基于 Unity 的 AI 和机器学习工具的行为生成研究

基于 Unity 的 AI 和机器学习工具的行为生成研究

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1. 区 术 cn 社 基于Unity的AI和机器学 技 g. 能 cu 智 ai 习工具的行为生成研究 工 w. 鲍健运 Jerry Bao Unity 大中华区技术经理 人 ww jerrybao@unity3d.com UG IC

2. 区 行为 术 cn 社 技 g. 能 cu 智 ai 游戏世界 工 w. (叙事表达,互动叙述) 成群结队 NPC 或 玩家 人 ww 单个 NPC 或 玩家 游戏对象 UG (智能资产) 玩家助手 IC 2

3. 区 问题 术 cn 社 技 g. 高度组合 能 cu 0.1 战略层面 / 任务 fps 智 ai 战术层面 / 活动 1 fps 工 w. 人 ww导航系统 10 fps 多维 60 非线性 动画系统 fps 连续 UG IC 3

4. 区 解决方案 术 cn 社 技 g. 能 cu 编码: 求解: 学习: 智 ai 反应型 AI 协商型 AI 机器学习 工 w. 例:状态机,行为树, 例:A*, 目标导向 例:模仿学习, 基于规则的系统, 型行动计划(GOAP), 强化学习… 工具 AI等 人 ww 层次任务网规划 (HTN),规划器… 人为控制 自动化 UG IC 4

5. 区 AI 技术解决方案 术 cn 社 技 g. 能 cu 策略层面 基于 有限 行为树 工具 GOAP, 规则系统 状态机 AI HTNs AI Planner RBS FSM 智 ai 工 w. 网格和 导航系统 指导行为 路线图的A * NavMesh ML- 人 ww Agents 控制和动画 有限状态机 FSM UG 求解 学习 IC 编码 5

6.IC UG AI Planner Unity Labs 人 ww 工 w. 智 ai 6 能 cu 技 g. 术 cn 社 区

7. 搜索 IC • 运动规划 • 最短路径 UG 人 ww 工 w. 智 ai 7 能 cu 技 g. 术 cn 社 区

8. 区 搜索导航 术 cn 社 技 g. TRAVEL (loc. 0, loc. 3) cost = 15 AT (Location 3) 能 cu AT (Location 0) TRAVEL (start, loc. 0) cost = 10 TRAVEL (loc. 3, goal) 智 ai TRAVEL … cost = 2 cost… TRAVEL (loc. 0, loc. 2) 工 w. cost = 9 AT (start) TRAVEL … cost… TRAVEL … AT (goal) 人 ww TRAVEL (start, loc. 1) cost… AT (location 2) TRAVEL … cost… cost = 5 AT (Location 1) TRAVEL (loc. 4, goal) cost = 4 UG TRAVEL (loc. 1, loc. 4) AT (Location 4) cost = 3 IC 8

9. 区 搜索导航 术 cn 社 技 g. TRAVEL (loc. 0, loc. 3) cost = 15 AT (Location 3) 能 cu AT (Location 0) TRAVEL (start, loc. 0) cost = 10 TRAVEL (loc. 3, goal) 智 ai TRAVEL … cost = 2 cost… TRAVEL (loc. 0, loc. 2) 工 w. cost = 9 AT (Start) TRAVEL … cost… TRAVEL … AT (goal) 人 ww TRAVEL (start, loc. 1) cost… AT (location 2) TRAVEL … cost… cost = 5 AT (Location 1) TRAVEL (loc. 4, goal) cost = 4 UG TRAVEL (loc. 1, loc. 4) AT (Location 4) cost = 3 IC 9

10. 区 AI Planner: 术 cn 通用行为搜索 社 技 g. AT(Home) 能 cu Key(Home) Fatigue = 9 ENTER(Home) 智 ai Cost = 0 Fatigue += 0 TRAVEL (start, home) Cost = 10 AT(Start) 工 w. Fatigue += 1 Key(Home) AT (Goal) Fatigue = 8 IN (Home) 人 ww Fatigue = 9 SLEEP(Home) Cost = 0 Fatigue = 2 Fatigue = 0 TRAVEL (Home, Goal) Cost = 4 Fatigue += 2 UG IN(Home) Fatigue = 0 IC 10

