Les systmes de jeux deviennent de plus en plus complexes, ncessitant que lIntelligence Artificielle progresse elle aussi en parallle.

Dans ce contexte, nous avons implment le comportement de PNJ (Personnages Non Joueurs) dans un jeu de type shooter grce un planificateur.

Quest-ce quun shooter ?

Concernant la prise de dcisionLIA caractrise donc toute prise de dcision dun ou plusieurs personnages dans un jeu, or, le but de lIA dans un jeu vido est de donner lillusion dun comportement intelligent.

Cest pourquoi nous sommes pass dune FSM (machine tats finis) un planificateur.

Organisation du travail

PathfindingSandrine B. & Romain A.PlanificateurCoralie G. & Romain R.Modlisation dans le jeuCoralie G, Sandrine B., Romain A. & Romain R.

Cahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

Cahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusionCharger lenvironnement de jeu

Construire lintelligence des personnages

Obtenir un rendu attirant et simple

Garder un droulement fluide du programme

Arriver des temps de chargement rapide

Le pathfinding cest quoi?Trouver un chemin entre deux points dans un environnement, tout cela en respectant les contraintes (environnementales, temps limite, contraintes de ressources, )Cahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

Pathfinding existant dj dans UT2004 : Aucune interprtation de lenvironnement 3D entourant les PNJ

Systme de nuds formant un rseau

Code couleur utilis pour dcider de la pertinence dun cheminCahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

Pathfinding ralis par nos soins : Cration de nos propres nuds

Rajout de poids

Algorithme de recherche : A*Cahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

Choix de lalgorithme :De nombreux algorithmes existent (Dijkstra, Best-First-Search, A*, )

Actuellement, on se sert principalement de A* dans la majorit des jeux vidosCahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

Avantages de A* Garantie dobtenir le chemin le plus court (comme lalgorithme de Dijkstra)Cahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

Avantages de A* Cot diminu laide dune heuristique (comme lalgorithme Best-First-Search)Cahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

Droulement de lalgorithme A*Cahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

Lalgorithme :Sommet source (S)Sommet destination (D)Liste des sommets explorer (E) : sommet source SListe des sommets visits (V) : vide

Tant que (la liste E est non vide) et (D nest pas dans E) FaireRcuprer le sommet X de cot total F minimumAjouter X la liste VAjouter les successeurs de X (non dj visits) la liste E en valuant leur cot total F et en identifiant leur prdcesseur.

Si (un successeur est dj prsent dans E) et (nouveau cot est infrieur lancien) alorsChanger son cot totalChanger son prdcesseurFin SiFin Tant que

Cahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

Quest-ce que la planification ? Planifier = Dcider dun plan

Simulation dun grand nombre de combinaisons dactions possibles

Recherche dans un graphe dtats

Comportement du PNJ : Orient-ButCahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

Quelques exemples : Pathfinder, le robot de la NASA Laroport OHare de Chicago F.E.A.R et NOLF2, dvelopps par MonolithCahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

En bref :Cahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

Quelques concepts :Cahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

tat et environnement :Un PNJ opre avec des senseurs le renseignant sur :

Son tat interne

Ltat de lenvironnement qui est connu partiellement, dynamique et parfois mme hostileCahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

Parcours du graphe dtats : Recherche arrire dans le graphe dtats

Algorithme choisi : A* (o lheuristique correspond au nombre de clauses qui reste satisfaire)Cahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

Avantages :Cahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

Dans notre projet : 6 buts

une dizaine dactions

Nos PNJ ont un comportement relativement satisfaisant : ils se battent les uns contre les autres tout en pensant se soigner, changer darme, Cahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

Dans un projet professionnel :Dans NOLF2 (No One Lives Forever 2), FPS bas sur lespionnage, il y a environ :

une vingtaine de buts

une cinquantaine dactions

Cela suffit pour avoir un comportement raliste.Cahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

Quest-ce que la rutilisabilit ? Entit rutilisable = Entit ventuellement extensible, ventuellement adaptable, pouvant tre rutilise dans diffrents contextes.

Nous avons donc prvu la rutilisabilit du planificateur pour dautres types de jeux (RPG, jeu de course, etc.Cahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

Pourquoi ?Au cours de ce projet, il a t ncessaire de :

Rcrire une partie du code existant ou crer des classes proches de celles existantes (ex : Pathnodes)

Remonter certains lments un plus haut niveauCahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

Comment ? Design Pattern : MdiateurCahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

Dans notre projet :Le planificateur se sert dAction et de Goal qui, dans notre cas, sont respectivement des sous-classes de AIAction et AIGoalCahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

Configuration :Toute la configuration se fait laide dUnrealEd (diteur de map dUnreal Tournament)Cahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

Se mettre couvert :Cahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

Obtenir une meilleure arme et se soigner :Cahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

Pathfinding :Cahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion

Cahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion Problmes rencontrs : Limit du fait de prendre un moteur de jeu existant

Manque de source sur lIA dans Unreal malgr une importante communaut

Cahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion Apports : Travail en groupe sur un projet important

Dcouverte et apprentissage de lUnrealScript

Matrise dalgorithmes propres lIA (A*)

tude dun planificateur

Cahier des chargesPathfindingPlanificateurEntit rutilisableDmonstrationConclusion Perspectives : Intelligence collective

Apprentissage

Implmentation de plus dAction et But pour augmenter le ralisme

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