1：为什么需要避障 应用场景

在游戏和仿真场景中，多个角色同时移动时，避免彼此碰撞是保证真实感和交互性的关键。大家都遇到过走路时“撞车”或角色重叠的问题，对玩家体验和视觉效果非常不友好。这就是为什么我们需要避障算法

2：传统寻路的劣势

传统寻路主要关注从点A到点B找到一条路径（如A*算法），往往忽视动态环境下多角色间的实时避让问题：
路径静态：传统算法路径固定，不适应动态障碍和角色的即时变化。
无法解决“角色之间”的碰撞冲突：通常“人物”只是简单避开障碍物，而不考虑其他动态角色的运动路径和速度。
缺少协同避免机制：角色往往独立决策，导致“撞车”、“卡顿”或“僵持”现象频发。
效率和流畅度低：为避免碰撞，往往需要大量后处理或依赖简单的碰撞检测，导致性能瓶颈和不自然动作

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3：关于RVO得介绍

RVO（Reciprocal Velocity Obstacles，互惠速度障碍）算法是一种用于多智能体实时避障的优化算法，通过引入互惠协作机制解决传统VO算法的抖动问题，广泛应用于游戏开发、机器人仿真和自动驾驶领域。
RVO算法核心原理
RVO算法由Jur van den Berg等人在2008年提出，是VO（Velocity Obstacles）算法的改进版本。其核心思想是让每个智能体承担一半的避让责任：
速度障碍（VO）算法是基于未来可能碰撞的速度预测来避免碰撞的一个经典方法
1、什么是速度障碍（Velocity Obstacles，VO）
VO定义了对于某个智能体A来说，哪些速度会导致与另一个智能体B未来发生碰撞。
表示为智能体B相对运动的圆锥形区域（在速度空间里），只要选用的速度矢量落入这个区域，就会碰撞。
仅靠VO，智能体只通过自己来规避碰撞，忽略了其他智能体也会移动，容易出现不对称行为（一个人停，一个人却不动），导致效率低和死锁。
简单来说，速度障碍就是告诉你：
“嘿！这个速度很危险，会撞人，得避开。”
但它没考虑别人其实也会躲开，大家就容易做出不协调的动作。
2、RVO改进：引入互惠性（Reciprocal）
“互惠”包含两层意思：
避碰责任由碰撞双方共同承担，速度调整动作是对称的。
目标速度会根据对方的运动状态进行预测并调整，形成一种双向对话式协商。
RVO将传统VO的速度障碍区域“平移”了一个位置，表示智能体A在选择新速度时，预期对方同样会调整一半的速度。
算法实现步骤
●环境感知：检测周围智能体与障碍物的位置、速度及半径。
●构建RVO集合：为每个邻近对象计算互惠速度障碍。
●速度选择：从可选速度集合（排除所有RVO并集）中选择最接近期望速度的值。
●位置更新：应用新速度移动智能体
●RVO算法原理
下面两篇文章对原理解释的挺好 分享一下 感谢作者的分享

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4：工程演示 unity应用

<u>https://github.com/snape/RVO2-CS</u> 原版本
RVO在使用的时候大体就是一个GameManager管理所有的Agent然后计算Agent的位置 Agent告诉模拟器需要移动的方向 最终的方向由模拟器自己调整
//RVO系统里的Simulator.Instance.setAgentPrefVelocity，它的核心作用是设置某个Agent的“期望速度”（Preferred Velocity），也就是你希望这个Agent按什么方向、什么速度移动
//setAgentPrefVelocity(int agentIndex, Vector2 velocity)
//agentIndex: 你要设置哪个Agent的期望速度（通常是你注册时返回的Agent索引）。
//velocity: 期望速度，二维向量，表示Agent想要沿这个方向以这个速度移动。
//案列
//Vector2 agentPos = Simulator.Instance.getAgentPosition(agentIndex);
//Vector2 goalPos = new Vector2(goalX, goalY);
//Vector2 desiredDir = (goalPos - agentPos).normalized;
//float maxSpeed = 1.5f; // 假设这个是Agent最大速度
//Vector2 prefVelocity = desiredDir * maxSpeed;
//Simulator.Instance.setAgentPrefVelocity(agentIndex, prefVelocity);
//这样，RVO算法会在考虑避让其他Agent和障碍的情况下，尽量让你的Agent向这个期望速度靠近，保证避让又往目标移动。
//简单说，setAgentPrefVelocity就像告诉RVO：“这是我想走的方向和速度，但要考虑周围，帮我调整实际路径”。

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5：Unity版本得RVO**

1：项目首页 - RVO2:Optimal Reciprocal Collision Avoidance (C++) - GitCode
<u>https://gitcode.com/gh_mirrors/rv/RVO2/?utm_source=artical_gitcode&index=top&type=card&webUrl&isLogin=1</u>
2：snape/RVO2-3D: Optimal Reciprocal Collision Avoidance in Three Dimensions (C++)
<u>https://github.com/snape/RVO2-3D</u>
3：<u>https://github.com/sunsvip/UnityRVO2</u> 改良版本

1. 增加Agent避障权重设置，如，把到达目标位置的Agent权重设置为0后, 它就不会被其它Agent挤走；
2. RVO.Vector2改为Unity Vector2，以及RVO.Math优化，避免原版分母为0导致的异常
3. 增加形状障碍物，BoxObstacle、 CircleObstacle、EdgeObstacle;

6：Unity NavMeshAgent避让**

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主要是priority 值0-99 越低优先级越高 优先级越高别人就会主动避让 质量越高避让效果越好同样消耗更大
单位太多了还是不行 避让效果差 很容易锁死 卡住，需结合动态阻挡才有稍微比较好的效果

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NavMeshAgent组件和Nav Mesh Obstacle是互斥得 放在同一个单位身上很难管理 改变网格后也不能及时生效，并且需要注意 开启阻挡得适合 上面不能有开启的agent单位 否则会造成agent瞬移

7总结：如果单位不是特别密集 用unity NavmeshAgent寻路 + 动态阻挡 也可以，单位非常密集得情况 或者对避让效果要求很高 还是要使用RVO或者其他避让算法（例如效果更好的ORCA（Optimal Reciprocal Collision Avoidance），但是RVO是基于x z平面得 没有方向得概念，所以平面得移动避让用起来就会方便些，然后不规则形状得阻挡会麻烦些 需要自己处理，unity的插件Local Avoidance(局部避让插件)推荐使用其和NavMesh结合效果较好，实现“全局路径 + 局部避障”的混合移动策略