Davranışın arkasındaki motor: GoldSrc ve AI Architecture
Half-Life’ yapay zeka sistemi, 1990'ların sonlarında geliştirilen, Valve Software'in tasarım ve grafik tasarımlarında geliştirdiği bir sistem üzerinde inşa edilmiştir; AI” varlık sınıfı, bu, son derece karmaşık bir şekilde, her türlü karakter ve oyundan oluşan bir sistemle bir araya gelen Cebrail-Life-Life-The Magnet & #8220;AI” varlık sınıfı için, hangi bir Cebrail-apos+ cihazını uygularsa, bu, son derece karmaşık bir şekilde bir şekilde sabit olmayan bir şekilde bir şekilde sabitlenir.
Waypoints Yeterli Değil: Navigation Me Temelleri
Modern oyun AI, navigasyon ağlarında (nav ağlarında) yoğun bir şekilde yürüyüşe çıkmanın birincil gösterimi olarak dayanır. Ancak, Half-Life predates the common accepted of nav networkses in real-time game engines. yerine, GoldSrc motor uses a node-based navigasyon system that is partitionly similar to agraph. Level tasarımcılar manuel olarak yer alan AIroad[Döneticileri)[Döneticileri ve #8220;path corners” the Hammer editörü) çevre boyunca bağlantı kurmasını sağlar.
Half-Life'da Node-Based Navigation
Her yol noktası mağazaları pozisyonu, hangi yol bağlantıları geçerli ve çimler, bu tür bir rota kullanarak bağlantı kurma algoritmasını kullanarak haritanın en kısa sırasını bulmak için bir yol bulmaktadır.Bir AI karakterinin fırça çalışmasıyla tanımlandığında, ancak AI noktasının bu yüzeyleri doğrudan bir yolu bulamaz; her zaman hiçbir zaman ağın ağlatıcı algoritmaların en kısa sırasını bulmak için bir yol bulmaktadır.
Neden Ağlar Altın için Çalışmıyor
Node tabanlı sistem Half-Life için iyi çalışır, çünkü oyun seviyeleri tahmin edilebilir geometri ile nispeten doğrusal koridor tarzı ortamlardır. Black Mesa Research Tesis, oyun ve #8217; birincil ayar, koridorlardan oluşur, odalar ve endüstriyel alanlar, doğal olarak eğlenceli bir hareket, karmaşık nokta üzerinden[değiştir | kaynağı değiştir][değiştir | kaynağı değiştir]
A* Yarı Yaşamda Algoritma ve #8217; AI System
Half-Life, iki işlevin özetini değerlendirerek A* (A-star) arama algoritmasını kullanıyor: 0 ), sıfırdan gelen yolun maliyetinin en iyi şekilde kullanılması ve # 2:2h(n), a heuristic tahminleri, hiçbir şekilde, hiçbir şeyin amacının olmadığı bir sonraki aşamaya kadar, doğru olmayan bir şekilde genişletilmesi için, doğru olmayan bir şekilde doğru yolu bulmak.
Heuristics ve Maliyet Fonksiyonlar
Heuristic'in seçimi A* performans için kritiktir. Half-Life, a) standart Euclidean mesafe heuristic'i kullanıyor, bu da doğru maliyetle hareket eden (en yüksek maliyetle) ve tutarlılık, algoritmanın en kısa yoldan geri döndüğünü sağlamak için, AI karakterleri üzerinde daha yüksek bir hareket maliyetinin düşmesini sağlıyor. Örneğin, birden fazla tırmanma hedefine sahip olsa da, dikey aramalar otomatik olarak doğru yolu hesaplayın.
Patakmak ve Yolpoint Takip Et
Bir gece * bir yol noktası listesi üretir, AI karakteri, bir sonraki şekilde, doğrudan doğrulayıcı engellere yol açmadan takip etmelidir.#design #) Bu, hiçbir şekilde ayarlanmamış bir ağ takip etmeden gerçekleşir.If the character uses a steps to move the next waypoint and delüks are culled.#design # #s #s me me de the the the the the text.If the user uses a step to move to move the next way.
Dinamik Çevreleri Kullanın
Half-Life’'nin en etkileyici yönlerinden biri; AI, çevredeki dinamik değişiklikleri ele alma yeteneğidir.Talepli diziler, açılış kapılar, düşmanları yok edilir ve hatta oyuncu tarafından desteklenen fizik olayları gerçek zamanlı olarak yürüyüşe çıkabilir.
Dinamik Obstacle Kaçınma
Bir AI karakteri, hiçbir ağ ve #8212'de temsil edilmeyen beklenmedik bir engelle karşılaşdığında; bir damlacıklı bir şekilde, bir başka karakterle veya hatta başka bir şekilde algılanan bir engeli tespit eder; eğer bir mesafe içinde bağımsız olarak çalışan bir engeli tespit eder.Bu yerel bakış açısına göre basit bir şekilde kaçınır.
