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Unity Gameplay工具集

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发表于 2020-12-23 13:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
概述
本文就数种重要的Gameplay框架及插件，简述它们的原理，介绍这些Gameplay框架的适用场合，并进行对比。
本文假设读者有一定的游戏开发经验、Unity开发经验。
本文会写得比较随性和啰嗦。
关于Gameplay


Wikipedia:
Gameplay is the pattern defined through the game rules.
Gameplay，游戏性、玩法、游戏规则。




Mario & Luigi RPG
Hearthstone
Overwatch
做游戏还是玩游戏，Gameplay都是最最最重要的因素之一。
玩家开始玩一款游戏的原因是多样的，表现、心流、炫耀、交友，但其中最有可能的是：好玩。
玩家停止玩一款游戏的原因也是多样的，难度、重复、劳累、孤独，但其中最有可能的是：乏味。
为了让我们的游戏不乏味，我们必须持续添加内容、更新规则，让玩家持续地感受到新意和有趣。
但项目组的人员是有限的、工作时间哪怕加班也是有限的、玩家的耐心也是有限的，如何能让项目组在有限资源的情况下，更好更快地进行游戏Gameplay迭代更新，是Gameplay框架的一大责任。
（另，可能一般不会太关注到的点是，我们也不能过度更改我们的游戏。一个游戏当前玩家是已经认可之前版本玩法设定的、受之前版本重重过滤后留下的玩家，如果玩家手上的版本本来是个RAC，我们下一个版本把它改成RTS，那玩家肯定都流失了。比如笔者之前负责过的一款游戏，个人觉得其2.0版本因为对战斗外体验更改过大，是造成2.0版本上线后数据滑落的重要原因之一。）
Gameplay框架



开始实现各种各样Gameplay时，我们常会编写符合需求，却相对更hardcode的Gameplay代码。
这做法有一定好处，其在时间紧急的情况下，能在初期就立刻见成效。
随着时间推演，Gameplay需求越来越多、越来越复杂、越来越和自己之前所想不一样的时候，这些之前hardcode的代码就越来越难以维护。
此时我们需要重构，需要针对这些各种各样的Gameplay需求，进行归纳总结。
（换句话说，上述这种更hardcode的Gameplay代码还有一个好处：其的确能让我们更早地了解细节，更早地知道自己为何重构、如何重构，甚至给重构提供集成测试用例。）
世界万物都可被归纳、被总结。
我们不能拒绝归纳总结，否则解决一个问题后、再出现类似问题我们又得从零开始苦思冥想。归纳总结可以帮助人去理解并记住结论，让人有可能举一反三。
但过分的归纳总结是抽象、甚至可能是无用的、不严谨的。不存在万金油。（“ToE”也尚未被证实。:P）
框架也是。
框架是必须的，为了更好地提供服务解决某一类问题，我们搭建底层框架。
但从我们写框架的第一行代码开始，给它带来功能的同时，也给它带来了限制。
即，没有万能的框架、只有适用的框架。
在游戏行业中，根据前人的实践、思考，已归纳总结出不错的几种重要Gameplay框架。
本文将讨论几种Gameplay框架，讨论它们是什么、它们之间的联系和区别、它们各自的适用场合。它们是：
    实体组件（Entity-Component）节点可视化编程（Node-based Visual Scripting）
      状态机（Finite State Machine）行为树（Behavior Tree）事件驱动可视化编程（Event Driven Visual Scripting）非线性编辑（Non-linear editing）



并非说以上框架能满足一切Gameplay，但它们组合在一起，相信已能满足颇多需求。
这些框架是实用的。本文之所以会提到这几个框架，并非生硬地把它们堆砌在一起。恰恰相反，而是因为作者本人在游戏开发中遇到了实际问题，思考后发现，“这不是恰好可以用这种Gameplay框架来解决这个问题吗？”，通过实验和实践，才体会到这些框架的实用价值。
实体组件（Entity-Component）

