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一直在说AI可以分为决策层（Strategy Layer）和行为层（Behavior Layer），和行为层打交道最多的，就是动画了，说到动画，游戏引擎一般都会提供完整的底层的动画系统，包括如何转换数据，如何做动画Blend等等，但这些一般不属于AI程序员的工作范畴，所以不在这次的讨论范围内，我们这次说到的“动画的选择和控制”是相对比较高层的东西，在我的定义里是属于AI行为层的内容。

现在的游戏中，动画越来越多，也越来越复杂，据说FIFA里就用到了4000到5000个动画，所以如何来驱动和组织这些动画，就成了AI行为层需要考虑的问题。就拿足球游戏为例，比如决策层发出“射门”的请求，那行为层就要从几千个动画中决定播放哪个动画来完成这个请求。直观感觉上，这就是一个if-else的问题，但我们要做的，是要有一个好的AI架构来做这样的一个对于动画的选择和控制。

从上面的描述中，我们可以看到，其实行为层的决策问题，和决策层的决策问题是一样的（这也是为什么他们都属于AI的原因），只是输入和输出的不同。对于决策层而言，输入是游戏世界信息（Game World Info），输出是请求（Request），而对于行为层而言，输入是请求和游戏世界信息，输出是动画和动画的播放控制信息（Animation Info）。如下图所示:

对于单个动画来说，我们可以定义两个附加的信息来选择和控制动画

• 动画的选择条件信息（Animation Condition）
• 动画的运行时状态（Animation Running Info)）

动画的选择条件信息定义了播放此动画的条件，举个例在来说，在足球游戏中，我们有一个倒挂金钩的动画，要播放这个动画，就需要定义一系列的条件，比如球要在一定的高度，人要背对球门等等，这些条件都是预先定义好的，是选择动画的一个依据。

动画的运行时状态定义了动画在播放时的所有相关信息，诸如当前放到哪一帧等等，我们都知道，动画数据中存的都是用关键帧（key-frame）信息，有时，AI程序员需要在动画的关键帧中添加一些自定义辅助信息，比如，假设我们想在某一帧之后就可以接下一个动画，那就可以在这一帧上打个标记来标识，再比如，我们想在身体某部位触到地面的时候发个声音，那也可以在动画中身体碰到地面的那一帧上打标记。再用前面那个倒挂金钩的例子，我们可能会在触球的那一帧上有个标记，在更新动画运行时状态的时候，我们就可以知道在这一帧，要把球踢出去了。所以，这些信息，都是需要被监控的，它会影响到游戏方方面面，不仅仅是给行为层来使用。

下面是示意图，可以看到动画运行时状态是可以在多动画间共享的，因为一般来说，同一时刻只会有一个动画在播放，如果会有多个动画的Blend，比如上下身分开的动画系统，可以仅关心需要关心的那个主要动画的运行状态。所以动画运行时状态也可以称为“当前动画运行时状态”。

有了动画，有了动画选择的条件后，我们会发现，这和行为树（Behavior Tree）的结构很像，如果我们把动画看成行为树的节点（Node），把动画选择条件看成节点的前提（Precondition），那我们就可以用行为树来搭建这样一个“动画选择树”。用行为树还有一个好处是，由于控制节点的存在，所以对于一个请求，我们可以用序列节点，作出序列动画的能力，举个例子来说，我们有一个摔倒（Falling Down）的动画，然后后续想接不同的起身（Getup）动画来丰富行为，那用行为树的话，就可以很轻松的做到这点，看下图，我们用了一个序列节点和一个选择节点的组合。

对于动画运行信息呢，就比较自由，可以放在行为树中，也可以单独的做一个模块来更新。如果选择放在行为树中的话，可以在根节点使用并行控制节点（而不是一般的选择控制节点），然后左子树是更新动画运行信息，右子树是动画选择树，这样在更新的时候，就会又执行左子树（更新运行时状态），又执行右子树（根据新的请求选择动画），将动画运行时信息放在前面更新的原因是，我们在选择动画时，可能需要参考当前的动画运行状态，就像我们前面所说的那个接下一个动画的问题那样。所以一般推荐先更新动画信息，再选择新的动画。

如果想用行为树来做动画的选择和控制，最需要考虑的就是“叶节点的粒度问题”，如果叶节点是单个动画的话，对于动画量不大的游戏，还可以接受，但像我前面说的类似FIFA的这种有几千个动画的游戏，会导致行为树过于庞大，不好维护，所以，有时我们需要控制叶节点的粒度，比如，将叶节点针对一组动画（相关性很大的一些动画）等。

好，这次就聊这么多，如果大家有什么想法，可以直接留言在下面，我都会回复的:)

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作者：Finney
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