ellibsЭлектронные библиотекиRussian Digital Libraries Journal1562-5419Казанский (Приволжский) федеральный университет10.26907/1562-5419-2025-28-3-506-531ellibs-578Research ArticleСтатьиРазработка системы визуального восприятия игровых агентов в видеоиграхDevelopment of a Visual Perception System for Game Agents in Video GamesПримаченкоАртём МихайловичPrimachenkoArtyom Mikhailovichprimachenko.artem@mail.ruХафизовМурад РустэмовичKhafizovMurad Rustemovichmurkorp@gmail.comКазанский (Приволжский) федеральный университетKazan (Volga region) Federal University202523062025283506531Copyright © Примаченко А.М., Хафизов М.Р., 20252025Примаченко А.М., Хафизов М.Р.Primachenko A.M., Khafizov M.R.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ellibs.elpub.ru/jour/article/view/578

Представлен алгоритм функционирования системы визуального восприятия для игровых агентов, реализованный в игровом движке Unity. Предложенный метод основан на сравнении изображений с двух камер, учитывающих сложные визуальные эффекты (освещение, тени, маскировку), и дополнен проверкой прямой видимости, учетом скорости движения объекта, и механикой постепенного обнаружения. Тестирование системы показало значительное повышение реалистичности обнаружения по сравнению с традиционными методами при сохранении производительности в пределах небольшой дополнительной нагрузки на процессор. Проведена оптимизация алгоритма с использованием Unity Job System и динамической активации камер. Проведен также анализ научной литературы по схожим решениям, выявлены их сильные и слабые стороны. Результаты могут быть применены в разработке видеоигр для создания реалистичного поведения неигровых персонажей, особенно в играх с элементами скрытности.

The developed algorithm of the visual perception system for game agents, implemented in the Unity game engine, is presented. The proposed method is based on the comparison of images from two cameras, taking into account complex visual effects (lighting, shadows, camouflage), and supplemented with line-of-sight verification, taking into account the speed of the object, and the mechanics of gradual detection. Testing of the system has shown a significant increase in realistic detection compared to traditional methods, while maintaining performance within a small additional load on the processor. The algorithm was optimized using Unity Job System and dynamic camera activation. The scientific literature on similar solutions has also been analyzed and their strengths and weaknesses have been identified. The results can be applied in video game development to create realistic behavior of non-player characters, especially in games with stealth elements.

