Unreal Engine——《RTS_PCG》技术报告

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PCG_RTS游戏：基于程序化内容生成的策略游戏开发报告

1. 项目概述

RTS_PCG 是一款融合了程序化内容生成技术的策略模拟游戏。玩家在一个由PCG随机生成的可采集物覆盖的岛屿上，从零开始建立自己的村庄。核心玩法包括资源采集与村民管理。玩家需要使用鼠标按住并拖动不同的村民去资源点，高效地收集食物、木材、石料等资源，并扩张和发展你的定居点，最终建立起一个繁荣的文明。

2. 设计与迭代

2.1 初始灵感

本项目的创作灵感主要汲取自《Foundation》、《帝国时代》等经典RTS（即时战略）游戏。这些游戏的核心乐趣在于资源管理、基地规划与单位调度。我希望在继承这种深度策略玩法的基础上，利用虚幻引擎5.6（UE5.6）全新的程序化内容生成（PCG）框架，突破传统静态地图的限制，为玩家创造一个每次开局都独一无二的动态游戏世界。

2.2 核心目标

我的开发工作围绕以下几个核心目标展开：

1. 打造动态世界的基石：PCG系统不仅是地图生成器，更是游戏世界的“操作系统”。它生成的地形、资源分布与关键点位将作为底层数据，直接驱动AI行为树、导航系统以及游戏逻辑，实现一个真正“可交互”的动态环境。
2. 技术无缝服务于玩法：我始终坚持 “玩法至上” 的设计原则。PCG技术是强大而隐形的工具，其目的是增强而非主导游戏体验。我的目标是让玩家沉浸于探索、决策与发展的策略乐趣中，感受到的是一个自然、可信的世界，而非一个冰冷的技术 demo。PCG 应该像一位无声的导演，为每一局游戏精心布置舞台，而舞台上的戏剧——即核心玩法——始终由玩家主导。
3. 实现无限的可重玩性：通过PCG算法保证每次地图生成的随机性与合理性，为游戏注入持久的生命力，鼓励玩家不断尝试新的策略与布局来应对未知的环境挑战。

2.4 素材来源

本项目的美术风格与核心游戏机制极大地参考和受益于Epic官方发布的示例项目 《Cropout》。


（图片来源：Epic Games Marketplace - Cropout Sample Project）

• 美术风格定调：《Cropout》项目提供了整套低多边形风格的建筑、角色、植被和资源资产，为本项目确立了清晰、明快且高效的视觉方向。
• 核心逻辑借鉴：我深入分析并借鉴了其成熟的村民AI、资源收集链、建筑建造逻辑等核心游戏循环的蓝图实现，这为我的系统架构提供了坚实且经过验证的基础。
• 深度二次开发与创新适配：在《Cropout》的坚实基础上，本项目进行了深度的定制化开发与功能拓展。其中，最核心的贡献在于使用UE5.6的PCG框架彻底重构了静态地图，将原有的固定场景升格为动态生成的无限可能，成功地将经典RTS玩法与PCG技术带来的高可重玩性深度融合。

3. PCG系统架构与实现

本章节详细阐述程序化内容生成（PCG）系统的技术实现，重点关注如何从零开始生成游戏世界的基础结构。

3.1 整体PCG工作流架构

项目通过两个核心的PCG图表文件协同工作，构建出完整的游戏环境。

（`Blueprint/PCG/Land.uasset`： 负责生成大陆上的可采集资源（树木, 灌木, 石头）和小草植被。）

（`Blueprint/PCG/Ocean.uasset`： 负责生成环绕大陆的海底岩石和海草。）

3.2 关键PCG模块详解

逻辑流程：

以灌木生成为例，其PCG节点处理流程如下：

节点逻辑流程与分析：

1. 表面采样器
   • 功能：这是生成的起点。它从游戏中的地形景观获取基础数据，输出一个覆盖地表的初始点云。这些点代表了灌木所有可能的生成位置。
   • 设计意图：确保灌木只在地形表面上生成，这是所有后续处理的基础。
2. 变换点
   • 功能：接收表面采样器输出的点云，并对其应用基本的变换操作。通常用于给每个点施加一个随机的旋转（绕Z轴）和轻微的位置偏移。
   • 设计意图：打破表面采样器带来的规整点阵，使灌木的朝向和位置更加随机、自然，避免出现人工排列的痕迹。
3. 自动调整
   • 功能：这是一个关键的优化与真实性节点。它会根据点所在位置的表面法线自动调整灌木的倾斜度，并可能根据坡度等属性进行筛选。
   • 设计意图：确保灌木能够“贴合”在斜坡上，而不是垂直地悬空或插入地面，极大地增强了场景的自然度。
4. 差异
   • 功能：此节点用于执行布尔运算。它的作用是让 A输入（即当前处理中的灌木点云）减去 B输入（已放置的树木、岩石或其他物体的点云）所占据的区域。
   • 设计意图：解决模型穿模问题。通过这个操作，系统能确保灌木不会生成在树木的树干或树冠正下方，使得资源分布层次分明，互不干扰，提升了场景的合理性与视觉效果。
5. 生成Actor
   • 功能：这是最终的生成节点。它接收经过所有筛选和处理的点云，并根据指定的蓝图类（如BP_Shrub）或静态网格体，在场景中实际生成（Spawn）可交互的Actor实例。
   • 设计意图：将处理好的数据转化为游戏世界中真实的物体。与简单的Static Mesh Spawner不同，使用生成Actor可以生成带有自定义碰撞、游戏逻辑（如采集生命值）的蓝图对象。

