Carles Ros Martínez Oscar García Panyella O PEN D OOR IA 08/Nov/2002

Carles Ros Martínez OPEN DOOR IA Índex Introducció Agents Introducció Arquitectura Pipeline Comportaments de locomoció Universos Conclusió Links & Bibliografia

Carles Ros Martínez OPEN DOOR IA Introducció Llibreria amb funcionalitat per crear i actualitzar la IA d’éssers vius i controls de sistemes Objectius de la llibreria: Accelerar desenvolupament Temps real Màxima portabilitat Sistema de detecció de col·lisions extern Extensibilitat Per aplicacions escrites en C++

Carles Ros Martínez OPEN DOOR IA Agents: Introducció Agent = IA d’una entitat Tipus d’agents: Agent de control Agent d’ésser viu Característiques d’un agent: Autònom Dirigible De resposta ràpida Actua segons el context Realístic Fàcil d’implementar

Carles Ros Martínez OPEN DOOR IA Agents: Encapsulació Entitat = cos + IA que en governa les accions Crear i manipular el cos és responsabilitat de l’usuari Indicar les accions que el cos ha de realitzar és responsabilitat d’OpenDoorIA (agent) Agent encapsulat dins el cos  L’agent no té accés directe a l’estructura del seu cos ni del seu entorn

Carles Ros Martínez OPEN DOOR IA Agents: Cicle d’actualització Cicle d’actualització iniciat per l’usuari Control addicional sobre la freqüència en què es realitza la percepció Beneficis de controlar els cicles d’actualització: Ajustar la IA a la potència de cada màquina LOD Simulació d’un retard natural en la percepció

Carles Ros Martínez OPEN DOOR IA Agents: Arquitectura

Carles Ros Martínez OPEN DOOR IA Agents: Coneixement (records) Rellotge Increment de temps Temps de comportament Records Entitat Tipus d’entitat Atributs genèrics Estats de percepció Estat (JustP, P, JustNP, NP) Exposició Vehicle de locomoció Validesa del vehicle Força externa Identitat Memòria recent

Carles Ros Martínez OPEN DOOR IA Agents: Coneixement (mapa) Objectiu del mapa: Reconeixement de l’espai navegable Consciència de la ubicació de les entitats físiques en l’espai Contingut del mapa: Àrees convexes navegables Portals Costos entre portals Entitats El mapa necessita molta memòria  Mapa extern Avantatges: Compartir part del mapa Tenir en compte entitats de menor rellevància sense recordar-les Optimitzat pel sistema de col·lisions

Carles Ros Martínez OPEN DOOR IA Agents: Pipeline

Carles Ros Martínez OPEN DOOR IA Agents: Pipeline (percepció)

Carles Ros Martínez OPEN DOOR IA Agents: Pipeline (pensament)

Carles Ros Martínez OPEN DOOR IA Agents: Pipeline (acció)

Carles Ros Martínez OPEN DOOR IA Agents: Comportaments de locomoció Cos i vehicle vistos com un conjunt  Vehicle de locomoció Vehicle de locomoció simple i genèric Comportaments més complexos a partir d’altres de més simples  Fusió de comportaments Fusió de velocitats desitjades Menor distància a l’objectiu = Major prioritat en la fusió Acció de locomoció Força de correcció de la velocitat Temps d’aplicació de la força

Carles Ros Martínez OPEN DOOR IA Agents: Comportaments de locomoció inclosos en OpenDoorIA Buscar Arribar Anar Evitar obstacles Contenir Perseguir Fugir Vagar

Carles Ros Martínez OPEN DOOR IA Agents: Comportament “anar” Dos passos: Cercar el camí més òptim (planificador) Recórrer el camí trobat (director) Mapa = Xarxa de camins  Algoritme A* Execució del camí mitjançant “buscar” i “arribar”

Carles Ros Martínez OPEN DOOR IA Universos Eina per agrupar els agents segons el seu àmbit Un agent només pot existir dins d’un univers Actualitzar un univers equival a actualitzar tots els agents que hi viuen

Carles Ros Martínez OPEN DOOR IA Conclusió Agents no intrusius, portables i extensibles Estalvi de CPU amb: Cicles d’actualització control·lats (amb control addicional sobre la percepció) Màquina d’estats per prendre decisions Àrees convexes i xarxa de camins Estalvi de memòria amb: Memòria recent Mapa compartit

Carles Ros Martínez OPEN DOOR IA Links & Bibliografia AI for games and animation: a cognitive modelling approach, John David Funge, 1999 AI game programming wisdom, Steve Rabin, 2002 Developing an artificial intelligence engine, AI Lab, University of Michigan Game programming gems, Mark DeLoura, 2000 Multi-level direction of autonomous creatures for real-time virtual environments, Bruce M. Blumberg i Tinsley A. Galyean, MIT Media Lab Steering behaviors for autonomous characters, Craig W. Reynolds, 1999, Webs AI depot ( Gamasutra ( GameDev (