Tank Battle 是我在大一时完成的第一个 Unity 项目。它不仅是一个功能完整的双人对战小游戏，我在后续还折腾了一下 Unity ML-Agents 框架，让它支持智能 AI 对战。

Project Highlights

• Local Multiplayer: 支持本地双人对战， 分用两套操作键位。
• Reinforcement Learning: 集成了 ML-Agents 框架，可以训练出有趣的 AI 对手。
• Full Game Logic: 涵盖了移动、射击、Health、Ammo 管理等一套完整的逻辑。
• Dynamic Camera System: 相机会自动锁定两个玩家，并根据彼此的距离动态缩放视野。
• Audio System: 包含引擎轰鸣、射击、爆炸等丰富的音效。
• Physics System: 基于 Rigidbody 实现，碰撞和运动反馈都比较真实。

Core Modules

1. Movement System

• 基于 Rigidbody 实现平滑的物理移动。
• 完整的 Forward, Backward 和 Steering 控制。
• 会根据坦克的 Idle 或 Moving 状态自动切换引擎音效、产生扬尘效果。

2. Attack System

• 控制 Shell 的发射频率（Cooldown）。
• 弹药管理（初始 30 发）。
• 处理发射点的定位、Projectile 实例化以及射击音效。

3. Health System

• 初始 HP 为 100 点，配套实时显示的 UI Health Bar。
• 每次被击中会计算一个随机伤害（10-20 点）。
• 包含死亡检测和 Game Over 逻辑。

4. ML-Agents Tank Agent

• 实现了 Reinforcement Learning 的 Agent 逻辑。
• 支持 Continuous Actions（移动、转向）和 Discrete Actions（射击）。
• 奖励机制：击中敌人 +1，被击中 -0.5。
• 内置 Heuristic 模式，方便手动测试。

5. Projectile System

• 负责 Collision Detection 和伤害传递。
• 生成爆炸粒子效果和播放音效。

6. Camera Following

• 自动计算两个玩家的中点作为观察中心。
• 正交相机（Orthographic Camera），根据玩家间距动态调整 Size，非常适合这类双人对战视角。

Technical Implementation

ML-Agents Training

在训练 AI 时，我主要设计了以下环节：

• Observation Space: 包含子弹剩余量等关键游戏状态。
• Action Space:
  • 连续动作：控制前进/后退速度、转向角速度。
  • 离散动作：触发射击指令。
• Reward Function: 基于命中反馈进行正负强化。

Physics & Audio

• 使用 OnTriggerEnter 处理炮弹碰撞。
• 通过修改 rigidbody.velocity 和 angularVelocity 来精准控制坦克。
• 使用 AudioSource 组件，并配合 AudioSource.PlayClipAtPoint 实现 3D 空间音效。

Gameplay

1. Battle: 两个玩家在同一台电脑上控制各自的坦克。
2. Goal: 利用障碍物躲避攻击，先将对方 HP 扣减至 0 的人获胜。
3. Strategy: 弹药是有限的，需要控制好节奏，不能一味盲目开火。

My Reflections

这个项目是我初学Unity跟着教程完成的游戏， 以模仿和尝试为主，收获如下：

• 熟悉了 Unity 的基础组件和 Scripting。
• 学会了如何调试物理引擎（Rigidbody、Collision）。
• 掌握了 UI 系统（Slider 实现血条）和 Audio 系统的集成。
• ML-Agents 强化学习框架。

回头看这个项目，虽然代码还有提升空间，但它让我真正理解了如何从零开始，把一个个零散的脚本组合成一个可玩的系统。

Credits

项目开发过程中主要参考了 B 站的沙漠坦克大战教程，在此感谢教程作者。

---

← Back to projects