逻辑说明：
灌木生成是一个逐步精细化的条件处理流程。从基础位置确定开始，经历自然化分布、地形适配、冲突解决等关键步骤，最终产出既随机分布又符合物理逻辑的逼真植被分布。这一完整链条充分展现了PCG技术在资源分布合理性方面的强大优势。

4. 可交互Actor蓝图系统

本章节重点介绍PCG生成的世界如何通过复杂的蓝图系统获得“生命”，实现与玩家和AI的深度交互。

4.1 游戏核心框架

• **BP_GM.uasset (游戏模式)**： 定义了游戏的规则、状态和流程，是连接PCG世界与游戏逻辑的总指挥。
• **BP_PC.uasset / BP_Player.uasset (玩家控制器/角色)**： 处理玩家的输入指令，并将这些指令转化为对PCG生成世界的交互行为。

4.2 资源采集系统

我为PCG生成的每一种资源都创建了功能完整的可交互Actor蓝图。

• 通用接口：BPI_Resource.uasset
  • 功能：定义了所有可交互资源必须实现的方法，如 Interact，为玩家和AI提供了统一的交互契约。
• 资源基类：BP_Resource.uasset
  • 核心逻辑：
    • **自动化标签管理 (Auto-Tagging)**： 通过读取 Resource Type（枚举变量），将其自动转换为字符串并添加到 Actor 的 Tags 列表中。确保了场景中的所有资源都会根据其属性自动获得正确的类型标签，便于后续通过 Get All Actors with Tag 进行批量检索或管理。
• 具体资源实现：
  • **BP_Tree.uasset**： 响应“斧头”工具，掉落“木材”，可触发村民砍伐动画。
  • **BP_Rock.uasset**： 响应“镐”工具，掉落“石料”，可触发村民挖矿动画。
  • **BP_Shrub.uasset**： 响应“徒手”采集，掉落“食物”，可触发村民采集动画。

4.3 AI与PCG世界的动态交互

AI系统通过以下组件，理解和操作由PCG生成的动态世界。

• 环境查询系统
  • **EQC_CollectionTarget.uasset**： 定义查询的上下文，例如“寻找所有类型为 BP_Tree 的Actor”。
  • **EQ_CollectionTarget.uasset**： 执行查询，为AI找到最近、最合适的采集目标。
• 行为树与黑板
  • **BB_CollectResource.uasset (黑板)**： 作为AI的“记忆”，存储当前目标（如那棵特定的树）、携带的资源等信息。
  • **BT_CollectResource.uasset (行为树)**： 定义AI的采集逻辑序列：通过EQS找到目标 -> 移动到目标 -> 执行采集动画 -> 减少目标生命值 -> 携带资源返回。

系统联动：PCG系统在运行时生成了 BP_Tree 的实例。AI的EQS系统会实时查询这些实例，行为树则驱动村民角色与这些实例进行交互。当一棵树被砍伐（BP_Tree 触发 OnResourceDepleted），游戏模式可以监听此事件，并通知PCG系统在未来于某处重新生成一棵新的树，从而形成一个完整的、动态的“生成-采集-再生”游戏循环。

5. 挑战与问题解决

5.1 性能优化挑战

• 挑战： 当PCG生成数千个实例时，游戏帧率显著下降。
• 解决方案：
  1. LOD优化： 为所有静态网格体设置了合理的细节层次。
  2. PCG Culling： 在PCG图表中使用了距离和视锥体剔除，确保只在玩家附近生成和显示实例。
  3. 材质优化： 合并材质纹理，使用材质实例来减少绘制调用。

5.2 AI导航与动态环境的兼容性

• 挑战： PCG在运行时生成世界，AI导航网格需要正确更新以包含新生成的建筑和障碍物。
• 解决方案：
  1. 使用动态导航网格体边界体积，在建筑放置后强制重建局部导航网格。
  2. 充分利用 EQS 系统，让AI在寻路时能够动态感知PCG生成的对象，而不是依赖于预定义的路径点。

5.3 蓝图与PCG的数据通信

• 挑战： 如何让PCG生成的对象能够被蓝图系统正确识别和交互。
• 解决方案：
  1. 在PCG图中使用 Blueprint Spawner 节点，直接生成带有游戏逻辑的蓝图Actor。
  2. 通过标签或接口来标记PCG生成的对象类型，方便AI和玩家交互系统进行筛选和交互。

6. 成果展示

（一个由PCG生成的完整岛屿全景，包含森林、石头、灌木和中心建筑。）

（村民正在按照AI指令砍伐PCG生成的树木）

（村民正在按照AI指令挖掘PCG生成的石头）

（村民正在按照AI指令采集PCG生成的灌木木）

7. 最低配置要求

• 操作系统： Windows 10 64-bit
• 处理器： Intel Core i5-7400 或 AMD Ryzen 3 1200
• 内存： 8 GB RAM
• 显卡： NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti 或 AMD Radeon RX 560
• 存储空间： 需要 5 GB 可用空间

8. 项目与构建链接

• 项目文件链接： [https://github.com/Elecmark/RTS_PCG.git]
• 游戏构建链接： [https://github.com/Elecmark/RTS_PCG/tree/master/Windows/RTS_PCG.exe]