Unity行为树设计器UniBT的下载与安装教程
2024-12-03 08:15:41作者:段琳惟
1. 项目介绍
UniBT(Unity Behavior Tree)是一个基于GraphView的开源行为树设计器,适用于Unity游戏引擎。它支持用户通过可视化的方式构建行为树,便于实现游戏角色的行为逻辑。UniBT支持自定义行为节点,并且能够在运行时可视化当前活动的节点,为开发者提供直观的行为逻辑调试工具。
2. 项目下载位置
本项目的GitHub仓库地址为:UniBT
3. 项目安装环境配置
在开始安装前,确保您已经安装了以下环境:
- Unity 2019.4 或更高版本的Unity编辑器
- Git版本控制系统
以下是环境配置的步骤:
安装Unity编辑器
- 访问Unity官网下载并安装Unity Hub。
- 在Unity Hub中安装所需版本的Unity编辑器。
安装Git
- 访问Git官网下载并安装Git。
图1:Git安装界面
4. 项目安装方式
以下是使用Git和Unity Package Manager(UPM)两种方式来安装UniBT的步骤。
使用Git克隆项目
- 打开命令行工具(如Git Bash或终端)。
- 切换到Unity项目的Assets文件夹目录。
- 执行以下命令克隆项目:
git clone https://github.com/yoshidan/UniBT.git
- 克隆完成后,将
UniBT文件夹中的内容复制到Unity项目的Assets目录下。
使用Unity Package Manager安装
- 在Unity编辑器中,打开
Window > Package Manager。 - 点击
+号,选择Add package from git URL。 - 输入Git仓库地址:
https://github.com/yoshidan/UniBT.git。 - 点击
Install开始安装。
图2:Unity Package Manager安装
5. 项目处理脚本
安装完成后,您可以在Unity编辑器中直接使用UniBT。以下是一些基础的脚本处理步骤:
- 为任意GameObject添加
UniBT.BehaviorTree组件。 - 点击
Open Graph Editor按钮打开行为树GraphView。 - 添加行为节点并设置参数。
- 点击工具栏上的保存按钮保存行为树。
- 运行Unity应用,查看节点状态。
以上就是关于Unity行为树设计器UniBT的下载与安装教程。希望对您的开发有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
ruoyi-plus-soybeanRuoYi-Plus-Soybean 是一个现代化的企业级多租户管理系统,它结合了 RuoYi-Vue-Plus 的强大后端功能和 Soybean Admin 的现代化前端特性,为开发者提供了完整的企业管理解决方案。Vue06- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
570
3.85 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
386
458
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++
894
680
暂无简介
Dart
805
198
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
354
211
昇腾LLM分布式训练框架
Python
120
146
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
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
68
20
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
781