可见的Pawn都可以被感知）。
响应事件: 在AIPerceptionComponent上，最重要的事件是 On Target Perception Updated。当AI感知状态（如看到或丢失目标）发生变化时，这个事件会被触发。你可以从这个事件中获取到是哪个Actor触发了感知，以及感知的具体信息（例如是否成功感知到）。

实践入门：

目标: 创建一个简单的AI，当它“看到”玩家时，在屏幕上打印出 "I see you!"，当玩家离开视野时，打印 "Where did you go?"。
步骤:
1. 创建一个基础的 AIController 蓝图。
2. 向该蓝图添加 AIPerceptionComponent。
3. 在组件的 Senses Config 中添加一个 AISenseConfig_Sight 并设置其视野范围。
4. 在 AIController 的事件图表中，找到 AIPerceptionComponent 的 On Target Perception Updated 事件，并根据事件输出的 Stimulus 结构体中的 Successfully Sensed布尔值来打印不同的字符串。

第二站：黑板 (Blackboard) 与行为树 (Behavior Tree)

感知到的信息需要地方存储和使用，这就是黑板和行为树发挥作用的地方。

Blackboard (BB) - AI的记忆:
- 一个简单的数据存储容器，以“键-值”(Key-Value)对的形式工作。
- 你可以创建不同类型的键，如 Object (用于存储玩家Actor), Vector (用于存储目标位置), Bool (用于存储状态，如"IsAngry")等。
- AI感知系统会将感知到的信息（比如玩家Actor）写入黑板。
Behavior Tree (BT) - AI的大脑:
- 一个树状的逻辑结构，用于决定AI在特定情况下应该做什么。它从左到右，从上到下执行。
- 行为树会持续读取黑板中的数据来做出决策。
- 关键节点类型:
  - Selector (选择器): 从左到右执行其子节点，一旦有一个成功，就停止并返回成功。常用于“如果A不行，就试试B”。
  - Sequence (顺序器): 从左到右执行其子节点，只有当所有子节点都成功时，它才返回成功。常用于需要按顺序执行的一系列动作。
  - Task (任务): 树的叶子节点，执行具体的操作，如 Move To, Wait, Play Animation。
  - Decorator (装饰器): 附加在Composite或Task上，作为“守卫”或“条件判断”。如果条件不满足（例如，黑板中的"TargetPlayer"键是空的），它下面的整个分支都不会被执行。
  - Service (服务): 附加在Composite节点上，只要其所在的分支被激活，它就会以一定频率执行。常用于持续更新黑板数据，比如检查玩家是否在攻击范围内。

它们如何协同工作？

AIPerceptionComponent 看到玩家。
在 On Target Perception Updated 事件中，将获取到的玩家Actor写入到Blackboard的 "TargetPlayer" 键中。
Behavior Tree中有一个Decorator，它会检查Blackboard里的 "TargetPlayer" 键是否已设置。
如果已设置，Decorator允许执行其下的分支，比如一个包含 Move To 任务的Sequence，让AI向 "TargetPlayer" 移动。
如果AI丢失了玩家的视野，AIPerceptionComponent会再次触发事件，你可以将Blackboard中的 "TargetPlayer" 键清空。
Decorator检测到键为空，于是“追击”分支被阻断，AI可能会回到Selector的另一个分支，比如“巡逻”。

第三站：环境查询系统 (Environment Query System - EQS)

当AI需要做出更智能的位置决策时，EQS就派上用场了。它让AI可以对周围环境“提问”，从而找到最佳地点。

问题示例:
- “离我最近的三个掩体在哪里？”
- “哪个位置既能看到玩家，又离玩家不太近？”
- “寻找一个可以发动突袭的最佳攻击点。”
工作原理:
1. Generator (生成器): 在一定范围内生成一系列候选点（比如在一个圆圈内生成网格点）。
2. Test (测试): 对每个候选点进行一系列的“测试”和“打分”。例如：
  - Distance Test: 距离玩家的远近。
  - Trace Test: 该点到玩家之间是否有障碍物（即能否通视）。
  - Pathfinding Test: AI是否能走到该点。
3. Querier (查询者): AI（通常是行为树里的一个任务）执行这个EQS查询，并从所有候选点中选出得分最高（或最低）的那个点，然后将它存入黑板，供后续任务（如 Move To）使用。

总结与建议

从简单开始: 不要一开始就想做非常复杂的AI。先从AIPerception的On Target Perception Updated事件打印信息开始，确保你理解了“感知”这一步。
逐步集成: 成功实现感知后，再引入Blackboard和Behavior Tree来存储和使用这些信息。先做一个简单的“巡逻->追击”行为。
善用调试工具: UE5的AI调试工具非常强大！
- 在游戏运行时，按 ' (单引号) 键可以开启AI调试模式，你可以看到AI的视野范围、行为树的当前执行路径等。
- 在行为树和EQS编辑器中都有模拟调试功能，可以直观地看到逻辑执行情况。
最后再接触EQS: 当你对Perception、BT、BB已经很熟悉之后，再来学习EQS，你会发现它能极大地提升你AI的“智商”。