一、前言
在之前的幾篇文章里我簡單地介紹了 AI 尋路方式以及 Resource 的相關應用，那其實都是為這篇文章做鋪墊的，本篇的內容是基于油管上一個比較老的 Unity AI 系列教程： Unity tutorial: Pluggable AI With Scriptable Objects ，教程詳細介紹了 Unity 中如何實作可插撥式 AI 的功能，在我的一番苦苦研究下，硬生生地把它給搬運到了 Godot 中，搬運程序可謂是費了九牛二虎之力，這其中一部分原因是由于自己對 Godot API 的熟練程度不夠，另一方面則是 Godot 本身的一些缺陷，這些我都會在本文中提出來，
因為 Unity 中的 ScriptObject 在 Godot 中相當于 Resource ，如果不是很熟悉，推薦大家閱讀我的上一篇文章： Godot游戲開發實踐之三：容易被忽視的Resource ，另外，搬用并等于照抄，本 Demo 實作的部分 AI 功能使用的是我自己的方式，這也在我之前的文章里有詳細介紹： Godot游戲開發實踐之二：AI之尋路新方式，
說明：我不會很詳細的講述如何實作某些特定功能，所以推薦大家觀看原 Unity 視頻，如果上油管不方便，也請放心，視頻教程我已經搬運到我的網盤，分享鏈接請關注我的公眾號，回復 AI教程 即可（友情提示：套路……），哈哈，
主要內容： 無
閱讀時間： 12 分鐘
永久鏈接： http://liuqingwen.me/2020/09/08/godot-game-devLog-4-translate-pluggable-AI-tutorial-from-unity-to-godot/
系列主頁： http://liuqingwen.me/introduction-of-godot-series/
二、正文
除了參考原視頻教程，也可以克隆本 Demo 的原始碼，我已經上傳到 Github ，供有興趣的同學參考，
什么是可插撥AI
所謂可插撥其實和安裝插件、熱插撥等概念類似，就是可以隨意添加或者洗掉某個功能，通過直接拖拽就能組成復雜的 AI 體系而無須手動重復撰寫代碼，在 Unity 中使用的是 ScriptableObject 而 Godot 中即 Resource ：
其實在編輯器方面， Unity 使用起來比 Godot 舒服多了， 😂
先說Godot的問題
搬運這個 AI 教程的時候，我反反復復、仔仔細細研究了很多次，在按步照搬的程序中出現了一個非常奇怪且頭疼的問題：游戲無癥狀、無征兆地閃退！
代碼看上去沒問題，按下 F5 運行游戲，視窗還沒顯示就馬上停止運行，連錯誤提示都沒有，曾經因為這個錯誤我一度想著放棄算了，但是轉念一想， Godot 開發者豈能低頭？！ 所以我繼續嘗試，尋找錯誤原因，探索可行的解決方案，從至少能正常運行開始一步一步添加相關功能，最終發現了閃退的罪魁禍首： Circular reference to resource 即回圈參考報錯，這在我之前的文章中已經聊過，也有朋友遇到過類似的問題，錯誤資訊大概是：
“scene/resources/resource_format_text.cpp:1387 - Circular reference to resource being saved found: ‘res://src/Resources/States/???.tres’ will be null next time it’s loaded.”
