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发之前先认真学习了北侠机器人管理规定第16条：
严禁分享包含单个区域5个以上房间的地图数据库。地图数据库是全自动机器人的基础，让玩家对某些版本的机器人产生依赖，根据地图数据库一直急速走路的机器人也会带来很大系统开销，为此北侠内置了walk,node等兼顾了玩家方便与系统开销的命令。北侠鼓励分享、讨论机器人技术，但不鼓励直接分享机器人程序和相关数据库。直接分享此类数据只会带来地图的持续更新与变化，请各位有能力的技术高手自觉维护北侠的活跃氛围。
基于上述规定，本文想探讨一下高级导航技术在北侠中的应用实践。
导航，简单来说，主要分为以下个步骤：
1、确定当前位置；
2、确定目标位置；
3、路径规划；
4、移动；
在上述步骤中，关于路径规划的研究很多，标准算法就是图论中的Djkstra算法、DFS和BFS三种，按照这个实现就好了。
导航中最大的难点，是确定当前位置。确定当前位置的技术有很多，比如大家都熟知的GPS和北斗；
但在航空领域，除卫星定位之外，还有另外几种导航技术可以用于确定当前位置。
1、地形匹配技术。地形匹配（TM, terrain matching）一般是与地形跟随（TF, terrain following）一起出现，称为TM/TF技术。但地形匹配除用于地形跟随之外，还可以实现辅助定位。其基本原理是，通过无线电高度表等设备，获取连续一段时间内地形高程数据信息，然后将信息与保存的地图数据库进行匹配运算，以判断当前所处位置；
2、惯性导航技术。惯性导航（inertial navigation），是通过加速度计测量加速度，并进行时间积分后，获得移动的方位与距离。惯性导航技术需要首先确定初始位置，后续都可以自动计算实现。
这两种技术也可以用到北侠的地图寻路中。
地形匹配大家都在用了，通过房间名、相对位置、描述、出口、NPC等信息，并与数据库进行比对，以确定当前位置；但这有以下几个缺点：
1、每次移动前都需要look，再进行数据库比对获取当前位置信息，对服务器的资源消耗较大；
2、碰到地形相同（比如名称、相对位置、出口、描述都相同）的，就无法确定当前位置，需要首先移动（人工或自动随机）到一个确定的位置才可以；
因此，可以设计一种惯性导航，在首次确定好当前位置后，在每一步移动时都可以明确确定当前位置。在这种情况下，每次移动前的定位，首先获取惯性导航位置信息，然后直接以此信息作为当前起始点即可。我使用了命令异步来处理。主要实现原理逻辑为：
1、首次确定当前位置（通过地形匹配确定）
2、移动时（不论是人工输入，还是）在将移动命令送到服务端之前，首先本地捕获，并根据上次已经确定的当前位置（地形匹配获取或上一次惯导获取），从数据库中查询该方向匹配的目的地。
3、执行移动指令（将移动命令发送到服务端），并检查该指令是执行成功（成功后会切换房间名）、失败（“这个方向没有出路”之类），或者重试（“你现在正忙着呢”）
4、根据移动指令的结果，确认是否更新惯导中的当前位置信息。
重复上述步骤即可。
使用惯导导航的好处：
1、除初次确定位置信息之外，其他时候都可以set brief 3以减少服务器压力；
2、任意位置（只要数据库有）都可以作为起点进行寻路；
大致原理如上，当然，为了解决多步骤路径（迷宫）、过河、坐车等等，还增加了额外的处理以进行实现全环节下的惯性导航。以下是实现的截图示例：
我使用的我自己开发的客户端PyMud,已发布到github，客户端持续更新中...
网址: https://github.com/crapex/pymud
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狗仔卡
发表于 2023-6-6 11:24:13
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