Algorithm 无限期地随机移动对象而不发生碰撞

我有一个应用程序，我需要在屏幕上随机移动一些对象，它们不能相互碰撞。我正在寻找一种算法，该算法允许我生成不产生冲突的路径，并且可以无限期地持续（即：对象不断移动，直到用户驱动的事件将其从程序中删除）

我不是一个游戏程序员，但我认为这看起来像一个人工智能问题，你们可能闭上眼睛解决它。据我所知，A*似乎是推荐的“基本想法”，但我真的不想在没有确认的情况下投入大量时间

有人能解释一下方法吗？也许是反重力运动

这将在iOS上实现，如果这很重要的话

需要在每条路径的末尾生成新路径

没有可见的“网格”。在二维空间中，运动是完全自由的

这些物体是昆虫，它们在屏幕上游走直到被杀死

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对于*而言，即使二维栅格不可见，也需要二维栅格。如果我没弄错你的想法，你可以做以下事情

实施寻路（例如a*），然后在屏幕上生成随机目标点并计算路径。一旦昆虫到达目的地，生成另一个目的地点/网格单元并继续，直到昆虫死亡

在我看来，A*只有在屏幕上有障碍物的情况下才有意义，昆虫应该四处导航，否则它就足以计算出一条直线矢量路径，并可能处理与其他昆虫/物体的碰撞

注意：我实现过一次，后来我发现 基本上也是这样，但更容易实现

看看哪个描述了一个自动玩马里奥游戏的人工智能程序

因此，在这个链接中，作者所做的是使用a*star算法引导Mario

尽可能快地到达屏幕的右边框。避免受伤。

因此，对于每个时间帧，他将有一个描述场景中其他对象当前位置的环境，对于每个动作（上、下、左、右和不做任何动作），他计算其成本函数，并根据此计算下一个动作的决策

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来源：

你不能在无限期内提前计划轨迹

我建议使用一种更简单的方法，只需预测下一次碰撞（知道物体的位置和速度，就可以判断它们是否会碰撞以及何时碰撞），然后通过更改任一物体的速度或方向（物体接触前反弹）来解决

如果您创建了更早的碰撞，请确保重新检查碰撞

在您的案例中，真正的挑战是有效地预测众多对象之间的碰撞，这是一项先验O（N²）任务。通过在运动场上叠加一个粗网格，并仅查看相邻单元中的对象，可以加快速度

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还可以维护一个“可能会在将来发生干扰”（即考虑到它们的距离和相对速度）的对象对列表，并保持更新。检查一对可能离开列表相对容易；有效地检查需要进入列表的新对并不重要。

A*

是一种算法，用于查找起始配置和目标配置之间的最短路径（根据您定义的短路径：常见的是例如欧几里德距离、成本或时间、角度距离……）。你的昆虫似乎没有特定的目标，它们甚至不需要最短的路径。我当然不会选择

A*

。（顺便说一句，由于您的环境是动态的，

D*

本来是一个想法，但它仍然意味着要找到从a到B的路径）

我会按以下方法处理这个问题：

随机路径及其跟踪 对于随机路径，我看到两种方法。第一种是简单的随机行走（），它可能会出现抖动，看起来也不太好看。第二个需要更详细的解释

每只昆虫在其周围产生四个随机点，可能从一个正弦曲线开始。使用a在这些点之间生成平滑曲线。注意使用C1（2D）或C2（3D）。（建议：） 使用，您可以在沿曲线移动时找到配置

可以找到类似方法的应用，也可以在计算机动画课程中找到更技术性（但仍然不是太技术性）的解释

当昆虫开始移动时，它可以在第二个点和第三个点之间不断移动，当昆虫到达第三个点时，总是移除第一个点并附加一个新点，从而使第二个点成为第二个点

If third point is reached
    Remove first
    Append new point
    Recalculate spline
End if

一条更平滑的曲线加上更多的点，在中间移动，原则保持不变。（就我个人而言，我只在固定环境中使用它，但它也应该在动态环境中使用。）

这可以，如果你的随机点生成是好的（也许你可以使用一种类似于上面链接的博客文章中提供的方法，或者看看上面的算法），导致整个屏幕上的平滑路径

避免其他昆虫 为了避免其他昆虫，我想到了三种不同的方法

• 错误算法
• 布雷滕堡汽车公司
• 势场的一个应用

对于潜在的领域，我建议阅读。它来自机器人技术，但也很容易应用于你的问题。您可以使用机器人的下一个样条线点作为目标，并将其速度设置为0以应用此方法。然而，对于您的简单游戏来说，这可能有点太多了

可以找到关于Braitenberg车辆的讨论。最初的想法更多的是一种技术方法（根据您的电机与光电接收器的耦合方式，朝向或远离光源），并且通常是