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Em este passo iremos implementar os elementos necessários para controles de movimentação do NPC.

1. Objetos de controle

Devemos usar as classes Blueprints:

  • BP_NPC_Controller do tipo AIController;

  • BH_NPC do tipo Behaivor Tree;

  • BB_NPC do tipo Blackboard;

A estrutura de controle das classes é a seguinte: O Character tem como controlador o AIController que executa a árvore Behaivor Tree a qual utiliza o Blackboard para a armazenamento de variáveis.

2. Blackboard

BlackBoard permite que você armazene informações em chaves que podem ser usadas pela Árvore de Comportamento.

Para criar o objeto utilize Menu de Contexto > Artificial Intelligence > Blackboard.

Figura: Blackboard -
Figura: Exemplo de variáveis para movimentação de patrulhamento e perseguição.
Variável Descrição
SelfActor Key type : Object e Base Class : Actor que representa o próprio ator;
EnemyActor Key type : Object e Base Class : Actor para referenciar o jogador;
HasLineOfSight Variável Bool para sinalizar quando o jogador é avistado;
PatrolLocation Variável Vector para armazenar a posição do ponto de patrulhamento.

3. Behavior Tree

Consiste em três painéis: o gráfico da Behavaior Tree, onde você exibe visualmente as ramificações e os nós que definem seus comportamentos, o painel Details, onde as propriedades de seus nós podem ser definidas e o Blackboard, que mostra as Chaves do Blackboard e suas respectivas valores atuais quando o jogo está rodando e é útil para depuração.

Figura: Behavior Tree -
Figura: Árvore de comportamento para patrulhamento e perseguição.

O número ao lado do nó indica a ordem de operação. As árvores de comportamento são executadas da esquerda para a direita e de cima para baixo, portanto, a organização dos nós é importante. As ações mais importantes para a IA geralmente devem ser colocadas à esquerda, enquanto as ações menos importantes (ou comportamentos alternativos) são colocadas à direita. As ramificações filhas são executadas da mesma maneira e, se qualquer ramificação filha falhar, a ramificação inteira interromperá a execução e fará o backup da árvore. Por exemplo, se o Chase Player falhar, ele retornará ao AI Root antes de passar para o Patrol.

Além de usar as Tarefas integradas, você pode criar e atribuir suas Tarefas personalizadas com lógica adicional que você pode personalizar e definir. Esta Tarefa será usada para alterar a velocidade de movimento da IA para que ela corra atrás do Jogador. Ao criar uma nova Tarefa, um novo Blueprint será criado e aberto automaticamente.

Figura: Chase Player -
Figura: Tarefa que implementa a lógica para alterar a velocidade do NPC.
Figura: FindRandomPatrol -
Figura: Função para determinar pontos de caminhamento.

GetRandomReachablePointInRadius - Localiza um ponto alcançável aleatório no espaço navegável restrito ao Raio em torno da Origem.

Set Blackboard Value - Altera o valor das variáveis no BlackBoard passado como parâmetro.

Figura: EventOnPosses -
Figura: Evento para associar e executar Behavior Tree ao IAController.
Figura: OnTargetPerceptionUpdated -
Figura: Notifica todos os objetos vinculados que as informações de percepção foram atualizadas para um determinado alvo.

Configurando a árvore de comportamento:

  • Adicionando o nó de controle sequence;

  • Adicionar variáveis no Blackboard para que possam ser compartilhadas pelas task e services;

Implementante a task LocalizaJogador.

  • Tarefas (tasks) são similares a funções que iniciam e finalizam com comandos específicos;

  • Podem ser adicionados parâmetros do tipo Blackboard value para comunicação entre tarefas.

Na lógica utilizamos Get Player Pawn para obter o objeto Pawn instanciado do jogador e logo em seguida o vetor de retorno da função Get Actor Location para que possamos atualizar a variável passada como parâmetro;

3.1. Vídeo Implementando a árvore de comportamento

3.1.1. Andando aleatoriamente

Neste passo iremos adicionar a lógica para que o NPC caminhe para pontos aleatórios.

1. Antes de adicionar a lógica vamos desconectar o nó da árvore LocalizaJogador;

2. No Blackboard da árvore adicionamos a variável do tipo vetor LocalizacaoPonto, usaremos a variável para armazenar as coordenadas do novo ponto de destino;

3. Localizar um ponto qualquer (randômico) no mapa a partir da posição do jogador;

Utilizaremos a função GetRandomPointInNavigableRadius com o valor de Radius igual a 1500

4. Mover-se até o ponto;

5. Aguardar 2 segundos;

3.2. Vídeo implementando o movimento aleatório

4. Adicionando percepção de visão

Para este passo devemos adicionar componentes no personagem BB_NPC e implementar lógica de detecção do jogador.

  1. No Blackboard da árvore adicionamos a variável do tipo boolean VendoJogador, usaremos a variável para “avisar” quando o jogador for percebido;

  2. Configurando a classe BP_NPC

    1. No personagem BP_NPC adicionaremos o componente AIPerception;

    2. No componente AIPerception será adicionado e configurado o elemento AISight Config; Este elemento adiciona os parâmetros que definem os ângulos e distâncias dos “sentidos” do NPC, bem como os objetos detectáveis (Inimigos, Neutros e Amigos);

    3. Adicionamos a lógica para receber e apresentar na tela quando um estimulo é disparado Sucessfully Sensed.

    4. Atualizaremos a variável VendoJogador do Blackboard;

  3. Configurando a classe BP_NPC_Controller, repita os passos anteriores. Adicionar a lógica nesta classe permite distribuir a lógica entre as classes associadas, por exemplo várias classes de personagens.

