在Unity中进行人工智能研究与应用主要集中在几个关键领域，包括使用Unity ML-Agents插件进行强化学习、利用神经网络技术和深度学习技术训练AI，以及基于行为树技术设计游戏人工智能。
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使用Unity ML-Agents插件进行强化学习：Unity ML-Agents是Unity官方推出的插件，用于训练智能体，帮助开发者快速构建和训练智能体，实现各种复杂的行为和决策。通过强化学习，AI可以在游戏中逐步改进自己的策略，达到专家级水平1。
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利用神经网络技术和深度学习技术训练AI：神经网络和深度学习是模拟人脑神经元网络和复杂模式学习的技术，用于训练AI模拟人类的认知能力。在Unity中，可以利用这些技术训练AI学习各种复杂的行为和决策，以及如何做出复杂的决策和行为1。
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基于行为树技术设计游戏人工智能：行为树是一种设计游戏AI的方法，通过定义NPC的感知能力和行为节点，使NPC的行为表现更加完整。这种方法结合了机器学习的相关技术，如强化学习，以训练投篮机器人为例，展示了科学有效的训练方法2。
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为游戏角色引入智能行为：这包括学习寻路和运动系统，使用NavMesh技术为角色绘制路径，确保角色能够以自然而合乎逻辑的方式在环境中移动。NavMesh定义了可导航的区域和障碍物，为角色提供了移动的路径3。
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实现更智能的AI：通过实现GOAP（目标导向型行动计划）系统，为项目创建动态且不可预测的人工智能，增加游戏的趣味性和挑战性4。
综上所述，Unity中的人工智能研究方向涵盖了从基础的寻路和运动系统到复杂的机器学习和深度学习技术的应用，旨在为游戏开发带来更加智能和有趣的体验。
一、人工智能基本原理
人工智能主要分为3个模块
- 数据采集
第一类数据采集的方法可通过软件采集数据，例如淘宝、京东 采集用户数据。
第二类数据采集的方法专业的硬件设备进行数据采样例如摄像头、动捕设备的传感器、一些专业工种使用的数据采集器材。
第三类数据采集根据AI算法模拟真实对象行为，可调节环境中变量参数， 采集该对象在行为Ai的影响下在各类环境参数影响下的模拟数据。例如模拟歼20战机的行为Ai，控制环境变量参数（空气湿度、天气状况、地球磁场）等环境变量，获得歼20飞行实战数据。
- 数据识别
收集采集的数据生成决策模块能识别使用的数据。动捕传感器收集到的原生空间数据通过一套识别处理算法转换为可被识别的空间表达数据（位置表达的坐标值，旋转量表达的欧拉角、四元数，表达运动轨迹的向量）。
二、结合Unity应用
通控设置
1.目标设定
设定一个需要达到的目标（高低频 电台 基带组合 卫星电话 体系训练）需要协同操作 才能达成的目标
2.干扰参数设定
外部干扰条件 例如（经纬度 空气湿度、磁场强度、战场环境、等）
3.执行流程
专家通过调整配置文件，编辑行为树设备业务逻辑。完成设备的决策能力。
根据通控端设置的目标环境参数 ，各个设备， 通过收到的数据 ，执行自身的行为逻辑。 系统会记录完成任务所需的时间成本、流程复杂度。
结果
.参考数据制定全新的通信流程
.参考数据有利于加快新设备研发进程
