在UnityAI寻路源码中,本文档详细探讨了如何在Unity 3D环境中实现路径搜索算法。主要关注点在于一个名为`nodeData`的类,它包含了节点数据结构,包括fCost(周围总成本)、gCost(移动成本)和hCost(启发式成本)。这个类用于存储和计算路径寻找过程中的节点信息。
该代码定义了以下几个关键变量:
1. `pathNode`:作为起点的父节点,所有要搜索的点都从这里开始。
2. `searchNode`:默认的开放列表节点,用于路径搜索算法的迭代。
3. `startNode`:起点,即搜索的起始位置。
4. `targetNode`:目标位置,是搜索的目标终点。
5. `moveCost`:一个整数值,表示视觉辅助标志,如移动步数或距离。
6. `clearSearchNodes`, `clearPathNodes`, `clearStartNode`, `clearTargetNode`:布尔值,用于控制是否清除搜索、路径、起点和目标节点,便于调试。
7. `debugTexts`:一个GUI文本数组,用于显示路径搜索过程中的相关信息。
8. `maxPathNodes`:最大路径节点数量,防止无限循环。
9. `parentToPointTraceDistance`:追踪父节点周围点的距离。
10. `nodeObjects`:存储节点对象的数组。
11. `initParentToPointDistance`:一个预定义数组,用于初始化父节点到各点的追踪距离。
12. `closedListIndexPos`:封闭列表索引的位置。
13. `pathDoneIndex`:路径完成的索引,标记搜索状态。
14. `pathFound`:一个布尔值,表示路径是否找到。
15. `closedListNodeLength`:封闭列表的长度。
16. `pathBuilt`:布尔值,表示路径构建完成。
`simpleSearchAndOutputRoutine`函数可能是一个核心路径搜索算法,通过A*(A-star)或类似的算法进行操作。A*算法是一种启发式搜索方法,结合了fCost(实际成本+启发式估计)来评估每个节点的优先级,确保搜索效率和结果最优。它会不断从`searchNode`开始,更新节点的成本,将其与相邻节点比较,直至找到目标节点或者达到最大路径节点限制。
在这个过程中,`nodeData`类被用来存储每个节点的状态,包括从起点到当前节点的实际成本(gCost),从起点到目标节点的最短路径估计(hCost),以及总成本(fCost)。当找到目标节点时,将记录路径节点并清除开放列表,以防止重复访问,直到关闭列表中的节点遍历完毕。
此外,代码还包含了一些用于可视化路径搜索过程的调试功能,如清除搜索节点和显示路径节点信息的文本。整体来看,这是一个实用的Unity3D寻路系统,适用于游戏开发中的角色移动、NPC导航等场景。