Nav Aborted 문제
적이 코어를 향해 이동하다가 플레이어를 인식하면, 타겟을 플레이어로 변경해 추격하도록 구현했다.
그런데 플레이어가 Nav위에 있지 않으면 경로탐색에서 문제가 생겼다.
1. 플레이어가 Nav위에 잘 있는 경우
플레이어가 건물 위지만, NavMesh가 일부만 연결된 곳에 있을 경우는 괜찮다.
이 상황에서는 MoveToActor() 호출 시 Partial Path가 생성되었고, 적은 가능한 지점까지 이동했다. 이후 부분 경로 끝에 도착하면 Success가 반환되었고, 기존 로직대로 공격 State로 정상 전환되었다.
2. NavMesh 밖 타겟 추적 시
문제는 플레이어가 NavMesh가 존재하지 않는 위치에 있을 경우였다.
이 경우 MoveToActor()를 호출하자마자 즉시 Failed를 반환했다.
StateTree 로직에서는 이동 요청 결과가 Failed이면 Task 역시 Failed를 반환하도록 구현했었는데, 문제는 그 이후 흐름이었다.
Move State → Failed
→ Rotate State
→ 다시 플레이어 인식
→ Move State 재진입
→ MoveToActor 실패
→ 반복결과적으로 실제 이동은 전혀 하지 않으면서 State 전환만 반복하며 CPU를 계속 사용하고 있었다.
다만 플레이어가 다시 NavMesh 영역 안으로 들어오면, 그 순간부터는 정상적으로 RequestSuccessful이 반환되어 추격이 가능했다.
3. 추적 중 NavMesh를 벗어나면 Aborted 발생
또 다른 문제는 추적 도중 타겟이 NavMesh를 벗어나는 경우였다.
예를 들어:
- 플레이어가 건물 위에서 Nav 영역 밖으로 이동하거나
- 제트팩으로 공중으로 올라가는 경우
중간에 이동이 중단되며 Move 완료 콜백에서 Aborted가 반환되었다.
문제는 당시 Aborted 상황에 대한 처리를 전혀 하지 않았다는 점이었다.
그래서 결과적으로:
- Move State는 Running 상태 유지
- 이동은 멈춤
- 새로운 행동도 하지 않음
상태로 AI가 멈춰버렸다.
해결 방법
결국 문제의 핵심은 동일했다.
- 이동 요청 직후 Failed
- 이동 도중 Aborted
두 경우 모두 “현재 타겟이 Nav 기반 이동이 불가능한 상태”라는 의미였다.
그래서 해결 방식도 통합했다.
OnTargetNavAborted() 함수를 호출하여 다음 작업을 수행하도록 했다.
- 현재 타겟 무시
- 타겟을 다시 Core로 초기화
- Priority를 Max로 복구
Priority를 다시 Max로 설정한 이유는, 이후 새로운 플레이어나 건물을 다시 정상적으로 인식할 수 있도록 하기 위함이다.
EStateTreeRunStatus UMoveToLoc::EnterState(/**/)
{
StartMoveToTarget();
else // 요청이 거절당한 경우 (Nav가 없음)
{
CachedAIController->ReceiveMoveCompleted.RemoveDynamic(this, &UMoveToLoc::OnMoveCompleted);
ContextEnemy->OnTargetNavAborted();
return EStateTreeRunStatus::Running;
}
}
void UMoveToLoc::OnMoveCompleted(/**/)
{
// 이 Task가 요청한 움직일 때만 처리
if (RequestID != CurrentRequestID)
{
return;
}
// 경로 문제
else
{
ContextEnemy->OnTargetNavAborted();
}
}
// BaseEnemyCharacter.cpp
void ABaseEnemyCharacter::OnTargetNavAborted()
{
InitTarget();
TransitionToRotate();
}무시 대상 관리 구조
Nav를 벗어난 대상을 계속 인식하면 문제가 생기기 때문에, 무시하기 위해 자료 구조에 담아 관리하기로 하였다.
