如何在Unity中实现AStar寻路算法及地图编辑器
文章目录
- AStar算法
- 简介
- 实现
- Node节点
- 节点间的估价
- 算法核心
- 邻节点的搜索方式
- 地图编辑器
- 简介
- 实现
- 绘制地图网格
- 障碍/可行走区域
- 地图数据存储
AStar算法
简介
Unity中提供了NavMesh
导航寻路的AI功能,如果项目不涉及服务端它应该能满足大部分需求,但如果涉及服务端且使用状态同步技术,可能需要服务端同时实现寻路功能,这时就需要考虑其它实现思路,而AStar寻路算法
则是常使用的一种。
AStar算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法,基于广度优先搜索(BFS)
和Dijkstra
算法,通过不断维护节点的代价来寻求代价最小的路径,代价的估价公式:F(N)=G(N) + H(N)
。
- G:理解为起始节点到当前节点的代价;
- H:理解为当前节点到终节点的代价。
其它概念:
- 开放集合:记录所有被考虑用来寻找最短路径的节点集合;
- 封闭集合:记录不会被考虑用来寻找最短路径的节点集合。
算法思路:
- 将起始节点放入开放集合;
- While循环重复以下步骤,直到结束条件满足:
- 在开放集合中寻找代价最小的节点,并把寻找到的节点作为Current当前节点;
- 将获取到的当前节点从开放集合移除放入封闭集合;
- 若当前节点已经是终节点,寻路结束,跳出While循环,否则继续执行以下操作;
- 获取当前节点的邻节点,并对每个邻节点执行以下步骤:
- 若邻节点为不可行走区域(障碍)或者邻节点已经在封闭集合中,不执行任何操作,Continue继续遍历下一个邻节点;
- 若邻节点不在开放集合中,将其放入开放集合,并将Current当前节点赋值给该邻节点的父节点,计算、记录该邻节点的G、H代价;
- 若邻节点在开放集合中,判断经Current当前节点到达该邻节点的G值是否小于原来的G值,若小于则将该邻节点的父节点设为当前节点,并重新计算该邻节点的G、H代价。
- 从终节点开始依次获取父节点放入一个列表,最终将列表做倒序操作就是最终寻路的路径。
实现
Node节点
地图网格由x * y个Node节点组成,定义节点类,变量包含节点的x、y索引值、父节点信息、G、H、F代价值以及是否为可行走区域的标识信息,代码如下:
namespace SK.Framework.AStar
{
public class Node
{
public int x;
public int y;
/// <summary>
/// 父节点
/// </summary>
public Node parent;
/// <summary>
/// 是否为可行走区域
/// </summary>
public bool IsWalkable { get; private set; }
/// <summary>
/// 起始节点到当前节点的代价
/// </summary>
public int gCost;
/// <summary>
/// 当前节点到终节点的代价
/// </summary>
public int hCost;
/// <summary>
/// 代价
/// </summary>
public int Cost { get { return gCost + hCost; } }
public Node(int x, int y, bool isWalkable)
{
this.x = x;
this.y = y;
IsWalkable = isWalkable;
}
}
}
节点间的估价
每向正上、下、左右方向走一步代价为1,根据勾股定理,每向斜方向走一步代价为
2
\sqrt{2}
2,近似1.414,而为了便于计算、节省性能,我们将正方向移动一步的代价记为10,斜方向移动一步的代价记为14,都取int
整数。
//计算两节点之间的代价
private int CalculateCost(Node n1, Node n2)
{
//绝对值
int deltaX = n1.x - n2.x;
if (deltaX < 0) deltaX = -deltaX;
int deltaY = n1.y - n2.y;
if (deltaY < 0) deltaY = -deltaY;
int delta = deltaX - deltaY;
if (delta < 0) delta = -delta;
//每向正上、下、左、右方向走一步代价增加10
//每斜向走一步代价增加14(勾股定理,精确来说是近似14.14~)
return 14 * (deltaX > deltaY ? deltaY : deltaX) + 10 * delta;
}
算法核心
/// <summary>
/// 根据起始节点和终节点获取路径
/// </summary>
/// <param name="startNode">起始节点</param>
/// <param name="endNode">终节点</param>
/// <returns>路径节点集合</returns>
public List<Node> GetPath(Node startNode, Node endNode)
{
//开放集合
List<Node> openCollection = new List<Node>();
//封闭集合
HashSet<Node> closeCollection = new HashSet<Node>();
//起始节点放入开放集合
