遊戲AI之感知（1）

時間 2019-11-11

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視覺感知

視覺感知是一種常見的感知。
在許多即時戰略遊戲或者類DOTA遊戲裏，一個單位的視覺感知每每是圓形範圍的。算法

扇形視野

固然在其餘大部分俯視角遊戲裏，一個智能體的視覺感知應該是相似現實人眼觀看的扇形範圍。數組

對於橫板遊戲，能夠把視野「豎」起來，檢測方式無多少差異。
對於空間更加複雜的3D遊戲，可能須要視錐體（立體）檢測。性能

一個更快的技巧是照樣作成扇形檢測，只是再額外增長高度差檢測（即看做2.5D處理）。優化

可是視野實際還需考慮阻擋問題，這裏提供2種解決視野遮擋的思路：this

1. 在前方扇形範圍每隔一段弧度發出一條射線進行檢測，若檢測到某個射線第一個碰到的物體是目標物體，則感知到該目標。spa

2. 在所在區域的全部潛在目標進行遍歷，每次遍歷先判斷是否在扇形範圍內，
再作一條智能體到目標的射線，若射線碰到的第一個物體是該目標，則感知到該目標。code

第一個思路比較容易實現，第二個則算法效率比較高。orm

第二個思路的進一步優化是，預先「規劃」好區域，構建潛在可視集（PVS），儘量過濾沒必要要的目標，縮小所在區域的潛在目標數量
（例如屋外看不到房內的人，也就能夠過濾掉房內的人），那麼檢測速度就很是快。htm

示例（C++）：

//視野感知
class ViewPerception {
public:
    //進行一次視野感知探測
    void check(Vector2 position) {
        //先清理上次的結果
        perceptionResult.clear();

        //逐個潛在目標檢測
        for (Object* target : potentialTargets) {
            //運用簡單的數學運算判斷點是否在扇形範圍：

            //先進行距離判斷是否在半徑內。
            Vector2 offset = target.getPosition() - position;
            float distanceSq = offset.lengthSquare();
            if (distanceSq > radiusSq)continue;

            //look向量和射線單位向量的數量積絕對值 若大於 數量積限制，
            //則證實該射線離look向量的角度 超出數量積限制的對應角度。
            float dotproduct = fabs(offset.normalize().dot(look));
            if (dotproduct > dotproductlimit)continue;

            //最後使用射線檢測第一個碰到的物體是否是目標物體
            //若射線第一個碰到的物體是目標物體，則可視爲 看見了該物體
            if (raycast(position, target->position).result.object == target) {
                perceptionResult.emplace_back(target);
            }
        }
    }
private:
    Vector2 look;               //朝前的單位向量
    float radiusSq;             //扇形半徑的平方
    float dotproductlimit;      //數量積限制
    std::vector<Target*> perceptionResult;  //感知到的目標（結果）
    //....
};

TIP:判斷點在圓形範圍應比較距離的平方和半徑的平方，每次判斷就能夠減小一次開方的運算。

橢圓視野

上述扇形視野有幾個缺陷:

智能體應該能看到貼近側方的物體（甚至能感知到貼近背後的位置）
智能體對於正前方向應該能看的更遠

基於這些缺陷，咱們加了一個圓形和狹長的扇形視野範圍（紫色點爲智能體）：

可是這樣計算量就提高了很多，一個代替方法是使用橢圓型視野（紫色點爲智能體）：

橢圓（任意轉向）的長軸長爲2a，短軸長爲2b，兩個焦點離圓心的距離是c和-c（並且\(c^2=a^2-b^2\)）。
橢圓上任意一點到兩個焦點的距離之和必等於2a，利用這個性質可推理出：
若某個點與橢圓上兩個焦點距離之和小於2a，則必在橢圓內。

所以咱們只要預設好常量值：

a：取決於視野的長度
b：取決於視野的寬度
c：由\(c^2=a^2-b^2\)計算出
d1,d2：在智能體位置正前方d1距離的點爲焦點c1，正前方d2距離的點爲焦點c2。

bool ViewPerception::checkPointInEllipse(Vector2 targetPosition){
  Vector2 c1 = this->position + this->look * d1;
  Vector2 c2 = this->position + this->look * d2;

  if(distance(c1,targetPosition)+distance(c2,targetPosition) <= 2*a)return true;
  
  return false;
}

橢圓型的視野不只能解決上述缺陷，在現實中也更貼近人類視覺的模型，計算量也只略高於一個扇形視野計算。

基於分片的高性能視域搜索系統

在不少策略遊戲裏，視域（Line-of-Sight，簡稱LOS）是很重要的概念。
在典型RTS遊戲裏，視域分爲可見區域，不可見區域，已探索（但不可見）區域，說白了就是戰爭迷霧機制。

