近年来,随着移动互联网的普及和手机硬件设备的不断升级,利用移动端进行游戏休闲的需求也日益增长,手机游戏在市场上的份额也在不断提高。伴随着游戏引擎的优化和游戏的高档化,复杂化,游戏角色需要具有更高的"智能",特别在网络游戏中,Al(人工智能)的开发占有重要的比例。游戏中角色的Al水平直接决定着游戏的惊险性,刺激性,趣味性,游戏开发对人工智能的需求急剧增长。在这样的情况下,手机游戏人工智能的研究与开发对我们掌握游戏人工智能的主流需求与学习人工智能与用户的人机交互很有帮助。本项目正是针对一款实时操作的篮球类手游构建的Al系统,是操作游戏内的球员对象进行行为决策的工具。通过本系统,可以在Unity3d引擎内构建决策自动机,通过状态的变换和决策的分支来控制Al的行为,并且可以在游戏运行中实时查看决策自动机的运行情况。本文旨在研究篮球游戏的Al系统。首先介绍了针对该游戏,对Al的需求进行总结,提出构建Al的方案与技术。和一般构建Al的方式不同,本文首先对物理层(动作)与决策层(Al)分离,利用不同脚本对他们分类管理,从而做到决策层和物理层的解耦,方便对Al决策算法进行优化和改良。动作层使用游戏对象的Animator组件创建Animator Controller,利用动画状态机实现Al的具体动作;决策层使用FSM框架实现通用的有限状态机,通过在每个状态中填充不同的逻辑代码,来构建不同的Al行为表现,同时通过组合不同的状态构建不同的状态机结构。整个开发过程中,采用了 SVN来进行版本控制。该方案下构建Al系统运行良好,容易控制,维护优化方便快捷。通过构建完善封闭的决策自动机,Al的决策算法同样可以运用到别的游戏中。