видеоигрыискусственный интеллектсистема восприятияNPCнеигровые персонажиигровые агентыстелс-механикиUnityрендерингкомпьютерное зрениеоптимизациягеймдизайнvideo gamesartificial intelligenceperception systemNPCnon-player charactersgame agentsstealth mechanicsUnityrenderingcomputer visionoptimizationgame designReferencesМиллингтон Я. Искусственный интеллект для игр / Я. Миллингтон, Дж. Фанж. СПб.: Питер, 2021. 816 с.Миллингтон Я. Искусственный интеллект для игр / Я. Миллингтон, Дж. Фанж. СПб.: Питер, 2021. 816 с.Рабинович З.Л. Методы и алгоритмы искусственного интеллекта в компьютерных играх: учеб. пособие. М.: Физматлит, 2018. 320 с.Рабинович З.Л. Методы и алгоритмы искусственного интеллекта в компьютерных играх: учеб. пособие. М.: Физматлит, 2018. 320 с.Петров А.В. Искусственный интеллект в трехмерных играх. Программирование и моделирование поведения персонажей. М.: ДМК Пресс, 2019. 452 с.Петров А.В. Искусственный интеллект в трехмерных играх. Программирование и моделирование поведения персонажей. М.: ДМК Пресс, 2019. 452 с.Buckland M. Programming Game AI by Example. Sudbury: Jones & Bartlett Learning, 2022. 522 c.Buckland M. Programming Game AI by Example. Sudbury: Jones & Bartlett Learning, 2022. 522 c.Ostuni D., Galante E.T. Towards an AI playing Touhou from pixels: a dataset for real-time semantic segmentation // 2021 IEEE Conference on Games (CoG). 2021. P. 1–5. https://doi.org/10.1109/CoG52621.2021.9619112.Ostuni D., Galante E.T. Towards an AI playing Touhou from pixels: a dataset for real-time semantic segmentation // 2021 IEEE Conference on Games (CoG). 2021. P. 1–5. https://doi.org/10.1109/CoG52621.2021.9619112.Tutum C., AbdulQuddos S., Miikkulainen R. Generalization of Agent Behavior through Explicit Representation of Context // 2021 IEEE Conference on Games (CoG). 2021. P. 1–7. https://doi.org/10.1109/CoG52621.2021.9619141.Tutum C., AbdulQuddos S., Miikkulainen R. Generalization of Agent Behavior through Explicit Representation of Context // 2021 IEEE Conference on Games (CoG). 2021. P. 1–7. https://doi.org/10.1109/CoG52621.2021.9619141.Guerrero-Romero C., Perez-Liebana D. MAP-Elites to Generate a Team of Agents that Elicits Diverse Automated Gameplay // 2021 IEEE Conference on Games (CoG). 2021. P. 1–8. https://doi.org/10.1109/CoG52621.2021.9619142.Guerrero-Romero C., Perez-Liebana D. MAP-Elites to Generate a Team of Agents that Elicits Diverse Automated Gameplay // 2021 IEEE Conference on Games (CoG). 2021. P. 1–8. https://doi.org/10.1109/CoG52621.2021.9619142.Glassner A.S. (Ed.). An introduction to ray tracing. Morgan Kaufmann, 1989.Glassner A.S. (Ed.). An introduction to ray tracing. Morgan Kaufmann, 1989.Panwar H. The NPC AI of the last of us: a case study // arXiv preprint arXiv:2207.00682. 2022.Panwar H. The NPC AI of the last of us: a case study // arXiv preprint arXiv:2207.00682. 2022.Mahmoud I., Jaffal Y., Wloka D. A Vision Simulation Algorithm for Non-Player Character in Static Scene // University of Kassel, Germany. 2014. P. 6.Mahmoud I., Jaffal Y., Wloka D. A Vision Simulation Algorithm for Non-Player Character in Static Scene // University of Kassel, Germany. 2014. P. 6.Tremblay J., Torres P.A., Verbrugge C. Measuring Risk in Stealth Games // Foundations of Digital Games. Liberty of the Seas, 2014. P. 8.Tremblay J., Torres P.A., Verbrugge C. Measuring Risk in Stealth Games // Foundations of Digital Games. Liberty of the Seas, 2014. P. 8.NPC Eyes Sight System – PRO. URL: https://www.fab.com/listings/6b54716a-dd21-414d-b78f-384068de14b7NPC Eyes Sight System – PRO. URL: https://www.fab.com/listings/6b54716a-dd21-414d-b78f-384068de14b7Erdelyi C. Using Computer Vision Techniques to Play an Existing Video Game // California State University San Marcos. 2019. P. 49.Erdelyi C. Using Computer Vision Techniques to Play an Existing Video Game // California State University San Marcos. 2019. P. 49.Паренюк Л.Н., Кугуракова В.В. Разработка плагина поведения NPC для игрового движка Unity // Электронные библиотеки. 2020. T. 23(5). С. 1044–1057. http://doi.org/10.26907/1562-5419-2020-23-5-1044-1057.Паренюк Л.Н., Кугуракова В.В. Разработка плагина поведения NPC для игрового движка Unity // Электронные библиотеки. 2020. T. 23(5). С. 1044–1057. http://doi.org/10.26907/1562-5419-2020-23-5-1044-1057.Estgren M. Modelling NPC perception using supervised learning // Uppsala University, Sweden. 2021. 8 p. URL: https://sciion.se/assets/papers/npc-perception.pdfEstgren M. Modelling NPC perception using supervised learning // Uppsala University, Sweden. 2021. 8 p. URL: https://sciion.se/assets/papers/npc-perception.pdfBourg D.M., Seemann G. AI for Game Developers. O’Reilly Media, Inc. 2004.Bourg D.M., Seemann G. AI for Game Developers. O’Reilly Media, Inc. 2004.Jack M. Tactical Position Selection: An Architecture and Query Language. In Game AI Pro 360. CRC Press. 2019. P. 1–24.Jack M. Tactical Position Selection: An Architecture and Query Language. In Game AI Pro 360. CRC Press. 2019. P. 1–24.McIntosh T. Human Enemy AI in The Last of Us. In Game AI Pro 360. CRC Press, 2019. P. 13–24.McIntosh T. Human Enemy AI in The Last of Us. In Game AI Pro 360. CRC Press, 2019. P. 13–24.Welsh R. Crytek’s Target Tracks Perception System. In Game AI Pro: Collected Wisdom of Game AI Professionals. 2013. Vol. 403. 411 p.Welsh R. Crytek’s Target Tracks Perception System. In Game AI Pro: Collected Wisdom of Game AI Professionals. 2013. Vol. 403. 411 p.Walsh M. Modeling Perception and Awareness in Tom Clancy’s Splinter Cell Blacklist. In Game AI Pro 360. CRC Press. 2019. P. 73–86.Walsh M. Modeling Perception and Awareness in Tom Clancy’s Splinter Cell Blacklist. In Game AI Pro 360. CRC Press. 2019. P. 73–86.Ying Z., Edwards N., Kutuzov M. Efficient Visibility Approximation for Game AI using Neural Omnidirectional Distance Fields // Proceedings of the ACM on Computer Graphics and Interactive Techniques. 2024. Vol. 7, No. 1. P. 1–15.Ying Z., Edwards N., Kutuzov M. Efficient Visibility Approximation for Game AI using Neural Omnidirectional Distance Fields // Proceedings of the ACM on Computer Graphics and Interactive Techniques. 2024. Vol. 7, No. 1. P. 1–15.Image Comparison Tuned to Human Perception // Computer Science Stack Exchange. 2015. URL: https://cs.stackexchange.com/questions/48862/image-comparison-tuned-to-human-perceptionImage Comparison Tuned to Human Perception // Computer Science Stack Exchange. 2015. URL: https://cs.stackexchange.com/questions/48862/image-comparison-tuned-to-human-perceptionPramod R.T., Katti H., Arun S.P. Human peripheral blur is optimal for object recognition // Vision Research. 2022. Vol. 200. P. 108083.Pramod R.T., Katti H., Arun S.P. Human peripheral blur is optimal for object recognition // Vision Research. 2022. Vol. 200. P. 108083.Fastest Gaussian Blur (in Linear Time) // Algorithms and Stuff. 2014. URL: https://blog.ivank.net/fastest-gaussian-blur.htmlFastest Gaussian Blur (in Linear Time) // Algorithms and Stuff. 2014. URL: https://blog.ivank.net/fastest-gaussian-blur.htmlКугуракова В.В., Бедрин О.А. Система автоматизации функционального тестирования для платформы Unity // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2020. Т. 17, № 12. С. 47–52. https://doi.org/10.14489/vkit.2020.12.pp.047-052Кугуракова В.В., Бедрин О.А. Система автоматизации функционального тестирования для платформы Unity // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2020. Т. 17, № 12. С. 47–52. https://doi.org/10.14489/vkit.2020.12.pp.047-052

The authors declare that there are no conflicts of interest present.