爲了實現視域系統，咱們先把遊戲世界分爲一個個整齊的分片（能夠是正方形網格，六邊形...）。
當咱們檢測某個分片是否可見時，直觀的作法是直接判斷該分片位置是否位於玩家視野幾何形狀。潛在的問題是，分片越多須要檢測的次數呈幾何級數增加。

而更高性能的作法是：

1. 首先每一個分片記錄一個數值（通常是用二維數組記錄），用於記錄該分片是否可視。

在實現時爲知足更復雜的需求能夠記錄額外的數據：

多單位視野共享，應該用一個計數，當其中一個單位再也不看見該分片時，能夠減小計數，而不是直接修改成不可視。
多方視野，應該用一個（可能多個）Byte值，其中每一個位表示某方視野是否可見。這能夠用在觀戰系統，隨時屏蔽某一方或者只關注某一個玩家的視野。
多種視域類型，例如可見區域，不可見區域，已探索區域...則得記錄枚舉值。

2. 每幀將玩家的舊視野（上一幀的視野）對應的全部分片數值修改成不可視，而後根據新視野（當前幀的視野）對應的全部分片數值修改成可視。

在修改的時候，咱們能夠用一個LOS模板來幫助咱們快速找到視野分片，並修改之。
這個LOS模板實際上就是列表數組，每一行記錄該行全部視野分片的位置：

for(int i = 0 ; i < LOStemplate.size() ; ++i){
  for(int j = 0 ; j < LOStemplate[i].size(); ++j){
    tiles[positionX + i - offset][positionY + LOStemplate[i][j]] = true;
  }
}

得益於LOS模板，咱們不只能夠引入圓形LOS，還能夠引入相似手電筒視野的LOS：

因爲遊戲裏玩家可能轉向，對於一些非圓形LOS，咱們能夠準備多個LOS模板（例如對應90°，60°，30°..方向的LOS模板）：

由於LOS模板徹底能夠經過預計算先算出來，因此使用它的CPU開銷只與它的視野分片數相關而不是與地圖分片數相關，這個性能開銷已經很不錯了。

3. 當須要檢測分片是否可見時，直接訪問記錄來獲取。

一個技巧是，不要主動搜索，而是利用分片記錄來主動通知：
例如當一個單位須要搜索視野內的一個敵人時，不是在該單位的LOS模板範圍內主動遍歷搜索敵人所在的分片，
而是敵人本身根據當前位置的分片數據（多方視野記錄），主動通知可看到該分片的單位。

簡單來講，思想是基於事件驅動而非輪詢，效率也提高的至關不錯。

聽覺感知

聽覺感知通常比較簡單粗暴：一個圓形/球形範圍檢測，
並且通常還無需考慮阻擋問題（現實中的聲音傳播可近似看做無阻擋）。

另外的，聽覺感知通常須要獲得的信息：

聲音來源（例如發出聲音的生物）
聲音大小和距離

經過簡單的線性計算，由聲音大小和距離能夠計算出實際接受聲音的大小。
將這個信息做爲額外數據交由決策使用。
（例如一個警衛，聽到太大的聲音就進入敵對狀態，小的聲音則進入警惕狀態）

示例（C++）：

//聽覺感知
class ListenPerception {
public:
    //進行一次聽力感知探測
    void check(Vector2 position) {

        perceptionResult.clear();

        //逐個潛在聲源檢測
        for (Voice& voice : potentialVoices) {
            //判斷目標點是否在圓形範圍,即距離是否在半徑內。
            Vector3 offset = voice.getPosition() - position;
            float distanceSq = offset.lengthSquare();
            if (distanceSq > radiusSq)continue;

            //實際聲音大小會隨着距離增大而衰減
            float volume = voice.getVolume() / distanceSq;

            perceptionResult.emplace_back(voice.getTarget(),volume);
        }
    }
private:
    float radiusSq;         //範圍半徑
    std::vector<std::pair<Target*, float>> perceptionResult;    //感知到的目標+實際聲音大小（結果）
};