上一節我們講解了AI行為中尋路的算法，比較特別的是我們是融合了算法可視化的理念，將尋路做出了有趣的動態效果。
這一節我們再次轉向另一個問題——多個AI協作的問題。為了講清楚這個問題，我特意做了這個例子：
上圖中，3個紅色的是物流機器人，綠色的是貨物。將貨物隨意地扔給他們，他們就能自發地將貨物依次擺放。如果覺得有趣的話，我們來試著實現一下。┌( ಠ_ಠ)┘
1、實現一個單獨的物流機器人
對有一定基礎的讀者來說，這個例子已經不需要細講了。
1、搭建場景。
如上圖，非常簡單，場景包含地面和機器人，牆可要可不要。（為了開發方便，一開始可以把牆隱藏起來）。
機器人自身非常精簡，就是一個不要碰撞體Collider、也不要Rigidbody的最普通的膠囊體即可。
另外做一個綠色方塊box代表貨物，box要有Rigidbody剛體組件。將box拖入工程目錄變成prefab以後用到，然後刪除方塊即可。
2、下面概覽一下用到的腳本：
1、攝像機掛載腳本PlayerInput.cs，功能：鼠標點擊地面時生成貨物。
2、機器人掛載腳本RobotController.cs，功能：AI的所有邏輯。
可以猜到，其實箱子並不是由機器人通過物理推動的，那樣實現會非常困難，因為很難瞄準推動的角度，箱子會發生偏移和旋轉。
3、實現點擊地面，生成箱子。
這個功能對於看了本文好幾節的同學來說應該很簡單了。代碼如下：
public class PlayerInput : MonoBehaviour {
public GameObject box_prefeb;
void OnClickGround()
{
Camera cam = Camera.main; // 主攝像機，這樣獲取很方便
// 老規矩，從鼠標點擊的地方，向屏幕內打射線
Ray ray = cam.ScreenPointToRay(Input.mousePosition);
// 處理這條射線打到的那個GameObject
RaycastHit hitt = new RaycastHit();
Physics.Raycast(ray, out hitt, 100);
Debug.DrawLine(cam.transform.position, ray.direction, Color.red);
// 如果打到地面，就生成box（也就是貨物）
if (hitt.transform!=null && hitt.transform.name=="Ground")
{
Vector3 p = new Vector3(hitt.point.x, 5, hitt.point.z);
Instantiate(box_prefeb, p, Quaternion.Euler(0, 0, 0));
}
}
void Update() {
// 每幀檢測鼠標點擊
if (Input.GetMouseButtonDown(0))
{
OnClickGround();
}
}}4、實現貨物管理器。
由於我們要將散亂的貨物按順序碼好，這就需要給每個貨物編號。參考代碼如下：
public class RobotController : MonoBehaviour{
Dictionary boxes = new Dictionary();
int id_counter = 1;
// 保存貨物到boxes容器中，會給貨物分配ID
void SaveNewBox(GameObject box)
{
if (box.transform.position.y > 0.251f)
{
return;
}
if (boxes.ContainsKey(box))
{
return;
}
boxes[box] = id_counter;
id_counter++;
}
void Update()
{
GameObject[] all = GameObject.FindGameObjectsWithTag("Box");
foreach (GameObject box in all)
{
// 保存貨物到boxes中，這裡會給貨物分配ID
SaveNewBox(box);
}
}}管理貨物的方法很簡單，每一幀都遍歷所有貨物，將沒有加入boxes字典的貨物加入字典，ID增加1。
5、實現機器人移動和整理邏輯。
簡單來說，機器人從boxes中找一個需要整理的貨物，然後將其設置為當前工作的貨物，然後移動它即可。
注意機器人搬運時，有兩種狀態：1、正在跑向貨物。2、正在搬運貨物。也就是說，要先跑到貨物旁邊才能搬運它。用一個bool變量來標識狀態。
// 當前正在搬運的貨物 GameObject working_box; // going_back表示了機器人的兩種狀態： // true代表當前箱子已處理完畢，可以去取下一個箱子 // false代表正在推當前的箱子 bool going_back = true;
我一開始做的例子也沒有going_back區分狀態，機器人會瞬移到貨物旁邊直接開始搬運。我的例子代碼也是慢慢完善才得到的。
邏輯完善以後，代碼如下圖，加了幾個函數，Update函數也要添加一些邏輯：
// 整理貨物，即搬運貨物到目標位置
bool CleanBox(GameObject box)
{
Vector3 clean_pos = BoxCleanPos(boxes[box]);
if (Vector3.Distance(box.transform.position, clean_pos) > 0.05f)
{
//MoveTowards(current: Vector3, target: Vector3, maxDistanceDelta: float) : Vector3
Vector3 to = clean_pos - box.transform.position;
box.transform.position += to.normalized * Mathf.Min(0.1f, Vector3.Distance(box.transform.position, clean_pos));
transform.position = box.transform.position + to.normalized * -0.5f;
return false;
}
return true;
}
// 根據ID計算貨物對應的位置
Vector3 BoxCleanPos(int id)
{
int n = (id - 1) % 5;
int row = (id - 1) / 5;
Vector3 v = new Vector3(-5f + n * 1.0f, 0.25f, -5f + row * 1.0f);
return v;
}
// Update is called once per frame
void Update()
{
GameObject[] all = GameObject.FindGameObjectsWithTag("Box");
foreach (GameObject box in all)
{
// 保存貨物到boxes中，這裡會給貨物分配ID
SaveNewBox(box);
}
// 如果當前沒有正在搬運的貨物，則從boxes中查找需要搬運的貨物
if (working_box == null)
{
foreach (var pair in boxes)