哪來的回圈參考呢？熟悉游戲結構你就會感覺到這是很顯然的：在我的游戲中有很多 Resource 資源類，比如 Action/Decision/State/Transitions 等，而這些資源相互之間或多或少發生了一些參考，就像 PatrolChaser 中參考了 ChaseChaser ，反過來 ChaseChaser 又參考 PatrolChaser 從而造成回圈參考鏈，甚至還有更加復雜的、難以發覺的、千絲萬縷的參考關系蘊含其中：
Alert Scanner -> Patrol Scanner -> Chase Scanner -> Alert Scanner -> Chase Scanner -> Alert Scanner -> …
在編程語言里這些參考再正常不過，但是 Godot 3 還不能正常處理回圈參考，這會在 4.0 中進行修復，我可不想等到明年春天了，最終解決方式是放棄部分插撥功能，對一些引數不采用推拽賦值的方式，取而代之的是在運行時判斷對應資源是否為 null 再決定動態加載進行賦值，這就造成了需要額外的一個變數用來指向對應 Resource 檔案的路徑：
主要代碼如下：
# trueState 和 falseState 可以為 null
# 如果為 null 則使用對應的檔案路徑進行動態加載
func _checkTransitions(controller : StateController) -> void:
for transition in transitions:
var decisionSucceeded : bool = transition.decision.decide(controller)
if decisionSucceeded:
var trueState = transition.trueState
if trueState == null: # 如果置空則動態加載一次
trueState = load(transition.trueStateResource)
transition.trueState = trueState
controller.transitionToState(trueState)
else:
var falseState = transition.falseState
if falseState == null: # 如果置空則動態加載一次
falseState = load(transition.falseStateResource)
transition.falseState = falseState
controller.transitionToState(falseState)
除此之外，還有一個不忍直視的問題是在編輯器中顯示資源值的視圖，一旦涉及多個引數、多種型別、多個級別的資源混合在一起，那么他們之間的層級關系在屬性面板中變得極其難以辨別，感同身受一下這張慢動圖所帶來的崩潰心情吧：
嗯，此刻的我心中萬馬奔騰，無限次奔潰閃退并自動重啟中……
AI結構分析
如果你看完了整個視頻教程，你會發現這個 AI 系統的幾個重要部件：
- Action 表示動作，比如巡邏、射擊等動作的控制實作
- Decision 表示策略行為的決定，即狀態之間進行切換的依據
- State 表示狀態，一個狀態即一種 AI 行為，不同狀態之間根據決定進行切換
- Transition 包裝了兩個狀態（正反狀態），以及狀態發生轉換的決定
他們之間的關系圖，以及主要的行為類：
Action 父類代碼：
extends Resource
class_name AbstractAction, 'res://assets/icons/action-icon.svg'
export var debugDrawColor := Color.black # 顏色顯示，Debug用
export var resourceName := 'Action' # 名字，Debug用
# 動作的行為方法，每幀都會呼叫
func act(controller : StateController) -> void:
pass
Decision 父類代碼：
extends Resource
class_name AbstractDecision, 'res://assets/icons/decision-icon.svg'
export var debugDrawColor := Color.white # 顏色顯示，Debug用
export var resourceName := 'Decision' # 名字，Debug用
# 決定的方法，包裝在 Transition 中，每幀都會呼叫
# 回傳結果決定了切換到的狀態
func decide(controller : StateController) -> bool:
return false
State 狀態類代碼：
extends Resource
class_name State, 'res://assets/icons/state-icon.svg'
export(Array, Resource) var actions = [] # 當前狀態下所有動作集合
export(Array, Resource) var transitions = [] # 所有的狀態轉換機制集合
export var debugStateColor := Color.green # 顏色顯示，Debug用
# 每幀執行狀態更新
func updateState(controller : StateController) -> void:
_doActions(controller)
_checkTransitions(controller)
# 回圈執行所有動作
func _doActions(controller : StateController) -> void:
for action in actions:
action.act(controller)
