[UE4] EQSで群れを動かす

06.10

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manyneko

今回はEQSという機能を使って群れを動かすのをやってみようと思います。

この機能は4.12ではまだ実験的機能として提供されている段階なので、記事の内容は将来的に使えなくなる可能性があります。

EQSとは、複数の選択肢の中から条件に合わせた、最も良いActorや場所(Vector)などを求めてくれる機能です。

条件にはキャラクターから見えるか、キャラクターの正面にあるか、近いか、などの条件が複数設定できます。

 

EQSの公式ドキュメントはこちら
Environment Query System
https://docs.unrealengine.com/latest/JPN/Engine/AI/EnvironmentQuerySystem/index.html

Behavior Treeはこちらを参考にしてください

ビヘイビアツリー

https://docs.unrealengine.com/latest/JPN/Engine/AI/BehaviorTrees/index.html

 

 

1.EQSの機能をOnにする

「編集 > エディタの環境設定」からエディタの環境設定を開き、「一般 > 実験段階」のAI内にあるEnvironment Query SystemのチェックボックスをONにするとEQSが使えるようになる。

eqson

 

 

2.Behavior Treeの準備

コンテンツブラウザ上で右クリックをし、AIの項目から「ビヘイビアツリー」と「ブラックボード」を作成する。

AIで動かすキャラをCharacterを親にして作成、さらにAIControllerを親にしてブループリントを作成する。

ai

Characterのブループリントを開き、デフォルト値のPawnの中にあるAIControllerClassに先ほど作成したAIControllerのクラスを設定。

aiconsete

 

次にAIControllerのブループリントを開きEventGraphのBeginPlayからUseBlackboardとRunBehaviorTreeノードをつなぎ、それぞれに先ほど作ったアセットを設定。

runbihavi

これでBehaviorTreeの機能を使う準備ができました。

 

 

 

3.EQSの準備

コンテンツブラウザから右クリックでAIの項目にある「環境クエリ」を選択します。これがEQSの本体となります。

envquery

 

4.EQSで探すActorを作成

今回はネコちゃんが餌に群がるようなQIを作りたいので、エサとなるブループリントをActor継承で作成します。

StarterContentから適当に拝借し、こんなブループリントになりました。

food

CollisionはコリジョンプリセットをOverlapAllDynamicに設定しています。

 

 

5.EQSの作成

環境クエリのアセットをダブルクリックで開きます。

ダブルクリックで開くと「ルート」のみ表示された状態です。

まずは、右クリックから”Generator”を作成します。くわしいしゅるいについては、公式のリファレンスをご覧ください。  https://docs.unrealengine.com/latest/JPN/Engine/AI/EnvironmentQuerySystem/NodeReference/index.html

この中からActor of Classを選択します。

Searched Actor Classに先ほどのBP_Foodを設定します。半径には5000としておきます。

これで範囲内のBP_Foodクラスを返すEQSとなります。

このままでは、発見したBP_Foodクラスに優劣がつかないのでActorOfClassノードを右クリックして「テストを追加」から条件を付けていきます。

一つ目はDistanceを設定します。

これは距離により優劣をつける条件です。

パラメータは以下のようにします。

distanceeqs

これで距離の近いものほど選ばれやすくなります。

二つ目の条件にPathExistを選択します。

これは、対象までの移動経路が確保できるかどうかを評価します。

これで、到達できない位置にいるActorを省くことができます。

パラメータは以下の通りです。

eqspathexist

これでEQSは完成です。

eqsfkix

 

 

6.Behavior TreeでEQSを使う

まず、ブラックボードを開き「新規キー」でObjectを作成します。

bboard

BaseClassにはActorを設定します。ここでは名前をFoodとします。

EQSは最も良いとみなした結果をActorか場所(Vector)で求め、BlackBoardのキーに返してくれます。そのためBaseClassにはActorかVectorを設定してください。

 

次にビヘイビアツリーを開きます。

BlackboardAssetには先ほどのブラックボードを設定します。

SimpleParallelノードを配置し、SimpleParallelノードを右クリックで「サービスを追加… > Run EQS」を選択します。

パラメータは以下の通りです。

runeqsparam

狙ったFoodが存在するかどうかを新規タスクを作って監視します。

上の新規タスクから「BTTask_BlueprintBase」を選択し、タスクを作成します。名前はExistとしました。

BlackboardKeySelector変数を作成し、編集可能にしておきます。

existeqsvariable

コードは以下の通りです。

existeqs

対象のActorがなかった場合、FinishExecuteにて失敗を返します。

このタスクと、BehaviorTreeのデフォルトのタスクである「MoveTo」を使い以下のようにBehaviorTreeを作成しました。

bteqs

ExistとMoveToのタスクはそれぞれ対象となるActorを設定できるので、それぞれにブラックボードで用意したFoodを設定します。

以上で一番良い飯に向かうネコちゃんのAIの完成です。

manyneko

右クリックで餌を置く。

おなかが減ると小さくなっていき消える。

満腹になると3つに分裂する。

などの要素を入れるとこんな感じになりました。

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