实现一个简单的2D鸟群模拟

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一、视野模拟
1. 视野锥
首先来实现一个视野锥，判断是否有物体存在于角色的视野之内，之后用于每只鸟判断是否其他有需要躲避或者集合在一起的鸟
首先，我们需要设定一些变量来调整角色的视野大小
   [Header("视野属性")]
    public float visionRadius = 5.0f; // 视野半径
    public float visionAngle = 60.0f;  // 视场角度（度）
    private float visionConeThreshold; // 视场
然后，计算视场角度半角的余弦值。因为角色面朝方向是视场角度的中线，因此只需要判断半角，就可以知道物体是否在视场角度之内
因此经过下面的计算就可以得到视场角度的阈值，只要自身朝向和自己到物体连线的夹角余弦大于这个值，就判断对方在角色的视场之内
visionConeThreshold = Mathf.Cos(visionAngle * 0.5f * Mathf.Deg2Rad);
2. 判断是否在视野范围内
然而，通过计算夹角余弦值来与阈值进行比较是效率低下的
相比之下，用点积更为高效，因为只需要计算一次点积，而不是显式地计算角度。计算余弦值可以避免使用三角函数的开销
尤其是这次的实现需要不断地在每一帧实时计算角色与周围所有物体的夹角，需要用效率更高的算法
在最后，也需要检测角色与物体的距离是否小于视场半径，否则也不在视场范围内
   private bool InVisionCone(Vector2 targetPosition)
    {
        Vector2 myDirection = initialDirection;
        Vector2 toTarget = (targetPosition - (Vector2)transform.position).normalized;

        // 点积计算
        float dotProduct = Vector2.Dot(myDirection, toTarget);

        // 检查点积是否大于阈值
        return dotProduct > visionConeThreshold
               && (targetPosition - (Vector2)transform.position).magnitude <= visionRadius;
    }
二、分离
1. 思路
首先，对于一个鸟群，我们需要其中的每一个物体都和其他物体保持一定距离，因此需要判定自身是否与周围其他物体太近，需要远离
因此，我们首先遍历存储所有鸟群的列表，获得其中同时位于主角视场以及分离范围之内的物体
接着，我们遍历这些物体，分别获得角色想要远离这个物体需要运动的方向，这就需要用到以下公式：
float ratio = 1 - Mathf.Clamp01((boid.transform.position - transform.position).magnitude /                        m_separationRadius); 
direction -= ratio * (Vector2)(boid.transform.position - transform.position);
首先，计算自身与目标物体的欧氏距离，将距离与分离半径进行比较。
m_separationRadius 是我们设定的分离范围，这个值应该是鸟类希望保持的最小距离。
当距离小于或等于 m_separationRadius 时，ratio 将接近 1，表示目标鸟在分离范围内，当前鸟应当施加最大的分离力度。
当距离超过 m_separationRadius 时，ratio 将接近 0，表示目标鸟在分离范围外，当前鸟可以忽略。
direction -= ratio * (Vector2)(boid.transform.position - transform.position);
然后，将计算得到的远离方向与ratio影响因子相乘，并且加到最终的远离方向上
direction -= ratio * (Vector2)(boid.transform.position - transform.position);
2. 代码实现
   private Vector2 SteerSeparation()
    {
        Vector2 direction = Vector2.zero;
        var objectsInRange = new List<GameObject>();

        // 查找在范围内并且在视野锥内的对象
        foreach (var object in allObjects)
        {
            if (object != this
                && (object.transform.position - transform.position).magnitude <= m_separationRadius
                && InVisionCone(b.transform.position))
            {
                objectsInRange.Add(b);
            }
        }