Unity的GameObject/Component是很好的Entity-Component例子
之所以把实体组件系统（Entity-Component，以下简称EC）放在最前面，是因为它是最最最重要的、同时也是我们最熟悉的、可能也是我们最容易忽略的。
EC不复杂，本人亦曾2度写过EC，分别是Flash游戏《弹道轨迹（TNT）》和一个开发中的Unity帧同步游戏。如果我必须做出N选一，我会放弃其他所有Gameplay框架而选择保留ECS。
另，从《Game Engine Architecture》将ECS这个话题收编于其Runtime Gameplay Foundation Systems一章，重点着墨介绍，也能证明其与Gameplay的密切关系。
Is-A转为Has-A

EC最核心的功能很简单：将传统继承的is-a换成了has-a，将Component保存于Entity的一个容器中，Entity提供API进行Component的查找访问。
因为针对任何一个事物进行有限的功能拆分必然是不完整的，选取任意一个维度将其作为基类，都是不那么严谨的。所以，将这些功能有限拆分后，与其不精确地必须选取一个作为基类，倒不如把它们公平地作为组件，公平地处于Entity里。
EC能让我们更好地分解复杂的问题、整理复杂的关系。
狭义的EC只包括上述这个功能，但一般，广义的EC也会被修改成拥有以下几项重要功能。
生存期

EC还可以提供API，进行Entity、Component的生存期管理，以及生存期相关事件的回调。
生存期以Unity的术语为例，一般指的是：
    创建（Awake）有效（OnEnable）启动（Start）轮转（Update）无效（OnDisable）销毁（OnDestroy）
实现生存期的重难点在于：
    如何确保“同时”创建的Entity的所有Start都发生在Awake之后。比如可以使用ms_gameObjectsWillStart列表实现。如何确保创建销毁不会影响轮转阶段。每一次Tick()都会对组件列表进行遍历调用Update()。用户在Update()内调用创建或销毁后，如果ECS立刻将其从列表中添加或移除，这将可能影响遍历逻辑。所以ECS会在Tick的开始阶段或末尾阶段才真正将Entity、Component添加或移除到最终列表里。比如可以使用ms_gameObjectsWillStart列表和ms_gameObjectsWillDestroy队列实现。如何确保高效的轮转。比如通过接口（Unity通过反射检测Update()等函数）让用户有权限规定某些自定义的Component是否接受Update。
通信

Entity之间可以通信、Component之间也可以通信。通信的方式可以是多样的，包括：
    事件（GameObject.SendMessage()）搜索并直接依赖（GameObject.Find()、GameObject.GetComponent()）也有一些做法，是将数据（黑板）也作为通信方式（GetProperty()、SetProperty()），但Unity并无此设计
父子从属关系

Entity之间可以有父子从属关系，从而进一步拆分功能。
比如人是一个Entity，它有Human这个Component；如果游戏需要重点关心心脏及其跳动次数，让Human提供GetHeartPumpCount()已不太合适，则可把心脏也作为一个Entity，作为人Entity的子Entity，同时心脏Entity有Heart这个Component，提供Heart.GetPumpCount()接口。
但Unity的实现中，并不将此功能归于GameObject，而是归于Transform。这样子有其好处，即进行Transform世界空间坐标运算时，仅仅关心Transform这个组件本身就好了。但坏处是，为了表达父子层级关系，必须引入Transform、居然就被迫引入Position、Rotaiton、Scale这些可能没用的信息了。
重要属性

有一些重要的、通用的属性，也直接定义在Entity中，比如唯一ID。
Unity的GameObject，还有供（物理、渲染）引擎内部使用的Layer属性，供Gameplay使用的Tag属性。


