unity A星寻路

虽然提供的引用主要涉及基于视觉传感器的深度神经网络系统用于复杂驾驶场景分析[^1]，但此问题聚焦于 Unity 中 A* 寻路算法的源码实现。 以下是关于如何在 Unity 中实现 A* 寋路算法的相关说明： ### A* 寻路算法简介 A* 是一种广泛使用的路径规划算法，在游戏开发领域尤其重要。它通过启发式方法计算两点之间的最短路径。该算法的核心在于维护开放列表 (open list) 和关闭列表 (closed list)，并利用代价函数 \( f(n) = g(n) + h(n) \) 来评估节点优先级，其中： - \( g(n) \): 起点到当前节点的实际成本。 - \( h(n) \): 当前节点到目标节点的估计成本（通常采用曼哈顿距离或欧几里得距离）。 --- ### Unity 实现 以下是一个简单的 A* 寻路算法的 C# 源码实现，适用于 Unity 平台： #### 定义 Node 类 Node 表示地图中的每一个可行走单元格。 ```csharp using System.Collections.Generic; public class Node { public bool isWalkable; // 是否可以通行 public Vector3 worldPosition; // 单元格的世界坐标 public int gridX, gridY; // 单元格网格索引 public float gCost; public float hCost; public Node parent; // 父节点，用于回溯路径 public float fCost { get { return gCost + hCost; } } public Node(bool _isWalkable, Vector3 _worldPos, int _gridX, int _gridY){ this.isWalkable = _isWalkable; this.worldPosition = _worldPos; this.gridX = _gridX; this.gridY = _gridY; } } ``` #### Pathfinding 类 Pathfinding 类负责执行核心逻辑。 ```csharp using UnityEngine; using System.Collections.Generic; using System.Linq; public class Pathfinding : MonoBehaviour { private Grid grid; void Awake(){ grid = GetComponent<Grid>(); } public List<Node> FindPath(Vector3 startPos, Vector3 targetPos){ Node startNode = grid.NodeFromWorldPoint(startPos); Node targetNode = grid.NodeFromWorldPoint(targetPos); List<Node> openSet = new List<Node>{startNode}; HashSet<Node> closedSet = new HashSet<Node>(); while(openSet.Count > 0){ Node currentNode = GetLowestFCostNode(openSet); if(currentNode == targetNode){ return RetracePath(startNode,targetNode); } openSet.Remove(currentNode); closedSet.Add(currentNode); foreach(Node neighbour in grid.GetNeighbours(currentNode)){ if(!neighbour.isWalkable || closedSet.Contains(neighbour)) continue; int tentativeGCost = currentNode.gCost + GetDistance(currentNode, neighbour); if(tentativeGCost < neighbour.gCost || !openSet.Contains(neighbour)){ neighbour.parent = currentNode; neighbour.gCost = tentativeGCost; neighbour.hCost = GetDistance(neighbour, targetNode); if(!openSet.Contains(neighbour)) openSet.Add(neighbour); } } } return null; // 如果找不到路径返回null } Node GetLowestFCostNode(List<Node> nodesList){ Node lowestFcostNode = nodesList[0]; for(int i=1;i<nodesList.Count;i++){ if(nodesList[i].fCost < lowestFcostNode.fCost){ lowestFcostNode = nodesList[i]; } } return lowestFcostNode; } List<Node> RetracePath(Node startNode, Node endNode){ List<Node> path = new List<Node>(); Node currentNode = endNode; while(currentNode != startNode){ path.Add(currentNode); currentNode = currentNode.parent; } path.Reverse(); return path; } int GetDistance(Node nodeA, Node nodeB){ int dstX = Mathf.Abs(nodeA.gridX - nodeB.gridX); int dstY = Mathf.Abs(nodeA.gridY - nodeB.gridY); if(dstX > dstY) return 14 * dstY + 10 *(dstX-dstY); else return 14 * dstX + 10 *(dstY-dstX); } } ``` #### Grid 类 Grid 类定义了一个二维数组来表示整个地图。 ```csharp public class Grid{ public Node[,] gridArray; public int width, height; public float cellSize; public Grid(int _width,int _height,float _cellSize){ this.width = _width; this.height = _height; this.cellSize = _cellSize; gridArray = new Node[_width,_height]; Vector3 originPosition = transform.position; for(int x=0;x<_width;x++) { for(int y=0;y<_height;y++) { Vector3 worldPos = originPosition + new Vector3(x,y)*_cellSize; bool walkable = !(Physics2D.OverlapCircle(worldPos, .1f)); gridArray[x,y]=new Node(walkable,worldPos,x,y); } } } public Node NodeFromWorldPoint(Vector3 worldPosition){ float percentX = (worldPosition.x + width / 2 ) / width ; float percentY = (worldPosition.z + height / 2)/ height ; percentX=Mathf.Clamp01(percentX); percentY=Mathf.Clamp01(percentY); int x=(int)Mathf.Floor(percentX*(width-1)); int y=(int)Mathf.Floor(percentY*(height-1)); return gridArray[x,y]; } public List<Node> GetNeighbours(Node node){ List<Node> neighbours=new List<Node>(); for(int x=-1 ;x<=1;x++) for(int y=-1;y<=1;y++){ if(x==0 &&y==0)continue; int checkX=node.gridX+x; int checkY=node.gridY+y; if(checkX >=0 &&checkX <width&&checkY>=0 &&checkY<height ){ neighbours.Add(gridArray[checkX,checkY]); } } return neighbours; } } ``` --- ### 性能优化建议 为了提高性能，可以考虑以下几点改进： - 使用二叉堆代替线性查找获取最低 F 成本节点。 - 预先加载不可走区域的地图数据以减少运行时开销。 - 对大范围地图分割成多个子图进行分层处理。 ---

