《游戏人工智能编程》读书总结三

5、体育游戏（简单足球）模拟

一、定义球场、足球类

游戏规则：红队和蓝队，每队四个球员一个守门员。尽可能多进球，踢进球门线就算进球。

这里很有意思的是：守门员和场上队员每人有一个状态机类，而SocccerTeam也有个状态机类，队员级别有AI，小组级别也实现AI，这就是所谓的分层AI。这类Ai经常用于RTS实施战略游戏中看到分层AI，敌人AI通常在多个层次上实现，比如部队，军队，指挥官。

赛场类SoccerPitch的定义：

class SoccerPitch					//定义赛场类
{
public:
	SoccerBall *	m_pBall;			//包含足球

	SoccerTeam*		m_pRedTeam;		//红队和蓝队
	SoccerTeam*		m_pBlueTeam;

	Goal*			m_pRedGoal;
	Goal*			m_pBlueGoal;

	std::vector<Wall2D>		m_vecWalls;     //边界墙的容器，墙由一个线段和线段的法线组成

	Region*			m_pPlayingArea;		//描述足球场的尺寸，存有声明区域左上角、右下角和中央点位置和一个标记号ID

	std::vector<Region*>	m_Regions;

	bool			m_bGameOn;		//游戏是否正在进行,如果球进了，比赛中断，所有队员回到自己的初始位置中

	bool			m_bGoalKeeperHasBall	//任意方守门员拿了球，该值为真

public:
	SoccerPitch(int cxClient, int cyClient);

	~SoccerPitch();

	void Updater();

	bool Render();
};

函数SoccerPitch::Update和SoccerPitch::Render在更新和渲染层次的顶部，每一次更新，这些方法都会在游戏主循环中被调用，其他游戏实体对应的Render和Updater也依次被调用。

球门类Goal的定义：

class Goal						  //定义球门类
{
private:
	Vector2D		 m_vLeftPost;
	Vector2D		 m_vRightPost;

	Vector2D		 m_vFacing;        //球门的朝向

	Vector2D		 m_vCenter;

	int			m_iNumGoalsScored;//进球数

public:
	Goal(Vector2D left, Vector2D right) :m_vLeftPost(left), m_vRightPost(right), m_vCenter((left + right) / 2), m_iNumGoalsScored(0) {
		m_vFacing = Vec2DNormalize(right - left).Perp();
	}
	
	inline bool Scored(const SoccerBall*const ball);//球跨过球门线，返回真，并让m_iNumGoalsScored增1
};

足球类的定义：

class SoccerBall : public MovingEntity			   //定义足球类
{
private:
	Vector2D		 m_vOldPos;                //记录上一次更新球的位置

	PlayerBase*		 m_pOwner;                 //持球队员的指针

	const std::vector<Wall2D>&	m_PitchBoundary;   //组成球场边界的墙的引用，用作碰撞检测

	void  TestCollisionWithWalls(const std::vector<Wall2D>& walls);   //检测球是否和墙碰撞

public:
	SoccerBall(vector2D pos, double BallSize, double mass, std::vector<Wall2D>& PitchBoundary) :
		MovingEntity(pos, BallSize, Vector2D(0, 0), -1.0, Vector2D(0, 1), mass, Vector2D(1.0, 1.0), 0, 0), m_PitchBoundary(PitchBoundary), m_pOwner(NULL) {

	}

	void Update(double time_elapsed);

	void Render();

	bool HandleMessage(const Telegram& msg) { return false; }

	void Kick(Vector2D direction,double force);    //给定一个踢球的力

	double TimeToCoverDistance(Vector2D from, Vector2D to, double force)const;    //计算球经过这段距离需要花多久

	Vector2D FuturePosition(double time) const;       //计算一段时间后球的位置

	void Trap(PlayerBase* owner) { m_vVelocity.Zero(); m_pOwner = owner; }

	Vector2D OldPos() const { return m_vOldPos; }

	void PlaceAtPosition(Vector2D NewPos);

};

其中如下函数需要用到一些物理知识：

1、SoccerBall::FuturePosition

计算未来时刻球的位置，球受到地面摩擦力的减速度。使用公式：

2、SoccerBall::TimeToCoverDistance

给定两个位置A和B，以及一个踢球力，求出足球花费的时间

二、设计AI

在游戏中分为两类足球运动员：场上队员和守门员，都继承于PlayerBase，都用到了第三章学到的SteeringBehaviors类，都有独立的有限状态机。

SoccerTeam类：

包含组成球队队员的实例，指向场地、对方球队，自己球门，对方球门的指针，指向场上关键队员的指针，在private中的关键队员指针包括m_pReceivingPlayer（接球队员）、m_pPlayerClosestToBall(离球最近的队员)、m_pControllingPlayer(正在控球队员)、m_pSupportingPlayer(接应队员，他企图移动到前场最有利的位置)

计算最佳接应点：

SupportSpotCalculator类通过从对方半场采样的接应点计分来计算BSS（最佳接应点），

如上图，A队员拿到球，他要将球传给接应队员，那么这个接应队员跑到哪个点比较好捏？

答：应当将采样点选在右半场，尽量定位在接近对方球门地方。用一个累计的积分，分数高的位置就是最佳接应点BSS，接应队员移到BSS位置，准备接球。

那么如何计算这个积分捏？

答：采用多个方式叠加来评判。

方式一：能安全传球的位置就是好位置，该方式权值设为2，如下图大一些的点点代表能安全（距离近）传球的点

方式二：能直接射门的点是好位置，这意味着越接近球门越是好位置，下图大一点的点点是好位置，该方式权值设为1

方式三：和接应队员保持合适距离的位置是好位置，这意味着，距离接应队员太近的点不能充分发挥传球功效，太远造成传球有风险。权重设为2，如下图：

将这些因素权重叠加找到最佳位置，接应队员跑过去即可：计算最佳点的源码如下：

SoccerTeam球队的状态：

之前曾提到SoccterTeam有个状态机，任何时刻球队有三种状态：防守（Defending）、进攻（Attacking）、准备开球（PrepareForKickOff）。下面分别讲解每个状态：

1、PrepareForKickOff状态：

进球后立刻进入这个状态。

该状态下的Enter方法将所有关键队员的指针为NULL，改变他们的初始位置为开球位置，给每个队员发送消息，请求他们回到初始位置

该状态下的Execute方法，需要所有队员都回到初始位置后，才能切换到防守状态，比赛重新开始

2、Defending状态：

该状态的enter方法让所有队员位置回到自己半场，靠近己方球门。

Defending状态的Execute方法判断球队是否获得球的控制权，一旦获得球，状态变为Attacking

void Defending::Execute(SoccerTeam* team) {
	//如果获得球，就改变状态
	if (team->InControl())
	{
		team->ChangeState(team, Attacking::Instance()); __cpp_init_captures;
	}
}

3、Attacking状态：

Enter方法和Defending原理一样，让两个队员在前半场，两个队员在后半场。只是Execute方法中，遍历所有队员，看谁能为进攻队员提供接应位置。让接应队员移动到最佳接应位置。