MetaAgent，一个转向行为模板库

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引言

本文介绍 MetaAgent，一个用于创建转向行为的 C++ 库。

关于行为的一些历史

1986 年，Craig Reynolds 正在编写 boids，一个用于动画动物运动（如鸟群和鱼群）的计算机模型。他于 [Craig Reynolds, 87] 发表了一篇关于它的技术论文。他的方法因其简单性而令人惊叹，因为该模型基于 3 个简单规则：

• 分离：一个 boid 应该避开它的邻居。为此，您只需将 boid 远离其最近邻居的中心即可。
• 对齐：一个 boid 倾向于将其速度与邻居对齐。
• 内聚：一个 boid 倾向于靠近它的邻居

这 3 个规则产生的力通过求和（带权重）合并在一起并应用于 boid。Craig Reynolds 的 boids 已经并且仍然在他的个人网页[^]上飞翔。

此后，Craig Reynolds 又发布了一篇重要论文 [Craig Reynolds, 99]，描述了许多行为，以“赋予”自主角色“生命”：目标追踪、避障、漫游等...

MetaAgent 和 OpenSteer

MetaAgent 并非唯一围绕转向行为的项目。事实上，它是另一个项目 OpenSteer（由 Craig Reynolds 发起）的小妹妹。

为什么是另一个库？

首先，玩自主角色很有趣，如果您计划学习 C++，这是一个很棒的项目。这基本上就是 MetaAgent 的开始方式：一个用于测试泛型编程和元编程的“游乐场”。

构建另一个库的真正原因是 OpenSteer 主要是一个 C 函数包装到一些 C++ 类中的集合（好吧，我夸张了……）。MetaAgent 计划（并有望成功）利用 C++ 和泛型编程的全部力量来创建行为。

MetaAgent 指南

以下是该项目尝试遵循的一些指南

1. 将所有类分解为正交的策略（我稍后会谈到它）
2. 使用信号和槽进行渲染，
3. 尽可能多地使用 STL 和 Boost

在本文中，我将重点关注策略概念。信号和槽留待下一次 :)。

策略类设计

我在 Andrei Alexandrescu 的著名书籍《Modern C++ design》中遇到了策略类设计，参见 [Alexandrescu, 2001]。基本思想是通过组合小类（称为策略，每个策略只负责一个行为或结构方面）来组装具有复杂行为的类。该过程的关键点是策略分解的选择。

Andrei Alexandrescu 用整整一章的篇幅介绍了策略设计，我将尝试在下面的代理行为创建中进行说明。

自主代理如何工作？

代理基本上是一个身体（动力学），它根据其大脑（行为）移动。它可以分解为几个部分

• 身体，实现动力学
• 大脑，由一个行为组成

使用策略构建代理

策略分解

“就好像 [some_host_class] 充当了一个小型代码生成引擎，你配置了它生成代码的方式。”Andrei Alexandrescu。

让我们从构建代理的动态模型开始。这个主体必须能够移动并对转向力（将由行为给定）做出反应。

如前所述，我们希望使用策略。因此，我们希望将该模型分解为正交策略。让我们看看以下事实

• 无论动态模型类型如何，您总是可以检索质心状态。
• 动态模型不需要知道代理“大脑”中发生了什么，它只需要最终的转向

动态模型和行为可以看作是策略

template< 
   typename ModelPolicy,
   typename BehaviorPolicy
>
class agent : public ModelPolicy, public BehaviorPolicy

如您所见，`agent` 继承自 `ModelPolicy` 和 `BehaviorPolicy`，因此它继承了它们的所有方法！`agent` 被称为宿主类，因为它是由策略构建的。

确定接口

与经典接口（纯虚方法的集合）不同，策略接口是松散定义的。只需在宿主类中使用策略方法，无需任何事先声明，如果它们未在策略类中定义，编译器将报错。因此，我们只需编写一个方法，让代理思考和行动

template< 
   typename ModelPolicy,
   typename BehaviorPolicy
>
class agent : public ModelPolicy, public BehaviorPolicy
{
public:
    void think_and_act()
    {

第一步，思考并计算转向力。这将是 BehaviorPolicy 的工作。

        // vec is some 2D vector
        vec steering_force = think( get_acceleration(), get_velocity(), get_position() );

第二步，将计算出的转向力施加到模型上并积分方程

        act( steering_force );  // move according to the steering force -> ModelPolicy
    };
};

太棒了，我们刚刚定义了 ModelPolicy 和 BehaviorPolicy 的接口。

实现 ModelPolicy

实现策略的类称为策略类。最简单的动态模型是点质量模型，通过显式欧拉方案积分

class point_mass_model
{
public:
    void act( vec steering )
    {
        m_acceleration = m_steering / m_mass;
        m_velocity += m_acceleration;
        m_position += m_velocity;
    }
protected:
    vec m_acceleration;
    vec m_velocity;
    vec m_position;
};

备注：有人可能会争辩说，积分应该与模型分离，这完全正确。但为了清晰起见，我在这个例子中将它们合并在一起。

现在，`point_mass_model` 类几乎可以使用了。我们只需要为状态添加一些 getter（`get_acceleration` 等），因为 `BehaviorPolicy` 需要它们

class point_mass_model
{
...
   vec const & get_accelartion() const { return m_acceleration;};
...
};

实现 BehaviorPolicy

行为策略类只需要实现 think 方法。以下行为使代理

• 以圆形移动（通过取垂直于速度的方向）

  // this class makes the agent go round
  struct circle_move_behavior
  {
      // this is the interface to implement
      vec think( 
          vec const& acceleration,
          vec const& veloctiy,
          vec const& position ) const    
      {
           return -perpendicular( velocity );
      };
  };
  

• 追踪目标（通过将速度指向目标）

  struct seek_behavior
  {
      // the target
      vec m_target;
  
      // this is the interface to implement
      vec think( 
          vec const& acceleration,
          vec const& veloctiy,
          vec const& position ) const    
      {
           return m_target - position;
      };
  
  };
  

备注：当然，转向规范存在问题，但为了清晰起见，此处不予讨论。

在宿主类中合并策略

策略的魔力就在这里。通过合并不同的策略，我们创建了完全不同的代理

// agent will go round
agent< point_mass_model, circle_move_behavior > circle_mover;
// this agent will track a target
agent< point_mass_model, seek_behavior > seeker;

更好的是，您可以通过以下方式简单地更改目标

seeker.m_target = new_target;

因为 seeker 继承自 seek_behavior 并且 m_target 是一个公共属性。

小结

使用策略，创建具有不同动力学和行为的代理就像更改一些模板参数一样简单。这是 MetaAgent 背后的主要思想。

想参与吗？

以上是对使用策略构建行为可能性的非常粗略的描述。例如，寻求目标可以分解为

1. 预测目标碰撞点：PredictoryPolicy
2. 跟踪预测的碰撞点：TrackerPolicy。

然后，您可以灵活地组合各种预测器和跟踪器。

如果您感兴趣，可以访问 MetaAgent WikiWikiWeb[^] 学习/贡献项目。

以下是 MetaAgent 演示应用程序的一些快照

漫游行为。  
寻求行为变体。

历史

05-20-2003	已修复图像链接到新站点
05-12-2003	初次发表

参考

[MetaAgent]	http://metaagent.sourceforge.net[^]
[Craig Reynolds, 87]	http://www.red3d.com/cwr/papers/1987/boids.html[^]
[Craig Reynolds, 99]	http://www.red3d.com/cwr/papers/1999/gdc99steer.html[^]
[OpenSteer]	http://opensteer.sourceforge.net[^]