11. 区 AI Planner: 术 cn 通用行为搜索 社 技 g. AT(Home) 能 cu Key(Home) Fatigue = 9 ENTER(Home) 智 ai Cost = 0 Fatigue += 0 TRAVEL (start, home) Cost = 10 AT(Start) 工 w. Fatigue += 1 Key(Home) AT (goal) Fatigue = 8 IN (Home) TRAVEL (Start, Goal) Cost = 7 人 ww Fatigue = 9 SLEEP(Home) Cost = 0 Fatigue = 2 Fatigue += 9 Fatigue = 0 TRAVEL (Home, Goal) ✝ Cost = 4 Fatigue += 2 UG IN(Home) Exhausted Fatigue = 0 IC 11

12. 区 AI Planner: 架构 术 cn 社 技 g. 能 cu Planning Domain 规划域: 使用规划域语言表示需要解决的问题。 智 ai 工 w. 问题 游戏 游戏 状态 人 ww Planner 规划器: 实例 Controller 控制器: 游戏 搜索引擎 规划 在游戏嵌入 AI 行动 UG IC 12

13. 区 基于特性(Trait)的规划域语言 术 cn Food 社 技 g. Food 能 cu Eater 智 ai 工 w. Food Eater 人 ww EAT UG Eater IC 13

14. 区 特性 术 cn APPLE 1 社 • Food 技 g. - nutritional_value = 5.0 能 cu • Localized AGENT 1 - location = 智 ai LOCATION 1 • Eater EAT 工 w. - hunger = 9.5 • Localized - location = LOCATION 1 人 ww AGENT 1 • Eater - hunger = 4.5 UG • Localized - location = LOCATION 1 IC 14

15. 区 行动 术 cn 社 技 g. who? what? 能 cu 智 ai 工 w. EAT ( agent , object ) 人 ww UG IC 15

16. 区 行动 术 cn 社 先决条件: 技 g. agent.location == 能 cu object.location 智 ai EAT ( agent [Eater, Localized] , 工 w. object [Food, Localized] ) 人 ww 操作: agent.hunger -= object.feeding_value Delete object UG IC 16

17. 区 AI Planner 术 cn 社 技 g. Planner Action Planne Cost Planne 能 cu r State r State Planner Action Cost Planner Action Planner Action 智 ai Cost Cost 工 w. Planne Planner Action r State Cost Planne Planner Action Planne 人 ww Planner Action Planne Cost r State Planner Action r State Cost Cost r State Planner Action Cost UG Planner Action Planne Cost r State IC 17

18.IC UG 人 ww 工 w. 智 ai 18 能 cu 技 g. 术 cn 社 工作流:第一步 – 在 Unity 内创建游戏 区

19.IC UG 人 ww 工 w. 智 ai 19 能 cu 技 g. 术 cn 社 工作流:第一步 – 在 Unity 内创建游戏 区

20.IC UG 人 ww 工 w. 智 ai 20 能 cu 工作流:第二步 – 创建规划域 技 g. 术 cn 社 区

21.IC UG 人 ww 工 w. 智 ai 21 工作流:第三步 – 添加特性 能 cu 技 g. 术 cn 社 区

22. 区 工作流:第四步 – 创建计划定义(Definition) 术 cn 社 技 g. 能 cu 智 ai 工 w. 人 ww UG IC 22

23.IC UG 人 ww 工 w. 智 ai 23 能 cu 技 g. 术 cn 工作流:第五步 – 添加行动(Action) 社 区

24.IC UG 人 ww 工 w. 工作流:第六步 – 运行 智 ai 24 能 cu 技 g. 术 cn 社 区

25. 区 工作流:第七步 – 规划查看器(Plan Visualizer) 术 cn 社 技 g. 能 cu 智 ai 工 w. 人 ww UG IC 25

26. 区 解决方案 术 cn 社 技 g. 能 cu 编码 求解:协商型 AI 学习 智 ai • 您是设计问题,而非解决方案 工 w. • AI 会为您解决疑难问题 人 ww• • AI 可以对任何运行时情况作出反应 可能需要智能域建模,来补偿运行时 执行成本 UG IC 26

27. 区 Unity 2019.1 > Package Manager > AI Planner 术 cn 社 技 g. 能 cu 智 ai 工 w. 人 ww UG IC 27

28. 区 产品功能 术 cn 社 技 g. • 最先进的规划算法: 能 cu 基于试验的启发树搜索 (蒙特卡洛树搜索泛化) 智 ai 工 w. • 不确定性下的规划: 行动可能具有不同概率的多重影响 人 ww • 使用 Unity 最新优化工具 (基于 ECS) UG IC 28

29. 区 Unity Machine 术 cn 社 技 g. Learning Agents 能 cu Toolkit 智 ai 工 w. 人 ww UG IC 29

AICUG专注于人工智能机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、推荐算法等领域,汇集人工智能技术大咖,总部位于杭州,分部位于美国硅谷。
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