Esta configuração vai ser utilizada no projeto atual.

4.1. Vídeo implementando a percepção ou visão do NPC

4.1.1. Adicionando as condições de percepção na árvore

Neste passo vamos adicionar obstáculos no ambiente e configurar a árvore combinando os nós perseguindo jogador e andando aleatoriamente.

  1. Adicionaremos obstáculos no ambiente para obstruir a visão

  2. Iremos adicionar os Decorators :

    1. Não Está vendo jogador - controlando a subárvore com a seguinte configuração:

    • Observer aborts = Both Para que todas os nõs subjacentes sejam interrompidos;

    • Key Query = Is Not Set Para somente executar a subárvore quando a variável VendoJogador for verdadeira.

    1. Está vendo jogador - controlando a subárvore para perseguir o jogador

    • Observer aborts = None - Sem parâmetro de controle de interrupção ;

    • Key Query = Is Set.

  3. Será criada a task PersegueJogador para substituir Move To;

4.2. Vídeo implementando a percepção na árvore de comportamento

4.2.1. Adicionando o loop da percepção na árvore

Neste passo vamos adicionar um decorator loop para implementar um laço de repetição dos nós.

  1. No nó com o decorator Está vendo o jogador adicionaremos o decorator Loop para reexecutar os elementos.

4.3. Vídeo implementando a percepção e o loop na árvore de comportamento

5. Organizando os nós

Neste passo vamos renomear os nós para algo que faça sentido.

  1. Nó Patrulhando

  2. Nó Persegue Jogador

  3. Adicionar o Decorator Colldown para que adicionar um tempo de espera quando uma. tarefa retornar false. O decorator loop deve ser removido.

  4. Adicionar a tarefa Persegue Jogador removendo Move To.

5.1. Vídeo organizando os nós

6. Mudando velocidade do NPC

Neste passo iremos criar um serviço que altera a velocidade do NPC;

  1. Criar um serviço MudandoVelocidade;

  2. Na classe NPC criar a variável Pawn_NPC para que possamos ter acesso aos componentes e variáveis do NPC;

6.1. Vídeo mudando a velocidade do NPC

7. Patrulhamento com ponto de controle 01

Nos próximos passos devemos implementar o patrulhamento utilizando pontos de controle.

  1. Começaremos implementando a classe BP_Caminho do tipo Actor Blueprint;

  2. Adicionaremos a variável PontoCaminho do tipo vector e deverá ser um array para servir de marcação dos pontos. A variável deve ter os atributos Instance Editable e Show 3D Widget igual a true ;

  3. No classe BB_NPC adicionaremos uma variável Caminho do tipo BP_Caminho assim possibilitamos acesso do NPC ao caminho.

7.1. Vídeo implementando patrulhamento e controle 1

7.1.1. Tarefa para pegar um ponto de patrulhamento

Neste passo vamos implementar uma tarefa para pegar o ponto de controle dentro do objeto caminho associado ao NPC.

  1. Obtém o ator associado ao NPC Caminho e logo em seguida um vetor de marcação PontoCaminho.

  2. Insere a nova tarefa em uma subárvore e em sequencia adicionamos a tarefa MoveTo com o parâmetro PontoDestino atualizado.

7.2. Vídeo implementando a tarefa para pegar um ponto de patrulhamento

7.2.1. Tarefa para pegar o próximo ponto de controle

Neste passo vamos implementar a tarefa para pegar o próximo ponto de controle.

  1. Calculo de ponto atual + 1;

  2. Caso o resultado anterior seja maior que o número de pontos associados ao caminho, verificamos se a variável RepeteCaminho (Variável boolean do NPC) é verdadeira para atribuir o valor 0 marcando o início dos pontos ou finalizamos a tarefa.

7.3. Vídeo implementando a tarefa para pegar o próximo ponto de patrulhamento

8. Adicionando Enum para armazenar os estados do NPC

Neste passo vamos adicionar a variável EstadoNPC do tipo Enum com a finalidade de armazenar diversos estados do NPC, como por exemplo:

  • Patrulhando;

  • Procurando;

  • Perseguindo;

Logo em seguida vamos fazer o seguinte:

  1. Adicionar uma variável EstadoNPC no Blackboard

  2. Implementar uma tarefa MudaEstadoNPC

8.1. Implementando tarefa para mudança de estado

Neste passo vamos implementar uma tarefa para alterar a variável EstadoNPC modificando o estado do NPC.

8.2. Vídeo implementando tarefa para mudança de estado

9. Testando a árvore com pontos de controle e perseguição

Neste passo iremos organizar a árvore e testar o projeto.

  1. Blackboard Based Condition selecione o valor Both em Observers aborts;

  2. Cooldown adicione o valor 0.2 em Cool Down Time

9.1. Vídeo testando a árvore com pontos de controle e perseguição

10. Alerta de distância do jogador

Neste passo iremos implementar um aviso de alerta de proximidade de jogador.

  1. Tarefa DistanciaJogador calcula a distancia do NPC e o jogador;

  2. Variável DistanciaDeAtaque;

  3. Variável Distancia com o valor 500 para servir como parâmetro de distâncias.

10.1. Vídeo alerta de distância do jogador