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Unity3D 是近几年非常流行的3D 游戏开发引擎，已成为手机游戏开发的主要开发工具之一，手机（或其他平台）的游戏逐渐高阶化、复杂化，游戏角色也需要具有更高的「智慧」。

　　角色的AI（人工智慧）水准直接决定游戏的惊险性、刺激性、趣味性，优秀的游戏会使人玩不释手。为了让游戏可以被玩家接受，使游戏变得更加有趣，更要依赖于AI。

本书特点

　　■ 精选游戏AI 中最必要、最实用的几项关键技术，用大量Unity3D范例程式、图片，以深入浅出的方式说明游戏人工智慧理论、设计原则和Unity3D 程式设计实现方法。

　　■ 每个程式都有详细的註释并执行测试成功。程式对Unity3D 的版本（3.X/4.X/5.X） 依赖性不大。

　　■ 希望为具备初步Unity3D 游戏开发程式设计能力的读者，创作「更高智慧」游戏角色时提供系统地、快速地帮助。

　　适用： Unity3D 游戏开发者、游戏开发培训机构的师生、数位媒体技术、数位媒体艺术等专业者。

前言

Chapter 01   Unity3D 人工智慧架构模型
1.1 游戏AI 的架构模型
1.1.1 运动层
1.1.2 决策层
1.1.3 战略层
1.1.4 AI 架构模型的其他部分
1.2 FPS/TPS 游戏中的AI 解析
1.2.1 FPS/TPS 中的运动层
1.2.2 FPS/TPS 中的决策层
1.2.3 FPS/TPS 中的战略层
1.2.4 FPS/TPS 中AI 架构模型的支撑部分

Chapter 02   实现AI 角色的自主移动：操控行为
2.1 Unity3D 操控行为程式设计的主要基础类别   
2.1.1 将AI 角色抽象成一个质点：Vehicle 类别
2.1.2 控制AI 角色移动：AILocomotion 类别
2.1.3 各种操控行为的基础类别：Steering 类别
2.2 个体AI 角色的操控行为
2.2.1 接近
2.2.2 离开
2.2.3 抵达
2.2.4 追逐
2.2.5 逃避
2.2.6 随机徘徊
2.2.7 路径跟随
2.2.8 避开障碍
2.3 群众的操控行为
2.3.1 组行为
2.3.2 检测附近的AI 角色
2.3.3 与群中邻居保持适当距离：分离
2.3.4 与群中邻居朝向一致：团队
2.3.5 成群聚集在一起：聚集
2.4 个体与群众的操控行为组合
2.5 几种操控行为的程式设计解析
2.5.1 模拟鸟群飞行
2.5.2 多AI 角色障碍赛
2.5.3 实现动物迁徙中的跟随领队行为
2.5.4 排队透过狭窄通道
2.6 操控行为的快速实现：使用Unity3D 开放原始码函数库UnitySteer
2.7 操控行为程式设计的其他问题

Chapter 03   寻找最短路径并避开障碍物：A* 寻路
3.1 实现A* 寻路的3 种工作方式
3.1.1 基本术语
3.1.2 方式1：建立以单元为基础的导览图
3.1.3 方式2：建立可视点导览图
3.1.4 方式3：建立导览网格
3.2 A* 寻路演算法是运行原理的
3.2.1 A* 寻路演算法的虚拟程式码
3.2.2 用一个实例来完全了解A* 寻路演算法
3.3 用A* 演算法实现战术寻路
3.4 A* Pathfinding Project 外挂程式的使用
3.4.1 基本的点到点寻路
3.4.2 寻找最近的多个道具（生命值、武器、药等）
3.4.3 战术寻路：避开火力范围
3.4.4 在复杂地形中寻路：多层建筑物中的跨层寻路
3.4.5 RTS 中的小队寻路：用操控行为和A* 寻路实现
3.4.6 使用A* Pathfinding Project 外挂程式需要注意的问题
3.5 A* 寻路的适用性

