FPS游戏中多智能体决策模型研究

发布时间：2017-09-26 12:40

  本文关键词：FPS游戏中多智能体决策模型研究

  更多相关文章： 游戏人工智能 FPS 指令控制 有限状态机 Unity3D XML

【摘要】：游戏行业在国内外发展的速度很快，年产值已经超过影视娱乐行业。游戏人工智能开始变得和图形、声效一样成了游戏设计中十分重要的部分。特别是在FPS游戏中，如果智能的非玩家角色NPC（包括敌方单位，我方单位以及中立单位）在游戏环境中获取信息，感知周围环境的变化，并做出合理的决策和响应，和玩家协作或者对抗，能极大的提升玩家的体验。 传统的FPS游戏中会有多个智能体NPC存在于游戏场景中，但是它们往往是单独行动，没有智能体间的合作，不符合实际的情况。另外，在传统FPS游戏中玩家Player只是一个参与者，而非指挥者。基于以往的键盘或者摇杆的人机交互方式，玩家很难像真实环境中那样通过语音或者动作指令指挥虚拟队友在游戏场景中进行战斗，也很难控制玩家的替身在游戏场景中移动。本文针对多虚拟角色的FPS游戏中的多智能体决策模型展开研究，通过建立新的多智能体AI模型，支持游戏中虚拟角色之间以及与玩家之间的配合协作及交互控制。 论文主要的研究工作和研究成果包括： （1）设计并实现了一套状态驱动的多智能体层级决策模型。该模型使用了层级AI架构设计，将多智能体进行层级组织。在每一层上都可以使用有限状态机的方法进行自主的行为选择。信息收集的过程自下而上，简单有效，而决策自上而下，方便集中控制。上一层决策，通过改变下一层单位的状态来执行。 （2）设计了一套满足语义的玩家语音和动作指令解译和执行方法。指令处理过程分为指令合成、指令包装、指令消息传递、指令翻译和指令执行五个环节。论文研究工作针对每个环节中所碰到的问题都提出并实现了相应的解决方案。 （3）在以上工作的基础上，，提出了一套支持指令控制的多智能体层级决策模型。该模型支持经过解译的玩家指令经由分队Team层流向单兵，最终通过切换单兵状态的方式，实现对于虚拟角色的实时指令控制，使得指令控制和多智能体层级决策模型在架构上的达到统一。 （4）设计并实现了易于复用和扩展的智能体初始化方法。结合Unity3D游戏引擎的特性，设计实现了使用XML配置文件的方法来初始化每一层智能组织的脚本控制组件以及每一层的有限状态机。该方法支持通过改变XML配置文件中的脚本控制组件的配置，扩展出新的智能单位。该方法支持通过改变XML配置文件中的有限状态机的配置，扩展出智能体新的决策策略。该方法使得脚本控制组件和有限状态机中的状态在最大程度上得到了复用。 （5）通过在游戏中的实验和应用测试，验证了支持指令控制的层级多智能体决策模型的有效性。实验结果显示，决策模型能正确合理的驱动多个虚拟角色，表现出一定的智能体之间的合作，同时指令控制准确无误。整体AI运行稳定，CPU时间耗用低于16%。
【关键词】：游戏人工智能 FPS 指令控制 有限状态机 Unity3D XML
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP18
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 研究背景和意义9-11
• 1.2 研究内容11-12
• 1.3 本文的组织结构12-13
• 第二章 支持指令控制的层级多智能体决策模型设计13-22
• 2.1 FPS 游戏需求分析13-16
• 2.1.1 自然人机交互设计13-14
• 2.1.2 游戏的基本规则设计14-15
• 2.1.3 游戏中虚拟角色的组织结构设计15-16
• 2.2 多虚拟角色游戏中 AI 的设计思路16-17
• 2.3 多智能体的层级决策模型17-19
• 2.3.1 单兵 AI 架构设计17-18
• 2.3.2 多智能体的层级决策模型18-19
• 2.4 指令控制的设计19-20
• 2.4.1 系统需求19
• 2.4.2 架构的设计19-20
• 2.5 支持指令控制的层级多智能体决策模型总体设计20-21
• 2.6 本章小结21-22
• 第三章 状态驱动的层级多智能体决策实现22-38
• 3.1 单智能体的功能设计与实现22-27
• 3.1.1 功能设计22-24
• 3.1.2 基于 Unity3D 引擎的开发24-25
• 3.1.3 实现方法-可复用的脚本组件25-27
• 3.2 多智能体-决策的设计与实现27-37
• 3.2.1 有限状态机的原理27-29
• 3.2.2 常用的有限状态机的实现29-31
• 3.2.3 多智能体的层级组织以及 XML 初始化31-32
• 3.2.4 团队-分队-单兵有限状态机的实现32-35
• 3.2.5 团队-分队-单兵的有限状态机分析以及 XML 初始化35-37
• 3.3 本章小结37-38
• 第四章 指令控制的实现38-54
• 4.1 控制指令38-40
• 4.1.1 指令的来源38-39
• 4.1.2 指令的类别39
• 4.1.3 游戏中实现的指令39-40
• 4.2 指令处理流程40-42
• 4.3 指令合成42-46
• 4.3.1 设计思路42
• 4.3.2 指令相关类的设计42-43
• 4.3.3 指令合成的算法设计与实现43-46
• 4.4 指令的包装和指令消息传递46-47
• 4.4.1 问题分析46
• 4.4.2 指令包装和在消息系统中传递的实现46-47
• 4.5 指令翻译47-52
• 4.5.1 问题分析47
• 4.5.2 指令执行行为的翻译47-50
• 4.5.3 指令执行参数的翻译50-52
• 4.6 指令执行52-53
• 4.6.1 问题分析52
• 4.6.2 指令执行的实现52-53
• 4.7 本章小结53-54
• 第五章 系统实验结果与分析54-66
• 5.1 实验环境54-55
• 5.2 游戏应用55-56
• 5.3 决策系统的实验56-59
• 5.4 指令控制的实验59-63
• 5.4.1 对我方队员的指挥59-61
• 5.4.2 对替身的操控61-63
• 5.5 AI 运行效率63-65
• 5.5.1 硬件和软件平台63
• 5.5.2 系统运行时帧率63-64
• 5.5.3 系统运行时主要模块的稳定性64
• 5.5.4 系统运行时 AI 模块的时间占用64-65
• 5.6 本章小结65-66
• 第六章 工作总结与展望66-68
• 6.1 本文工作总结66-67
• 6.2 进一步的工作展望67-68
• 参考文献68-70
• 致谢70-72
• 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文72-74
• 在学期间发表的学术论文72
• 在学期间参加完成的项目72-74

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本文编号：923607