Programming game ai

1. Programming Game AIby Example8. 실질적인 길 계획하기아키텍트를 꿈꾸는 사람들(http://cafe.naver.com/architect1)최기원 (dagri82@gmail.com)

2. 내비게이션 그래프 구축Raven 내비게이션 그래프노드 경로 VS 에지 경로경로 계획자경로 부드럽게 하기최적화난처한 상황에서 빠져 나오기

4. 타일 기반 그래프셀, 사각형, 육각형RTS에서 많이 사용노드: 각 타일의 중심에지: 인접한 타일과의 연결지형의 특성에 따라 각 에지에 비용 부여단점: 탐색 공간이 쉽게 커짐예) 100x100 셀 맵의 경우, 10,000개의 노드와 약 78,000개의 에지로 구성 + 수십 ~ 수백게의 AI 유닛

5. 가시점(PoV) 내비게이션 그래프수작업으로 주요 지점에 노드 배치각 노드는 적어도 하나의 다른 노드에 시선을 갖도록특정 정보를 제공하는 노드 추가 용이큰 맵의 경우 각 노드 위치 조정이 어려움임의의 맵 생성이 어려움자동으로 POV 그래프 생성하기 위한 알고리즘/툴 필요  무작위 맵 생성 방법을 제공하지 않는 게임들존재확장 지형기술로 해결

6. 가시점 내비게이션 그래프

7. 확장 지형 (expanded geometry)다각형으로 구축된 지형을 에이전트의 반경만큼 확장확장 지형의 꼭지점을 노드로 그래프에 추가각 꼭지점 사이의 시선 시험  에지 추가

8. NavMesh3D FPS 게임에서 활용볼록(convex) 다각형으로 맵 구성

10. 정교하게 과립화된(Finely Grained) 그래프잘못된 경로 및 접근 할 수 없는 문제들 해결자동으로 노드 생성, 밀물 채우기 알고리즘(flood fill algorithm)

11. 밀물 채우기 알고리즘(flood fill algorithm)

12. Raven 내비게이션 그래프접근 질의의 속도를 향상시키기 위해서 공간 분할 사용하기노드 검색 성능: 노드의 수가 2배가 되면 시간은 4배로셀 공간 분리, BSP 트리, quad 트리와 같은 공간 분할 사용

14. Bot의 행동에 관한 정보 저장노드 경로 vs에지 경로fhcBAgde

18. Raven 경로 계획자Raven_PathPlanner필요한 기능특정 위치까지의 경로 계획다수의 목표 중 가장 가까운 경로 계획BotPathPlanner

19. 특정 위치까지의 경로 계획

20. 다수의 목표 중 가장 가까운 경로 계획

22. 다수의 목표 중 가장 가까운 경로 계획

24. 경로 부드럽게 하기

25. 경로 부드럽게 하기

26. 경로 부드럽게 하기BCCAAA에서 C의 경로에 방해하는 장애물이 없으므로 두 에지는 하나로 교체될 수 있다.BBCCAA경로 상에 장애물이 있으므로 두 에지 모두 필요하다.

27. E2시작E1끝

28. E2시작E1끝

29. E2시작E1끝

30. E2시작E1끝

31. 시작끝E2E1

32. 시작끝E2E1

33. 시작끝E1E2

34. 시작끝E1E2

35. 시작끝

38. 최적화,경로 계산

39. 최적화,비용 계산

40. 시간별 경로 계획Dijkstra, A* 알고리즘을 한꺼번에 수행하지 않고여러 단계에 걸쳐서 수행

41. 계층적 경로 찾기

43. 난처한 상황에서 빠져 나오기

44. 난처한 상황에서 빠져 나오기해결 방법매 갱신 단계마다 현재 경유점 까지의 거리 계산거리가 같거나 지속적으로 증가한다면 다시 계획각 경유점에 대한 예상 도착 시간 계산예상 시간을 초과하면 다시 계획

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