哈哈，我又成了幸运儿，每次豆包内测的时候都知道带上我。

废话不多说，直接上新功能。

这个功能具体是这样的。

支持下面这些平台的链接。

抖音、B站、小红书、西瓜视频、微博、芒果TV。

不支持微信视频号。

具体是会像深入研究那样的一个东西弹出来，但是呢它是视频解析。意思是控件都在下面。

支持使用普通的模型和深入思考对你解析的视频进行分析，但是呢你要在使用之前调试好，如果你要普通模型分析视频，就不需要点深度思考。

然后，将视频链接输入到那个编辑框里。

发出去它会有一段时间的解析。然后就是一般模型回答的过程会将你提供的视频内容总结出来。可以让我们看懂视频大概讲了些什么，对盲人朋友特别方便。

看看效果。

我尝试的链接如下。可以复制到抖音去看一下原视频。

3.35 复制打开抖音，看看【Voidmatrix的作品】A*算法？高效环境感知？通用寻路算法全解析！ # ... https://v.douyin.com/Wi1tLLwt1zE/ 09/09 vfb:/ X@Z.ZM

非思考版本的回答是下面这样的。

这是一则聚焦游戏开发中寻路算法的科普视频，核心是讲解不同场景下游戏角色（如怪物、AI单位）如何规划移动路径，从基础逻辑到进阶技术展开解析，还结合经典游戏（《吃豆人》《环世界》等）和现代引擎工具（NavMesh、Recast Navigation）讲解实践应用，以下是关键内容拆解：

一、基础寻路逻辑（简单场景）

无障碍物场景：通过“坐标差值计算速度方向 + 持续更新位置”，让怪物追踪玩家（如两个小球示例，蓝球玩家、红球怪物，靠坐标差让红球追蓝球）。

​

简单障碍物场景：给怪物加“物理碰撞逻辑”，让其“蹭墙绕路”靠近玩家（虽视觉上速度变慢，但能保持追击）。

二、经典游戏的“取巧”寻路（以《吃豆人》为例）

受限于早年硬件性能，《吃豆人》幽灵的寻路被简化为“局部最优决策”：

仅关注“路口”决策点，不计算全局路径；

​

追击时，以路口为中心建坐标系，把玩家位置投影到坐标轴，选“与玩家距离最短方向”；

​

若多方向距离相同，按预设优先级（如上→左→下→右）选路。

这种“短视型”逻辑，靠4种幽灵+模式切换，也能给玩家沉浸感。

三、现代游戏的“全局寻路”算法（从Dijkstra到A*）

硬件性能提升后，需全局视角规划从起点到终点的完整路径，核心算法是A*，它基于Dijkstra并加入“启发式引导”：

1. Dijkstra算法：解决“带成本的路径选择”

思路像“洪水扩散”，从起点向外逐步计算每个节点到起点的移动代价（如地形、障碍、减速区都算“代价”）；

​

把待遍历节点放队列，每次选“代价最小的节点”继续探索；

​

优势：能在复杂地图（如《环世界》基地、大世界山脉）选“代价最低”路径（而非直线距离最短）。

2. 启发式引导：给算法“方向感”

Dijkstra会无差别探索，浪费性能。“启发函数”通过曼哈顿距离/欧几里得距离，让算法优先探索“更靠近终点”的方向：

曼哈顿距离：适合网格地图（如《吃豆人》四向移动），公式  d(A,B)=|x1 - x2| + |y1 - y2| ；

​

欧几里得距离：适合自由移动场景，公式  d(A,B)=√[(x1 - x2)² + (y1 - y2)²] 。

3. A*算法：Dijkstra + 启发函数

节点“优先级” = 「到起点代价」 + 「到终点的启发式距离」，既保证路径“成本最优”，又减少无效探索，是通用性最强的寻路算法。

四、海量单位的高效寻路（如RTS游戏）

像《星际争霸》满屏单位，若每个单位独立寻路，计算成本爆炸。解决方案是**“流场寻路”（洋流图）**：

提前计算/共享路径，运行时“查表”得到移动方向；

​

生成流场：用广度优先算法遍历网格，记录各节点到目标的“行动代价”，再从每个节点邻居中选“代价最小”方向作为“流场指向”；

​

单位移动时，只需持续查询脚下节点的“流场指向”，就能高效到达终点。

五、3D场景与动态地形的寻路（NavMesh导航网格）

非网格3D场景（如斜坡、梯子）或动态修改地形（如《死亡搁浅》建桥），需用NavMesh（导航网格）：

生成步骤：体素化（把3D场景拆成体素）→ 剔除不可走区域 → 多边形覆盖可行走区 → 分割为三角形，方便运行时检索；

​

动态优化：场景分块，只更新“被修改区域”的导航网格，同时保证块间顶点对齐，避免AI卡墙。

六、总结：寻路算法的“取舍”

没有绝对完美的算法，需结合游戏类型、性能预算、场景复杂度选择：

小体量/复古游戏：用《吃豆人》式“局部决策”省性能；

​

3A大作/开放世界：靠A* + NavMesh平衡精度与效率；

​

RTS/海量单位：优先“流场寻路”降低计算压力。

核心目的是让算法服务于游戏体验，而非追求理论最优。

思考了的是这样的。

思考过程。

用户现在需要总结这个关于游戏寻路算法的视频内容。首先，得理清视频的结构：从基础场景的寻路讲起，到经典游戏《吃豆人》的简化策略，再到现代算法如A*、Dijkstra，还有流场寻路、NavMesh等，最后讲实践优化。

