CoSECiVi'16 - Desarrollo de una plataforma basada en Unity3D para la aplicacion de IA en videojuegos

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Published on July 2, 2016

Author: SECiVi

Source: slideshare.net

1. Applied Intelligence & Data Analysis http://aida.ii.uam.es Universidad Autónoma de Madrid Applied Intelligence & Data Analysis http://aida.ii.uam.es Universidad Autónoma de Madrid Desarrollo de una plataforma basada en Unity3D para la aplicación de IA en videojuegos Óscar Manuel Losada Suárez Víctor Rodríguez Fernández Cristian Ramírez Atencia David Camacho Fernández 1

2. Índice 1. Introducción 2. Desarrollo de la plataforma  Juego  Generador de mapas 3. Experimentación  IAs de test  Resultados de los primeros experimentos 4. Conclusiones y trabajo futuro 2

3. Introducción 3 ❖ Investigación de la Inteligencia Artificial en los videojuegos ➢ Creación procedimental de contenido ➢ Test de Turing (Human bots) ➢ Jugadores inteligentes (Foco de este trabajo)

4. Introducción 4 ❖ Plataformas de Inteligencia Artificial basadas en videojuegos ➢ Integración y prueba de algoritmos de IA ■ Máquinas de estado, Árboles de comportamiento, algoritmos genéticos... ➢ Competiciones de agentes inteligentes en congresos internacionales ■ IEEE CIG, CEC ➢ Basadas en juegos clásicos ■ Ms. PacMan, Mario AI, Supertux, Starcraft

5. Introducción 5 ❖ Objetivo: Desarrollar una nueva plataforma de aplicación de IA ➢ Entorno 3D basado en Unity3D ➢ Juego novedoso y estratégico, llamado Paintbol, con nuevas posibilidades para la investigación de IA ■ Múltiples agentes ■ Análisis de terreno ■ Cooperación entre agentes independientes ■ Formación de jerarquías

6. Introducción 6 ❖ Comparación de la plataforma Paintbol con el estado del arte ➢ Criterios de clasificación basados en el tipo de problema que se plantea a los agentes inteligentes ■ Conocido/Desconocido, Accesible/Inaccesible, Determinista/No Determinista, Dinámico/Estático, Discreto/Continuo, Solitario/Multijugador

7. Desarrollo de la plataforma 7 ❖ Arquitectura de la plataforma

8. Juego: PaintBol 8 ❖ Juego de acción táctica ❖ Entorno 3D ❖ Posibilidad IA vs IA ❖ 2 equipos de 5 jugadores (5 vidas por jugador) ❖ Penalización de 6 segundos por muerte

9. Juego: PaintBol 9 ❖ Sensores ➢ Vista ➢ Oído ❖ Actuadores (acciones): ➢ Movimientos (correr, andar, andar agachado) ➢ Comunicación ➢ Disparo ➢ Ataques en espacios cerrados ➢ Lanzar granadas

10. Juego: PaintBol 10 ❖ Puntuación: ➢ Vidas quitadas ➢ Cuerpo a cuerpo ➢ Disparando ➢ Granadas ➢ Con Sigilo ➢ A la cabeza ➢ Muertes múltiples ➢ Fuego amigo ➢ Vidas restantes ➢ Granadas restantes ➢ Puntos por vidas quitadas ➢ Bonus por vida restante ➢ Bonus por granadas restantes ➢ Bonus por puntera ➢ Bonus por variedad

11. Generador de Mapas 11 Diagramas de Voronoi Definición tierra-agua Definición elevación del terreno Definición ríosDefinición biomas Definición humedad

12. Generador de Mapas 12 Construcción de objetos del terreno Distribución de objetos del terreno Resultado

13. Interfaz gráfica del Juego 13

14. Experimentación 14 ❖ IAs de test ➢ Random AI ■ Decisiones pseudoaleatorias ■ rnd1 y rnd2 denotan los 2 valores aleatorios generados cada turno

15. Experimentación 15 ❖ IAs de test ➢ Basic AI ■ Basado completamente en un árbol de decisión ■ No usa el sistema de comunicación ■ Apenas analiza ruidos

16. Experimentación 16 ❖ IAs de test ➢ Heuristic AI ■ Busca a otros aliados y les sigue, aumentando la probabilidad de tener superioridad numérica en los enfrentamientos ■ Tiene en jerarquías entre jugadores del equipo ● Seguir a líderes ■ Análisis de ruidos ■ Aprovecha el sistema de comunicaciones del juego

17. Experimentación 17 ❖ IAs de test ➢ Heuristic AI ■ Combinación de un behavior tree y submáquinas de estados a la hora de definir el estado del jugador en cada turno ■ Estados posibles ● Pursuing ● Following ● Investigating ● Roaming

18. Experimentación 18 ❖ Diseño de los primeros experimentos ➢ 5 enfrentamientos por cada posible emparejamiento de IAs (total 15) ■ RandomAI - BasicAI ■ BasicAI - HeuristicAI ■ RandomAI - HeuristicAI ➢ Los enfrentamientos terminan cuando todos los jugadores de uno de los equipos se quedan sin puntos de vida ➢ Los enfrentamientos duraron entre 30 y 60 minutos cada uno

19. Experimentación 19 ❖ Resultados de los primeros experimentos ➢ Los agentes más elaborados obtienen consistentemente mejores resultados ➢ La inmensa mayoría de muertes se obtuvieron mediante disparos

20. Experimentación 20 ❖ Resultados de los primeros experimentos ➢ Ningún jugador usó con éxito las granadas ■ Ausencia de muertes múltiples y fuego amigo ➢ Mejoras ■ Ausencia de bonus por variedad ■ Ausencia de bonus por disparos a la cabeza

21. Conclusiones y trabajo futuro 21 ❖ Contribuciones y ventajas de la plataforma desarrollada ➢ Entorno 3D (Unity) ➢ Aspectos de la IA enfocados: análisis de terrenos, creación de jerarquías, sistema de comunicación multi-agente, trabajo en equipo. ❖ Trabajo futuro ➢ Mejora de la documentación ➢ Mejora en la encapsulación y extensibilidad de la API ➢ Publicación como challenge

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