        // 计算分离方向
        foreach (var boid in boidsInRange)
        {
            float ratio = Mathf.Clamp01((boid.transform.position - transform.position).magnitude /                              m_separationRadius); 
            direction -= ratio * (Vector2)(boid.transform.position - transform.position);
        }

        return direction.normalized; // 返回最终的分离方向向量 要做归一化
    }
三、对齐
然后，需要对齐范围内的所有物体，统一为相同的朝向。因为同样是只需要处理角色视野内的物体，相同的筛选步骤就不重复了
思路很简单，每个物体都会利用对齐范围内所有可视邻居的朝向向量，计算它们的平均方向，并且影响自己的朝向方向
foreach (var boid in boidsInRange)
{
    alignmentDirection += boid.finalDirection; // 累加邻居们的朝向向量
}

if (boidsInRange.Count > 0)
{
    alignmentDirection /= boidsInRange.Count; // 计算平均方向
    alignmentDirection = alignmentDirection.normalized; // 归一化向量
}

return alignmentDirection.normalized; // 返回对齐方向
四、聚合
这一步，会加和聚合范围内所有可视邻居的中心位置，计算它们的质心，并且反映到角色的朝向方向上
vector2 cohesionDirection = Vector2.zero; // 用于存储聚合方向
Vector2 centerOfMass = Vector2.zero; // 用于存储邻居的中心位置

if (boidsInRange.Count > 0) {
    foreach (var boid in boidsInRange) {
        centerOfMass += (Vector2)boid.transform.position; // 累加邻居位置
    }
    centerOfMass /= boidsInRange.Count; // 计算质心（中心点）

    // 计算向聚合中心移动的方向
    cohesionDirection = (centerOfMass - (Vector2)transform.position).normalized; // 计算方向并归一化
}
五、最终实现
最后，将分离、对齐和聚合这三种行为的结果合并以计算最终的移动方向。每个方法返回的 Vector2 代表了不同的运动策略，这些策略可以通过向量相加的方式综合起来，以决定最终方向。
同时，我们应该为每种运动策略设置不同的权重，以便之后调整出不同的运动效果
   [Header("鸟群模拟_权重")]
    public float separationWeight = 2.5f;
    public float alignmentWeight = 1.0f;
    public float cohesionWeight = 1.0f;
void Update() {
    Vector2 separationDirection = SteerSeparation();
    Vector2 alignmentDirection = SteerAlignment();
    Vector2 cohesionDirection = SteerCohesion();

    // 综合三个方向
    Vector2 finalDirection = separationDirection * separationWeight 
                           + alignmentDirection * alignmentWeight 
                           + cohesionDirection * cohesionWeight;

    // 归一化以保持方向一致性
    if (finalDirection != Vector2.zero) {
        finalDirection.Normalize(); // 防止除以零
    }

    // 应用最终速度
    rigidbody2D.velocity = finalDirection * speed; // 根据需要设置速度
}
六、追踪
实际上到上面为止，一个鸟群模拟就结束了，但我们希望这个鸟群不再是漫无目的地到处移动，而是追随着一个目标移动
这样可以通过鸟群模拟的逻辑，优化子物体跟随的视觉效果，因此逻辑很简单，返回角色到父物体的方向即可
   private Vector2 ParentLock()
    {
        if(parent != null)
            return (parent.transform.position - transform.position).normalized;
        else 
            return transform.position;
    }
并且之后按照同样的逻辑，加权到子物体的最终朝向上，并且为了实现顺滑的移动效果，用Lerp函数来时刻变化物体的速度
private void BoidFollow()
{
    initialDirection = ParentLock();
    Vector2 separationDirection = SteerSeparation();
    Vector2 alignmentDirection = SteerAlignment();
    Vector2 cohesionDirection = SteerCohesion();

    finalDirection = separationDirection * separationWeight +
        alignmentDirection * alignmentWeight +
        cohesionDirection * cohesionWeight +
        initialDirection * parentWeight;

    if (finalDirection != Vector2.zero)
    {
        finalDirection.Normalize();
    }

    rb.velocity = Vector2.Lerp(rb.velocity, finalDirection * flySpeed, Time.deltaTime);
}
七、引用
BiliBili-带你实现一个类鸟群系统：https://www.bilibili.com/video/BV1hx421D7WM/?vd_source=4a26dbc01fe9994125e4362834171eb2