# 檢查每一個轉換機制，是否可以進行狀態轉換
func _checkTransitions(controller : StateController) -> void:
# 代碼參考上文
# 省略……
控制器 Controller 和過渡機制 Transition 的代碼就不貼了，控制器中代碼都是一些基本狀態和控制操作的實作，這里我把視頻中介紹的所有 AI 型別例舉如下：
Chase Chaser: {
Actions: [ChaseAction, AttackAction],
Transitions: {Decision: ActiveStateDecision, TrueState: Remain State, FalseState: Patrol Chaser}
}
Patrol Chaser: {
Actions: [PatrolAction],
Transitions: {Decision: LookDecision, TrueState: Chase Chaser, FalseState: Remain State}
}
Chase Scanner: {
Actions: [ChaseAction, AttackAction],
Transitions: {Decision: LookDecision, TrueState: Remain State, FalseState: Alert Scanner}
}
Patrol Scanner: {
Actions: [PatrolAction],
Transitions: {Decision: LookDecision, TrueState: Chase Scanner, FalseState: Remain State}
}
Alert Scanner: {
Actions: [],
Transitions: [{Decision: ScanDecision, TrueState: Patrol Scanner, FalseState: Remain State}, {Decision: LookDecision, TrueState: Chase Scanner, FalseState: Remain State}]
}
當然，這個 AI 系統絕不局限于此，你完全可以組合出更多 AI 狀態，也可以添加你心目中所要實作的其他動作、決定、過渡和狀態類，豐富這個強大的 AI 系統，
其他小功能簡介
最后，游戲中使用的一些小技巧我也在本篇中簡單介紹一下，包括：炸彈的范圍傷害、相機自動跟蹤、子彈高度模擬等，
炸彈范圍傷害
從圖中可以看出，我使用了指數級的衰減函式，也就是說距離炸彈爆炸中心越遠，傷害衰減的越厲害，個人認為要符合現實一些，當然你完全可以使用簡單的線性函式，傷害和距離成反比，這取決于你自己以及游戲機制的設計：
# 傷害最大范圍
onready var damageRange : float = $CollisionShape2D.shape.radius
func _on_Explosion_body_entered(body: Node) -> void:
if body.has_method('damaged'):
var vector : Vector2 = body.global_position - self.global_position
# 指數系數
var ratio : float = 1.0 - pow(vector.length() / damageRange, 0.6)
# 傷害和沖擊力
var damage := ceil(maxDamage * ratio)
var force : Vector2 = maxForce * ratio * vector.normalized()
body.damaged(damage, force)
相機自動跟蹤
在本示例中我使用了相機自動跟蹤的效果，
因為類似于多人游戲，使用相機進行跟蹤是有必要的，這樣可以保證所有的坦克、玩家都在當前視野中，實作起來不難，根據當前玩家數量以及玩家的位置計算最大邊距以及中心點，然后移動并設定相機的縮放即可：
# 視窗大小
onready var _windowSize := self.get_viewport_rect().size
# 跟蹤的目標
var targets := []
func _process(delta: float) -> void:
if targets.size() <= 1:
_camera.zoom = lerp(_camera.zoom, Vector2.ONE, 2.0 * delta)
return
var minPos := _windowSize # 最小位置點
var maxPos := Vector2.ZERO # 最大位置點
for target in targets:
if ! is_instance_valid(target):
continue
if target.global_position.x < minPos.x:
minPos.x = target.global_position.x
if target.global_position.x > maxPos.x:
maxPos.x = target.global_position.x
if target.global_position.y < minPos.y:
minPos.y = target.global_position.y
if target.global_position.y > maxPos.y:
maxPos.y = target.global_position.y
# 移動到中心點
self.global_position = lerp(self.global_position, (maxPos + minPos) / 2, 2.0 * delta)
# 計算縮放比例，相對于游戲主視窗
var zoom = 2.0 * max((maxPos.x - minPos.x) / _windowSize.x, (maxPos.y - minPos.y) / _windowSize.y)