Entity Component System

以上，是典型的Object-Oriented EC。
随着《守望先锋》的成功和他们在GDC分享《'Overwatch' Gameplay Architecture and Netcode》，Data-Oriented ECS成为了最近的话题焦点。
它的特点是Component只有数据没有方法、System只有方法而没有数据（Component has no method, and System has no field）。数据和行为分离，更加解耦。
同一种Component以Array的形式存储在一起。因为是struct-of-array，更加内存友好，性能效率会更快。
特定System只关心特定某几种Component（Group，守望先锋称为“Tuple”）。比如Render System只关心Transform和Renderer这两种Component，仅当一个Entity#12实例同时有这两种Component的实例Transform#98和Renderer#37时，Transform#98和Renderer#37就置于一个Tuple里，然后Render System就针对这包含Transform和Renderer的Tuple所组成的数组进行foreach执行逻辑。
System能以显式的配置按指定顺序执行，能更清晰地整理一帧内模块间的逻辑执行顺序，一般比较棘手的一帧Delay（one-frame-off）问题也就迎刃而解。
从而，延迟处理（Deferment）也是ECS的特点，上游众多System可以随意高频地塞入CommandQueue，或者对某个状态进行预改变，然后在少数下游System对CommandQueue或改变的状态进行逻辑响应，能有效对逻辑响应进行统筹、过滤筛选，减少多余的逻辑响应。比如播放特效等。
另外很重要地，基于以上，ECS更加容易做到粗粒度的JobSystem多线程编程。这一方面可另外参阅《Unite Europe 2017 - C# job system & compiler》
既能解耦、又能简化复杂流程逻辑、也可能带来性能提升，这是Data-Oriented ECS最诱人之处。




从上面的例子可以看出，ECS的功能是如此基础和重要，所以才说是Gameplay的必备要素。






节点可视化编程（Node-based Visual Scripting）


    状态机（Finite State Machine）行为树（Behavior Tree）事件驱动可视化编程（Event Driven Visual Scripting）非线性编辑（Non-linear editing）
上面提到的Gameplay框架及插件都有共同的一点：它们都可以以Node-based Visual Scripting的形式存在。
Visual Scripting
可能有人对Visual Scripting反感，直觉觉得它们的性能是低效的。Visual Scripting的Editor的UI复杂程度，是造成这种偏见的主要原因，但Editor的复杂度和它的Runtime运行性能完全不相关。理论上，一个语言的Front-end也可实现成Visual Scripting。比如，在《Game Programming Patterns》的Bytecode一章，如果为游戏开发一门语言，作者的确建议使用Visual Scripting作为Bytecode的一环，而并非使用文本文件，因为Visual Scripting中用户的每一个操作都是分开的，其机制忽略用户的每一个非法操作，但文本编程不同，用户是可以输入所有代码了之后才交给编译器编译，这将大幅提升实现编译器错误检测、错误提示的难度。
Node-based
至于Node-based，其思想就是封装和组合。
我们可以合理地考虑重用性，将功能拆分为非常通用、非常细小的Node，作为一个又一个Node。但这样有可能会造成Node过多，造成浏览、编写时的麻烦。
我们可以针对比较重要的一段逻辑进行归纳，将本由多个Node才能实现的重要逻辑，重新以1个Node的形式呈现。
这事实上是个何时进行重构的问题，也是个提取共性、保留异性的思想。
Blackboard
各个Node是相对独立解耦的，但各个Node有是有可能需要数据交互的。往往通过在主体中添加一个Blackboard（黑板）和SharedValue，来让这些Node进行数据交互。



利用Blackboard实现找寻Target、移动到Target、并进行Attack的行为树
以上图行为树作为Blackboard的例子。它实现的需求是
    找寻玩家控制的Actor（FindLocalUserActor节点）移动到该Actor到足够近（ActorMoveToTargetUntilDistance节点）攻击（FunActorVKey节点）
留意到，Blackboard定义了TargetTransform的一个ShanredValue。
我们再观察FindLocalUserActor节点和ActorMoveToTargetUntilDistance节点：



FindLocalUserActor节点定义了Transform这个SharedValue。FindLocalUserActor将找寻到的Transform通过Transform这个SharedValue设置给Blackboard的TargetTransform


