Разработка системы визуального восприятия игровых агентов в видеоиграх

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.

видеоигры, искусственный интеллект, система восприятия, NPC, неигровые персонажи, игровые агенты, стелс-механики, Unity, рендеринг, компьютерное зрение, оптимизация, геймдизайн

1. Миллингтон Я. Искусственный интеллект для игр / Я. Миллингтон, Дж. Фанж. СПб.: Питер, 2021. 816 с.

2. Рабинович З.Л. Методы и алгоритмы искусственного интеллекта в компьютерных играх: учеб. пособие. М.: Физматлит, 2018. 320 с.

3. Петров А.В. Искусственный интеллект в трехмерных играх. Программирование и моделирование поведения персонажей. М.: ДМК Пресс, 2019. 452 с.

4. Buckland M. Programming Game AI by Example. Sudbury: Jones & Bartlett Learning, 2022. 522 c.

5. 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.

6. 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.

7. 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.

8. Glassner A.S. (Ed.). An introduction to ray tracing. Morgan Kaufmann, 1989.

9. Panwar H. The NPC AI of the last of us: a case study // arXiv preprint arXiv:2207.00682. 2022.

10. Mahmoud I., Jaffal Y., Wloka D. A Vision Simulation Algorithm for Non-Player Character in Static Scene // University of Kassel, Germany. 2014. P. 6.

11. Tremblay J., Torres P.A., Verbrugge C. Measuring Risk in Stealth Games // Foundations of Digital Games. Liberty of the Seas, 2014. P. 8.

12. NPC Eyes Sight System – PRO. URL: https://www.fab.com/listings/6b54716a-dd21-414d-b78f-384068de14b7

13. Erdelyi C. Using Computer Vision Techniques to Play an Existing Video Game // California State University San Marcos. 2019. P. 49.

14. 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.

15. Estgren M. Modelling NPC perception using supervised learning // Uppsala University, Sweden. 2021. 8 p. URL: https://sciion.se/assets/papers/npc-perception.pdf

16. Bourg D.M., Seemann G. AI for Game Developers. O’Reilly Media, Inc. 2004.

17. Jack M. Tactical Position Selection: An Architecture and Query Language. In Game AI Pro 360. CRC Press. 2019. P. 1–24.

18. McIntosh T. Human Enemy AI in The Last of Us. In Game AI Pro 360. CRC Press, 2019. P. 13–24.

19. Welsh R. Crytek’s Target Tracks Perception System. In Game AI Pro: Collected Wisdom of Game AI Professionals. 2013. Vol. 403. 411 p.

20. Walsh M. Modeling Perception and Awareness in Tom Clancy’s Splinter Cell Blacklist. In Game AI Pro 360. CRC Press. 2019. P. 73–86.

21. 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.

22. Image Comparison Tuned to Human Perception // Computer Science Stack Exchange. 2015. URL: https://cs.stackexchange.com/questions/48862/image-comparison-tuned-to-human-perception

23. Pramod R.T., Katti H., Arun S.P. Human peripheral blur is optimal for object recognition // Vision Research. 2022. Vol. 200. P. 108083.

24. Fastest Gaussian Blur (in Linear Time) // Algorithms and Stuff. 2014. URL: https://blog.ivank.net/fastest-gaussian-blur.html

25. Кугуракова 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