反正也很久没有写博文了……

起源于游戏5.1.5版本的更新，微攻略汉化迟迟不出兼容，折腾了几天，终于有点头绪并且导入游戏成功了。走了几天的弯路，被微攻略自己发布的开源工具误导进坑，其实如果只是简单地导入新增文本，完全用不到那个工具。而且我这边勉强搭建好环境也无法成功运行脚本，总之非常迷……

必备工具：EsoExtractData，其它文本编辑器，除非使用拆分功能，否则不建议用使用Excel编辑（内存爆炸警告）。

使用资源提取器提取The Elder Scrolls Online\depot\eso.mnf 文件，提取的时候注意命令行窗口的输出，在本地化文件提取完毕，到提取.gr2文件时就可以关闭了。然后到Depot目录下找export\gamedata\lang目录，复制en.lang文件到提取器所在目录。（不建议在游戏内目录操作提取和修改动作）

将汉化文件zh.lang同样复制到提取器所在目录，用cmd进入提取器目录运行。（大佬熟悉的话也可以写.bat来一键运行）

使用esoextractdata -d zh.lang en.lang提取出三个对比文件，en.lang.added.csv、en.lang.changed.csv、en.lang.removed.csv。其中 en.lang.added.csv 为当前版本新增的本地化文本。然后用文本编辑器将 en.lang.added.csv 的内容复制到zh.lang.csv内即可。

如果没有生成zh.lang.csv文件，可以使用esoextractdata -l zh.lang来转换汉化文件到.csv方便编辑。确定复制无误或是翻译了内容后，使用esoextractdata -x zh.lang.csv把可编辑的zh.lang.csv汉化文件转换到游戏识别的zh.lang文件。然后将转换后的文件复制到汉化插件的AddOns\gamedata\lang目录，启动游戏即可，如果游戏正在运行需要关闭游戏再开启才会生效。汉化文件为游戏启动时加载，且重载界面/reload命令是不会影响到汉化文件的重新读取。

[之前一篇博文]讲了AI的一些基本思路，后来又看了一些关于AI的教程，文档和神秘代码之后，发现最适合自己的还是那个思路。毕竟UE4的路很多，选择自己顺手的才是最适合的。

经过一些修改之后，AI控制器蓝图我已经基本不用了，由敌人的父级蓝图来进行一些关于AI控制器的数值传递与一些初始化工作。整个AI最核心的部分就是行为树和第一个选择器上的行为树服务蓝图，这个思路依旧不变。不过随着黑板键值越来越多之后，需要公开变量也越来越多，这是一个待解决问题。

眼尖的你可能已经发现了，选择器上有一个前置条件就是在不为闲置的时候运行行为树，这个主要作用就是在AI之间对打胜利之后清除仇恨。由于目前还没做队友AI的相关内容，所以加了这一条件。

这是目前行为树服务蓝图的内容。主要是根据与目标距离来选择部分攻击。让玩家在各个距离段都感受到压力才是我的目标。当然，AI一直攻击没完没了，缺少平衡是绝对没什么乐趣可言的。在之前的博文中我也有截图，利用欲望点来控制AI的攻击频率。

同时利用CompareInt节点，让欲望点也可以控制AI的行动，来决定普通攻击或者是重击等行为。CompareInt节点非常方便，可以让AI的行动进一步随机化。

在后来我又增加了“行动点”变量来进一步控制AI的攻击频率，在每次攻击之后都会消耗“行动点”来防止AI连续攻击过多。不过不建议把行动点设置太高，会让AI看起来略微奇怪。

之前说的坑：

清除黑板键值这件事已经不干了，这是个错误的方向。行为树节点Decorator里的Flow Control不要随便设置即可，尤其是中止设置，除非你清楚这到底是干什么的，否则不要去动这个选项。

黑魂的锁定系统不说完美，但对于一个强调实时对敌人出招做出反应的游戏来讲，已经算不错了。除了预设的锁定位置可能不够好，视角及“瞎几把滚”之外，锁定系统起到的作用还是相当不错的，至少大幅减少了玩家在战斗中控制角色轴向带来的蛋疼问题。

几个主要功能如下：镜头方向寻查及锁定敌人、锁定后永面对敌人、摄像机随敌人移动而移动、自动调整玩家人物轴向。

在制作锁定系统时，参考了President Nelson的《Alice In Tokyo Wonderland》关于锁定的部分思路。本篇文章的结尾会列出他的几个视频。相比Get All Actor Of Class节点，我使用了形状追踪，这样范围更可控一些。在场景内的Actor数量很多时，相比前者节点更省资源。单线追踪相对获取目标敌人来说不是非常适合，判定要比形状追踪更苛刻。

