게임 클라 개발

2022.11.24 - [Game AI] - 목표 지향 행동 - 2 목표 지향 행동 - 2 2022.11.20 - [Game AI] - 목표 지향 행동 (Goal-Oriented Behavior) - 1 목표 지향 행동 (Goal-Oriented Behavior) - 1 2022.11.13 - [Game AI] - 마르코프 시스템(Markov Systems) 개요 지금까지는 몇몇 인풋들이 캐릭터에게 제공 tsyang.tistory.com 목표 지향 계획 계획의 필요성 이전에 다룬 로직에서는 해결이 불가능한 상황이 있다. 다음 예시를 보자 목표 : 체력 회복 = 4 목표 : 적 죽이기 = 3 행동 : 화염구 (적 죽이기 - 2) MP - 30 행동 : 회복 (체력 회복 - 2) MP - 20 행동 : 대회..

2022.11.20 - [Game AI] - 목표 지향 행동 (Goal-Oriented Behavior) - 1 목표 지향 행동 (Goal-Oriented Behavior) - 1 2022.11.13 - [Game AI] - 마르코프 시스템(Markov Systems) 개요 지금까지는 몇몇 인풋들이 캐릭터에게 제공되면 그에 따라 어떤 행동을 할지 결정했다. 이런 과정에서 캐릭터의 '목표'는 빠져있다. 심즈(Th tsyang.tistory.com 이전 글에서 다음과 같이 문제를 언급했다. 두 가지 문제가 있는데, 하나는 행동을 하며 생기는 부수 효과(side effect)들을 무시한다는 것이고 다른 하나는 수행 시간을 무시한다는 것이다. 이 둘을 해결해보자. 효용(Utility) 부작용을 무시한다는 게 뭐..

개요 만약 어떤 캐릭터가 '건강함'과 '아픔' 상태를 가질 수 있다고 하자. 기존의 로직에서는 캐릭터는 건강하거나 아프거나 둘 중 하나만 표현할 수 있지만 그 사이를 표현할 수는 없다. 퍼지 로직(Fuzzy Logic)은 이러한 '점진적 상태'를 표현하기 위해 사용할 수 있다. 다만 대부분의 경우에서 퍼지 로직보다 확률 기반의 로직을 사용하는 것이 더 낫다. 왜냐면 퍼지 로직을 기반으로한 AI는 결국 상대방에게 다 털릴 수 있기 때문이다. (행동이 결정적이기 때문에 패턴이 파훼될 수 있다) 그럼에도 퍼지 로직은 "경계 상태일 때는 천천히 걸어라"같은 간단한 동작을 구현하기 쉽기 때문에 이러한 부분에서는 대중적이다. 퍼지 집합(Fuzzy Sets) 전통적인 로직에서는 "Predicate"(술어, 참/거짓을..

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2021.12.27 - [Game AI] - 의사 결정 - State machines 의사 결정 - State machines 2021.10.21 - [Game AI] - 의사 결정 - Decision Tree 의사 결정 - Decision Tree Decision Tree Decision Tree는 Decision Making 구현법 중 하나이다. 빠르고, 쉽게 구현 가능하고 이해하기 쉽다는 장점을 가지.. tsyang.tistory.com 개요 Behavior Tree는 AI 캐릭터를 만들 때 가장 많이 사용되는 방식 중 하나이다. Hierarchical State Machine과 유사한 점이 많은데, Behavior Tree에서는 State 대신 Task라는 개념을 쓴다. Task는 sub-tree..

2021.06.19 - [Game AI] - Game AI - Steering Behaviors (1) Align Align은 타겟과 방향을 맞추는 동작이다. 타겟의 속도나 위치와는 관계가 없다. Align을 구현할 때 주의할 점은 회전 방향을 정하는 것인데 이것은 타겟과의 방향 차이를 (-180, +180)도로 매핑하면 된다. protected override SteeringOutput GetSteer() { var result = new SteeringOutput(); var rotation = _target.Orientation - Character.Orientation; rotation = MapToRange(rotation); //회전각도를 [-180,180] 사이로 매핑 var rotation..

이전글 : 2021.06.13 - [Game AI] - Game AI - 기본적인 이동 Game AI - 기본적인 이동 KINEMATICS 어떤 물체의 운동 상태는 다음과 같이 표현 할 수 있다. public struct Kinematic { public Vector3 position; public float orientation; // x-z 평면에서 +z축으로부터 시계방향 각도. public Vector.. tsyang.tistory.com 가속도 있는 이동 이전글의 마지막에서 가속도가 없는 운동을 다뤘다. 가속도 없는 운동의 알고리즘들이 속도를 반환했다면 이번에는 각 가속도 운동 알고리즘이 다음과 같은 가속도를 반환한다. public struct SteeringOutput { public Vecto..

KINEMATICS 어떤 물체의 운동 상태는 다음과 같이 표현 할 수 있다. public struct Kinematic { public Vector3 position; public float orientation; // x-z 평면에서 +z축으로부터 시계방향 각도. public Vector3 velocity; public float rotation; //각속도 } 그러나 이거 가지고 운동을 표현하기는 조금 어색한데, 가속도의 개념이 빠져있기 때문이다. 따라서 외부에서의 힘(가속도)는 다음과 같이 표현할 수 있다. public struct SteeringOutput { public Vector3 linear; // 가속도 public float angular; // 가속도(각) } 이걸로 운동 상태를 업데..

모델 게임 AI의 모델은 여러 가지가 있다. 아래 그림은 그 중 한 가지 예이다. 이 모델에서는 AI의 작업을 세 가지로 나눈다. 이동 의사결정 전략 그러나 모든 AI가 위 세가지 요소를 사용하는 것은 아니다. 예를 들어, 체스와 같은 경우는 오직 전략만 사용한다. 반면에, 슈퍼 마리오 의 AI같은 경우에 전략은 없다. 이동 이동 알고리즘은 단순히 특정 위치로 이동하는 것이 아니라 장애물이나 방(통로)과 같은 공간을 이동하는 행위도 포함된다. 의사 결정(Decision making) 의사 결정은 캐릭터가 다음에 뭘 할지를 정하는 행위이다. 공격, 가만히 있기, 순찰, 탐험, 숨기 등등이 모두 포함된다. 몇몇 결정은 이동 AI가 필요한데, 예를 들어 근접 공격을 하는 경우 공격 대상에게 이동을 먼저 해야 ..