wykonał Jarosław Orski promotor pracy: mgr Szymon Smaga “Analiza i implementacja wybranych algorytmów sztucznej inteligencji w grze komputerowej” wykonał Jarosław Orski promotor pracy: mgr Szymon Smaga

Agenda Cele pracy Założenia gry, wymagania dla AI Wybrane algorytmy i ich warianty A*, metody podziału przestrzeni poszukiwań FSM i NFA Implementacja Engine graficzny Implementacja algorytmów Możliwy rozwój projektu Prezentacja aplikacji

Cele Pracy Zbadanie i zaimplementowanie wybranych algorytmów AI w grze komputerowej Zbadanie współpracy platformy .NET i języka C# z otwartą bilblioteką OpenGL (Tao) Zbadanie wydajności C# jako narzędzia do tworzenia trójwymiarowych gier komputerowych

Założenia gry Pojedynek dwóch czołgów na wirtualnym polu walki Każdy posiada pewną prędkość poruszania się, ostrzału i poziom energii Trafienie przeciwnika zmniejsza poziom energii Jej poziom można odnowić wracając do bazy własnej W sytuacji awarynej można użyć dopalacza Zwycięża czołg, który pozbawi przeciwnika całej energii

Wymagania dla AI Poruszanie się po planszy gry Omijanie przeszkód Możliwość badania otoczenia Reakcja na zmianę warunków Podejmowanie decyzji na podstawie odbieranych sygnałów Wybrane algorytmy: A*, FSM

Wybrane algorytmy: A* Popularny algorytm wyszukiwania ścieżki Przeszukuje przestrzeń stanów i wybiera optymalny z uwagi na koszt ruchu Koszt całkowity = koszt dotychczasowy + estymacja kosztu do celu Szybkość działania, wybór stanu sąsiedniego, estymacja kosztu docelowego zależą od sposobu podziału przestrzeni

A*: siatka prostokątna Obszar gry podzielony równomiernie w kierunku x i y Sąsiad = węzeł o indeksie różnym o 1 Estymacja kosztu do celu metodą Manhattan + Naturalność podziału + Łatwość analizy i wykrywania błędów - Liczne stany nadmiarowe - Trudność doboru rozmiaru siatki - Konieczność oznaczenia stanów zabronionych

A*: punkty widoczności Węzły wyznaczone przez wypukłe wierzchołki przeszkód (+ margines na obrót obiektu) Sąsiad wyznaczony przez linię widoczności Estymacja kosztu docelowego przez różnicę współrzędnych + Zmniejszona ilość węzłów, krótszy czas przeszukiwania + Niezależność od wielkości obiektów - Trudniesze wyznaczenie sąsiednich węzłów - Trudniejsze pozycjonowanie węzłów - Trudniejsza analiza

Automat skończony Dokładniej: Automat o skończonej liczbie stanów Algorytm podejmowania decyzji na podstawie dostępnych informacji Zmiana stanu obiketu na podstwie docierającego sygnału i bieżącego stanu

FSM – automat deterministyczny Stałe przejście na podstawie danego sygnału + Zwarty zapis (w postaci tablicy) + Duża szybkość - Przewidywalność “zachowań” - Mała elastyczność (brak mechanizmów uczenia się)

NFA – automat niedeterministyczny Z danym sygnałem związane drzewo przejść Wybór danej gąłęzi losowy +Nieprzewidywalność “zachowań” - Złożony zapis - Trudniejsza analiza

Implementacja Silnik graficzny: Detekcja kolizji Oparty na OpenGL (Tao) i C# Ładowanie modeli w formacie 3DS Prosty system cząsteczkowy Podstawowy pomiar wydajności: fps Możliwość modyfikacji niektórych parametrów renderingu (przezroczystość, oświetlenie) w trakcie pracy aplikacji Detekcja kolizji Oparta na OBB

Implementacja AI Podsystem AI Możliwość wyboru trybu pracy (wariantu) zaimplementowanych algorytmów Wizualizacja pracy Sygnały przekazywane z wykorzystaniem mechanizmu zdarzeń

Sharp Tankz W pełni obiektowa (C#) Główne klasy: SharpGLEngine – silnik graficzny SharpAIEngine – implementacja AI Agent – obiekt widoczny na ekranie

Podsumowanie Cele osiągnięto A* jest skutecznym algorytmem w zadanych warunkach prawidłowo wyznacza optymalną drogę duża szybkość wyszukiwania (szczególnie dla podziału punktami widoczności) FSM sprawdzają się w kontroli agenta szybkość działania, różnorodnośc zachowań, nieprzewidywalność (NFA) C# dobrze współpracuje z OpenGL wystarczająca wydajność (ok. 200 fps, GF4200) brak problemów z kompatybilnością

Możliwości rozwoju projektu Rozwój systemu AI – algorytmy samouczące się (sieci neuronowe) Rozwój silnika graficznego – uszczegółowienie modeli, opracowanie tekstur, dodatkowe efekty Rozwój pozostałych podsystemów – dodanie obsługi dźwięku, gra wieloosobowa przez LAN Prezentacja: Sharp Tankz