ActorMoveToTargetUntilDistance节点定义了TargetTransform这个SharedValue（原谅命名和Blackboard的TargetTransform同名了，请读者留意），它的值在这棵行为树里绑定的Value是Blackboard中的TargetTransform
从而，FindLocalUserActor节点找到的目标Transform，成功地通过Blackboard的TargetTransform，传递给了ActorMoveToTargetUntilDistance的TargetTransform，成功地通过Blackboard让两个相对解耦的节点又能合作起来。
Blackboard和SharedValue往往通过Dictionary来实现。各个节点仅仅保存了SharedValue的Key的字符串，取值的时候，都是携带这个Key去Blackboard中查Dictionary对应Key的Value。
总而言之，通过Node-based Visual Scripting，可以让程序、策划更加好地分工。
    程序通过实现代码实现各种通用的Node、封装各种常用的Node，策划通过这些Node，通过Visual Scrpting，在将这些Node“有机”地组合起来，即能实现各种不同的逻辑。
虽然都是Node-based Visual Scripting，不同的Gameplay框架，有不同的具体机制和限制。下面将逐一介绍。
状态机（Finite State Machine）

PlayMaker
状态机也是我们非常熟悉的概念。在Unity中，我们常通过Mecanim或PlayMaker接触到状态机。
《Game Programming Patterns》的《State》一章，非常直观地概况了状态机的用处。
其将以下响应玩家输入事件的混乱代码：
  1. void Heroine::handleInput(Input input){
  2.   if (input == PRESS_B){
  3.     if (!isJumping_ && !isDucking_){
  4.       // Jump...
  5.     }
  6.   }
  7.   else if (input == PRESS_DOWN){
  8.     if (!isJumping_){
  9.       isDucking_ = true;
  10.       setGraphics(IMAGE_DUCK);
  11.     }
  12.     else{
  13.       isJumping_ = false;
  14.       setGraphics(IMAGE_DIVE);
  15.     }
  16.   }
  17.   else if (input == RELEASE_DOWN{
  18.     if (isDucking_){
  19.       // Stand...
  20.     }
  21.   }
  22. }
复制代码
重构为：
这么简单直观的“一幅图”。
状态机之所以能将其问题简化，是因为它框架符合需求地提供了（但也限定死了）以下基础功能：
    一个状态机内部的各个状态是互斥的，一个状态机一个时刻只处于一个特定状态
    （比如上图的“STANDING”、“JUMPING”等方框）
    （当然如果你坚持hardcode，你也可以把isJumping_、isDucking_这些独立的变量变为一个枚举变量State来表达互斥，这的确能大幅优化上面代码的繁乱程度）可以将不同的事件发送给状态机
    （比如上图的“PRESS↓”、“RELEASE ↓”等事件）如状态A能跳转到状态B，则它们俩间会有一个从A指向B的Transition，该Transition指定由什么事件触发，从而触发状态跳转
    （比如上图“JUMPING”状态到“DIVING”状态之间有一个Transition，其指定由“PRESS↓”事件触发）
      当状态机接受到新事件时，如该事件是局部事件，则只有当前所在状态有该事件对应的Transition时，才进行跳转
      （比如上图，假设状态机当前处于“JUMPING”状态，因其只包含一个响应“PRESS↓”事件的Transition，所以当状态机接受到“PRESS B”局部事件时，将不会进行跳转；当状态机接受到“PRESS↓”局部事件时，才会跳转到“DIVING”状态）全局事件不管当前处于什么状态，都可以立刻进行状态跳转
      （即类似于Mecanim中AnyState相连的Transition、或PlayMaker的Global Transition）