Çevre Değişiklikleri ve Reaktivite
Kapılar ve platformlar özel bir meydan okuma sunuyor. Bir kapı kapandığında, etkilenen kenarlarda bu bayrakları ayarlar, bu sinyalleri yol tarifi için grafikten etkin bir şekilde uzaklaştırır. AI karakteri kapıyı kapatdığında bir olay bildirim alır.
Devlet Makineleri ve Kararları
Tek başına yol bulmak akıllı bir davranış yaratmaz. AI karakteri birden fazla hedefe öncelik vermek zorundadır.[B][B][3][/FONT=3) Her bir AI varlığında üst düzey karar verme katmanı olarak adlandırılan bir dizi durumu tanımlar.FSM, Idle, Alert, Combat, Flee ve Guard.
GoldSrc'daki AI State Machine
Idle eyaletinde, AI karakteri hala duruyor, düşman veya stimuli için ortamı düzenli olarak tarar. Oyuncu tespit edildiğinde (görünü, ses veya hasar), karakter geçişleri bir yol bulmak için kullanılır.In Alert, karakter düşmanın son bilinen konumuna doğru yol bulur.
Geçişler ve Öncelik
FSM, rakip hedefler arasındaki çatışmaları çözen bir öncelik sistemi içeriyor. Örneğin, bir karakter, savaş durumunda olabilir ve orijinal düşmana karşı bir kapak pozisyonundan ziyade bir hasar olayı alabilir.Bu öncelik mekanizması basit bir sayısal puanlama sistemi olarak uygulanır: Her bir stil daha tehlikeliyse, durum makinesi her bir döngüyü karşılaştırır (her zaman sıfırdan daha fazla)
Performansı Tahmin Ediyor
A* yolu gerçek zamanlı olarak birden fazla AI karakterini takip etmek, 1998 donanım için önemli bir zorluk oldu. Half-Life, Pentium II'de 233-300 MHz'de sınırlı hafıza genişliğiyle çalışan işlemciler üzerinde çalışır.
CPU Bütçeleme ve Yol Bulucu Frekansı
Her AI karakteri her çerçeveyi bir yol bulmuyor. Half-Life algD:0) Zamanlı [DÜDÜT:1) yaklaşımı: Her karakterin yeni bir yol talep ettiğinden emin olmak için kişisel bir zamanlayıcısı var. Zamanlayıcı bir aralıkta rastgele olarak 0,5 ila 2.0 saniyeye kadar) sabit bir şekilde şarj etmek için bir yol bulmak için * Üst üste gelen görüntülerden uzak görünüyor.
AI için Bilgi Düzeyi
Grafiksel LOD sistemleri benzer şekilde, Half-Life, oyuncudan uzak bir mesafenin ötesindeki basit bir AI LOD sistemi uygular, ancak hareket hala küresel bir yol izlemeden kaçınır ve seslere tepki verir, ancak hareketi, bir yandan, AI sistemi ile tam bir şekilde tutarlı bir şekilde hareket eden basit bir şekilde hareket eden basit bir şekilde hareket eder.
Gerçek Dünya Etkisi ve Miras
Half-Life'daki AI sistemi, tüm endüstriyi etkileyen ilk kişilik atıcı düşman davranışları için bir kriter belirledi.Halo: Evolved) ve a hierarchical state makinesi, en azından AI tasarımlarına ilham veren standart şablon haline geldi.
Half-Life’'den teknik dersler; AI sistemi hala sınırlı bütçelerle çalışan indie geliştiricileri ve modern geliştiriciler büyük açık dünyalar için optimize ediyor. Temel fikir, akıllı davranışın bir yol izleme algoritması ve karar verme sistemi arasındaki etkileşimden geldiğini gösteriyor, hiçbir şekilde tek başına değil.A*, verimli rota hesaplamaları sağlar, devlet makinesi, hedef ve öncelikler için optimize eder ve yerel kaçınma sağlar.Bu katmanlı mimariye göre, yarı hayat ve #8217; düşmanların itibarına ne verir.
Benzer sistemleri uygulamakla ilgilenen geliştiriciler için, 0,3.Dev.net’ A*)'e giriş, Ianton tarafından yapılan teknik altyapıyı anlamanın yanı sıra, Half-Life'nın teknik temellerini anlamanız gerekir.).
Sistem zayıf yönleri olmadan değildir. Node- bazlı navigasyon, node yoğunluk çok düşük olduğunda doğal olmayan hareket kalıpları üretebilir ve manuel node yerleştirme iş tabanlı LOD ve kripto-prone. Modern motorlar büyük ölçüde otomatik nav ağ nesiline voxelizasyon veya poligon tabanlı yöntemler ile taşındı. ancak, hierarşik yol izleme, zaman tabanlı rota talepleri, uzaktan kumandan LOD ve hibrid-yerel navigasyon, oyun AI tasarımı ile kanıtlanmış temel taşlarıdır. Half-Life, ancak, sınırlı CPU kaynakları canlı ve zorlu ve zorlu hissettirebilir.