DragonRider — UE5 双人体感骑龙原型

概览

两个人控制一条龙：一个人用身体的动作和倾斜驾驶龙，另一个人作为骑手用摇杆移动、拉绳出手。DragonRider 是一个 Unreal Engine 5.6 的第三人称动作 / 飞行原型，配一套自制的 ESP32 体感控制器。

这是 2026 年上半年在犹他大学 EAE 的一个 14 人团队项目，三个设计支柱是协作、感官体验、快节奏。我是团队里的客户端工程师。

14人团队

36份试玩问卷，全部评价为“好”或“很好”

19 B的二进制数据包，控制器每 10 ms 发一次

4个 Boss 技能，全部走 GAS

我负责什么

GAS 战斗框架：玩家和敌人的 AbilitySystemComponent、属性集、GameplayEffect 库
敌人与 Boss 的 AI：巡逻 / 追击状态、Boss 的技能与阶段切换
硬件调试：把控制器接进游戏、让输入稳定可用的那一段联调

GAS：把数值和状态从蓝图里抽出来

玩家和敌人都不靠临时的 if-else 堆战斗，属性、效果和能力统一交给 Gameplay Ability System。

类	作用
`AGASDragonCharacterBase`	玩家基类，实现 `IAbilitySystemInterface`，初始化 ASC 与属性集
`UGASBaseAttributeSet`	`Health / MaxHealth / Energy / MaxEnergy / Gold`，通过 RepNotify 复制
`AEnemyBase`	敌人基类：AI 状态（Patrol / Chase）、死亡逻辑、GAS 初始化
`UEnemyAttributeSet`	敌人的 `Health` 与 `AttackPower`

数值和状态都放在 GameplayEffect 里，而不是写在能力蓝图中，这样调数值不用改能力：

GE_InitBoss / GE_InitPlayer：生成时初始化属性
GE_Dmg_Boss_*：每个 Boss 技能各自的瞬时伤害
GE_SwitchStatus：用 Gameplay Tag 管理二阶段和无敌状态

敌我识别走 Generic Team ID，不硬编码阵营。

Boss 的四个技能

能力	机制	表现
`GA_Boss_ArcaneBarrage`	`PlayMontageAndWait` + GE	动画驱动，触发开始施法的效果
`GA_Boss_ArcaneBombardment`	随机 AOE 循环	在指定半径内计算多个落点
`GA_Boss_FocusedBeam`	按 tick 做射线检测	对视线上的目标周期性施加伤害
`GA_Boss_HomingOrb`	空间变换计算	在施法者周围生成追踪弹

控制器到 Unreal 的输入链路

控制器是一块 ESP32，把几种物理输入融合成一个数据包：

Offset	类型	字段	含义
0 – 1	uint8 × 2	Header	固定 `0xAA 0xBB`，用来对齐
2	float	Dragon Speed	0.0 – 1.0，由“龙翼”传感器的总加速度归一化
6	float	Dragon Dir	−1.0 – 1.0，由“身体”传感器的 Roll 角归一化，±30° 满量程
10 / 14	float × 2	Rider X / Y	摇杆，死区 0.15
18	uint8	Events	位掩码；压力传感器超过阈值时置位“拉绳”

Unreal 一侧由 UAltControlClientComponent 以 100 Hz 从本地地址拉取数据包，解析成 FAltGamePacket；角色蓝图监听 OnPacketUpdated，用 FInterp To 对 Yaw / Pitch / Roll 的速率做平滑，否则原始传感器噪声会让龙“抽搐”。项目同时保留了键盘输入路径，没有硬件时可以照常开发和测试。

硬件上反复遇到的几类问题，最后都写进了排查表：

开机 LED 一直闪：两块 MPU6050 至少一块没找到。固件宁可拒绝启动，也不进入“能跑但输入是错的”状态
角度漂移：开机校准要采 500 次样，期间控制器必须静止
压力传感器没反应：阈值设得太高（1023 满量程里取了 1000）

项目的整体结构

代码按三层拆开，方便 14 个人并行：

输入层：PlayerController 管理键盘 / 手柄的输入映射；UAltControlClientComponent 桥接硬件
物理与移动层：角色移动，以及 UDragonBounceComponent——龙撞到地形时做速度反射而不是硬停，低于 MinImpactSpeed 的擦碰不触发，避免抖动
战斗与能力层：上面的 GAS 与 AI

属性通过 RepNotify 复制，支持同步的双人合作。版本管理用 Perforce。

试玩结果

一次试玩收了 36 份问卷，21 人扮演龙，15 人扮演骑手。

问题	结果
整体体验	很好 41.7%，好 58.3%，一般和差为 0
控制器最需要改进的	操控手感 91.7%，舒适度 8.3%，安全 0
内容最需要改进的	教程 52.8%，隧道穿越 25.0%，Boss 战 19.4%，更多双人协作 2.8%

好评集中在美术和“好玩”上。问题也很一致：龙的操控被形容为“重”“晃”“不灵敏”“有延迟”，而且不看教程很难弄明白怎么操作。

回头看

九成的人把票投给“操控手感”。滤波和平滑压住了传感器噪声，也压住了响应——体感输入的手感需要比按键输入多得多的调参时间
教程是最大的短板。体感控制器的学习成本比手柄高得多，这件事应该在项目早期就算进去
Boss 战只有 19.4% 的人认为最需要改进，战斗这一层基本没有成为体验上的问题

DragonRider UE5 双人体感骑龙原型

概览