openCollection.Add(startNode);
//开放集合中数量为0时 寻路结束
while (openCollection.Count > 0)
{
//当前节点
Node currentNode = openCollection[0];
//遍历查找是否有代价更小的节点
//若代价相同,选择移动到终点代价更小的节点
for (int i = 1; i < openCollection.Count; i++)
{
currentNode = (currentNode.Cost > openCollection[i].Cost
|| (currentNode.Cost == openCollection[i].Cost
&& currentNode.hCost > openCollection[i].hCost))
? openCollection[i] : currentNode;
}
//将获取到的当前节点从开放集合移除放入封闭集合
openCollection.Remove(currentNode);
closeCollection.Add(currentNode);
//当前节点已经是终节点 寻路结束
if (currentNode == endNode)
break;
//获取邻节点
List<Node> neighbourNodes = GetNeighbouringNodes(currentNode, SearchMode.Link8);
//在当前节点向邻节点继续搜索
for (int i = 0; i < neighbourNodes.Count; i++)
{
Node neighbourNode = neighbourNodes[i];
//判断邻节点是否为不可行走区域(障碍)或者邻节点已经在封闭集合中
if (!neighbourNode.IsWalkable || closeCollection.Contains(neighbourNode))
continue;
//经当前节点到达该邻节点的G值是否小于原来的G值
//或者该邻节点还没有放入开放集合,将其放入开放集合
int cost = currentNode.gCost + CalculateCost(currentNode, neighbourNode);
if (cost < neighbourNode.gCost || !openCollection.Contains(neighbourNode))
{
neighbourNode.gCost = cost;
neighbourNode.hCost = CalculateCost(neighbourNode, endNode);
neighbourNode.parent = currentNode;
if (!openCollection.Contains(neighbourNode))
openCollection.Add(neighbourNode);
}
}
}
//倒序获取父节点
List<Node> path = new List<Node>();
Node currNode = endNode;
while (currNode != startNode)
{
path.Add(currNode);
currNode = currNode.parent;
}
//再次倒序后得到完整路径
path.Reverse();
return path;
}
邻节点的搜索方式
搜索邻节点时有两种搜索方式,四连通和八连通:
- 四连通:又称四邻域,是指对应节点的上、下、左、右四个方向为邻节点:
- 八连通:又称八邻域,是指对应节点的上、下、左、右、左上、右上、左下、右下八个方向为邻节点:
/// <summary>
/// 获取指定节点的邻节点
/// </summary>
/// <param name="node">指定节点</param>
/// <param name="searchMode">搜索方式 四连通/八连通</param>
/// <returns>邻节点列表</returns>
public List<Node> GetNeighbouringNodes(Node node, SearchMode searchMode)
{
List<Node> neighbours = new List<Node>();
switch (searchMode)
{
case SearchMode.Link4:
for (int i = -1; i <= 1; i++)
{
if (i == 0) continue;
int x = node.x + i;
if (x >= 0 && x < this.x)
neighbours.Add(nodesDic[x * this.x + node.y]);
int y = node.y + i;
if (y >= 0 && y < this.y)
neighbours.Add(nodesDic[node.x * this.x + y]);
}
break;
case SearchMode.Link8:
for (int i = -1; i <= 1; i++)
{
for (int j = -1; j <= 1; j++)
{
if (i == 0 && j == 0) continue;
int x = node.x + i;
int y = node.y + j;
if (x >= 0 && x < this.x && y >= 0 && y < this.y)
neighbours.Add(nodesDic[x * this.x + y]);
