AI巡边路径通常是指让人工智能(AI)代理(比如机器人、虚拟角色等)在特定区域内巡边或巡逻的路径规划和实现。这在游戏开发、机器人巡逻和监控系统等领域都有应用。以下是一些常见的方法来实现AI的巡边路径：
1. **预设路径点：** 最简单的方法是预先设置一系列路径点，让AI代理按照这些路径点依次巡边。路径点可以是在地图上预先标记的固定坐标，或者是由开发者手动设置的关键点。AI代理会在路径点之间移动，形成巡逻路径。
2. **寻路算法：** 使用寻路算法(如A*算法、Dijkstra算法等)来动态计算AI的巡边路径。这样可以根据环境和障碍物实时调整路径，使AI代理能够绕过障碍物，选择最优的路径进行巡边。
3. **行为树和状态机：** 使用行为树或状态机来控制AI代理的行为。在行为树中，可以设置巡边行为为一个节点，通过定义条件和优先级来触发巡边行为。在状态机中，可以将巡边状态设置为一个状态，根据不同情况切换到巡边状态。
4. **机器学习：** 对于更复杂的场景，可以使用机器学习算法训练AI代理自主学习巡边路径。通过在特定环境中反复训练，AI代理可以逐渐学习到最优的巡边策略。
无论使用哪种方法，都需要考虑到巡边路径的实时性、效率和准确性。合适的方法取决于具体的应用场景和需求。在开发过程中，可以根据实际情况尝试不同的方法，优化AI代理的巡边行为，以达到预期的效果。
打开软件,新建一个画布,尽量大一点,方便操作。
2、找到钢笔,路径。
3、建立一个路径。
4、选择画笔工具,找好画笔,进入路径。
5、点击下面的描边路径。
6、点击画笔选择右边的画笔预设,进入画笔预设界面。
7、新建一个图层,在用画笔描边操作一次,背景层隐藏,可以看到,画笔有间距了。
AI巡边路径的设计可以借助图论和搜索算法来完成。下面是一个简单的步骤指导：
1. 确定地图表示：将巡边区域抽象成一个图，其中每个节点表示可巡边的地点，节点之间的连接表示可行的路径。可以使用邻接矩阵或邻接表等数据结构进行图的表示。
2. 确定起始点：选择一个起始节点作为巡逻的起点。
3. 选择搜索算法：常见的搜索算法有深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)和迪杰斯特拉算法等。根据实际需求选择合适的搜索算法。
4. 实现搜索算法：根据选择的算法，在图上进行相应的搜索。搜索过程中需要记录已访问过的节点，避免重复访问。
5. 设定巡逻目标：根据巡逻任务的要求，在搜索过程中设定巡逻目标。可以是遍历所有节点、覆盖特定区域或按照预定顺序访问节点等。
6. 优化路径选择：在搜索过程中，可以根据一些指标对路径进行评估，如路径长度、代价等。根据需求可以引入启发式算法(如A*算法)进行路径优化。
7. 迭代和更新：如果巡逻区域发生变化，需要根据新的地图信息进行迭代和更新，重新生成巡边路径。
需要注意的是，具体实现路径规划算法可能需要涉及更多的细节和技术。可以基于图论、搜索算法以及其他相关领域的知识，根据具体场景进行算法设计和优化。
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