来一段unity网格寻路代码

### Unity 中基于网格的寻路运动实现 #### 创建网格环境 为了在 Unity 中创建一个基本的 2D 正方形网格用于 A* 寻路，首先需要定义网格结构。这可以通过编写脚本来完成。 ```csharp using UnityEngine; public class Grid : MonoBehaviour { public int width = 10; public int height = 10; private Node[,] grid; void Start() { CreateGrid(); } void CreateGrid() { grid = new Node[width, height]; for (int x = 0; x < width; ++x) { for (int y = 0; y < height; ++y) { grid[x, y] = new Node(x, y); } } } } ``` 此代码片段展示了如何初始化并填充节点数组 `grid`，其中每个元素代表网格上的单个位置[^1]。 #### 定义节点属性 对于每一个可能成为路径一部分的位置来说，都需要记录其坐标以及一些辅助数据以便执行 A* 算法： ```csharp [System.Serializable] public struct Node { public bool walkable; public Vector2 position; public float gCost; public float hCost; public Node parent; public Node(bool _walkable, Vector2 _position) { walkable = _walkable; position = _position; gCost = 0f; hCost = 0f; parent = null; } } ``` 上述代码中包含了两个成本变量 (`gCost`, `hCost`) 和指向父级节点的引用 `parent`，这些都是标准 A* 实现的一部分[^3]。 #### 计算代价函数 当评估潜在路线时，会涉及到计算从当前节点到达目标所需的成本。通常情况下，这是通过累加水平/垂直移动（每步增加 10）和斜向移动（每步增加 14）的距离来完成的: ```csharp private static readonly Dictionary<Vector2Int, int> movementPenalties = new Dictionary<Vector2Int, int>() { {new Vector2Int(1, 0), 10}, // Right {new Vector2Int(-1, 0), 10},// Left {new Vector2Int(0, 1), 10}, // Up {new Vector2Int(0, -1), 10},// Down {new Vector2Int(1, 1), 14}, // Diagonal up-right {new Vector2Int(-1, 1), 14},// Diagonal up-left {new Vector2Int(1, -1), 14},// Diagonal down-right {new Vector2Int(-1, -1), 14}// Diagonal down-left }; ``` 这些数值被用来更新相邻节点之间的相对开销。 #### 执行A*搜索过程 最后一步就是按照经典的 A* 流程迭代处理开放列表直至找到解决方案或确认无解为止。这部分逻辑较为复杂，因此仅给出简化版框架供参考： ```csharp List<Node> openSet = new List<Node>(); HashSet<Node> closedSet = new HashSet<Node>(); openSet.Add(startNode); while(openSet.Count > 0){ var currentNode = GetLowestFCostNodeFromOpenSet(); if(currentNode == endNode){ return ReconstructPath(endNode); } openSet.Remove(currentNode); closedSet.Add(currentNode); foreach(var neighbor in GetNeighborsOfCurrentNode()){ if(!neighbor.walkable || closedSet.Contains(neighbor)){ continue; } var tentativeGScore = currentNode.gCost + CalculateDistanceBetweenNodes(currentNode, neighbor); if (!openSet.Contains(neighbor)) { openSet.Add(neighbor); } else if(tentativeGScore >= neighbor.gCost){ continue; } neighbor.parent = currentNode; neighbor.gCost = tentativeGScore; neighbor.hCost = HeuristicEstimateToGoal(neighbor.position, endPosition); } } return null; // No path found. ``` 这段伪代码描述了一个完整的 A* 循环流程，包括获取具有最低 F 成本的节点、检查是否达到目的地、扩展邻居节点等功能[^2]。

### Unity 中实现带有动态网格生成的寻路功能 为了实现在 Unity 中带有动态网格生成的寻路功能，可以采用 A* 算法并结合导航网格组件。这不仅能够提供高效的路径规划能力，还能灵活应对场景变化。 #### 创建动态网格类 `DynamicGrid` 首先定义一个用于管理动态网格的脚本 `DynamicGrid`，该脚本负责创建和更新网格结构： ```csharp using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class DynamicGrid : MonoBehaviour { private List<Tile> gridTiles = new List<Tile>(); public void Initialize(int width, int height){ for (int y = 0; y < height; ++y) { for (int x = 0; x < width; ++x) { var tileInstance = Instantiate(tilePrefab); tileInstance.transform.SetParent(transform); tileInstance.SetPosition(new Vector3(x * tileSize, y * tileSize)); gridTiles.Add(tileInstance); } } } public void UpdateTileWalkability(Vector2 position, bool isWalkable){ foreach(var tile in gridTiles){ if((Vector2)tile.transform.position == position){ tile.setWalkable(isWalkable); break; } } } } ``` 此部分代码展示了如何初始化一个指定大小的地图以及根据给定坐标更改特定瓦片可通行性的方法[^1]。 #### 定义瓦片类 `Tile` 接着定义代表单个瓦片的对象 `Tile` 类型，其属性包括是否可通过(`walkable`)、访问标记(`visited`)及其前驱节点(`pre`)等信息。这些字段对于执行 A* 搜索至关重要[^3]。 ```csharp using UnityEngine; [System.Serializable] public class Tile : MonoBehaviour{ [HideInInspector] public bool walkable = true; [HideInInspector] public bool visited = false; [HideInInspector] public Tile pre; [HideInInspector] public float gCost = 0f; [HideInInspector] public float hCost = 0f; public float fCost => gCost + hCost; /// <summary> /// 设置当前格子是否可以通过. /// </summary> /// <param name="canWalk">能否通过</param> public void SetWalkable(bool canWalk){ this.walkable = canWalk;} /// <summary> /// 获取曼哈顿距离. /// </summary> /// <returns></returns> public int GetManhattanDistance(Tile target){ return Mathf.Abs(Mathf.FloorToInt(transform.localPosition.x / tileSize) - Mathf.FloorToInt(target.transform.localPosition.x / tileSize)) + Mathf.Abs(Mathf.FloorToInt(transform.localPosition.y / tileSize) - Mathf.FloorToInt(target.transform.localPosition.y / tileSize)); } } ``` 上述实现了基本的数据成员声明与操作接口，并提供了计算两个点之间曼哈顿距离的方法，这对于启发式估计非常有用。 #### 实现A*算法逻辑 最后，在另一个单独的脚本文件中编写具体的 A* 路径查找函数。这部分涉及到开放列表(open list)，关闭列表(closed list)的概念，以及优先队列的选择策略等内容。 ```csharp using System.Linq; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public static class PathFinder { public static List<Vector2Int> FindPath(DynamicGrid dynamicGrid, Vector2 startWorldPos, Vector2 endWorldPos){ PriorityQueue<Tile> openList = new(); HashSet<Tile> closedSet = new(); // ... 初始化起点终点对应的 Tile 对象 ... while (!openList.IsEmpty()){ currentTile = openList.Dequeue(); // 取出代价最小的一个 if(currentTile.Equals(endTile)){ // 找到了一条完整的路径... return ReconstructPath(startTile, endTile); } closedSet.Add(currentTile); foreach(neighbour in NeighboursOf(currentTile)){ if(!neighbour.walkable || closedSet.Contains(neighbour)) continue; tentativeGScore = currentTile.gCost + DistanceBetween(currentTile, neighbour); if(tentativeGScore >= neighbour.gCost) continue; neighbour.predecessor = currentTile; neighbour.gCost = tentativeGScore; neighbour.hCost = HeuristicEstimateToGoal(neighbour, goalNode); if(!openList.Contains(neighbour)) openList.Enqueue(neighbour); } } throw new Exception("No path found"); } private static List<Vector2Int> ReconstructPath(Tile start, Tile end){ Stack<Vector2Int> pathStack = new(); do{ pathStack.Push(Grid.WorldToCell(end.transform.position)); end = end.predecessor; }while(end != null && !end.Equals(start)); return pathStack.ToList(); } // 辅助函数省略... } ``` 这段伪代码片段描述了一个典型的 A* 过程框架，其中包含了必要的数据结构维护工作流以及最终回溯构建解的过程。