EQS의 기본 활용법

환경 쿼리 에셋 (Environment Query Asset)

• Environment Query 에셋을 생성하고 EQS 에디터에서 쿼리 자체를 설계합니다. 여기에는 제너레이터(Generator), 컨텍스트(Context), 테스터(Tester) 등이 포함됩니다.
• 생성 방법: 콘텐츠 브라우저에서 마우스 오른쪽 버튼 클릭 > 인공지능(Artificial Intelligence) > 환경 쿼리(Environment Query) 선택 후 이름을 지정합니다 (예: EQS_FindCover).

제너레이터 (Generators)

• 쿼리를 실행할 때, 환경에서 어떤 '항목(Item)'들을 생성할지 결정합니다. 이 항목들이 나중에 점수 매기기 및 필터링의 대상이 됩니다.
• 예시
  • Generate Points in Radius: 특정 위치 주변에 일정 수의 점을 생성합니다. (예: AI 주변 10미터 반경에 50개의 잠재적 엄폐 위치 생성)
  • Generate Actors of Class: 특정 클래스의 모든 액터를 항목으로 생성합니다. (예: 모든 BP_HealthPotion 액터를 항목으로 생성)
  • Generate Points around Item: 특정 아이템(컨텍스트) 주변에 점을 생성합니다.

컨텍스트 (Contexts)

• 제너레이터가 점을 생성하거나, 테스터가 조건을 검사할 때 필요한 '기준점'이나 '참조 대상' 을 제공합니다.
• 예시
  • Current Location: 쿼리를 실행하는 AI 자신의 현재 위치.
  • Target Actor: 블랙보드에 저장된 AI의 현재 목표 액터 (예: 플레이어).
  • Querier: 쿼리를 실행하는 AI 컨트롤러.
• 사용자 정의 컨텍스트를 만들어 특정 액터나 컴포넌트를 기준으로 삼을 수도 있습니다.

테스터 (Testers)

• 제너레이터가 생성한 각 항목(Item)에 대해 다양한 조건을 테스트하고 점수를 매기는 역할을 합니다. 각 테스터는 특정 기준에 따라 항목을 '필터링(Filter)'하거나 '점수(Score)'를 부여합니다.
• 예시
  • Distance: 항목과 특정 컨텍스트(예: 플레이어) 간의 거리를 테스트합니다. (멀수록 좋은 엄폐 위치)
  • Pathfinding Cost: 항목까지의 이동 경로 비용을 테스트합니다. (경로가 너무 복잡하면 점수 삭감)
  • Line Of Sight: 항목에서 특정 컨텍스트(예: 플레이어)까지 시야가 확보되는지 테스트합니다.
  • Has Trace Target: 항목에서 특정 컨텍스트까지의 경로에 엄폐물이 있는지 테스트합니다. (엄폐물 유무)
  • Dot Product: 항목에서 특정 방향으로의 벡터와 다른 벡터 간의 내적을 테스트합니다. (특정 방향으로의 엄폐)

블랙보드 (Blackboard)

• EQS가 찾아낸 최적의 위치나 대상을 블랙보드 키에 저장합니다. 이후 비헤이비어 트리에서 이 블랙보드 키의 값을 사용하여 AI의 행동을 지시합니다. (예: BestCoverLocation 키에 EQS 결과 저장)

EQS 에셋 생성

• 콘텐츠 브라우저에서 EQS_FindCover라는 이름으로 Environment Query 에셋을 생성합니다.
• 에셋을 더블클릭하여 EQS 에디터를 엽니다.

컨텍스트 추가

• 컨텍스트(Contexts) 패널에서 쿼리 실행자(Querier)를 마우스 우클릭하여 새 컨텍스트 추가(Add New Context)를 선택합니다.
• BP_PlayerCharacter_Context와 같은 사용자 정의 컨텍스트를 생성합니다. (아니면 단순화하여 TargetActor 컨텍스트를 사용해도 됩니다.)
• BP_PlayerCharacter_Context 블루프린트 에디터를 열고, Provide Actors 함수를 오버라이드하여 Get Player Character 노드를 연결하고 Actors 출력 핀에 연결합니다.
• 이제 EQS 에디터의 컨텍스트 패널에서 이 BP_PlayerCharacter_Context를 추가합니다.

제너레이터 추가

• EQS 에디터의 루트 노드에서 + 버튼을 클릭하고 제너레이터(Generators) > Generate Points in Radius를 선택합니다.
• 디테일 패널
  • Query Context: Querier (EQS를 실행하는 AI의 위치를 기준으로 점을 생성합니다.)
  • Generate Around: Querier
  • Radius: 1000.0 (AI 주변 10미터 반경)
  • Number Of Points: 50 (50개의 잠재적 엄폐 위치 후보 생성)
• 에디터 뷰포트에서 초록색 점들이 생성되는 것을 확인할 수 있습니다.

테스터 추가 (필터링 및 점수 매기기)

• Generate Points in Radius 노드에서 + 버튼을 클릭하고 테스터(Testers) > Distance를 선택합니다.
• 디테일 패널
  • Distance To: BP_PlayerCharacter_Context (플레이어와 각 점 사이의 거리)
  • Test Mode: Score (점수)
  • Scoring Equation: Inverse (플레이어에게서 멀수록 높은 점수)
• Distance 테스터에서 + 버튼을 클릭하고 테스터 > Has Trace Target을 선택합니다.
• 디테일 패널
  • Target Context: BP_PlayerCharacter_Context
  • Trace Channel: Visibility (가시성 채널)
  • Trace Start: Target Context (플레이어 위치)
  • Trace End: Item (각 잠재적 엄폐 위치)
  • Filter Type: Block (플레이어와 해당 점 사이에 시야를 막는 무언가가 있는지)
  • Scoring Mode: Filter (이 조건에 맞지 않으면 해당 항목을 제거)
  • Show Debug Traces: 체크 (디버그 라인 표시)
• Has Trace Target 테스터에서 + 버튼을 클릭하고 테스터 > Line Of Sight를 선택합니다.
• 디테일 패널
  • Target Context: BP_PlayerCharacter_Context
  • Test Mode: Score
  • Scoring Equation: Inverse (시야가 안 보일수록 높은 점수)
• 이제 EQS 에디터의 디버그(Debug) 뷰포트에서 Simulate 버튼을 누르거나, 에디터 레벨에 AI를 배치하고 플레이하면 EQS가 계산한 점수와 필터링 결과를 시각적으로 확인할 수 있습니다. 가장 높은 점수를 받은 위치가 흰색으로 강조됩니다.

비헤이비어 트리에서 EQS 실행

• BT_EnemyAI 비헤이비어 트리를 엽니다.
• Selector 또는 Sequence 노드 뒤에 Run EQS 태스크 노드를 추가합니다.
• 디테일 패널
  • Query Template: EQS_FindCover (생성한 EQS 에셋)
  • Blackboard Key: BestCoverLocation (블랙보드에 미리 생성한 Vector 타입 키)
  • Run Mode: Single Best Item (가장 높은 점수를 받은 하나의 항목만 반환)
• Run EQS 태스크가 성공하면 Blackboard Key에 최적의 엄폐 위치가 저장됩니다.
• 이후 Move To 태스크 노드를 추가하고 Blackboard Key를 BestCoverLocation으로 설정하면, AI가 찾아낸 엄폐 위치로 이동하게 됩니다.