unity使用Dijkstra算法实现自动寻路
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了unity使用Dijkstra算法实现自动寻路相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
前言
最近开始做新的功能模块——章节关卡。在做的过程中看到一个要求：根据当前关卡位置，点击任意已开放的关卡，主角自动寻路至该处。
数据准备
关卡配置表如下：
map =
[1] = coordinate = 1, 1, , link = 2, 3, , ,
[2] = coordinate = 2, 1, , link = 1, 3, , ,
[3] = coordinate = 3, 2, , link = 4, 3, , ,
[4] = coordinate = 8, 2, , link = 2, 3, , ,
[5] = coordinate = 3, 3, , link = 2, 3, , ,
[6] = coordinate = 5, 3, , link = 2, 3, , ,
[7] = coordinate = 9, 3, , link = 2, 3, , ,
[8] = coordinate = 2, 4, , link = 2, 3, , ,
map的key值代表第X关。
coordinate代表对应关卡的坐标位置，例如：2,1代表坐标位置为x=2,y=1。
link代表与之相连的关卡，2,3代表与关卡2和关卡3相连。（即表示有通路）
尝试1
看到自动寻路，第一反应就是AStar算法。毕竟自动寻路嘛，那肯定得是A了。上次使用A还是在上次…enen，还是几年前上学时候，当时也只是学习了该算法的思路伪代码。要说用到实践里，那就是一个鸡蛋了。加上这么长时间过去了，只问其名，却已忘记其身，不得不借助www：度娘，我来了~。
首先找一篇通俗易懂的文章，看看算法的思路吧，代码的事后面再说~
先说下这个算法：A*算法主要用于求最短路径。算法的主要思想是：
参考自：https://blog.csdn.net/Zhouzi_heng/article/details/115035298
（1） 把起点加入 open list 。
（2） 重复如下过程：
a. 遍历 open list ，查找 F 值最小的节点，把它作为当前要处理的节点。
b. 把这个节点移到 close list 。
c. 对当前方格的 8 个相邻方格的每一个方格？
◆ 如果它是不可抵达的或者它在 close list 中，忽略它。否则，做如下操作。
◆ 如果它不在 open list 中，把它加入 open list ，并且把当前方格设置为它的父亲，记录该方格的 F ， G 和 H 值。
◆ 如果它已经在 open list 中，检查这条路径 ( 即经由当前方格到达它那里 ) 是否更好，用 G 值作参考。更小的 G 值表示这是更好的路径。如果是这样，把它的父亲设置为当前方格，并重新计算它 的 G 和 F 值。如果你的 open list 是按 F 值排序的话，改变后你可能需要重新排序。
d.停止，当你
◆把终点加入到了 open list 中，此时路径已经找到了，或者
◆查找终点失败，并且 open list 是空的，此时没有路径。
（3）保存路径。从终点开始，每个方格沿着父节点移动直至起点，这就是你的路径。
详情可见：推荐一篇大佬的A*算法文章：https://blog.csdn.net/xinzhilinger/article/details/119643810
搞懂了算法的思想后，我们其实是不需要自己写代码的，因为网上已经有很多成功的案例了，我们只需要站在巨人的肩膀上操作，去使用它。找到一个A算法的脚本如下：
https://mp.csdn.net/mp_download/manage/download/UpDetailed
那么怎么去使用它呢？
由于A算法是在网格上寻路的，因此我们需要先创建地图网格，使用Star.New(),观察发现Astar.cs脚本发现，需要的参数是String该网格是由网格的长宽，以及每个位置的信息(是否能通过，1代表可通过0代表不可通过)构成的，类似于这样：
第一行的两个值分表达标地图网格的长宽，除去第一行后可以发现，剩下的是一个10*10的网格，每个格子上有一个数字（值为0或者1），代表是否可以通过。
那么，第一步，我们需要先将上面给我们的配置信息转换为对应的网格字段，方法如下：
--判断某个位置是路还是障碍物
local function CheckRoadOrBarrier(x,y)
for k,v in pairs(map) do
local coordinate = v.coordinate
if coordinate[1] == x and coordinate[2] == y then
return 1--是路
end
end
return 0--障碍物
end
local fu
nction CreateMapData()
--长宽
local width = 10
local heigth = 10
local map = string.format("%s,%s",width,heigth)
for i=1,heigth do
map = map.."\\n"
for j=1,width do
if j == 1 then
map = string.format("%s%s",map,CheckRoadOrBarrier(i,j))
else
map = string.format("%s,%s",map,CheckRoadOrBarrier(i,j))
end
end
end
printlog(map,"生成的地图信息？？？？")
return map
end
网格数据转换好后，我们需要开始初始化Astar算法：
local function InitAStar()
current = AStarPoint.New(0,0)--默认初始位置在（0,0）坐标点
local map = CreateMapData()
astar = AStar.New(map)
astar:SetMapWidthAndHeigth(10, 10)
end
接下来，是时候展现我们真正的技术了：我们开始真正使用Astar算法了。
local function GetShortPath(_x,_y,_finishfunc)
local _next = AStarPoint.New(_x,_y)
local path = astar:FindPath(current, _next)
if path == nil or path.Count == 0 then
_finishfunc(false)
return
else
_finishfunc(true)
end
end
local targetPos = Vector2.New(4,6)--目标位置，假设是（4,6）点，实际应用中以鼠标点击位置为准
GetShortPath(targetPos.x,targetPos.y,function (_bool)
if _bool then
--找到最短路径，可以前往目的地
else
--没有通路，不能前往目的地
end
end)
运行程序后我发现，额，貌似有点尴尬，这个算法和我的需求不符合，我的需求只知道哪些点之间有路，
