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网络游戏中人工智能的研究及应用

2020-12-29阅读(720)

网络游戏中人工智能的研究及应用

论文摘要

游戏软件中的AI系统是游戏软件的重要组成部分,AI相关技术在游戏软件中的应用目的是利用AI相关的研究成果和仿真技术来帮助创建游戏中的虚拟角色和实现交互对象的智能行为特性,它是决定游戏内容质量和用户体验的重要技术基础。随着网络游戏的不断发展,对游戏个性化和用户交互体验的关注使得游戏AI相关技术的研究和应用成为网络游戏项目开发中一个非常重要的课题。AI系统作为游戏软件的一部分,它与游戏引擎中的其他部分是协同工作的关系,AI系统从架构上可以分成路径搜索及移动、脚本系统、感知和驱动层、决策系统几个主要部分,其中决策系统是核心模块,其他部分是关联的支援系统。在游戏项目的开发中,为了以快速迭代的方式实现高效、稳定的游戏AI功能并使之能更好的服务于游戏设计意图,需要对AI系统各子系统的职能及相互之间的协作关系进行深入研究,并给出各部分相应的开发策略。本文通过研究家用游戏主机(Console)平台上的AI相关技术,并结合网络环境下的AI决策特点,及针对怪物猎人网络游戏项目中的策划设计特点,设计并实现了以行为树决策为AI决策方式、基于导航网格的分层地图寻路、静态环境感知与动态信息计算相结合的游戏AI系统。其中的决策系统是基于行为树决策的基本思想实现,同时为了提高AI逻辑的复用性及AI决策过程与其它系统的交互特性,对行为树的架构及工作方式进行了改进和扩展,主要工作有:在行为树结构中引入子树引用节点实现AI逻辑在建模编辑阶段的模块化开发,并在运行加载时通过引用子树的动态组装整合成运行时完整的AI行为树,从而在AI逻辑模块复用的基础上提高了AI系统的开发效率;通过将行为树设计成基于AI对象的跨帧执行和基于外部事件响应的单帧执行两种方式,从而有效地将行为树不同的职能进行了分离并实现了相应AI处理逻辑的独立开发;通过引入基于AI对象的黑板机制实现了跨行为树的数据共享并提供了一种行为树与外部系统的数据交互机制;此外基于网络通信方式实现的行为树远程调试工具的实现也很好的帮助了网络环境下行为树AI逻辑的开发和调试。路径搜索及移动系统则根据怪物猎人中分区战斗的地图设计特点及网络环境下的运行效率考虑采取了三层寻路的方式实现,其中上两层使用了解路径的方法,而底层则采用了基于导航网格的分区地图实现。环境信息感知处理是通过导航网格中静态信息点(面)的绑定实现了高效的静态环境感知,同时基于运行时战斗区的动态网格数据则实现了动态信息的感知.上述AI系统的方案在怪物猎人项目开发中,既满足了游戏策划对怪物AI类型多样化的需求,同时基于数据驱动开发方式的行为树决策方式又提高了整个AI系统的迭代开发效率,此外多层的寻路结构处理及动态和静态环境感知分开处理的流程也很好的实现了网络环境下怪物猎人游戏AI的高效运行。

论文目录

  • 摘要
  • abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 游戏软件的发展历程
  • 1.2 游戏软件对AI的需求
  • 1.3 游戏软件中AI相关技术及应用现状
  • 1.4 本课题的意义和来源
  • 1.5 作者所作的工作和本文的贡献
  • 1.6 本文的篇章结构
  • 第二章 路径搜索和移动
  • 2.1 A*算法
  • 2.2 开放地形中的导航网格
  • 2.2.1 导航网格的定义和原理
  • 2.2.2 导航网格的预生成
  • 2.3 解路径表
  • 2.4 网络环境下的路径搜索和移动策略
  • 2.4.1 服务对象与方式
  • 2.4.2 安全性需求
  • 2.4.3 性能及优化策略
  • 2.4.4 动态寻路
  • 2.5 怪物猎人项目的路径搜索和移动实现
  • 2.5.1 分层地图寻路
  • 2.5.2 不同尺寸AI对象的路径移动拟合
  • 2.5.3 网络环境下的优化
  • 2.6 本章小结
  • 第三章 脚本系统
  • 3.1 脚本系统的功能及定位
  • 3.2 脚本系统与引擎及AI对象的整合
  • 3.3 网络游戏中的脚本应用
  • 3.4 怪物猎人项目的脚本系统
  • 3.4.1 Lua脚本的整合
  • 3.4.2 基于Lua语言的面向对象扩展开发
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 感知和驱动层
  • 4.1 AI对象与环境的交互方式
  • 4.2 物理世界的感知
  • 4.2.1 导航网格中的环境感知
  • 4.2.2 基于计算任务的AI动态信息感知
  • 4.3 LOCOMOTION控制
  • 4.4 动画控制技术
  • 4.4.1 基于状态的动画
  • 4.4.2 基于多变量输入控制的动画
  • 4.4.3 分层动画
  • 4.4.4 IK动画
  • 4.5 网络环境下的环境感知策略
  • 4.6 网络环境下的动画控制策略
  • 4.7 怪物猎人项目中AI环境感知和驱动
  • 4.8 本章小结
  • 第五章 决策系统
  • 5.1 AI决策系统的作用和特点
  • 5.2 有限状态机
  • 5.3 黑板决策
  • 5.4 行为树决策
  • 5.4.1 行为树的基本形式
  • 5.4.2 行为树的运行方式
  • 5.4.3 架构的再设计
  • 5.4.4 行为树的工具需求及开发
  • 5.4.5 行为树的项目应用策略
  • 5.5 决策方式的适用性及比较
  • 5.6 网络游戏的决策系统设计策略
  • 5.7 基于行为树决策的怪物猎人AI决策系统
  • 5.8 本章小结
  • 第六章 总结与展望
  • 6.1 论文总结
  • 6.2 游戏AI系统的发展趋势
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读学位期间发表与录用的学术论文
  • 附件

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