コメント
Unreal Engineで人工知能を実装する方法
編集済み 2 数時間前 によって ExtremeHow 編集チーム
アンリアルエンジン人工知能AIゲーム開発プログラミングビヘイビアツリーパスファインディングNPC自動化論理
翻訳が更新されました 2 数時間前
人工知能（AI）は、現代のビデオゲームにおいて重要な役割を果たしており、プレイヤーに信頼できる知的な対戦相手との競争のスリルを提供します。Unreal Engineは、堅牢で人気のあるゲームエンジンであり、ゲームプロジェクトにAIを統合するための豊富なツールとシステムを提供しています。Unreal Engine内でAIを実装するには、ビヘイビアツリー、AIコントローラー、ナビゲーションメッシュ、およびブラックボードなどのいくつかの重要なコンポーネントを理解して使用する必要があります。この記事では、これらのツールを使用してUnreal Engine内で人工知能を実装するための簡単に従えるガイドを紹介します。
Unreal EngineのAIシステムの紹介
Unreal Engineは、そのユーザーフレンドリーなインターフェース、強力なグラフィカル機能、および幅広い開発ツールで知られています。Unreal EngineのAIは基本的にビヘイビアツリーシステムを中心に展開されており、これにより開発者は非プレイヤーキャラクター（NPC）のために複雑な意思決定プロセスを設計できます。AIコントローラーや他のサポートシステムと組み合わせることで、開発者は詳細でインタラクティブなAIエージェントを作成できます。
プロジェクトのセットアップ
AIを実装する前に、Unreal Engineでプロジェクトを正しくセットアップすることが重要です。ここでは、環境を準備するためのステップバイステップガイドを示します：
- 新しいプロジェクトを作成する: Unreal Engineを開いて新しいゲームプロジェクトを作成します。あなたのゲームタイプに最も適したテンプレートを選択し、カスタムスクリプトに深く掘り下げる場合はC++を選択してください。
- AIの基本セットアップ: シナリオやシンプルなレベル設定などの基本的なゲーム要素を確実に持っておくことで、AIコンポーネントを効果的にテストできます。キャラクターや敵対者を持つことも有益です。
AI コンポーネントの理解
Unreal Engine の AI システムは、多くの部分で構成されており、これらが協力してインテリジェントな動作を生成します。以下は、あなたが扱う主なコンポーネントです:
AI コントローラー
AI コントローラーは、Unreal Engine の AI システムにおける重要な部分です。プレイヤー入力や意思決定プロセスを使用して非プレイヤーキャラクターを制御します。
AI コントローラーを実装するには：
AAIControllerから派生した新しい C++ クラスを作成します。これがあなたのAIコントローラーになります。- 必要に応じて関数をオーバーライドします。
OnPossess()関数を使用してポーン（制御されるキャラクター）を設定し、AI ストラテジーを初期化することを検討してください。
class MyAIController : public AAIController { // コンストラクタ MyAIController(); // コントローラーがポーンを所有したときに呼び出される void OnPossess(APawn* InPawn) override; };ビヘイビアツリー
ビヘイビアツリーは、キャラクターの行動のためのモジュール化された複雑な意思決定ツリーを作成するために使用されます。これにより、AI の意思決定の背後にある論理を設計するグラフィカルな方法が提供されます。
ビヘイビアツリーを作成する手順：
- コンテンツブラウザで右クリックし、
Create Asset > Artificial Intelligence > Behavior Treeを選択します。 - ツリーにノードを追加して動作を定義します。コンポジットノードは意思決定の流れを決定し、デコレーターノードは条件チェックを処理し、サービスノードは継続ロジックを提供します。
ブラックボード
ブラックボードは、ビヘイビアツリーと連携してデータリポジトリとして機能し、ツリーノードがアクセスできる重要なデータを格納します。
Create Asset > Artificial Intelligence > Blackboardから新しいブラックボードを作成します。- パトロールポイント、プレイヤー参照、または状態を表すブール値などのゲームデータ要素を表すキーを追加します。
