Pong：球拍如何知道球会击中何处？

Question

在实现 Pacman 和 Snake 之后，我正在实现下一个非常非常经典的游戏：Pong。

实现非常简单，但我还剩下一个小问题。当其中一个桨（我不确定它是否称为桨）由计算机控制时，我很难将其定位在正确的位置。

球有当前位置、速度（目前是恒定的）和方向角。这样我就可以计算出它撞击计算机控制桨侧面的位置。这样我就可以将桨定位在那里。但在真实的比赛中，电脑的球拍有可能会漏球。我该如何实现这个概率？

如果我只用计算机的球拍击球的概率为 0.5，问题就解决了，但我认为事情没那么简单。

从最初的游戏来看，我认为概率取决于当前球拍位置和球击中边界的位置之间的距离。

有人知道这是如何精确计算的吗？

Answer 1

引用非常有趣的书“Racing the Beam”（Google 图书：http://books.google.co.uk/books?id=DqePfdz_x6gC&lpg=PP1&dq=racing%20the%20beam& pg=PA40#v=onepage&q&f=false）原始技术是：

为了帮助模拟精确桨定位中固有的人为错误，AI 桨每八帧就会跳过一次调整。由此产生的行为在视觉上是不易察觉的，但它使计算机玩家的目标发生足够的漂移，以至于偶尔会错过球。它在技术上实现起来也很简单，只需要一个掩码和二进制 AND 运算，对此存在相应的 6502 指令。程序员可以使用另一个操作码测试结果是否为零，如果需要则分支以跳过移动桨的指令。

即使是这种行为也必须稍微修改才能让游戏正常运行。如果人工智能玩家只是每八帧停止跟踪球，那么它就会在几秒钟内完全失去同步。为了防止这种情况发生，人工智能在比赛场地的顶部和底部附近采用了辅助球跟踪方案。如果球与这些墙壁之一碰撞，而球拍也与之对齐，球拍会重新调整，从球上次撞击墙壁以来积累的任何漂移中恢复。结果是计算机桨和球的随机错位和重新对准。

Answer 2

我们为高中 CS 课制作了一个（伪）3D 乒乓球游戏。我们所做的是，我们让计算机总是将球拍移向球，但以最大速度——这样，如果球太远，它可能会错过球，但它仍然很聪明。这有帮助吗？

Answer 3

我认为你应该让球拍始终从当前位置移动到特定点，这就是球预计与球拍垂直对齐的位置。然后，您可能有 50% 的机会球拍将移动到该精确点并使球偏转，有 25% 的机会球会过冲（可能超出一些 X 像素），还有 25% 的机会会下冲。更好的方法可能是让它移动到钟形曲线上的那个位置，这样每次都会错过不同的量。

Answer 4

其他答案讨论了如何在不同情况下决定正确的前进方向。您还可以在计算机玩家开始朝这个方向移动“做出反应”之前添加滞后时间，这反映了人类玩家的典型反应。

Answer 5

我不确定执行此操作的“官方”方法是什么，但我总是使用（伪代码）

if (ball is above paddle) {
    move paddle up
}
if (ball is below paddle) {
    move paddle down
}

然后我给桨一个稍微不同的速度，该速度足够慢，以至于它无法始终跟上球。有点粗糙，但确实有效。

该线程还有一些您可能想要查看的有趣想法： http:// /www.gamedev.net/community/forums/topic.asp?topic_id=439576

Answer 6

碰巧我前几天写了一个 pong 克隆只是为了好玩。

您可以在此处播放它并查看源代码此处。

AI 获取球的当前速度并乘以距墙的 x 距离。然后它以上限速度向计算出的位置移动。它没有考虑垂直弹跳，但这是有意为之的（为了让人工智能变得可打败）。

这是相关的片段：

/* Update enemy based on simple AI */
enemy.update = function (delta) {
    var impactDistance, impactTime, targetY, speed;
    speed = .25; // a little slower than the human player

    if (ball.vx < 0) {
        // Ball is moving away, AI takes a nap ..
        return;
    }

    // Figure out linear trajectory ..
    impactDistance = width - ball.width - ball.x;
    impactTime = impactDistance / (ball.vx * .25 * 1000);
    targetY = ball.y + (ball.vy * .25 * 1000) * impactTime;

    if (Math.abs(targetY - (this.y + this.height/2)) < 10) {
        // AI doesn't need to move
        return;
    }

    if (targetY < this.y + (this.height / 2)) {
        // Move up if ball is going above paddle
        speed = -speed;
    }

    this.y += speed * delta;
    this.keepInBounds();
};

Answer 7

经过几次迭代后，如果您的桨（即您的桨或 AI 的桨，具体取决于您的视角）距离屏幕顶部或底部太近，则根本不可能覆盖所需的距离。球拍可以轻松地跟随球的 y 值。如果你太远你就会错过。

或者，您可以在每次击球后将人工智能重置为中心，或者只要球远离（即朝向对手）就向中心移动

或更简单地说：
- 当球远离时向中心移动
- 模拟球接近时的 y 坐标。

从这里开始，您可以通过使 y 坐标模仿机制比球慢（更一致，可能就像最初的实现一样；因为困难被抽象为简单的速度系数），或者向每个动作添加随机误差或否则。