用Astar来寻路的话，反而将问题复杂化了，最主要是不可行，典型的没读懂题意。
网格可视化实现
一再陷入沉思中，既然算法还没想好，那就先按照配置，把关卡生成出来再试着找解决办法吧：
首先需要按照制定坐标生成关卡图标：
local function ShowLevelIcon()
--关卡图标的父节点和关卡预制根据实际需要赋值
-- local parent = base.arena
-- local prefab = base.levelPrefab
local num = table.tablelen(map)--关卡数量
for i=1,num do
local data = map[i]
local obj = utils.addchild(parent , prefab)--实例化物体并制定父节点
local x = data.coordinate[1]
local y = data.coordinate[2]
obj.transform.localPosition = Vector3.New(x , y , 0)
SetActive(obj , true)
end
end
接着需要根据关卡图标的位置和相连关系，生成通路。但是在此之前，我们需要将配置信息转化为通路信息：例如：x1,y1,x2,y2这种格式，代表(x1,y1)与(x2,y2)之间有通路。
local function GetRoadPos()
local allRoadPos =
for i,v in ipairs(map) do
local pos1 = v.coordinate
for i,v in ipairs(v.link) do
local pos2 = map[v].coordinate
local pos = pos1,pos2
table.insert(base.allRoadPos,pos)
end
end
printlog(allRoadPos,"allRoadPos ===lxlxlxl")
return allRoadPos
end
运行发现，同一通路可能会存在多条相同的路径，这肯定是不符合我们需求的，因此我们需要将相同的路径唯一化处理：即需要再插入新路径前判断该路径是否已存在即可。
local function CheckExitRoad(pos,allRoadPos)
for i,v in ipairs(allRoadPos) do
if (pos[1] == v[1] and pos[2] == v[2]) or (pos[2] == v[1] and pos[1] == v[2]) then
return true
end
end
return false
end
local function GetRoadPos()
local allRoadPos =
for i,v in ipairs(map) do
local pos1 = v.coordinate
for i,v in ipairs(v.link) do
local pos2 = map[v].coordinate
local pos = pos1,pos2
local bol = base.CheckExitRoad(pos,allRoadPos)
if not bol then
table.insert(base.allRoadPos,pos)
end
end
end
printlog(allRoadPos,"allRoadPos ===lxlxlxl")
return allRoadPos
end
有了路径数据，要生成路径就很简单了，直接根据坐标信息在指定位置实例化预制。需要注意的是：只关心生成位置是远远不够的，我们还需要根据两点的坐标计算出两点的距离，从而控制路径的长短。
求两点间距离，lua已经为我们封装好了：
local distance = Vector2.Distance(endPos , startPos)
有了位置长短，还需要控制路径的旋转角度，只有合适的旋转角度才能在视觉上构成真正的通路。
旋转角度的求解如下：
local rorationZ = math.atan2((x2-x1),(y2-y1))*180/math.pi-90--求旋转角度
local rotation = obj.transform.localRotation
obj.transform.localRotation = Quaternion.Euler(rotation.x,rotation.y,-rorationZ)
既然思路我们知道了，只需要闭上眼睛，把代码写出来了：
local function ShowRoad()
--关卡路径的父节点和关卡路径预制，根据实际需要赋值
-- local parent = base.arena
-- local prefab = base.roadPrefab
local allRoadPos = GetRoadPos(map)
local num = table.tablelen(allRoadPos)
for i=1,num do
local pos = allRoadPos[i]
local pos1 = pos[1]
local pos2 = pos[2]
local x1 = pos1[1]
local x2 = pos2[1]
local y1 = pos1[2]
local y2 = pos2[2]
obj.transform.localPosition = Vector2.New(x1, y1);
local obj = utils.addchild(base.arena , base.roadPrefab)
local rect = obj:GetComponent("RectTransform")
local startPos = Vector3.New(x1, y1,0);
local endPos = Vector3.New(x2, y2,0);
rect.pivot = Vector2.New(0, 0.5);
local distance = Vector2.Distance(endPos , startPos)
rect.sizeDelta = Vector2.New(distance, rect.sizeDelta.y);
local rorationZ = math.atan2((x2-x1),(y2-y1))*180/math.pi-90--求旋转角度
local rotation = obj.transform.localRotation
obj.transform.localRotation = Quaternion.Euler(rotation.x,rotation.y,-rorationZ)
SetActive(obj , true)
end
end
运行效果如下：
尝试2
仔细看看这个网格图，貌似在哪见过哪儿见过，努力一回忆，这不就是大学求最短路径的那种图嘛。
毕竟我也是上过学的，貌似是使用Dijkstra算法算法求最短路径。确认过眼神，你是对的算法。
--创建Dijkstra算法权中路径表
local function CreateEdges()
local edges =
for i,v in ipairs(map) do
local pos1 = v.coordinate[1]*10+v.coordinate[2]
