Unity A星(A Star/A*)寻路算法

演示:

 我们知道Unity中的Navigation只能实现3D场景的寻路,不能实现2D的寻路,常见的寻路算法有很多种,其中A星是项目中最常用的寻路方法。在项目中用到了A星,就简单总结一下吧。

原理:

最通俗的原理就是寻找周围的点。选出一个到终点最近的点,再从选出的点为起点寻找下一个点,直到到达目标点。

实现:

如何选出最近的点呢,我们就会利用曼哈顿街区算法公式寻找下一个点。

如下图:我们以黄色为起点,黄色的点周围有八个可以移动的点,移动的距离对角移动为1.4,直线移动为1。

我们用f来代表寻路的总代价,g代表从开始点到下一个点的距离,h(此处用到麦哈顿街区算法)为从下一个点到目标点的距离。则f=g+h

因此我们的格子类就基本完成了;

using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;

/// <summary>
/// 格子的类型
/// </summary>
public enum E_Node_Type {

    Walk,
    Stop

}

/// <summary>
/// 格子类
/// </summary>
public class AStarNode 
{
    //格子的坐标
    public int x;
    public int y;

    //寻路消耗
    public float f;
    //起点距离
    public float g;
    //终点距离
    public float h;
   
    //父对象
    public AStarNode father;

    public E_Node_Type type;

    public AStarNode( int x,int y,E_Node_Type type)
    {
        this.x = x;
        this.y = y;
        this.type = type;
    }
}

接下来写寻路的控制器,经过分析,应该记录开始点周围的每一个点,经过计算后看看他是否是最近的点。这里我们就需要两个列表,一个列表记录格子周围的点。另一个列表我们要记录最近路径上的格子。另外我们还要一个二维数组来记录地图的信息。

using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;

/// <summary>
/// A星管理器
/// </summary>
public class AStarMgr : MonoBehaviour
{
    public static AStarMgr Instance;


    //地图的宽高
    private int mapW;
    private int mapeH;



    //地图相关的所有的格子容器
    public AStarNode[,] nodes;
    //开启列表
    private List<AStarNode> openList=new List<AStarNode>();
    //关闭列表
    private List<AStarNode> closeList=new List<AStarNode>();
    private void Awake()
    {
        Instance = this;
    }



    /// <summary>
    /// 初始化地图信息
    /// </summary>
    /// <param name="w"></param>
    /// <param name="h"></param>
    public void InItMapInfo(int w,int h)
    {
        this.mapeH = h;
        this.mapW = w;

        nodes = new AStarNode[w,h];
        for (int i = 0; i < w; i++)
        {
            for (int j = 0; j < h; j++)
            {
                AStarNode node = new AStarNode(i, j, Random.Range(0, 100) < 20 ? E_Node_Type.Stop : E_Node_Type.Walk);
                nodes[i, j] = node;
            }
        }
    }
    /// <summary>
    /// 寻路的方法
    /// </summary>
    /// <param name="startPos"></param>
    /// <param name="endPos"></param>
    /// <returns></returns>
    public List<AStarNode>FindPath(Vector2 startPos,Vector2 endPos)
    {
        //判断起始点是不是在地图的范围内
        if (startPos.x < 0 || startPos.x >= mapW
            || startPos.y < 0 || startPos.y >= mapeH
            || endPos.x < 0 || endPos.x >= mapW
            || endPos.y < 0 || endPos.y >= mapeH
            )
            return null;
        //判断起始点是不是不能通行的点
        AStarNode start = nodes[(int)startPos.x, (int)startPos.y];
        AStarNode end = nodes[(int)endPos.x, (int)endPos.y];
        
        if (start.type == E_Node_Type.Stop || end.type == E_Node_Type.Stop)
            return null;

        closeList.Clear();
        openList.Clear();
        //开始点放入关闭列表中
        start.father = null;
        start.f = 0;
        start.g = 0;
        start.h = 0;

        closeList.Add(start);

    
        while (true)
        {
            //周围的点
            FindNearlyToOpenList(start.x - 1, start.y - 1, 1.4f, start, end);
            FindNearlyToOpenList(start.x, start.y - 1, 1.4f, start, end);
            FindNearlyToOpenList(start.x + 1, start.y - 1, 1.4f, start, end);
            FindNearlyToOpenList(start.x - 1, start.y, 1.4f, start, end);
            FindNearlyToOpenList(start.x + 1, start.y, 1.4f, start, end);
            FindNearlyToOpenList(start.x - 1, start.y + 1, 1.4f, start, end);
            FindNearlyToOpenList(start.x, start.y + 1, 1.4f, start, end);
            FindNearlyToOpenList(start.x + 1, start.y + 1, 1.4f, start, end);

            if (openList.Count == 0)
                return null;


            //排序选出最小的点
            openList.Sort(SortOpenList);