ナビゲーションメッシュ
ナビゲーションメッシュ（navmesh）は、ゲームワールド内の歩行可能なエリアを定義し、AI 制御キャラクターが自由で自然に移動できるようにします。
NavMeshBoundsVolumeをレベルに配置して、AI がナビゲートできる領域を定義します。Pキーを押してナビゲーションメッシュを表示します。緑色でハイライトされたエリアが歩行可能です。
AI の実装：それをまとめる
さまざまなコンポーネントが設定されたら、それらを統合して Unreal Engine 内で AI を実装する時が来ました：
ステップ 1: AI コントローラーの設定
NPC キャラクターに AI コントローラーを割り当てます: キャラクターブループリントの詳細パネルで、Pawn セクションの下でカスタム AI コントローラーに AI コントローラークラス を設定します。
ステップ 2: ビヘイビアツリーで動作を定義
ビヘイビアツリーを開き、動作のシーケンスを定義し始めます。
Selectorノードを使用して、状況に応じて実行するアクションを決定します。- 動きまたはアクションの関数を作成し、NPC がブラックボードに設定されたターゲット位置に移動できるようにします。
Decoratorノードを使用してロジックチェックを行い、敵が視野内にいるかどうか、または一定の閾値以下の健康状態であるかを判断します。
ステップ 3: ブラックボードでデータ管理
ゲームワールドデータでブラックボードを更新するロジックを実装します。 AI コントローラースクリプト内で：
void MyAIController::BeginPlay() { // ブラックボードコンポーネントを取得 UseBlackboard(BlackboardComponent, BlackboardAsset); // 初期ブラックボード値を設定する BlackboardComponent->SetValueAsVector(TEXT("HomeLocation"), GetPawn()->GetActorLocation()); }ステップ 4: ナビゲーションでの作業
AI キャラクターが以前に設定した NavMesh を使用して環境を正しくナビゲートできることを確認します。キャラクターの移動コンポーネントが正しく構成されているか確認してください。
ステップ 5: テストと繰り返し
AI を設定した後、レベル内でテストして動作が意図したとおりに実行されていることを確認することが重要です。デバッグツールとログは非常に役立ちます。
AI パフォーマンスの最適化
ゲームに AI を実装する際、特に多くの AI キャラクターが活動している大規模または複雑なシーンでは、パフォーマンスの最適化が非常に重要になります。効率を高めるためのガイドラインを以下に示します：
- ナビゲーションメッシュを調整する: ナビゲーションメッシュの範囲と複雑さを、ナビゲーションが必要なエリアに限定します。
- ブラックボードを効率的に使用する: 意思決定に必要なデータだけを格納するようにしてください。
- 簡単なロジックを使用する: 初めは簡単なロジックから始め、必要に応じて徐々に複雑さを増していきます。
高度なトピック
基本的な AI 機能に慣れたら、高度な統合を探求できます：
環境クエリシステム (EQS)
EQSは、AIがより良い意思決定をするために環境データを提供することでAIを強化できます。クエリは経路、ターゲット位置、周囲の要素を分析します。
機械学習の統合
機械学習コンポーネントを統合して、AIの意思決定プロセスを開発します。 Unreal Engineは、機械学習機能を活用するためのサードパーティプラグインやAPIをサポートしています。
カスタム C++ 関数
複雑なAIタスクとノードをC++で作成し、行動アクションを正確に定義したり、特定のロジックフローのために既存の関数を修正したりします。
結論
Unreal EngineでのAIの実装は、AIコントローラー、ビヘイビアツリー、ブラックボード、ナビゲーションメッシュなどのさまざまなシステムを連携させることを伴います。それぞれが独自の役割を果たし、それらを組み合わせることで、現代のゲームに必要な洗練された行動を作成できます。機能性とゲームの楽しさを維持するためには、継続的なテストと反復、パフォーマンスの最適化が不可欠です。このガイドに従い、高度な技術を探索することで、知的で魅力的なNPCを開発し、ゲームプロジェクトを新しいレベルに引き上げることができます。
記事の内容に誤りがある場合, あなたは