Taller Práctico de IA y Lógica en Videojuegos

Taller Práctico de IA y Lógica en Videojuegos
Autor: Jesús Flores García Tenerife LanParty 2k9 Taller Práctico de IA y Lógica en Videojuegos

Objetivos Taller de iniciación Aclaración conceptos
Introducción de técnicas básicas Resolución cuestiones y dudas Más ameno que riguroso

Temario Día 1: Entrando en la “Matrix” Día 2: Buscando el camino
Día 3: Nuestro cajón de arena Día 4: Ahora te vas y ¿yo qué hago?

Día 1: Entrando en la “Matrix”
Introducción de IA en videojuegos Principios básicos Objetos y Comportamientos Máquinas de estados (FSM)

Día 2: Buscando el camino
Decisiones y Capas Caso de Estudio: Pathfinding Técnica de alto nivel: Nav Maps Técnica de bajo nivel: Perseguidor

Introducción de IA en videojuegos Principios básicos Objetos y Comportamientos Máquinas de estados (FSM)

Breve Introducción de IA
NIÑO: No intentes doblar la cuchara. Eso es imposible. En vez de eso, sólo procura comprender la verdad. NEO: ¿Qué verdad? NIÑO: Que no hay cuchara. NEO: ¿No hay cuchara?

Breve Introducción de IA
Falsear la realidad Distraer la atención Cómputos ligeros Soluciones aceptables, no óptimas

¡Quieres empezar! Inicialización Bucle de Juego Fase de Update
Fase de Render Update Render Cierre

¡Código Please! if ( SGame.Init( hWnd ) ) { _________ while( msg.message != WM_QUIT ) SGame.Update( seconds ); SGame.Render(); } SGame.Destroy();

Objetos y Sistema de Referencia

Mates I: Vectores y Puntos
XYZ D3DXVECTOR3 (X, Y, Z) (X, Y, Z)

Objetos y Comportamientos

Patrón Estrategia STRATEGY OBJECT STRATEGY 1 STRATEGY 2 STRATEGY 3
Strategy * strg; algorithm() STRATEGY 1 STRATEGY 2 STRATEGY 3 algorithm() algorithm() algorithm()

¡A Practicar!

¿Por qué necesitamos más?
Tenemos un comportamiento simple Queremos: Secuencias Comportamientos más complejos Recordar pasos anteriores

Ejemplo: Enemigo Secuencial
ESPERAR LANZAR BARRIL

Ejemplo: Más moderno

FSM – Máquinas de Estados
Comportamiento Complejo Enemigo Usa Ascensor

Comportamiento se descompone Enemigo Usa Ascensor Pulsar Botón Entrar Pulsar Botón Salir

Transiciones Enemigo Usa Ascensor Pulsar Botón Entrar Pulsar Botón Salir

Reglas de Transición Enemigo Usa Ascensor Pulsar Botón Entrar Pulsar Botón Salir Estar Dentro Esperar Esperar

FSM – Implementación Se debe guardar el estado actual
Secuencia de IF´s if ( state == “AAA” ) … else if ( state == “BBB” ) else if ( state == “CCC” )

FSM – Implementación Mejor con números (eficiencia) Secuencia de IF´s
if ( state == 0 ) … else if ( state == 1 ) else if ( state == 2 )

FSM – Implementación Mejor usar un switch: switch( state ) { …
{ … case 0: … break; case 1: … break; case 2: … break; }

FSM – Implementación Un enum es más claro: switch( state ) { …
{ … case AAA: … break; case BBB: … break; case CCC: … break; }

FSM – Implementación Válido para casos sencillos
Problema del switch de las 5000 líneas switch( state ) { … case AAA: … break; case BBB: … break; case CCC: … break; }

FSM – Implementación Crear una función para cada estado
switch( state ) { … case AAA: AAA(); break; case BBB: BBB(); break; case CCC: CCC(); break; }