}
}
break;
}
return neighbours;
}
地图编辑器
简介
按住Ctrl + 鼠标左键
绘制地图障碍区域(如图所示,红色框区域即为障碍区域):
按住Alt + 鼠标左键
绘制地图可行走区域(清除障碍区域):
实现
绘制地图网格
Grid X、Y
组成地图网格(x * y);Grid Size
指定每个网格(节点)的大小:
//绘制地图网格
Handles.color = Color.cyan;
for (int i = 0; i <= x; i++)
{
Vector3 start = i * size * Vector3.right;
Vector3 end = start + y * size * Vector3.forward;
Handles.DrawLine(start, end);
}
for (int i = 0; i <= y; i++)
{
Vector3 start = i * size * Vector3.forward;
Vector3 end = start + x * size * Vector3.right;
Handles.DrawLine(start, end);
}
障碍/可行走区域
使用二维数组bool[,] map
存储各节点网格是否为可行走区域
Ctrl + 鼠标左键
标识障碍区域;Alt + 鼠标左键
标识可行走区域:
HandleUtility.AddDefaultControl(GUIUtility.GetControlID(FocusType.Passive));
//Ctrl + 鼠标左键 绘制障碍区域
//Alt + 鼠标左键 绘制可行走区域
var e = Event.current;
if (e != null && (e.control || e.alt) && (e.type == EventType.MouseDown || e.type == EventType.MouseDrag) && e.button == 0)
{
Ray ray = HandleUtility.GUIPointToWorldRay(e.mousePosition);
if (Physics.Raycast(ray, out RaycastHit hit))
{
int targetX = Mathf.CeilToInt(hit.point.x / size);
int targetY = Mathf.CeilToInt(hit.point.z / size);
if (targetX <= x && targetX > 0 && targetY <= y && targetY > 0)
{
map[targetX - 1, targetY - 1] = !e.control;
}
}
e.Use();
}
//红色框绘制障碍区域
Handles.color = Color.red;
for (int m = 0; m < x; m++)
{
for (int n = 0; n < y; n++)
{
if (!map[m, n])
Handles.DrawWireCube(new Vector3(m * size, 0f, n * size) + .5f * size * (Vector3.forward + Vector3.right), .9f * size * (Vector3.forward + Vector3.right));
}
}
地图数据存储
由于地图数据存储于bool[,] map
二维数组中,不支持序列化,因此将其转化为存储于Texture2D
类型资产中,实现方式如下:
//生成地图
if (GUILayout.Button("Generate Map Data"))
{
//选择保存路径
string filePath = EditorUtility.SaveFilePanel("Save Map Data", Application.dataPath, "New Map Data", "asset");
if (!string.IsNullOrEmpty(filePath))
{
//转化为Asset路径
filePath = filePath.Substring(filePath.IndexOf("Assets"));
//创建地图Tex
Texture2D bitmap = new Texture2D(x, y, TextureFormat.Alpha8, false);
byte[] bytes = bitmap.GetRawTextureData();
//默认全部为可行走区域
for (int i = 0; i < bytes.Length; i++)
bytes[i] = 0;
for (int m = 0; m < x; m++)
{
for (int n = 0; n < y; n++)
{
//黑色存储障碍区域 白色存储可行走区域
bytes[m * x + n] = (byte)(map[m, n] ? 255 : 0);
}
}
bitmap.LoadRawTextureData(bytes);
//创建、保存资产
AssetDatabase.CreateAsset(bitmap, filePath);
AssetDatabase.SaveAssets();
AssetDatabase.Refresh();
//选中
EditorGUIUtility.PingObject(bitmap);
}
}
源码以上传至SKFramework
框架Package Manager
中: