Ji-Rath/MassAIExample

解决的问题

本项目提供了一系列实用示例和研究笔记，展示如何在 Unreal Engine 5 中使用 Mass ECS（实体组件系统）框架实现高性能 AI 和实体管理。它演示了如何在不牺牲性能的前提下，同时处理数千个实体。

工作原理

该项目通过 Mass 处理器、片段（数据）和特性实现多种模拟模式。它利用 State Tree 管理 AI 逻辑，使用 Smart Objects 实现环境交互，并通过 Niagara 实现高达 50,000 个实体的高效可视化。项目还包含一个自定义的空间哈希网格，用于快速邻近查询，并集成了基于 RVO2 的碰撞规避功能。

适用人群

希望在 Unreal Engine 5 中实现大规模群集模拟、复杂代理行为或高性能实体系统的游戏开发者和技术美术师。

主要亮点

• 开放模拟：一个演示场景，代理通过智能对象和状态树收集资源以建造房屋。
• 大规模可视化：利用 Niagara、骨骼顶点动画和海报图，高效渲染约 50,000 个实体。
• 高级导航：集成带有异步功能的导航网格，以减少开销。
• 空间优化：使用自定义空间哈希网格，实现快速世界查询和实体避让。
• State Tree 集成：展示通过任务、节点和转换组织 AI 逻辑的示例。