1. Introdução

Ao desenvolver meu jogo, cheguei ao ponto de criar os primeiros NPCs. E surgiu a questão de como fazer o NPC contornar o muro e não "entrar nele".

Subindo pela Internet, encontrei os seguintes algoritmos:

Pesquisa ampla (BFS, pesquisa pela primeira vez)
Algoritmo de Dijkstra (Dijkstra)
Uma estrela "A com um asterisco"
Pesquise pela primeira melhor correspondência (pesquisa pela primeira vez)
IDA (A com aprofundamento iterativo)
Pesquisa de ponto de salto

E decidi tentar implementar meu A * em uma grade 3D voxel.

Exemplo de mapa do meu jogo

imagem

Descrição do algoritmo

Um * passo a passo examina todos os caminhos que vão do vértice inicial ao final, até encontrar o mínimo. Como todos os algoritmos de pesquisa informados, ele primeiro analisa as rotas que "parecem" levar ao objetivo. Do algoritmo ganancioso, que também é o algoritmo de busca da primeira melhor correspondência, ele se distingue pelo fato de que, ao escolher um vértice, leva em consideração, entre outras coisas, todo o caminho percorrido até ele.

Visualização do trabalho de A * na Wikipedia

Implementação

Como o algoritmo precisa de "nós" - pontos para determinar o caminho, escrevemos a estrutura de classes do nó:

Código do nó:

public enum EMoveAction { walk, jump, fall, swim }; public class PathPoint { //   public Vector3 point { get; set; } //    public float pathLenghtFromStart { get; set; } //     public float heuristicEstimatePathLenght { get; set; } //     public float estimateFullPathLenght { get { return this.heuristicEstimatePathLenght + this.pathLenghtFromStart; } } //   public EMoveAction moveAction = EMoveAction.walk; //      public PathPoint cameFrom; }

Construtores de classe pequena:

  private PathPoint NewPathPoint(Vector3 point, float pathLenghtFromStart, float heuristicEstimatePathLenght, EMoveAction moveAction) { PathPoint a = new PathPoint(); a.point = point; a.pathLenghtFromStart = pathLenghtFromStart; a.heuristicEstimatePathLenght = heuristicEstimatePathLenght; a.moveAction = moveAction; return a; } private PathPoint NewPathPoint(Vector3 point, float pathLenghtFromStart, float heuristicEstimatePathLenght, EMoveAction moveAction, PathPoint ppoint) { PathPoint a = new PathPoint(); a.point = point; a.pathLenghtFromStart = pathLenghtFromStart; a.heuristicEstimatePathLenght = heuristicEstimatePathLenght; a.moveAction = moveAction; a.cameFrom = ppoint; return a; }

Em seguida, a estrutura das configurações de pesquisa de caminho será útil:

Código de configurações da pesquisa de caminho:

  public struct SPathFinderType { //   , , ,   public bool walk, jump, fall, swim; //   ,  public int maxFallDistance, jumpHeight, jumpDistance; //   public int characterHeight; //    public static SPathFinderType normal() { SPathFinderType n = new SPathFinderType(); n.walk = true; n.jump = true; n.fall = true; n.swim = false; n.maxFallDistance = 1; n.jumpHeight = 1; n.jumpDistance = 0; n.characterHeight = 1; return n; } }

Além disso, "World" é um tipo de classe de banco de dados para armazenar informações sobre blocos de mapas. O seu pode ser implementado de maneira diferente.

O resultado da função de pesquisa de caminho de obter a rota:

  public List<PathPoint> GetPathToTarget(Vector3 beginPoint, Vector3 targetPoint, World worldData, SPathFinderType pfType) { List<PathPoint> path = new List<PathPoint>(); //     List<PathPoint> openPoints = new List<PathPoint>(); //    List<PathPoint> closedPoints = new List<PathPoint>(); //      openPoints.Add(NewPathPoint(beginPoint, 0, GameLogic.Distance(beginPoint, targetPoint), EMoveAction.walk)); //   closedPoints.Add(openPoints[0]); //       openPoints = ClosePoint(0, openPoints, closedPoints, worldData, pfType, targetPoint); // " "    bool stopFlag = true; //        float maxEstimatePath = 1500; int maxNodes = 6000; while (stopFlag) { //        int minIndex = GetMinEstimate(openPoints); if (openPoints.Count > 0) if (openPoints[minIndex].estimateFullPathLenght < maxEstimatePath) { //   closedPoints.Add(openPoints[minIndex]); //       minIndex openPoints = ClosePoint(minIndex, openPoints, closedPoints, worldData, pfType, targetPoint); } else { //      //       closedPoints.Add(openPoints[minIndex]); openPoints.RemoveAt(minIndex); } //      if (FinishFounded(closedPoints)) { Debug.Log(" !"); path = GetPathToTarget(closedPoints); stopFlag = false; //      } if (openPoints.Count <= 0) stopFlag = false; //       if ((openPoints.Count>= maxNodes) ||(closedPoints.Count>= maxNodes)) stopFlag = false; //      } Debug.Log("Nodes created "+ closedPoints.Count.ToString()); //    DrawPath(openPoints, Color.green, 6f); DrawPath(closedPoints, Color.blue, 6f); DrawPath(path, Color.red, 6f); return path; }

GetMinEstimate

  //        private int GetMinEstimate(List<PathPoint> points) { int min = 0; for (int i = 0; i < points.Count; i++) { if (points[i].estimateFullPathLenght < points[min].estimateFullPathLenght) min = i; } return min; }