首先，视频开头用小球示例解释简单场景的寻路逻辑，比如空旷场景下通过坐标差移动，有简单障碍时用物理效果蹭墙移动。但复杂场景（障碍多、地图大、单位多、有地形代价）需要更复杂算法。

然后讲《吃豆人》的简化寻路：幽灵在路口选局部最优方向，红色幽灵追踪玩家，路口用坐标系投射选最短路径，同距离按优先级（如上→左→下→右），这种短视策略靠多幽灵和模式切换营造沉浸感。

接着引入现代全局寻路需求，介绍A算法。先讲Dijkstra算法：基于广度优先，计算移动代价，优先遍历代价最小节点，处理复杂地图的“移动代价”（如《环世界》选速快路径而非直线跨山）。但Dijkstra有性能浪费，因为反向探索目标方向优先级低，所以引入启发函数（曼哈顿距离、欧几里得距离）引导探索方向，A结合Dijkstra和启发函数，代价=起点代价+终点启发式代价，高效找全局路径。

再讲海量单位的寻路优化，如RTS游戏用流场寻路：提前计算网格节点到目标的代价，生成向量场（流场），单位查表移动，避免重复计算。以塔防项目《村庄保卫战》为例演示，还提到流场生成需插值平滑。

然后是3D场景的NavMesh（导航网格）：现代引擎生成工具，步骤为体素化→剔除不可行区域→多边形覆盖→分割为三角形。动态场景（如《死亡搁浅》建桥）需局部更新网格，避免断裂，推荐开源库Recast Navigation。

最后总结：寻路算法无绝对最优，需结合项目需求，让理论服务实践。

现在要把这些内容组织成清晰的结构，分点讲解，突出关键算法和应用场景，语言简洁。

正式回答。

这是一则讲解游戏寻路算法的技术向视频，从基础逻辑到复杂场景优化，系统解析了不同游戏开发场景下的寻路策略，核心内容总结如下：

一、基础场景的寻路逻辑

视频以“小球追逐”示例切入，展示不同场景下的基础寻路思路：

空旷场景：通过“坐标差值计算速度方向”，让怪物持续追踪玩家。

​

简单障碍场景：为怪物添加物理效果，利用“非障碍物法线方向的路径”，让怪物“蹭墙”逼近玩家（速度视觉上变慢）。

二、经典游戏的简化寻路（以《吃豆人》为例）

受早期硬件性能限制，《吃豆人》幽灵的寻路策略被局部简化，核心逻辑是：

幽灵仅关注“路口决策点”，不计算全局路径；

​

追击时，以路口为中心建坐标系，将玩家位置投射到坐标轴，选择“与玩家距离最短的方向”；

​

若多方向距离相同，按优先级规则（如上→左→下→右）选择。

这种“短视式”寻路，通过多幽灵搭配和模式切换，仍能营造沉浸感。

三、现代游戏的全局寻路算法

现代硬件性能提升后，需在全局视角规划“从起点到终点的完整路径”，核心算法包括：

1. Dijkstra算法

思路：基于广度优先，像“墨水扩散”一样遍历节点，同时计算“移动代价”（如地形、障碍的通行成本）；

​

优化：优先遍历“代价最小的节点”，能在复杂地图中（如《环世界》跨地形、绕建筑）选择“综合成本最优”的路径。

​

缺陷：对“目标方向的反向探索”存在性能浪费。

2. A*算法（Dijkstra + 启发函数）

核心：在Dijkstra基础上，加入启发函数引导探索方向，减少无效计算。

​

启发函数：常用曼哈顿距离（网格地图，适合四向移动，如《吃豆人》）或欧几里得距离（空间自由移动，适合3D场景），让算法优先探索“更接近终点”的方向。

​

公式：节点代价 = 「起点到该节点的移动代价」 + 「该节点到终点的启发式距离」，实现“全局最优”与“效率”的平衡。

四、海量单位的寻路优化（以RTS游戏为例）

面对《星际争霸》等满屏单位的场景，逐单位计算路径成本过高，需批量优化策略：

流场寻路：提前计算“网格节点到目标的移动代价”，生成“向量场（流场）”；单位移动时仅需“查表”获取方向，避免重复计算。

​

案例：塔防项目《村庄保卫战》演示“查表式寻路”，流场生成需通过“广度优先遍历节点→计算向量场→插值平滑”实现连贯移动。

五、3D场景的动态寻路（NavMesh导航网格）

应对3D场景（如斜坡、梯子、动态建筑），现代引擎用**NavMesh（导航网格）**技术：

生成步骤：体素化场景→剔除不可行区域→多边形覆盖可行区域→分割为三角形网格，供运行时检索。

​

动态优化：如《死亡搁浅》中玩家建桥/梯子后，仅局部更新受影响区域的网格，避免全场景重算；需保证网格顶点对齐，防止AI“卡墙”。

​

工具推荐：开源库Recast Navigation（Unity、Unreal等引擎均采用其技术）。

六、总结：寻路算法的工程实践

无“绝对最优”算法，需结合游戏类型（如RTS、塔防、3D开放世界）和场景需求（静态/动态地形、单位数量）选择策略；

​

核心目标：让算法理论服务于“玩家体验”和“性能优化”，而非追求数学上的绝对最优。

视频最终强调：游戏开发中，寻路算法的价值在于平衡“逻辑合理性”与“运行效率”，助力打造沉浸感与性能兼顾的体验。

具体效果你们看着说，评论区要给大家。