inteligência artificial para jogos - pathfinding a*

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Inteligência Artificial para Jogos Path finding - A* GT-JEDI – Jogos Digitais Inteligência Artificial para Jogos UNISINOS Prof. MSc. João Ricardo Bittencourt Update: 30 Ago. 2009 [email protected] Agradeço e dedico estas aulas ao Prof. Osório “Tome a pílula vermelha”

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Aula 4 - Inteligência Artificial para JogosCurso de Jogos Digitais - UNISINOSwww.unisinos.br/jogos(Aula criada com apoio do Prof.Dr. Fernando Osório)Licença: Creative Commons - Atribuição-Uso não-comercial-Compartilhamento (BY-NC-SA)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/br/

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Page 1: Inteligência Artificial para Jogos - Pathfinding A*

Inteligência Artificial para Jogos

Path finding - A*

GT-JEDI – Jogos DigitaisInteligência Artificial para Jogos

UNISINOS

Prof. MSc. João Ricardo Bittencourt

Update: 30 Ago. [email protected]

Agradeço e dedico estasaulas ao Prof. Osório

“Tome a pílulavermelha”

Page 2: Inteligência Artificial para Jogos - Pathfinding A*

UNISINOS - João Ricardo Bittencourt

Sumário1. Retomando ...2. Buscas com heurística3. A*4. Navegação

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Retomando ... Jogos de raciocínio (brain taisers) – busca livre Jogos de tabuleiro (board games) – busca

condicionada Busca em espaço de estados (trees and

adversarial search) Agora vamos ver problemas com labirintos

Buscar caminhos (path finding) Planejar ações e trajetórias (path

planning) Deslocamento/navegação (Motion &

navigation)

Page 4: Inteligência Artificial para Jogos - Pathfinding A*

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Buscas com heurística O objetivo é otimizar, tornar o problema tratável

computacionalmente Principais algoritmos

Hill Climbing Search• Uso de estimativa

Branch-and-Bound Search• Uso de informação para cutoff

Branch-and-Bound Search com estimativa• Uso de um custo composto

A* (Best First)

Page 5: Inteligência Artificial para Jogos - Pathfinding A*

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A* O objetivo é eliminar caminhos redundantes Combinação branch-and-Bound Search com

estimativa eliminando redundâncias! Se um nodo é usado novamente este é

desconsiderado Os nodos filhos são ordenados da menor para

maior heurística O diferencial é achar a heurística

• F = G + H• G = caminho percorrido até o momento• H = estimativa/heurística

Page 6: Inteligência Artificial para Jogos - Pathfinding A*

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Navegação Principal problema

Ficar preso Explorador com conhecimento do ambiente

Caminho ótimo (Dijkstra) Grafo de visibilidade

Em jogos: grafo de visibilidade + rotas pré-calculadas

Ambiente desconhecido SMPA – Sense, Model, Plan, Act Criação de uma memória

Page 7: Inteligência Artificial para Jogos - Pathfinding A*

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Navegação Em jogos o mundo é perfeito – sem ruídos,

posição precisa Na robótica autônoma o mundo não é perfeito Desvio de obstáculos em jogos

Não definidos inicialmente – estáticos Não definidos inicialmente – móveis

Navegação trata-se de executar o planejamento da trajetória

Próximo passo: Arquitetura de controle de agentes autônomos