FSM – Implementación Válido para máquinas medianas
No tiene código en las transiciones switch( state ) { … case AAA: AAA(); break; case BBB: BBB(); break; case CCC: CCC(); break; }

FSM – Implementación STATE OnEnter() OnUpdate() OnExit()
Los estados son clases: STATE OnEnter() OnUpdate() OnExit()

FSM – Implementación STATE 1 STATE 2 FSM STATE 3 State * actual;
La FSM es otra clase: STATE 1 STATE 2 FSM STATE 3 State * actual; STATE 4 STATE … STATE N

FSM – Implementación Miles de implementaciones Miles de artículos
Miles de extensiones Máquinas de Máquinas de estados Basadas en Eventos Máquinas de pila Máquinas multi-estados (No deterministas) Máquinas inerciales Máquinas Fuzzy (FuSM) ….

No Matar Moscas a Cañonazos
Usa lo que te haga falta No hay soluciones generales

¡A Practicar!

Mates II: Entre 2 Puntos VDistancia = PtoDestino – PtoOrigen
Distancia = Length(VDistancia) Dirección = Normalize(VDistancia)

Mates III: Ángulos Z X VDistancia = PtoDestino – PtoOrigen
Ángulo = atan2( X, Z ); Z X

Decisiones y Capas Caso de Estudio: Pathfinding Técnica de alto nivel: Nav Maps Técnica de bajo nivel: Perseguidor

Decisiones en el Juego Curarse Pulsar Botón Volver a la Base
Múltiples decisiones que tomar Curarse Pulsar Botón Volver a la Base Perseguir J1 Esperar Usar Ascensor Cambiar Animación Subir Escaleras Pedir Refuerzos Disparar

Decisiones en el Juego Curarse Pulsar Botón Volver a la Base
No es bueno que todo se resuelva a la vez Curarse Pulsar Botón Volver a la Base Perseguir J1 Esperar Usar Ascensor Cambiar Animación Subir Escaleras Pedir Refuerzos Disparar

Decisiones y Capas Diferentes niveles / Capas de decisión:
Decisiones a largo plazo Decisiones a medio plazo Decisiones a corto plazo Decisiones a inmediatas

Decisiones Ejemplos de Decisiones: Atacar Base Enemiga
Decisiones a largo plazo Atacar Base Enemiga Decisiones a medio plazo Buscar Ruta Segura Decisiones a corto plazo Disparar a vigilante Decisiones a inmediatas Ejecutar Animación

Decisiones Diferentes estrategias / técnicas: Decisiones a largo plazo
Decisiones a medio plazo T3 Decisiones a corto plazo T4 Decisiones a inmediatas T5 T6

Decisiones y Capas 120 segs 10 segs 0.5 segs 0.0016 segs
Distinta frecuencia de actualización: Decisiones a largo plazo 120 segs Decisiones a medio plazo 10 segs Decisiones a corto plazo 0.5 segs Decisiones a inmediatas segs

Decisiones y Capas Perseguir J1 Volver a la Base Subir Escaleras
Distintos subsistemas: Perseguir J1 Volver a la Base Subir Escaleras Pedir Refuerzos Usar Ascensor Curarse Disparar Pulsar Botón Cambiar Animación

Caso de estudio Movimiento y Pathfinding
Necesidad de Desplazarse por el Mundo Distintos niveles de decisión: Una capa superior: Ir al bosque de los elfos Pathfinding: Usar el camino del oeste Movimiento: Esquivar una roca

Representación del mundo
Mundo continuo Difícil de trabajar con él Se necesita una representación

Usar geometría para simplificar

Usar geometría para simplificar Es un primer paso En general no es suficiente

Rejilla Cuadrada

Rejilla hexagonal

Rejillas Buenas representaciones en 2D Espacios de búsqueda muy grandes

Quad Trees y Octrees

Grafos y Waypoints

Grafos y Waypoints Muchos nodos por procesar Raíles y mucho zigzag

Mapas de navegación: NavMaps

NavMaps Grafo de areas caminables Menos nodos y más libertad de movimiento

NavMaps Grafo de áreas caminables Menos nodos y más libertad de movimiento

Muchas otras representaciones

Algoritmos de Búsquedas
Algoritmos tradicionales: Anchura y profundidad A* y variantes Dijkstra Floyd-Warshall …