Drawpath

  //      public void DrawPath(List<PathPoint> points, Color c, float time) { for (int i = 0; i < points.Count; i++) { if (points[i].cameFrom != null) Debug.DrawLine(points[i].point, points[i].cameFrom.point, c, time); } }

Finishfounded

  //     private bool FinishFounded(List<PathPoint> points) { for (int i = 0; i < points.Count; i++) { if (points[i].heuristicEstimatePathLenght <= 0) return true; } return false; }

GetPathToTarget

  //        private List<PathPoint> GetPathToTarget(List<PathPoint> points) { List<PathPoint> path = new List<PathPoint>(); int targetIndex = 0; for (int i = 0; i < points.Count; i++) { if (points[i].heuristicEstimatePathLenght <= 0) targetIndex = i; } PathPoint ppoint = new PathPoint(); ppoint = points[targetIndex]; while (ppoint.pathLenghtFromStart > 0) { path.Add(ppoint); ppoint = ppoint.cameFrom; } path.Reverse(); return path; }

Ponto próximo

A função ClosePoint depende apenas da implementação da classe World, adiciona todos os caminhos possíveis à lista de pontos em aberto e remove o ponto atual dessa lista (fecha-a). Vou dar um exemplo do meu "ponto de fechamento" nas quatro primeiras direções.

Aviso grande pilha de código

  private List<PathPoint> ClosePoint(int index, List<PathPoint> openPoints, List<PathPoint> closedPoints, World worldData, SPathFinderType pfType, Vector3 targetPoint) { List<PathPoint> newOpenPoints = openPoints; PathPoint lastPoint = openPoints[index]; //     if (pfType.walk) //        if (CanStand(new Vector3(lastPoint.point.x, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z), pfType.characterHeight, worldData)) { // --------------------------------------------------------------- //north // /|\ // | //      if (!InList(closedPoints, new Vector3(lastPoint.point.x + 1, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z))) //     if (!InList(newOpenPoints, new Vector3(lastPoint.point.x + 1, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z))) //     if (CanStand(new Vector3(lastPoint.point.x + 1, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z), pfType.characterHeight, worldData)) { newOpenPoints.Add(NewPathPoint(new Vector3(lastPoint.point.x + 1, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z) , lastPoint.pathLenghtFromStart + GetTravelCost(new Vector3(lastPoint.point.x + 1, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z), worldData, pfType.characterHeight) , GameLogic.Distance(new Vector3(lastPoint.point.x + 1, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z), targetPoint) , EMoveAction.walk , lastPoint)); } // south // | // \|/ //      if (!InList(closedPoints, new Vector3(lastPoint.point.x - 1, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z))) //     if (!InList(newOpenPoints, new Vector3(lastPoint.point.x - 1, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z))) //     if (CanStand(new Vector3(lastPoint.point.x - 1, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z), pfType.characterHeight, worldData)) { newOpenPoints.Add(NewPathPoint(new Vector3(lastPoint.point.x - 1, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z) , lastPoint.pathLenghtFromStart + GetTravelCost(new Vector3(lastPoint.point.x - 1, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z), worldData, pfType.characterHeight) , GameLogic.Distance(new Vector3(lastPoint.point.x - 1, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z), targetPoint) , EMoveAction.walk , lastPoint)); } // east // ----> // //      if (!InList(closedPoints, new Vector3(lastPoint.point.x, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z + 1))) //     if (!InList(newOpenPoints, new Vector3(lastPoint.point.x, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z + 1))) //     if (CanStand(new Vector3(lastPoint.point.x, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z + 1), pfType.characterHeight, worldData)) { newOpenPoints.Add(NewPathPoint(new Vector3(lastPoint.point.x, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z + 1) , lastPoint.pathLenghtFromStart + GetTravelCost(new Vector3(lastPoint.point.x, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z + 1), worldData, pfType.characterHeight) , GameLogic.Distance(new Vector3(lastPoint.point.x, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z + 1), targetPoint) , EMoveAction.walk , lastPoint)); } // west // <---- // //      if (!InList(closedPoints, new Vector3(lastPoint.point.x, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z - 1))) //     if (!InList(newOpenPoints, new Vector3(lastPoint.point.x, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z - 1))) //    if (CanStand(new Vector3(lastPoint.point.x, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z - 1), pfType.characterHeight, worldData)) { newOpenPoints.Add(NewPathPoint(new Vector3(lastPoint.point.x, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z - 1) , lastPoint.pathLenghtFromStart + GetTravelCost(new Vector3(lastPoint.point.x, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z - 1), worldData, pfType.characterHeight) , GameLogic.Distance(new Vector3(lastPoint.point.x, lastPoint.point.y, lastPoint.point.z - 1), targetPoint) , EMoveAction.walk , lastPoint)); } } newOpenPoints.RemoveAt(index); return newOpenPoints; }

Otimização

Simplesmente dividindo o caminho do ponto inicial ao ponto atual, reduzimos o número de nós muitas vezes e o tornamos mais ganancioso.

 return this.heuristicEstimatePathLenght + this.pathLenghtFromStart /2;

Sumário

Prós:

Pesquisa rápida em espaços abertos.
Versatilidade do algoritmo

Contras:

Requer muita memória para calcular a rota.

Verde mostra uma lista aberta de nós, caminho vermelho para o destino, nós fechados azuis.

Rotas recebidas antes da otimização:

Rotas recebidas após otimização:

Literatura

https://tproger.ru/articles/pathfindings/
https://ru.wikipedia.org/wiki/A*

A * Path Finding Algorithm em um jogo Voxel 3d Unity