Baritone自动采集机器人忽略矿石问题的技术分析
2025-05-30 14:52:11作者:胡易黎Nicole
问题现象描述
在Minecraft自动化工具Baritone的使用过程中,用户报告了一个关于采集功能的异常行为。当执行#mine指令时,Baritone会忽略某些矿石(如铁矿石和煤矿石),无法正常进行采集。这个问题在Windows 10系统、Minecraft 1.20.4版本和Baritone fabric-1.10.2版本环境下被复现。
技术背景
Baritone是一个用于Minecraft的高级路径查找和自动化工具,其采集功能通过分析周围区块来识别目标矿石并规划挖掘路径。采集算法的核心逻辑位于MineProcess.java文件中,其中包含矿石位置检测和路径规划的复杂逻辑。
问题根源分析
根据技术讨论,这个问题可能与以下两个技术因素有关:
-
矿石位置检测限制:Baritone在
MineProcess.java中设置了ORE_LOCATIONS_COUNT常量,这个值可能限制了同时检测的矿石数量,导致部分矿石被忽略。 -
采集可达性判断:Baritone的采集算法设计上只会采集那些它能够行走到达位置的矿石。这意味着:
- 对于需要破坏周围方块才能到达的矿石(如嵌在墙中的矿石),如果相关设置不允许破坏这些方块,Baritone会忽略这些矿石
- 对于不在视线高度上的矿石,Baritone可能无法正确瞄准和采集
解决方案建议
针对这个问题,开发者建议尝试以下解决方案:
-
修改源代码参数:
- 增加
MineProcess.java文件中的ORE_LOCATIONS_COUNT常量值 - 重新编译Baritone并测试修改后的效果
- 增加
-
调整配置参数:
- 检查
allowBreak和allowBreakAnyway设置 - 确保目标矿石类型已被正确添加到可破坏方块列表中
- 检查
-
操作方式优化:
- 确保玩家角色能够物理上接近目标矿石位置
- 对于墙上的矿石,可能需要先手动清理周围方块
技术深入探讨
Baritone的采集算法实际上是一个复杂的空间搜索问题。它需要:
- 识别目标矿石在世界中的位置
- 评估到达每个矿石的可达性
- 规划最优的挖掘路径
- 执行实际的挖掘动作
在这个过程中,性能优化和实用性之间需要做出平衡。设置矿石检测数量限制(ORE_LOCATIONS_COUNT)就是为了防止在矿脉密集区域造成性能问题。然而,这个限制在某些情况下可能导致矿石被错误忽略。
总结
Baritone作为一款自动化工具,其采集功能依赖于精确的空间分析和路径规划算法。用户遇到的矿石忽略问题通常与算法中的保守设计或配置限制有关。通过理解这些技术限制并根据实际情况调整参数或操作方式,通常可以解决大部分采集异常问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
暂无简介
Dart
632
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
481
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
271
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
212