<think>我们正在寻找Unity中A*寻路算法的代码实现。由于用户提到了具体的引用，但该引用是关于高速公路无人驾驶轨迹规划的，与当前问题无关，因此忽略该引用，专注于Unity中的A*实现。A*算法是一种常用的寻路算法，在Unity中可以通过自己编写代码实现，也可以使用已有的插件。这里我们主要关注自己实现的代码。基本步骤：1.定义节点（Node）类，用于表示网格中的每个格子。2.创建网格（Grid），将场景划分为节点。3.实现A*算法，寻找从起点到终点的路径。我们将提供一个简单的A*算法实现，适用于基于网格的寻路。注意：为了简化，我们假设网格是二维的，每个节点有x,y坐标，并且每个节点有行走和障碍两种状态。代码结构：-Node类：存储节点的信息（坐标、是否障碍、gCost、hCost、parent等）-Grid类：生成和管理网格-AStar类：实现A*算法核心逻辑以下是一个简化的实现：</think> 下面我将为您讲解Unity中A*寻路算法的代码实现，并提供完整可用的示例代码。 ### Unity中A*寻路算法实现原理 A*算法通过评估$f(n) = g(n) + h(n)$选择最优路径： - $g(n)$：从起点到当前节点的实际代价 - $h(n)$：当前节点到终点的启发式估计值 - 常用启发函数：曼哈顿距离$|x₁-x₂| + |y₁-y₂|$或欧几里得距离$\sqrt{(x₁-x₂)^2 + (y₁-y₂)^2}$ ### 完整实现代码 ```csharp using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class AStarPathfinding : MonoBehaviour { public Grid grid; // 引用网格组件 public List<Node> FindPath(Vector3 startPos, Vector3 targetPos) { Node startNode = grid.NodeFromWorldPoint(startPos); Node targetNode = grid.NodeFromWorldPoint(targetPos); List<Node> openSet = new List<Node>(); HashSet<Node> closedSet = new HashSet<Node>(); openSet.Add(startNode); while (openSet.Count > 0) { Node currentNode = openSet[0]; for (int i = 1; i < openSet.Count; i++) { // 选择fCost最小的节点 if (openSet[i].fCost < currentNode.fCost || (openSet[i].fCost == currentNode.fCost && openSet[i].hCost < currentNode.hCost)) { currentNode = openSet[i]; } } openSet.Remove(currentNode); closedSet.Add(currentNode); // 到达目标 if (currentNode == targetNode) return RetracePath(startNode, targetNode); foreach (Node neighbor in grid.GetNeighbors(currentNode)) { if (!neighbor.walkable || closedSet.Contains(neighbor)) continue; int newMovementCost = currentNode.gCost + GetDistance(currentNode, neighbor); if (newMovementCost < neighbor.gCost || !openSet.Contains(neighbor)) { neighbor.gCost = newMovementCost; neighbor.hCost = GetDistance(neighbor, targetNode); neighbor.parent = currentNode; if (!openSet.Contains(neighbor)) openSet.Add(neighbor); } } } return null; // 路径不存在 } List<Node> RetracePath(Node startNode, Node endNode) { List<Node> path = new List<Node>(); Node currentNode = endNode; while (currentNode != startNode) { path.Add(currentNode); currentNode = currentNode.parent; } path.Reverse(); return path; } int GetDistance(Node nodeA, Node nodeB) { int dstX = Mathf.Abs(nodeA.gridX - nodeB.gridX); int dstY = Mathf.Abs(nodeA.gridY - nodeB.gridY); // 对角线距离计算 if (dstX > dstY) return 14 * dstY + 10 * (dstX - dstY); return 14 * dstX + 10 * (dstY - dstX); } } // 节点类定义 public class Node { public bool walkable; public Vector3 worldPosition; public int gridX; public int gridY; public int gCost; public int hCost; public Node parent; public int fCost { get { return gCost + hCost; } } public Node(bool _walkable, Vector3 _worldPos, int _gridX, int _gridY) { walkable = _walkable; worldPosition = _worldPos; gridX = _gridX; gridY = _gridY; } } ``` ### 核心组件说明 1. **网格系统**： ```csharp public class Grid : MonoBehaviour { public Node[,] nodes; // 实现从世界坐标转换到网格坐标的方法 public Node NodeFromWorldPoint(Vector3 worldPosition) {...} } ``` 2. **参数配置**： - 10 = 水平/垂直移动成本 - 14 = 对角线移动成本（$10 \times \sqrt{2} \approx 14$） - 可通过设置`Node.walkable`标记障碍物 3. **优化建议**： - 使用优先队列代替List提升性能 - 添加路径平滑处理 - 实现跳跃点优化(JPS)处理大网格 - 使用四叉树优化空间划分 ### 使用示例 ```csharp // 调用寻路 List<Node> path = GetComponent<AStarPathfinding>().FindPath(player.position, target.position); // 沿路径移动 void FollowPath() { foreach(Node node in path) { agent.SetDestination(node.worldPosition); } } ``` 实际应用效果如图：  [^2]