처음엔 TSet을 고려했다.
이유는:
- 삽입/삭제 빈번
- 해시 기반 탐색 가능
때문이었다.
하지만 실제 상황을 생각해보니:
- 요소 개수가 생각보단 적음
- 순서 보장 불필요
- 삽입/삭제 빈도도 생각보단 높지 않음
이라 굳이 해시 테이블 관리 비용을 들 필요가 없었다.
오히려 TArray가:
- 메모리 연속성
- 캐시 히트
- 작은 데이터셋에서의 탐색 효율
면에서 더 유리하다고 판단했다.
삭제도 RemoveAtSwap()을 사용하면 상수 시간으로 처리 가능하다.
IgnoredTargets.RemoveAtSwap(Index);뒤 원소를 앞으로 당기지 않고 마지막 원소와 스왑 후 Size만 줄이는 방식이라 매우 가볍다.
ExpireTime 기반 재인식
무한정 무시하면 안 되므로, 일정 시간이 지나면 다시 인식 가능하도록 했다.
각 요소에 ExpireTime을 저장하고:
- 주기적으로 검사
- 시간 만료 시 제거
하도록 구현했다.
반복문은 뒤에서부터 순회했다.
for (int32 i = AbortedTargets.Num() - 1; i >= 0; --i)
{
AbortedTargets[i].ExpireTime++;
if (AbortedTargets[i].ExpireTime >= IgnoreDuration)
{
AbortedTargets.RemoveAtSwap(i, 1, EAllowShrinking::No);
}
}RemoveAtSwap() 사용 시 요소 위치가 바뀌더라도 누락 없이 검사하기 위함이다.
최종 흐름
결과적으로 현재 구조는 다음처럼 동작한다.
MoveToActor()실패 또는 이동 중AbortedOnTargetNavAborted()호출- 현재 타겟을 Ignore 목록에 추가
- 코어를 기본 타겟으로 재설정
- StateTree 재시작
- 일정 시간 후 다시 타겟 인식 가능
덕분에:
- Nav 밖 타겟을 무한 재탐색하지 않게 되었고
- AI 멈춤 현상도 해결되었으며
- CPU 낭비 역시 크게 줄일 수 있었다.
AI 행동 흐름 정리
이렇게 해서 전투에 생동감을 줄 수 있는 지능적이고 전술이 요구되는 AI 로직을 구현할 수 있었다.
1. 초기 상태
-
모든 적은 시작 시:
- 타겟 = Core
- 우선순위 = Max(최하)
2. 코어 이동
경로 존재
- NavMesh 따라 코어로 이동
Partial Path만 존재
- 갈 수 있는 최대 지점까지 이동
Success처리
경로 자체가 없음
- 앞을 막는 건물/오브젝트를 타겟으로 변경
- 공격하며 길 확보
이동 중 Nav가 바뀌면 경로도 다시 계산됨
3. 타겟 탐색
이동 중 주변 대상 탐색:
- 플레이어
- 건물
- 포탑 등
각 적/종족마다 우선순위 테이블이 다르며,
현재보다 우선순위 높은 대상 발견 시:
- 이동 중단
- 타겟 변경
- StateTree 재추격
4. Nav 불가능 타겟 처리
다음 상황 발생 시:
- Nav 밖 플레이어
- 공중 타겟
Failed/Aborted
처리:
- 타겟을 Core로 초기화
- StateTree 재시작
5. 공격 진입
다음 두 경우 모두 공격 상태 진입:
- 실제 타겟 도착
- Partial Path 끝 도착
즉:
“완전 도착”보다
“공격 가능한 거리 접근”을 기준으로 판단
6. 타겟 제거 시
타겟이 파괴되거나 EndOverlap 발생 시:
- Intrude 상태 진입
- 일정 시간 다른 대상 무시
- 코어 방향으로 강제 이동
