unity利用A*算法进行2D寻路
Posted jint-hwang
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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利用A*算法进行2D寻路相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
找了份新工作之后,忙的要死,都没时间鼓捣博客了,深深的感受到资本家的剥削,端午节连粽子都没有,每天下班累得跟条咸鱼一样(可能就是)。
刚好最近忙里偷闲,就来写写unity在2D下的AStar寻路算法。
地图用untiy的tilemap来贴。
大概的效果,没有去找好看的图片,将就弄点颜色表示:
黑色表示障碍,绿色表示路径,开头和结尾也是用的绿色,好懒o(╥﹏╥)o
原理和详细解释,还是参考的这位国外的大神:
https://www.redblobgames.com/pathfinding/a-star/introduction.html
解说如下:
A*算法其实可以理解为是贪心算法和广度优先搜索算法的结合体。
广度优先搜索算法,每次都可以找到最短的路径,每走一步都会记下起点到当前点的步数,优点是绝对能找到最短的路径,缺点就是地图越大计算量会变得很巨大。
贪心算法,每次都是走当前点距离终点最近的格子,在没有障碍的情况下效率很高,但是如果有障碍的话,就很绕路。
A*算法结合两者,计算当前走过的步数 与 当前点到终点的距离 之和作为走格子的依据,优点就是当有障碍物时,能找到最短距离并且计算量没有广度优先搜索大,没有障碍物时,效率和贪心算法一样高。
其实代码量没多少,直接贴出来了,具体也不解释,看注释吧,我好懒。
using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; using UnityEngine.Tilemaps; public class MapBehaviour : MonoBehaviour public Vector2Int mapSize;//地图尺寸 public Tilemap tilemap; public Tile normalTile;//白色tile public Tile obstacleTile;//黑色tile public Tile pathTile;//绿色tile public int obstacleCount;//要生成的障碍物数量 public Vector3Int startPos;//起点 public Vector3Int endPos;//终点 private bool hasStartPosSet;//是否设置了起点 private bool hasEndPosSet;//是否设置了终点 private Dictionary<Vector3Int, int> search = new Dictionary<Vector3Int, int>();//要进行的查找任务 private Dictionary<Vector3Int, int> cost = new Dictionary<Vector3Int, int>();//起点到当前点的消耗 private Dictionary<Vector3Int, Vector3Int> pathSave = new Dictionary<Vector3Int, Vector3Int>();//保存回溯路径 private List<Vector3Int> hadSearch = new List<Vector3Int>();//已经查找过的坐标 private List<Vector3Int> obstacle = new List<Vector3Int>();//障碍物坐标 private void Start() CreateNormalTiles(); CreateObstacleTiles(); private void Update() if (Input.GetMouseButtonDown(0)) if (!hasStartPosSet)//第一次点击设置起点 startPos = tilemap.WorldToCell(Camera.main.ScreenToWorldPoint(Input.mousePosition)); tilemap.SetTile(startPos, pathTile); hasStartPosSet = true; else if (!hasEndPosSet)//第二次点击设置终点 endPos = tilemap.WorldToCell(Camera.main.ScreenToWorldPoint(Input.mousePosition)); tilemap.SetTile(endPos, pathTile); hasEndPosSet = true; AStarSearchPath(); else//重置 hasStartPosSet = false; hasEndPosSet = false; foreach (var item in pathSave) tilemap.SetTile(item.Key, normalTile); search.Clear(); cost.Clear(); pathSave.Clear(); hadSearch.Clear(); //创建白色地图 public void CreateNormalTiles() for (int i = 0; i < mapSize.x; i++) for (int j = 0; j < mapSize.y; j++) Vector3Int position = new Vector3Int(i, j, 0); tilemap.SetTile(position, normalTile); //创建黑色障碍 public void CreateObstacleTiles() List<Vector3Int> blankTiles = new List<Vector3Int>(); for (int i = 0; i < mapSize.x; i++) for (int j = 0; j < mapSize.y; j++) blankTiles.Add(new Vector3Int(i, j, 0)); for (int i = 0; i < obstacleCount; i++) int index = Random.Range(0, blankTiles.Count); Vector3Int obstaclePos = blankTiles[index]; blankTiles.RemoveAt(index); obstacle.Add(obstaclePos); tilemap.SetTile(obstaclePos, obstacleTile); //AStar算法查找 public void AStarSearchPath() //初始化 search.Add(startPos, GetHeuristic(startPos, endPos)); cost.Add(startPos, 0); hadSearch.Add(startPos); pathSave.Add(startPos, startPos); while (search.Count > 0) Vector3Int current = GetShortestPos();//获取任务列表里的最少消耗的那个坐标 if (current.Equals(endPos)) break; List<Vector3Int> neighbors = GetNeighbors(current);//获取当前坐标的邻居 foreach (var next in neighbors) if (!hadSearch.Contains(next)) cost.Add(next, cost[current] + 1);//计算当前格子的消耗,其实就是上一个格子加1步 search.Add(next, cost[next] + GetHeuristic(next, endPos));//添加要查找的任务,消耗值为当前消耗加上当前点到终点的距离 pathSave.Add(next, current);//保存路径 hadSearch.Add(next);//添加该点为已经查询过 if (pathSave.ContainsKey(endPos)) ShowPath(); else print("No road"); //获取周围可用的邻居 private List<Vector3Int> GetNeighbors(Vector3Int target) List<Vector3Int> neighbors = new List<Vector3Int>(); Vector3Int up = target + Vector3Int.up; Vector3Int right = target + Vector3Int.right; Vector3Int left = target - Vector3Int.right; Vector3Int down = target - Vector3Int.up; //Up if (up.y < mapSize.y && !obstacle.Contains(up)) neighbors.Add(up); //Right if (right.x < mapSize.x && !obstacle.Contains(right)) neighbors.Add(target + Vector3Int.right); //Left if (left.x >= 0 && !obstacle.Contains(left)) neighbors.Add(target - Vector3Int.right); //Down if (down.y >= 0 && !obstacle.Contains(down)) neighbors.Add(target - Vector3Int.up); return neighbors; //获取当前位置到终点的消耗 private int GetHeuristic(Vector3Int posA, Vector3Int posB) return Mathf.Abs(posA.x - posB.x) + Mathf.Abs(posA.y - posB.y); //获取任务字典里面最少消耗的坐标 private Vector3Int GetShortestPos() KeyValuePair<Vector3Int, int> shortest = new KeyValuePair<Vector3Int, int>(Vector3Int.zero, int.MaxValue); foreach (var item in search) if (item.Value < shortest.Value) shortest = item; search.Remove(shortest.Key); return shortest.Key; //显示查找完成的路径 private void ShowPath() print(pathSave.Count); Vector3Int current = endPos; while (current != startPos) Vector3Int next = pathSave[current]; tilemap.SetTile(current, pathTile); current = next;
其实没什么难点,主要是理解,每次取出来计算下一步的点,是字典里面最少消耗值的那个点,然后每个点的消耗值都是,起点到当前的步数与当前到终点的距离(专业名词叫曼哈顿距离Manhattan distance2333)之和。
完结。
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