{
Vector3 clean_pos = BoxCleanPos(boxes[pair.Key]);
if (Vector3.Distance(pair.Key.transform.position, clean_pos) > 0.05f)
{
// 找到一個需要搬運的貨物，設置為當前正在搬的
working_box = pair.Key;
break;
}
}
}
// 如果當前正在搬運貨物
if (working_box != null)
{
// 情況一：正在搬運的狀態
if (going_back == false)
{
if (CleanBox(working_box))
{
working_box = null;
going_back = true;
}
}
else
{
// 情況二：正在跑向貨物的狀態
if (Vector3.Distance(working_box.transform.position, transform.position) > 0.05f)
{
//MoveTowards(current: Vector3, target: Vector3, maxDistanceDelta: float) : Vector3
Vector3 to = working_box.transform.position - transform.position;
float f = to.magnitude / 0.1f;
to /= f;
transform.position += to;
}
else
{
going_back = false;
}
}
}
}到此為止，我們已經實現了一個單獨的物流機器人了，試試看吧。效果見本段開頭只有一個機器人的那個動圖。
回想一下前幾節介紹的狀態機AI的例子，會發現AI邏輯基本都是這樣的形式，只要寫過一個複雜一點的狀態機，再寫大部分小遊戲AI都會比較有信心了 (ง •̀_•́)ง ~~
2、多機器人協作
可以試驗一下，在場景裡多複製幾個機器人，也不會報錯哦~~機器人可以正常搬運，只不過多人同時搬運一個貨物，移動會加快。
這是因為多個機器人的邏輯是相同的，他們會同時奔向同一個貨物，然後一起搬運。他們的這種行為就好像不知道隊友的存在一樣，毫無計劃性，純粹的個人主義 ･ω･ ･ω･ ･ω･ ･ω･
要想讓多人協作起來，他們之間就必須通過某種方式做信息的交流。
A：我要搬1號貨物哦，不要和我搶。
B：那我搬2號貨物。
過了一陣：
A：1號貨物已搬運完畢。
這裡，我們通過在貨物上面做標記的方法實現消息通信，為貨物創建一個腳本BoxData.cs，並掛在貨物的prefab上面：
// BoxData.cspublic class BoxData : MonoBehaviour {
public GameObject working_robot = null;}我這裡直接用機器人變量本身作為標記，比較方便。
機器人打算搬某個貨物時，要在貨物上面標記好自己。別的機器人看到這個貨物已經被人佔用了，就不會處理這個貨物了。
// 修改RobotController.cs
// 給貨物加鎖，也就是打上自己的標記
bool LockBox(GameObject box)
{
BoxData d = box.GetComponent();
if (d == null)
{
return false;
}
if (d.working_robot == null)
{
d.working_robot = gameObject;
}
if (d.working_robot != gameObject)
{
return false;
}
return true;
}
// 釋放鎖，也就是刪除貨物的標記
bool FreeBoxLock(GameObject box)
{
BoxData d = box.GetComponent();
if (d == null)
{
return false;
}
if (d.working_robot == null)
{
return true;
}
if (d.working_robot != gameObject)
{
return false;
}
d.working_robot = null;
return true;
}在機器人處理貨物時做一點改動，用到了面兩個函數。下面的代碼關鍵看LockBox和FreeBoxLock兩處：
void Update () {
GameObject[] all = GameObject.FindGameObjectsWithTag("Box");
foreach (GameObject box in all)
{
SaveNewBox(box);
}
if (working_box == null)
{
foreach (var pair in boxes)
{
// 如果鎖定失敗，就代表貨物已經被別人佔用了
if (!LockBox(pair.Key))
{
continue;
}
Vector3 clean_pos = BoxCleanPos(boxes[pair.Key]);
if (Vector3.Distance(pair.Key.transform.position, clean_pos) > 0.05f)
{
working_box = pair.Key;
break;
}
}
}
if (working_box != null)
{
if (going_back == false)
{
if(CleanBox(working_box))
{
// 運送到位後即可釋放鎖
FreeBoxLock(working_box);
working_box = null;
going_back = true;
}
}這樣就OK了。
什麼！？這麼簡單！？是的，無論多少機器人，都能井井有條的協作！ヽ(•̀ω•́ )ゝ
複製10個試一試！
如螞蟻一樣一擁而上的效果，你也可以實現。ヽ(•̀ω•́ )ゝ。看起來炫酷的效果卻是用一個非常簡單的方法做到的，這就是算法的魅力啊~~~
注意，有一種特殊情況，也已經被解決了，不需要更多考慮，可以想想是為什麼：
A：1號貨物已搬運完畢。
過了一會兒
C：1號貨物被擠到了其他位置，需要再搬運一下
過了一會兒
C：1號貨物搬運完畢
代碼就不貼了，工程地址會放在文末。下載即可。
3、總結
本節我們介紹了一種模擬整理箱子的Demo，有很大篇幅在製作這個Demo本身，但是重點是第2段。在第2段我們用一種非常簡單的方法實現了一種自發性的任務規劃。
這有點像公司制度，在制度合理的情況下，每個人只要按制度幹活，就能實現良好的協作，事情就能自動處理好。可是天底下不都是這麼簡單的事，比如現在IT、金融等知識密集型的領域，制度的作用就不像在工廠、車間裡那麼有效了。這時候需要更復雜的協作機制，將計劃和管理的工作獨立出來，而且同時讓工作者們保持一定自主性，才能達到良好效果。
在很多重視AI的遊戲中，上面說的這些也都是可以做到的。比如一些MOBA或者RTS遊戲裡的高智能電腦，就既懂得自己發展，又懂得和友軍協作。
作為AI設計的入門級專欄，本文沒有把問題講得很深入。但是隻要引起讀者的興趣，就已經達到本文的目的了。
工程地址：
https://github.com/mayao11/PracticalGameAI/tree/master/AIBlock
