AABB
AlignmentBehavior
ArriveBehavior
AStar
BFS
BoundingSphere
BVH
BVHNode
Cell
CellSpacePartitioning
CohesionBehavior
CompositeGoal
ConvexHull
Corridor
CostTable
DFS
Dijkstra
Edge
EntityManager
EvadeBehavior
EventDispatcher
Behavior
FollowPathBehavior
FuzzyAND
FuzzyCompositeTerm
FuzzyFAIRLY
FuzzyModule
FuzzyOR
FuzzyRule
FuzzySet
FuzzyTerm
FuzzyVariable
FuzzyVERY
GameEntity
Goal
GoalEvaluator
Graph
GraphUtils
HalfEdge
HeuristicPolicyDijkstra
HeuristicPolicyEuclid
HeuristicPolicyEuclidSquared
HeuristicPolicyManhattan
InterposeBehavior
LeftSCurveFuzzySet
LeftShoulderFuzzySet
LineSegment
Logger
MathUtils
Matrix3
Matrix4
MemoryRecord
MemorySystem
MeshGeometry
MessageDispatcher
MovingEntity
NavEdge
NavMesh
NavMeshLoader
NavNode
Node
NormalDistFuzzySet
OBB
ObstacleAvoidanceBehavior
OffsetPursuitBehavior
OnPathBehavior
Path
Plane
Polygon
Polyhedron
PriorityQueue
PursuitBehavior
Quaternion
Ray
RectangleTriggerRegion
Regular
RightSCurveFuzzySet
RightShoulderFuzzySet
SAT
SeekBehavior
SeparationBehavior
SingletonFuzzySet
Smoother
SphericalTriggerRegion
State
StateMachine
SteeringBehavior
SteeringManager
Task
TaskQueue
Telegram
Think
Time
TriangularFuzzySet
Trigger
TriggerRegion
Vector3
Vehicle
Version
WanderBehavior

predictionFactor

概述

在Yuka js库的OnPathBehavior中,predictionFactor是一个用于预测下一次移动时使用的系数。这个系数会影响到角色在遇到障碍物时所做出的移动决策。

使用方法

在OnPathBehavior中,使用predictionFactor可以通过以下方式进行:

const behavior = new OnPathBehavior( entity, {
    steeringForce: 1,
    predictionFactor: 0.8
} );

在上面的代码中,predictionFactor被设置为0.8。这意味着角色将会尝试预测下一次移动时会遇到的障碍物,并且会在移动时尽可能远离障碍物。

值的范围

predictionFactor的值可以在0到1之间取值。当predictionFactor为1时,角色将会尽可能地远离障碍物。当predictionFactor为0时,角色将会直接朝着目标方向移动,不进行任何预测。

注意事项

在使用predictionFactor时,需要注意以下几点:

  1. 较为复杂的场景下,设置较小的predictionFactor可能会导致角色过于保守,无法克服一些较小的障碍物。

  2. predictionFactor的值需要根据具体场景和需求进行调整,需要进行不断尝试和优化。

  3. 在预测过程中,需要考虑到不同障碍物的不同特性,例如大小、形状和移动速度等,以便更准确地进行预测。