Caso práctico de NavMesh
1- Crear el Mapa de Navegación:

2- Aplicamos Floyd-Warshall: 946 Nodos Maxscript Matriz Grafo

3- Obtener el camino usando la matriz (0.0, 0, 28) (0.1, 0, 12) (3, 0, -5) (-1, 0, 28) (8, 0, 28.8) (8.2, 0, 21.8) (8.1, 0, 22.8) Matriz

4- Pasar los Waypoints a la capa inferior Pathfinding (Alto nivel) (0.1, 0, 12) (3, 0, -5) (-1, 0, 28) (8, 0, 28.8) (8.2, 0, 21.8) (8.1, 0, 22.8) Movimiento (Bajo Nivel)

Vamos a verlo en ejecución:

Se mueve al medio de las aristas Lejos de estar acabado

5- Heurística de refinamiento: String-Pulling

¡Todavía no funciona bien!
Continuar refinando la solución Probar otras heurísticas Mejorar el Grafo inicial ¡TIEMPO, TIEMPO, TIEMPO!

Estrategia Bajo Nivel: Perseguidor
Velocidad Lineal Limitada Velocidad Angular Limitada Efecto del Cocodrilo

Mates IV: Ángulo entre vectores
Producto escalar = Dot Product Dot(V, W) = Vx*Wx + Vy*Wy +Vz*Wz Dot(V, W) = |V| * |W| * cos(ang) Si |V| = |W| = 1 Dot(V, W) = cos(ang) V W

Mates V: Plano N P Plano = A * X + B * Y+ C * Z + D
Plano = Nx * X + Ny * Y + Nz * Z + D D = – Nx * Px – Ny * Py – Nz * Pz N P

Mates VI: Test de Plano-Punto
Plano = A * X + B * Y+ C * Z + D Punto P V = A * Px + B * Py + C * Pz + D V=0  En el plano V>0  Encima del plano(Donde Apunta N) V<0  Debajo del plano P

Algoritmo Perseguidor:
vDist = TargetPos – CurrentPos

vDist = TargetPos – CurrentPos angle = acos( Dot( vDist, CurrentFront ) )

vDist = TargetPos – CurrentPos angle = acos( Dot( vDist, CurrentFront ) ) if ( angle > velAng * timestep ) angle = velAng * timestep

vDist = TargetPos – CurrentPos angle = acos( Dot( vDist, CurrentFront ) ) if ( angle > velAng * timestep ) angle = velAng * timestep p = Plane( CurrentLeft, 0 ) if ( PlaneTest( vDist, p ) < 0) angle = -angle

vDist = TargetPos – CurrentPos angle = acos( Dot( vDist, CurrentFront ) ) if ( angle > velAng * timestep ) angle = velAng * timestep p = Plane( CurrentLeft, 0 ) if ( PlaneTest( vDist, p ) < 0) angle = -angle Yaw += angle CurrentPos += |vDist | * NewCurrentFront

Día 3: Nuestro cajón de arena

Día 3: Nuestro cajón de arena
Comunicación entre elementos Pizarra, Mensajes y Eventos Lenguajes de Scripting Introducción a Lua

Taller Práctico de IA y Lógica en Videojuegos

Presentaciones similares

Presentación del tema: "Taller Práctico de IA y Lógica en Videojuegos"— Transcripción de la presentación:

Presentaciones similares

Sobre el proyecto

Feedback

Iniciar la sesión

Autorizarse a través de una red social:

Taller Práctico de IA y Lógica en Videojuegos

Presentaciones similares

Presentación del tema: "Taller Práctico de IA y Lógica en Videojuegos"— Transcripción de la presentación:

Presentaciones similares

Sobre el proyecto

Feedback