Unreal Engine에서 NavMesh를 사용하여 AI 탐색 구현
인공 지능(AI)은 게임 개발의 핵심 구성 요소로, NPC(Non-Playable Characters)가 게임 세계를 탐색하고 상호 작용할 수 있도록 합니다. 언리얼 엔진은 NavMesh(Navigation Mesh)를 사용하여 AI 캐릭터가 환경 내에서 지능적으로 움직일 수 있도록 돕는 강력한 탐색 시스템을 제공합니다. 이 튜토리얼에서는 언리얼 엔진에서 NavMesh를 사용하여 AI 탐색을 설정하는 기본 사항을 다룹니다.
언리얼 엔진에서 AI 내비게이션 이해하기
언리얼 엔진의 AI 내비게이션은 NavMesh, AI 컨트롤러, 행동 트리의 조합을 통해 관리됩니다. NavMesh는 레벨 내의 걸을 수 있는 영역을 정의하여 AI 캐릭터가 경로를 찾고 장애물을 피할 수 있도록 합니다. AI 컨트롤러는 AI 캐릭터의 행동을 제어하는 반면, 행동 트리는 복잡한 AI 행동을 설계하는 체계적인 방법을 제공합니다.
학습해야 할 핵심 개념
- NavMesh: NavMesh는 게임 세계에서 탐색 가능한 영역을 나타내는 데이터 구조입니다.
- AI 컨트롤러: AI 컨트롤러는 AI 캐릭터의 의사 결정과 움직임을 처리합니다.
- 행동 트리: 행동 트리는 AI 캐릭터의 논리와 의사 결정 과정을 정의합니다.
- 블랙보드: 블랙보드는 행동 트리가 서로 다른 작업 간에 정보를 공유하는 데 사용하는 데이터 저장소입니다.
시작 가이드
Unreal Engine에서 NavMesh를 사용하여 AI 탐색을 설정하려면 다음 단계를 따르세요.
1. NavMesh 설정
- AI 탐색이 필요한 레벨을 열어주세요.
- 모드 패널에서 Volumes 카테고리를 선택하고 Nav Mesh Bounds Volume을 레벨로 드래그합니다.
- 레벨에서 걸을 수 있는 모든 영역을 포함하도록 Nav Mesh Bounds Volume을 조정합니다.
- P을 눌러 NavMesh의 가시성을 전환합니다. 녹색 영역은 탐색 가능한 표면을 나타냅니다.
2. AI 컨트롤러 생성
- 콘텐츠 브라우저에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 블루프린트 클래스를 선택합니다.
- 부모 클래스로 AI Controller을 선택하고 이름을 지정합니다(예: MyAIController).
- 새로 만든 AI 컨트롤러 블루프린트를 열고 이벤트 그래프에 기본적인 동작 로직을 설정합니다.
3. AI 캐릭터 설정
- 콘텐츠 브라우저에서 Character을 기반으로 새로운 블루프린트 클래스를 만들고 이름을 지정합니다(예: MyAICharacter).
- AI 캐릭터 블루프린트를 열고 이전에 생성한 AI 컨트롤러를 세부 정보 패널의 AI 컨트롤러 클래스 아래에 할당합니다.
- AI 캐릭터 블루프린트에 캡슐 컴포넌트, 메시, 캐릭터 이동과 같은 컴포넌트를 추가합니다.
4. 동작 트리 만들기
- 콘텐츠 브라우저에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 인공지능 > 동작 트리를 선택하고 이름을 지정합니다(예: MyBehaviorTree).
- 또한 변수와 상태를 저장하기 위한 동작 트리용 Blackboard도 만듭니다.
- 동작 트리를 열고 NavMesh 내에서 임의의 위치로 이동하는 것과 같은 루트 작업을 만듭니다.
5. AI 캐릭터와 동작 트리 통합
- AI 컨트롤러 블루프린트에서 플레이 시작 시 동작 트리를 실행하기 위한 로직을 추가합니다.
- 이벤트 그래프에서 Run Behavior Tree 노드를 사용하여 동작 트리를 시작합니다.
6. AI 내비게이션 테스트
- AI 캐릭터 청사진을 레벨에 배치합니다.
- 재생을 눌러 AI 캐릭터가 환경을 탐색하는 모습을 테스트하고 관찰하세요.
- 필요에 따라 Nav Mesh Bounds Volume과 동작 트리 논리를 조정하여 탐색 및 동작을 개선합니다.
추가 자료
언리얼 엔진의 문서, 커뮤니티 포럼, 비디오 튜토리얼로 AI 탐색 기술을 확장하세요. 이러한 리소스는 AI 개발을 마스터하는 데 도움이 되는 자세한 설명과 예를 제공합니다.
결론
Unreal Engine에서 NavMesh로 AI 탐색을 구현하면 AI 캐릭터가 게임 세계 내에서 지능적으로 움직일 수 있습니다. NavMesh, AI 컨트롤러 및 동작 트리를 이해하고 활용함으로써 개발자는 게임 플레이 경험을 향상시키는 복잡하고 사실적인 AI 동작을 만들 수 있습니다.