    A状态可以设置成能跳转到A状态自己，也可以设置成不可以状态有Enter()、Update()、Exit()三个阶段函数。
    （比如上图“JUMPING”状态跳转到“DRIVING”状态的过程中，将会依次调用到“JUMPING”这个状态对象的Exit()、“ DRIVING”这个状态对象的Enter()；如果会停留在“DRIVING”这个状态对象的话，将一直调用它的Update()）状态由用户自定义的脚本组成，分别都可以实现自己的Enter()、Update()、Exit()逻辑。脚本默认为串行执行，有些状态机也可以并行执行脚本。状态机提供Tick()函数以驱动当前状态的当前脚本的Update()函数状态机是张图可以有多个状态机同时并行运行
从状态机的特点触发，它适用于简单的、需要全局事件跳转的、有状态的逻辑。
但状态机不适用于复杂的逻辑，否则状态机即变成盘丝洞。
使用状态机的具体举例有：技能的逻辑或表现、Buff的逻辑或表现、有明显步骤的动画表现（炉石传说主要用PlayMaker做表现动画）。
通过多个状态机并行执行，可以把多种互不相关的状态结合起来实现一个复杂的角色动作逻辑。
比如一个角色按身体姿态分有moveLayer={stand|run|crouch}，按动作分有actionLayer={idle|shoot|melee}，按状态分有statusLayer={normal|weak|speedup}。
我们可以使用1个状态机去表达上述所有情况，这个状态机将包括：
    s0={stand&idle&normal}, s1={run&idle&normal}, s2={crouch&idle&normal}, s3={stand&shoot&normal} s4={run&shoot&normal}...等最大可能4*3*3=36种状态及其切换。
我们也可将这3个相关性本就较小的状态用3个并行执行的状态机去表达，此时，我们只需要考虑4+3+3=10种状态切换就好。
注意到，要成功这样做，需要依赖于底层服务提供者（如控制move的组件、控制action的组件、控制status的组件）本就能互不相关地被设置。
行为树（Behavior Tree）

Behavior Designer
行为树是诞生于游戏行业的一种重要的执行模型。
行为树的使用示例恰好在前面的Blackboard一节有提到，故不赘述。
行为树因为是树状，所以比状态机能够更好地应付复杂的执行流程。通过不断地拆分子问题、重用行为树，来帮助设计者更轻松地、更少出现错误地解决复杂问题。
虽然行为树也能和状态机一样响应外界事件、也能被外界事件中断某棵子树而跳到另一棵子树。但行为树常不这样做，常用于受外界事件突发事件影响较少的场合，而是通过行为树内部不断拉去游戏世界的信息，进行自发的流程控制。
所以，行为树常用于AI设计、流程相对比较固定的关卡逻辑。
其内部实现机制可概括为：
    行为树类似分层状态机（Hierarchical Finite State Machine, HFSM），注意和上面提到的多个并行状态机并不同。以树状的形式存在，状态被改叫为Task其每个Task可返回Success、Running、Failure的执行结果给父节点组合节点（Composite）是一种Task，其有1个或多个孩子Task。根据孩子Task返回的执行结果，不同的组合节点有不同的响应逻辑，从而不同地决定下一个节点是哪一个孩子并返回Running状态，或者不再执行孩子而返回Success或Failure节点修饰节点（Decorator）是一种Task，组合节点差不多，但其只能有1个孩子Task行为节点（Action）是一种Task，它对游戏世界信息进行读写操作，其必然是行为树的叶子节点，因为它并不能包含孩子节点。判断节点（Conditional）是一种Task，它和行为节点差不多，但我们口头约定好，判断节点只对游戏世界信息进行读操作来判断其执行结果、而不要对游戏世界信息进行写操作行为树提供Tick()函数，从而驱动当前待执行的或正在Running的节点的Update()函数。可以通过一个执行栈的列表来记录当前正在执行哪些节点。具体为：
      从Root点开始递归深度逐一遍历，
        将刚刚遍历到的新节点（包括Root自己）Push到执行栈栈顶；调用该节点的Update()；先假设该节点的Update()只返回Success或Failue状态，即代表其已经执行完毕，即可将其返回状态保存在自身、Pop出栈、并交由父节点对其孩子们进行状态判断，决定需否执行下一个子节点，如没，则父节点本身返回状态并Pop出栈如果期间没有并行节点、所有节点都返回Success或Failue状态，则这1个Tick()内都可以执行整棵行为树





