探究UE4中的AI

一、UE4中的AI概述

UE4中的AI是游戏、虚拟现实世界中必不可少的一部分，它充当着各种虚拟角色的智能控制中心。在UE4中，可以使用基于蓝图的AI行为树（Behavior Tree）来设计和调试各种不同的AI行为。此外，UE4还提供了先进的视觉和听觉感知、自然语言处理和机器学习能力，使得设计师能够轻松地为角色创建智能行为，提高游戏的可玩度与真实感。

二、UE4中的AI行为树

在UE4中，AI行为树是一种基于图的工具，它被用于编写和组织角色的行为逻辑和动作序列。UE4中的AI行为树具有易于理解、可视化和调试的优点。通常，AI行为树是垂直装向，从根节点开始，经过一系列条件和动作节点，直到找到适合的结果。若找不到适合的结果，则继续从下一个路径进行搜索。

下面是一个简单的AI行为树实现示例，包括四种常用的节点类型：选择器（selector）、序列器（sequencer）、条件（condition）、动作（action）。

|-- Selector
    |-- Sequence
    |   |-- Is Ammo Low?
    |   |-- Reload
    |   `-- Move To Cover
    |-- Sequence
    |   |-- Player In Sight?
    |   |-- Aim at Player
    |   |-- Shoot
    |   `-- Reload
    `-- Patrol
        `-- Find Random Location
        `-- Move to Location

根据上面的示例，机器人AI会根据当前状态使用Selector节点选择三种不同的行为：攻击、重新加载和巡逻。每种行为又是由一系列Sequence、Condition和Action子节点构成的，通过这些节点帮助机器人AI实现不同的行为。

三、UE4中的人工智能感知系统

UE4中的人工智能感知系统允许角色基于社会认知来做出决策，而不是仅仅基于程序指令。它使用多种复杂的感知设备来模拟人类的视觉、听觉和嗅觉，以检测周围物体和活动。感知系统还可与AI行为树紧密结合，从而使角色的行为更加逼真。

下面是一个简单的UE4 AI感知系统代码演示：

void AMyAIController::Tick(float DeltaTime)
{
    Super::Tick(DeltaTime);
    
    // 寻找在视野内的敌人和友军
    TArray ActorsInSight;
    PerceptionComponent->GetCurrentlyPerceivedActors(nullptr, ActorsInSight);
    
    for (AActor* Actor : ActorsInSight)
    {
        if (Actor->IsA(AEnemyCharacter::StaticClass()))
        {
            // 设置攻击目标
            SetEnemyTarget(Actor);
            return;
        }
        else if (Actor->IsA(AFriendlyCharacter::StaticClass()))
        {
            // 设置友军目标
            SetFriendlyTarget(Actor);
            return;
        }
    }
    
    // 扫描可能存在的敌人
    TArray ActorsToScan;
    PerceptionComponent->GetActorsToPerceive(ActorsToScan);
    
    for (AActor* Actor : ActorsToScan)
    {
        if (Actor->IsA(AEnemyCharacter::StaticClass()) && CanSeeActor(Actor))
        {
            // 如果可见敌人，则设置攻击目标
            SetEnemyTarget(Actor);
            return;
        }
    }
}

四、UE4中的深度学习和自然语言处理

UE4中的深度学习技术和自然语言处理技术一直保持着更新与改进。例如，通过使用深度学习技术，我们可以在游戏中将角色的动作捕捉技术使用得更加自然，更加逼真。在自然语言处理方面，UE4就能够帮助游戏设计师开发更加聪明的角色AI，以及让游戏中的交互变得更加自然和流畅。

下面是一个使用深度学习技术创建角色动作捕捉的代码示例：

// 获取输入值
float InputValue = GetInputValue(); 

// 使用深度学习模型预测下一帧动作
float OutputValue = MyNeuralNetwork->GetOutputValue(InputValue); 

// 将预测结果应用于角色模型
MyCharacter->UpdateAnimation(OutputValue);

五、UE4中的行为树调试

在开发AI行为树时，其中最麻烦的问题之一是如何调试和诊断。UE4解决了这个问题，并包含了一个称为行为树调试器（Behavior Tree Debugger）的工具。通过它，开发人员可以轻松地检查每个节点的状态，并快速找到故障所在。此外，行为树调试器还提供了许多强有力的操作，例如运行时控制、恢复节点状态、打印节点状态和计算科声音、动画等调试信息。