一、获取敌人

这里使用CapsuleTraceForObjects来获取是否有敌人在范围内，Ignore Targets变量来无视当前目标（如果有多个目标在当前范围内），Object Types选择Pawn来确保追踪只获得敌人，而不是所有场景内的物体都会被捕获。Break Hit Result节点内，Hit Actor单独做了一个判定，确保获得了一个Actor，否则返回什么都没获取。然后进入LineTraceByChannel做二次判定，由当前玩家角色位置到上个节点获得的敌人位置发射一条射线，确保两者之间没有墙等场景物体的遮挡。

如果以上两次判定均成功，则返回已获得目标的结果，将获得的Actor变量传递到Return节点内。由外部蓝图做其它工作。

关于切换锁定目标，如果获取敌人做的足够好的话，只需要重新执行一次获取敌人功能即可，这也是我为什么设置Ignore Targets变量的原因。

（来自角色蓝图）

二、锁定敌人

锁定敌人方面有一个缺点就是需要每帧都调用此功能。基于Tick事件来每次调用节点获得最新的敌人位置并调整角色及摄像机轴向。

RInterp To是个首选节点来调整摄像机的观看轴向，Interp Speed变量数字越大，轴向调整速度越快，数字越小速度越慢，与敌人轴向越大这一副作用越明显。此变量是Float属性，也就是说支持小数，具体数值的大小自行摸索最佳。

接下来使用Set Control Rotation 来设置玩家角色轴向，并且记住此处需要把玩家的Movement Component下的Orient Rotation to Movement设为False。

然后继续使用LineTraceByChannel来追踪玩家与敌人之间的位置和遮挡，来决定是否返回被遮挡。

（来自锁定蓝图）

![20170322_04_LookTargetDelta.jpg](https://vip2.loli.io/2022/09/10/VlJ4WFn7pTx21Ig.jpg （来自角色蓝图）

三、取消锁定

这方面的判定依照项目更多变化一些，我自己这边主要做了遮挡与距离判定和长按取消锁定。主要思路就是，在取消锁定时，通知敌人父类Class来取消锁定，清空当前锁定目标，将判定锁定的布尔值设为False。即在之前锁定敌人时对角色做的判定与修改设置做一个反向修改。将部分值还原为锁定前的状态。

其它资料：

参考视频：https://www.youtube.com/watch?v=D7r12VBs8Qs https://www.youtube.com/watch?v=RSTctK1u1nM&t=9s 关于追踪的相关引擎文档：https://docs.unrealengine.com/latest/INT/Gameplay/HowTo/UseRaycasts/Blueprints/index.html

UE4的AI严重缺乏相关的教程和文档，在搞AI的时候可谓是进了一大堆坑，然后在各种文档和教程中慢慢退坑。在各种试错的初期，各种五花八门的方法都试了一下，最终选择敌人的攻击招式写在敌人的蓝图里，行为树来Roll点数选择攻击模式的大方向中。目前来看，这样的方式是最好的。敌人蓝图与AI蓝图和行为树通讯的时候，使用Cast to功能即可。考虑到个人的游戏是类黑魂向的，所以远程型的敌人暂不考虑。敌人初始化状态，使用了Enum列表，此列表与AI蓝图和行为树共享，方便蓝图与行为树之间通讯。

类似巡逻等简单的行为，我选择直接在敌人蓝图内写好相关事件节点，在拖到编辑器内直接选择相关Enum初始化即可。同时在视野侦察方面，我选择了内置的PawnSensing功能的OnSeePawn事件来检测玩家是否进入视野，同时此功能还有噪音获取相关的事件，我还没有细化所以暂且不探究相关内容。

所以敌人的行为大概为：在关卡内初始化–>根据初始化内容来巡逻或在原地等待–>发现玩家–>通知AI蓝图进入战斗状态并运行行为树。

攻击招式同样建立了Enum来选择，目前仅仅是普通攻击，暂未加入连招等攻击方式。Roll点数与玩家距离来决定攻击方式，并且使用行为树Service来控制AI行为。虽然现在仅仅是早期阶段，看起来AI运行的还不错。

---

一些坑：

• 每次在Roll到新的行动时，要清除已存在的黑板键值，否则会按照默认的从左到右模式执行，如果行为多了这种方法会很蛋疼，在考虑寻找更多的教程和解释来按照期望的方式执行。
• 行为树的AI除了选择行为方式外，不做任何攻击等判定，判定全部交给蓝图来做。
• 攻击等行为调用在任务蓝图中使用Cast To来完成。
• 需要一个相同种类、或者是敌人的父类蓝图来驱动，否则一个敌人一个蓝图这样会造成大量低效率文件，让修改工作更蛋疼。