      如果一个执行栈执行过程中出现节点返回Running状态，则这次Tick()不再执行这个执行栈。而是下一次Tick()再执行这个执行栈的栈顶元素如果遇到并行组合节点，则该并行组合节点为所有孩子节点都new一个新的执行栈来供孩子节点分别使用，从而实现并行执行。这个并行组合节点执行完毕时，可以销毁被它new出来的这些执行栈们所有执行栈可以保存在一个执行栈列表中，在Tick()内就这个执行栈列表进行遍历执行



事件驱动可视化编程（Event Driven Visual Scripting）

Flow Canvas
在前一个项目中，我们采用行为树作为关卡逻辑编辑。
在打算实现新项目关卡逻辑的时候，却发现有太多全局事件跳转，导致行为树出现各种interrupt节点，从这颗子树跳到另一棵毫不相干的子树，很是突兀和麻烦。才意识到之所以行为树能用于独立防线的关卡逻辑，是因为它的关卡逻辑需求是相对比较线性的，都是按照现行剧本去挨个发生的。
这时我们也正常但不合理地联想到状态机也能响应全局事件，但由于状态机一次全局事件只能被一个状态捕获，所以是和我们的需求不一致的。
于是参考兄弟项目组的经验，我们将目光转移到了Starcraft2的Galaxy Editor的关卡编辑器上：


Starcraft2 Galaxy Editor - Trigger
    视频：Starcraft 2: Heart of the Swarm - Behind The Scenes - Galaxy Editor (HD)文档：Triggering for Dummies (the basics)
从视频和上图可以看出，一个“Trigger”包括了
    EventLocal VariablesConditionsAction
这个Trigger机制非常棒！某某Event在世界里发生了，策划配置好这个Event对应的Trigger们都会进行一系列Condition的判断，如果判断通过，则执行对应的一系列Action，过程中Trigger自己的局部状态通过Local Variables去记录，供Condition和Action读写。
重点是在Local Variables和Conditions。从视频中你会发现，策划不已经是在编写逻辑了吗？只不过编写逻辑是通过UI来进行而已。
但问题是，类似于Galaxy Editor中的Conditions的操作、UI，都显得比较繁琐不直观（比如上图中的一长串配置英文：“Number of Living units in (Any units in (Entire map) owned by player 1 matching Excluded: Structure, Missile, Dead, Hidden, with at most Any Amount) ==0”）。
这时，我立刻联想到了Unreal4唯一押宝的Gameplay框架：Blueprints（前Unreal3 Kismet）。


Unreal4 Blueprints Visual Scripting
了解Blueprints后，发现Blueprints和Galaxy Editor的Trigger事实上都是属于Event-Driven。而且因为Blueprints是基于Visual Scripting的概念出发的，所以对于Variable、Condition的实现会显得更加灵活和强大。
然后，恰好，在Unity Assets Store里，有不错的一些EDVS插件，包括uScript、FlowCanvas等。考虑到我们的关卡逻辑需要进行AssetBundle更新，所以将EDVS翻译成C#脚本的uScript并不适合，最后再通过各种使用和性能评估，我们选定了FlowCanvas。
EDVS的特点是：
    基于Event触发，事件产生了之后push才触发逻辑。这点和状态机一样，比行为树轮询pull检查的性能较好默认一个Event发生后，对应的Flow都是同步执行完的。和状态机、行为树不同，默认未定义“状态”、“运行中”这些概念。你也可以实现自己的有“执行中”状态的节点，但需要自己定义同样的事件在这个状态下再发一次给你的这个节点，你的节点是什么行为提供更加类似于编程语言的变量和流程控制，比状态机行为树的粒度能做到更细
我们当前正将EDVS应用于关卡逻辑配置上。
非线性编辑（Non-linear editing）

In-house Character Action Editor: FunAction editor
什么是“ 非线性编辑（Non-linear editing，以下简称NLE）”？我们先通过图片搜索来找个直观感受。