zoom = clamp(zoom, 0.5, 1.0)
_camera.zoom = lerp(_camera.zoom, Vector2.ONE * zoom, 2.0 * delta)
子彈高度模擬
原 Unity 視頻中的 Tank 是一個 3D 游戲，所以子彈也就有射程（落地）和高度之分，如果在 2D 場景中不設定高度，炸彈只要碰上其他炸彈或者靜態物體都會直接爆炸，那么游戲中的發射力（射程）也就毫無意義了，所以我使用代碼簡單地實作了子彈高度的模擬，
思路大概是這樣的：給子彈添加一個陰影，陰影大小和透明度隨子彈高度發生變化，飛行中的子彈在垂直方向上偏移一定位置表示高度，最后把碰撞體設定在陰影上，這里的變化都使用了線性比例，實作方式也相對簡單，從上圖也可以看出來：
export var missileBodyMaxOffset := 60.0 # 最高時子彈視覺偏移
export(float, 1.0, 10.0) var shadowMaxScale := 1.5 # 陰影最大縮放，即子彈離地最低點
export(float, 0.0, 1.0) var shadowMinScale := 0.5 # 陰影最小縮放，即子彈離地最高點
export(float, 0.0, 1.0) var shadowMinAlpha := 0.25 # 陰影最小透明度，最高點
export(float, 1.0, 2.0) var shadowMaxAlpha := 2.5 # 陰影最大透明度，最低點
func init(force : float, maxSpeed : int, resistance : int, dir : Vector2) -> void:
_direction = dir
_fullSpeed = maxSpeed
_moveResistance = resistance # 阻力，即重力加速度
# 計算能達到的最大高度
_maxFlyHeight = 0.5 * maxSpeed * maxSpeed / resistance
# 計算線性關系系數a和b：y=ax+b
_paramScaleA = (shadowMinScale - shadowMaxScale) / _maxFlyHeight
_paramScaleB = shadowMaxScale
_paramAlphaA = (shadowMaxAlpha - shadowMinAlpha) / (shadowMinScale - shadowMaxScale)
_paramAlphaB = shadowMaxAlpha - shadowMinScale * _paramAlphaA
# 保證炸彈總是往上方偏移，不然看起來奇怪
var angle = fmod(dir.angle(), 2 * PI)
if angle > PI * 0.5 || angle < - PI * 0.5:
missileBodyMaxOffset = -missileBodyMaxOffset
# 水平和垂直初始速度一樣，模擬45度發射導彈
_velocityX = force * maxSpeed
_velocityY = force * maxSpeed
# 計算水平和垂直位移
func _physics_process(delta: float) -> void:
self.position += _direction * _velocityX * delta
_velocityY -= _moveResistance * delta
currentHeight += _velocityY * delta
_adjustHeight(currentHeight)
if currentHeight <= 0.0:
explode()
# 根據高度調整陰影大小、透明度、子彈垂直偏移
func _adjustHeight(height : float) -> void:
_body.position.y = - height / _maxFlyHeight * missileBodyMaxOffset
var shadowScale = _paramScaleA * height + _paramScaleB
_shadow.scale = Vector2.ONE * shadowScale
var shadowAlpha = _paramAlphaA * shadowScale + _paramAlphaB
_shadow.modulate.a = shadowAlpha
嗯，我就想弱弱問一句：現實生活中物體越高其陰影是越大還是越小呢？……
三、總結
這種 AI 系統具有比較強的擴展性和易用性，有點復雜問題簡單模塊化的思維，用起來應該會相當爽，當然我也沒有具體專案案例，另外也有一些不足之，個人經驗主要概括為這兩點：
- Pluggable AI 確實比較強大，使用非常方便，因為是可插撥，即使配置復雜的 AI 都只要輕輕一拖一拽一松手就完成了
- 但是這種方式也有令人不爽的地方，比如耦合還是比較厲害的，代碼中需要訪問、修改很多玩家相關資料，依然需要一番精心的設計
好在 Unity 中具有更加成熟的碰撞檢測相關 API ，比如 SphereCast 還有 Navigator 都是極好用的 AI 輔助工具， Godot 中就只能手動實作了， 😂
最后，務必關注我的公眾號，回復 AI教程 我會送上本套視頻以及非常棒的一套 AStar 講解視頻（毫無疑問也是在 Unity 中實作，但是原理通用），本篇的 Demo 以及相關代碼已經上傳到 Github ，地址： https://github.com/spkingr/Godot-Pluggable-AI ， 后續繼續更新，原創不易，希望大家喜歡！ 😄
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