ai状态机（AI状态机和行为树的特点）
ai巡边路径怎么做ai怎么描边外轮廓路径
1、首先打开illustrator软件ai状态机，载入需要处理的素材。然后按下Alt+A键全选图形ai状态机，在鼠标点击右键，选择编组。接下来按下快捷键Ctrl+C复制，按Ctrl+B将图像贴在后面，在按下Crtl+Shift+F9调出路径查找器并点击合并按钮。最后用上方的描边工具描边就可以ai状态机了。
2、**预设路径点：** 最简单的方法是预先设置一系列路径点，让AI代理按照这些路径点依次巡边。路径点可以是在地图上预先标记的固定坐标，或者是由开发者手动设置的关键点。AI代理会在路径点之间移动，形成巡逻路径。
3、电脑打开illustrator，然后选中要转换为轮廓的线条。选中线条后，点击工具栏中的对象。点击对象后，选中路径，然后点击路径汇总的轮廓描边化。点击选择轮廓描边化之后，线条就转换为轮廓了。
4、ai怎么描边外轮廓呢？今天就教大家如何操作。打开AI软件，点击“新建”选择为默认画板即可，点击“创建”。用“文字工具”在画板上输入一段文字。点击上方“对象”中的“拓展”。勾选“对象”“填充”，点击“确定”。点击上方“对象”-“路径”中的“偏移路径”。位移设置为2pt，点击“确定”。
5、打开AI软件，打开需要描边的文件ai状态机； 选择需要描边的路径，可以使用选择工具或直接点击路径对象选择； 在主菜单中选择“对象”或“路径”选项； 选择“描边”选项，然后选择所需的线条样式和颜色； 点击“确定”按钮，即可将路径描边。
6、在ai软件中，对一条路径进行描边有两种方式来进行：一种是沿路径内、外侧描边，欲对一个圆外设置扫描，可以在描边设置面板上选择对路径外侧进行描边，这样做会使描边的线条沿着圆的外侧面进行描边的，不会对圆的内侧面描边的，路径面板上只有这两种选项。
状态机和行为树
游戏AI的构建方法主要依赖于两种技术：有限状态机(FSM)和行为树(Behavior Tree)。其中，针对基础需求，比如敌对AI的追踪与随机移动，FSM可以清晰地定义其行为逻辑，如看到玩家后追逐，视线消失后暂停并随机移动，再次相遇则继续追逐。
在深度学习算法出来以前，游戏中的人力对战，或者说NPC（怪物也可以说成游戏里面的NPC）的AI主要采用“行为树”和“状态机”两种模式。（比较形象的解释，可能不太准确）行为树就像给了你很多锦囊，符合哪种条件你就开锦囊，然后按照指示继续做。状态机就像竖了几个牌，符合这个状态你就要做什么。
行为树 (Behavior Tree， BT) 是一种用于任务切换的结构，广泛应用于机器人和游戏AI。相比有限状态机 (Finite State Machine， FSM)，行为树具有以下优势：灵活性和可扩展性高、易于维护和修改。行为树的基本概念在于通过不同的节点组合实现智能体的行为逻辑。节点类型主要分为控制节点、修饰节点和回退节点。
行为树的名字很好地解释了它是什么。不像有限状态机（Finite State Machine）或其他用于 AI 编程的系统，行为树是一棵用于控制 AI 决策行为的、包含了层级节点的树结构。
硬派游戏AI，不是虚无缥缈的神经网络，用神经网络其实是一个黑洞，把问题一脚踢给计算机，只要训练它，它就能解决一切问题的懒人想法。硬派游戏AI，就是状态机和行为树。状态机是基本功，行为树可选（早年AI没行为树这东西，大家都是hard code的）。大部分人说到这里也就没了，各位读完还是无法写代码。
游戏人工智能编程案例精粹的内容简介
1、第四章《体育模拟（简单足球）》介绍了足球环境的构建、AI设计以及估算和假设的应用，通过案例研究揭示了体育模拟中的AI实现。第五章《图的秘密生命》探讨了图论在游戏AI中的应用，深入解析了游戏环境中的路径规划、目标驱动智能体行为以及模糊逻辑等高级概念。
2、本书主要讲述如何使游戏中的角色具有智能的技术。首先介绍游戏角色的基本属性及常用数学方法。深入探讨游戏智能体状态机的实现。通过简单足球游戏实例，给出用状态机实现游戏AI的例子。在图论部分，详细介绍图在游戏中的用途及各种不同的图搜索算法。
3、计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列，来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理，分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
4、最后，就是游戏编程细分领域的书籍了，例如AI，物理，图形等等，这些方面的入门书籍我只看过AI方面的，例如《游戏人工智能编程案例精髓》和《游戏开发中的人工智能》，它们都是比较粗略地介绍人工智能在游戏中的基本运用，但是要写出真正能用的代码，还是需要看一些相关的论文，博客等等。
5、- “编程游戏AI案例精粹”：适用于对游戏AI开发感兴趣的爱好者和游戏AI开发人员。- “模式分类”和“神经网络在模式识别中的应用”：涉及模式识别和场景分析的经典著作。- “计算机视觉：现代方法”：计算机视觉领域的经典教材，涉及线性滤波、局部图像特征等主题。
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