基于 navmesh 的路径搜索技术剖析 （游戏、三维方向必看！！！）

基于 navmesh 的路径搜索技术剖析

这篇文章，将会讲解基于 navmesh 的路径搜索技术，可能有的同学第一次听说 navmesh，但是路径搜索肯定略有耳闻，以下举几个简单常见的例子。

1. 游戏中，你点击任务列表的任务，系统将会自动将你的角色导航至任务地点。
2. 王者荣耀的小地图里，点一个标记，系统将会操作你的角色以最优的路线移动至标记点。

这些都绕不开路径搜索，常见的路径搜索算法有 dijkstra 、aStar ，其中dijkstra基于图，路径搜索结果局限于图的边上 ，aStar基于网格，路径也规划在规则网格上

以上稍微拓展一下，现在回到这篇文章的主题。

什么是 navmesh ？

navmesh（navigation mesh） 也称 导航网格，这里的网格以三角网格为最小单元，路径搜索算法讲基于这个网格，也就是说，路径将在这个网格上。

如下绿草地：其中每个三角形，都是最小的三角网格。其中红线为模拟dijkstra算法搜索得到的路径，蓝线为基于当前算法搜索得到的路径。

在大多数的自由的游戏场景下，我们需要得到的路径是蓝线路径，因为这更贴合实际。

如何基于 navmesh 实现路径搜索算法 ？

1. 根据网格数据，构建连通图

   以三角形为节点，构建整张图的数据结构

   // 两个节点的公共边
   interface Portal {
       left:Vector3[],
       right:Vector3[]
   }
   
   // 节点
   interface Node {
       neighbors:Node[],
       vertices:Vector3[],
       portals:Portal[],
       center:Vector3
   }

2. 使用A*算法在连通图上搜索

   步骤一得到的图为三角形节点的连通图，基于 A* 算法搜索得到的路径为节点列表 Node[]

   // 使用A*在三角节点的连通图上搜索，得到的路径为红色路径
   const nodePath:Node[] = Astar.search(graph,start,end)
   
   // 根据节点路径计算得到路径通道，如下图绿色线条，为 NodeA=>NodeB 的必经通道 P 
   const portals:Portal[] = findPortals(nodePath)

3. 使用漏斗算法生成最终路径

这篇博客对这个算法讲的比较详细 几何寻路：漏斗算法（Funnel Algorithm）-CSDN博客

需要注意的是，在三维场景下，下图为截面图，黄色线为二维漏斗算法生成的路径，不考虑高度差。 与实际路径差距很大，绿色为我们需要的实际路径。黄色路线和绿色路线在俯视图均为直线。

在漏斗算法每一次插入节点的时机，需要对当前路径进行投影，计算是否存在高度差，如果存在，则需要将有高度差的节点依次加入到路径。

注意事项：

1. 基于navmesh的路径搜索算法对三角形有要求，不规则的三角形搜索的路径不一定是最近的，因为A*算法执行依赖三角节点图。
2. 高度，概念需要注意，三维世界中，需要确定代表高度的坐标轴，Y or Z ？

代码地址：

gitee：yangjun/three-pathfinding-3d

github：MrYang614/three-pathfinding-3d

npm: three-pathfinding-3d - npm