            //放入关闭列表,然后从开启列表中移除
            closeList.Add(openList[0]);
            //找到这个点,进行下一次寻路
            start = openList[0];
            openList.RemoveAt(0);
       
            if (start == end)
            {
                //结束
             
                List<AStarNode> path = new List<AStarNode>();

                path.Add(end);
                while (end.father != null)
                {
                    path.Add(end.father);
                    end = end.father;
                }
                path.Reverse();
                return path;
            }

        }
    }

    /// <summary>
    /// 排序函数
    /// </summary>
    /// <param name="a"></param>
    /// <param name="b"></param>
    /// <returns></returns>
    private int SortOpenList(AStarNode a,AStarNode b)
    {
        if (a.f > b.f)
            return 1;
        else if (a.f == b.f)
            return 1;
        else
            return -1;
    }


    /// <summary>
    /// 临近的点放入开启列表
    /// </summary>
    /// <param name="x"></param>
    /// <param name="y"></param>
    private void FindNearlyToOpenList(int x,int y,float g,AStarNode father, AStarNode end)
    {
        if (x < 0 || x >= mapW || y < 0 || y >= mapeH)
            return;


        AStarNode node = nodes[x, y];
        if (node == null||node.type==E_Node_Type.Stop
            ||closeList.Contains(node)
            ||openList.Contains(node)
            
            )
            return;

        //计算f值 f=g+h;

        node.father = father;
        node.g = father.g + g;
        node.h = Mathf.Abs(end.x - node.x) + Mathf.Abs(end.y - node.y);

        node.f = node.g + node.h;

        openList.Add(node);

    }

}

以上的代码就完成了A星算法的核心内容。下边为测试代码:

using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;

public class TestAStar : MonoBehaviour
{

    public int beginX = -3;
    public int beginY = 5;


    public int offsetX = 2;
    public int offsetY = 2;

    public int mapW = 5;
    public int mapH = 5;


    private Vector2 beginPos = Vector2.right * -1;
    private Vector2 endPos = Vector2.right * -1;

    public Material red;
    public Material yellow;

    private Dictionary<string, GameObject> cubes = new Dictionary<string, GameObject>();

    void Start()
    {

        AStarMgr.Instance.InItMapInfo(mapW, mapW);

        for (int i = 0; i < mapW; i++)
        {
            for (int j = 0; j < mapH; j++)
            {
                GameObject obj = GameObject.CreatePrimitive(PrimitiveType.Cube);
                obj.transform.position = new Vector3(beginX + i * offsetX, beginY + j * offsetY, 0);
                obj.name = i + "_" + j;
                cubes.Add(obj.name, obj);
                AStarNode node = AStarMgr.Instance.nodes[i, j];
                if (node.type == E_Node_Type.Stop)
                {
                    obj.GetComponent<MeshRenderer>().material = red;
                }

            }
        }
    }

    // Update is called once per frame
    void Update()
    {

        if (Input.GetMouseButtonDown(0))
        {
            RaycastHit hit;
            Ray ray = Camera.main.ScreenPointToRay(Input.mousePosition);

            if (Physics.Raycast(ray, out hit, 1000))
            {
                if (beginPos == Vector2.right * -1)
                {
                    string[] strs = hit.collider.gameObject.name.Split('_');
                    beginPos = new Vector2(int.Parse(strs[0]), int.Parse(strs[1]));
                    hit.collider.gameObject.GetComponent<MeshRenderer>().material = yellow;
                }
                else
                {

                 
                    string[] strs = hit.collider.gameObject.name.Split('_');
                    endPos = new Vector2(int.Parse(strs[0]), int.Parse(strs[1]));

                    Debug.Log(endPos);
                    List<AStarNode> list = AStarMgr.Instance.FindPath(beginPos, endPos);

                    Debug.Log(list.Count);
                    if (list != null)
                    {
                        for (int i = 0; i < list.Count; i++)
                        {
                            Debug.Log(list[i]);
                             cubes[list[i].x + "_" + list[i].y].GetComponent<MeshRenderer>().material = yellow;
                        }
                    }
                }


            }

        }

    }
}

以上为A星寻路算法的核心理念,在用到商业项目中肯定要对算法进行封装。那下边就介绍一个已经封装完善的A星算法插件:

A* Pathfinding Project

下载免费版:点击更多信息-点击download就可以下载免费版。

 

 使用方法看这个视频吧:

Unity 2D AI自动寻路功能 [风农译制]_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.youtube.com/watch?v=jvtFUfJ6CP8利用A* 寻路项目做的unity自动寻路。涉及到较多脚本编写,有不明白的部分可以看我之前的脚本教程。A* Pathfinding 项目地址: https://arongranberg.com/astar/https://www.bilibili.com/video/BV1D4411N7FZ

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