Image search of Non-linear editing
NLE事实上就是老百姓口中的视频编辑，或者也可称为时间线（Timeline）编辑。
注意到“非线性”这个字眼和时间线本身比较“线性”这个感觉，比较矛盾。这是因为历史原因导致的。在上个世纪90年代，线性编辑（Linear video editing）是主要的视频编辑方式，其弊端是，进行视频编辑的时候，源视频必须线性地进行访问（想象一下录像带），给编辑带来了极大不便。所以，非线性编辑的最大特点是视频编辑时，可以对源视频进行非破坏性的随机访问。
所以，非线性编辑器和线性编辑器的差别并非我们当前游戏开发的重点——因为我们现在对外存、内存的访问都是非破坏性、可随机访问的。非线性编辑和线性编辑，都属于时间线编辑。
在游戏中，NLE主要用在实时过场动画（Cut-scene）的制作。
其核心概况是：
    多对象共存于时间线上，受NLE操作。NLE就好像导演，去控制摄影师、演员们、特效师们、音效师们什么时候该做什么事和Unity的Animation有相似性，都是基于时间线进行“某些东西”的编辑，但Animation中每一帧所编辑的东西非常固定：对象的属性或一些简单参数的事件，这远远不能满足于Cut-scene制作NLE在时间线的基础上，允许开发自定义各种行为节点，及对行为节点进行参数配置节点在时间线上有明确的开始点、结束点，即形象地以“条状”表达一段持续的“事件”。这样将[开始帧,结束帧)的帧范围（Frame Span）封装成一段范围事件的好处是：
      明确区分1个Track内的多个帧范围事件对象拼接组成，以帧范围事件对象为单位，单独配置、操作、执行。举例为：
        给帧范围单独设置角色动画，即可以不修改原有动画文件的情况下，单独配置角色所播动画的范围、播放速度给帧范围传入一组路径点数据，作为对象（角色、Camera等）的运动轨迹





      方便地单独调节一段事件的长短方便地修改交换A事件和B事件的发生次序



NLE还可以用在角色动作编辑上。
一般游戏类型的角色动作，我们完全可以使用上面提到的状态机或行为树来配置实现动作。


Street Fighter 4: Hit and Hurt boxes
Street Fighter: frame by frame hurt boxes
但在类似于FTG、ACT这些游戏类型，角色的动作精度要求极高，高到必须按帧进行单独配置（如上图Ryu的蓝色受击框是逐帧进行配置的）。所以我们也会把NLE的概念用于进行这种帧级别精度要求的角色配置上。
本章开篇图为本人参考多款NLE编辑器所制作出来的FunAction动作编辑器。
有Unity Flux插件经验的人会感觉其与Flux长得非常像，的确Editor方面FunAction是参考Flux的，但两者除了长得像之外，内在思路却完全不一样。
FunAction的概况如下：
    最重要的，Action提供Tick()函数，从而一帧一帧地驱动执行任意角色模型可和任意Action运行时动态绑定。但一旦绑定，规定了1个角色对象有且只有1个Action，1个Action认定只操作1个角色对象
      事实上这对传统NLE多对象共存于时间线上来说，是一种退化。但这种退化是满足角色动作编辑的需求的，是合理的。未来如果有时间，在不能给编辑器带来额外操作复杂度的前提下，是可以实现成允许多对象同时编辑的，即一个既可编辑cutscene、也可编辑角色动作的NLE编辑器



    Action有多个Motion（动作，如idle、attack、hurt等），每个Motion有多个Track（轨道），每个Track和且只和一种BaseEvent的子类（事件类型，如PlayAniamation）绑定，Track可以出现其绑定的事件类型的任意个事件对象。BaseEvent可以让用户重载Enter()、Update(currentFrame)、Exit()等函数，从而实现各种千变万化的功能。BaseEvent的子类除了DurationEvent（样子为长条状）外，还有子类InstantEvent（箭头状）。DurationEvent类似于传统NLE的时间轴对象，有明确的StartFrame、EndFrame；InstantEvent类似，但规定StartFrame和EndFrame必须相同。这是因为在动作游戏中，有许多事件的持续帧数是只有1帧（比如攻击检测等）、或持续帧数是不用限定无法限定的（比如播放特效、播放音效等）Action提供SetMotion()函数，从而切换动作可自定义序列化、反序列化方式。默认为Protobuf-net，效率比Unity的各种XML、各种JSON序列化方式好多个数量级。开发使用的方式非常简单，以PlayAnimation为例，如下图