Chapter 04   AI 角色对游戏世界的感测
4.1 AI 角色对环境资讯的感测方式
4.1.1 轮询方式
4.1.2 事件驱动方式
4.1.3 触发器
4.2 常用感测类型的实现
4.2.1 所有触发器的基础类别：Trigger 类别
4.2.2 所有感测器的基础类别：Sensor 类别
4.2.3 事件管理员
4.2.4 视觉感测
4.2.5 听觉感测
4.2.6 触觉感测
4.2.7 记忆感测
4.2.8 其他类型的感测：生命值、宝物等物品的感测
4.3 AI 士兵的综合感测范例
4.3.1 游戏场景设定
4.3.2 建立AI 士兵角色
4.3.3 建立玩家角色
4.3.4 显示视觉范围、听觉范围和记忆资讯
4.3.5 游戏执行结果

Chapter 05   AI 角色自主决策：有限状态机
5.1 有限状态机的FSM 图
5.1.1 《PAC-Man（小精灵）》游戏中红幽灵的FSM 图
5.1.2 《Quake Ⅱ（雷神之槌2）》中Monster 怪兽的有限状态机
5.2 方法1：用Switch 叙述实现有限状态机
5.2.1 游戏场景设定
5.2.2 建立子弹预设物体
5.2.3 建立敌人AI 角色
5.2.4 建立玩家角色及执行程式
5.3 方法2：用FSM 架构实现通用的有限状态机
5.3.1 FSM 架构
5.3.2 FSMState 类别：AI 状态的基础类别
5.3.3 AdvancedFSM 类别：管理所有的状态类别
5.3.4 PatrolState 类别：AI 角色的巡逻状态
5.3.5 ChaseState 类别：AI 角色的追逐状态
5.3.6 AttackState 类别：AI 角色的攻击状态
5.3.7 DeadState 类别：AI 角色的死亡状态
5.3.8 AIController 类别：建立有限状态机，控制AI 角色的行为
5.3.9 游戏场景设定

Chapter 06   AI 角色的复杂决策：行为树
6.1 行为树技术原理
6.1.1 行为树基本术语
6.1.2 行为树中的叶节点
6.1.3 行为树中的组合节点
6.1.4 子树的多工
6.1.5 使用行为树与有限状态机的权衡
6.1.6 行为树即时执行的协作（Coroutine）
6.2 行为树设计范例
6.2.1 范例1：有限状态机/ 行为树的转换
6.2.2 范例2：带随机节点的战斗AI 角色行为树
6.2.3 范例3：足球球员的AI 行为树
6.3 行为树的执行流程解析：阵地军旗争夺战
6.3.1 军旗争夺战行为树
6.3.2 军旗争夺战的行为树检查过程详解
6.4 使用React 外挂程式快速建立敌人AI 士兵行为树
6.4.1 游戏场景设定
6.4.2 建立行为树
6.4.3 撰写指令稿实现行为树
6.4.4 建立敌人AI 士兵角色
6.4.5 建立玩家角色及执行程式

Chapter 07  AI 综合范例：第三人称射击游戏
7.1 TPS 游戏范例整体设计
7.1.1 TPS 游戏范例概述
7.1.2 敌人AI 角色行为树设计
7.2 TPS 游戏范例场景的建立
7.2.1 游戏场景设定
7.2.2 隐蔽点设定
7.3 为子弹和武器撰写指令稿
7.3.1 建立子弹预设物体
7.3.2 为M4 枪撰写指令稿
7.4 建立玩家角色
7.5 建立第三人称相机
7.6 建立敌人AI 士兵角色
7.6.1 用React 外挂程式画出行为树
7.6.2 为行为树撰写程式
7.6.3 敌人AI 士兵角色控制指令稿
7.7 建立GUI 使用者介面
7.8 游戏画面

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