언리얼 블루프린트

AI 의사결정 모델 구현

AI Perception이 감지한 사실을 Blackboard에 저장하고, Behavior Tree가 그 값을 읽어 추적·공격·후보 선별·순찰 중 하나를 고릅니다.

TargetActor, TargetLocation, IsPlayerDetected가 어떻게 상태 전환의 기준이 되는지 먼저 잡고 구현을 읽습니다.

Blackboard 값과 전환 조건 설계

1

순찰에서 시작

기본 branch는 Find Patrol Location, Move To, Wait로 순찰 위치를 반복해서 갱신합니다.

2

플레이어 감지

On Target Perception UpdatedTargetActorIsPlayerDetected를 바꾸면 추적 branch가 우선됩니다.

3

추적과 공격

Move To TargetActor 후 공격 태스크를 실행하고, 서비스가 TargetLocation을 계속 최신 위치로 갱신합니다.

4

놓친 위치 후보 선별

플레이어를 놓쳐도 TargetLocation은 남겨 마지막 감지 위치로 이동한 뒤, 후보 선별 실패 시 값을 지웁니다.