    每个自定义的Event都可方便地再自定义Inspector的逻辑和画法。示例如下图（留意到PlayAnimation的Inspector自定义实现了自动寻找动画属性的逻辑）


    每个自定义的Event都可方便地再自定义在Editor场景绘制额外元素。示例如下图，为ActorHurtBody的受击Capsule（可从AABB/Capsule/OBB间选择），和ActorHitTest的攻击OBB


第三方Gameplay插件



上面这些Gameplay框架的Runtime实现都并非困难。但实现起来，往往大量开发时间消耗在：
    提供功能齐全、人性化的Editor和Inspector实现性能高效、人性化的序列化反序列化
一个好的游戏设计思路，是能让开发者可以重复造轮子、而不是让开发者必须重复造轮子。
让开发者必须重复造轮子是简单粗暴欠妥的，让开发者既能选择重复造轮子、也能选择采用已有第三方插件，反而需要更多对基础框架扩展性的思考。
在Unity Asset Store里有好一些比较不错的Gameplay框架具体实现插件。它们是：
    状态机：NodeCanvas、PlayMaker行为树：NodeCanvas、BehaviorDesigner事件驱动可视化编程：FlowCanvas非线性编辑：Unity Director Sequencer（尚未发布）、Slate、Flux（出名但不好）
开发者不能有因使用第三方插件而感到“技术性羞耻自卑”的心态。
相反，开发者应该发挥开发的能力去评估一款第三方插件是否优秀，评估的角度包括：
    是否满足基本需求是否开源（这很重要，因为代码即文档、文档不透彻更新不及时、二次修改的可能）运行性能、反序列化性能版本迭代、作者、社区是否活跃UI、操作、体验
如果决定应用第三方插件，我们不应该轻易修改它，而是优先去扩展它。
在Unity里，第三方插件（及其他项目无关的通用基础功能），建议都摆放在“Standard Assets”目录里，因其与其他文件夹的脚本是处于不同的两个dll，从而防止普通开发者错误地把具体项目业务逻辑感染进通用逻辑里。
这样子，我们可以通过继承、或者partial、或者extend、或者static function等途径进行第三方插件的扩展。
对于一些重要不紧急的插件修改，可以通过社区和作者进行交流，让其进行修改。比如本人就多次对FlowCanvas/NodeCanvas/BehaviorDesigner的作者交流讨论、提出多项建议（如1、2等），最后被采纳。
如果有必要，我们决定修改第三方插件，我们需要承担从此不能再轻易更新这些插件的后果。
如果我们已大幅修改第三方插件，此时我们可以反问自己：“这第三方插件是否已经太不满足需求了？我们是否应该开始重新造更适合我们的轮子了？”
结语

通过上述Gameplay框架的有机合理组合，能够实现丰富的Gameplay逻辑。
Gameplay框架工具也远不只这些，地形编辑器、Starcraft2的Unit编辑器、技能编辑器，是更进一步、更具体细分的Gameplay编辑器。
也能就上述Gameplay框架进行特例化修改，比如主要用于对话设计的Dialog tree是状态机的一种重要特例化应用。
Utility AI是一种不错的AI思路。相比更“Rule-based”的FSM/BehaviorTree，Utility AI和GOAP相似，更有“Plan-based”的感觉。


Utility AI的Apex实现
如上图，程序写好评分的Node后，策略填填不同Node的分数（Score），就一个不同性格的AI就出来了。你是喜欢近战的路霸，就把“Proximity To Nearest Enemy”的Score调高，你是喜欢直线攻击的76，就把“Line Of Sight To Cloeset”的Score调高。
应注意，没必要为了用工具而用工具，要看需求有否用到。但也要考虑，需求是易变的、市场是易变的、方向是易变的、玩家是不耐心的。要为Gameplay的通用性、扩展性做好准备。

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