edges[pos1] =
for a,b in ipairs(v.link) do
local coordinate1 = v.coordinate
local coordinate2 = base.node_coordinate_proto[b].coordinate
local x = coordinate2[1] - coordinate1[1]
local y = coordinate2[2] - coordinate1[2]
local pos2 = coordinate2[1]*10+coordinate2[2]
edges[pos1][pos2] = math.sqrt(x * x + y * y)
end
end
printlog(edges,"edges =？？？？？？？？？？")
return edges
end
运行发现，对于下图33——>32的路径，不存在32——>33的路径，这样写出来的程序肯定是有bug的。因为这个路径表的路径是带有方向的，即a与b之间有一条通路，a可以通往b，但b不可以通往a，这肯定是我们不愿意看到的，因此，我们还需要加入逆向路径：即当有a——>b路径时，我们需要判断是否存在b——>a的路径，不存在时需要手动添加。
local function CreateEdges()
local edges =
for i,v in ipairs(map) do
local pos1 = v.coordinate[1]*10+v.coordinate[2]
edges[pos1] =
for a,b in ipairs(v.link) do
local coordinate1 = v.coordinate
local coordinate2 = base.node_coordinate_proto[b].coordinate
local x = coordinate2[1] - coordinate1[1]
local y = coordinate2[2] - coordinate1[2]
local pos2 = coordinate2[1]*10+coordinate2[2]
edges[pos1][pos2] = math.sqrt(x * x + y * y)
end
end
printlog(edges,"edges =？？？？？？？？？？")
--添加逆向路径
for k,v in pairs(edges) do
for a,b in pairs(v) do
local pos = a
edges[pos] = edges[pos] or
local isExit = false
for n,m in pairs(edges[pos]) do
if n == k then
--已经有逆向路径
isExit = true
break
end
end
if not isExit then
edges[pos][k] = b
end
end
end
printlog(edges,"edges =添加逆向路径后的输出？？？？？？？？？？")
return edges
end
使用Dijkstra算法：
local coordinate = map[1].coordinate
currPos = coordinate[1]*10+coordinate[2]
local function GetShortPath(_x,_y,_finishfunc)
local edges = CreateEdges()
local targetPos = _x*10+_y
local path = dijkstra.StartDijkstra(currPos,targetPos,edges)
printlog(path,"最短路径？？？")
if path == nil then
_finishfunc(false)
return
else
_finishfunc(true)
currPos = targetPos
end
end
local targetPos = Vector2.New(4,6)--目标位置，假设是（4,6）点，实际应用中以鼠标点击位置为准
GetShortPath(targetPos.x,targetPos.y,function (_bool)
if _bool then
--找到最短路径，可以前往目的地
else
--没有通路，不能前往目的地
end
end)
算法测试通过之后，为了让肉眼清楚的看到路径，我们需要放上一个小人，在路上走动。
首先实例化小人：
--prefab是将要实例化的对象parent是挂载的父节点
local player = GameObject.Instantiate(prefab, parent.transform)
根据需要到达的坐标，移动小人
function chapterLevel.MoveToPos(path,idx,len)
local pos = path[idx]
local y = pos%10
local x = (pos-y)/10
local target = Vector3.New(x*100,y*100,0)
local mypos = player.transform.localPosition
if target.x == mypos.x and target.y == mypos.y then
return
end
ChangeDir(target)
local distance = Vector3.Distance(target , player.transform.localPosition)
local time = distance/400
playerAnim:SetBool("run", true)
player.transform:DOLocalMove(target, time):SetEase(Ease.Linear):OnComplete(
function ()
if idx<=1 then
playerAnim:SetBool("idle", false)
else
base.MoveToPos(path,idx-1,len)--递归执行两点之间的移动
end
end
)
end
GetShortPath(coordinate[1],coordinate[2],function (_bool,path)
if _bool then
local len = table.tablelen(path)
base.MoveToPos(path,len-1,len)
end
end)
为了让小人看上去逼真一点，我们需要给他加上动画，根据需要，加上跑步和待机动画
local playerAnim = utils.getcom(player, "Animator")--获取动画组件
当需要移动的时候执行：
playerAnim:SetBool("run", true)
移动结束执行：
base.playerAnim:SetBool("idle", true)
因为人物移动时，按照常理来说都是面朝移动方向的，所以我们还需要加上人物转向的代码：
local function GetAngle(from , to, anglen以上是关于unity使用Dijkstra算法实现自动寻路的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章