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컴퓨터 게임의 NPC를 위한 적응적 경로 이동의 구현

Implementation of Adaptive Navigation for NPCs in Computer Games

  • 김은솔 (덕성여자대학교 컴퓨터학과) ;
  • 김혜연 (덕성여자대학교 컴퓨터학과) ;
  • 유견아 (덕성여자대학교 컴퓨터학과)
  • 투고 : 2015.10.14
  • 심사 : 2015.11.23
  • 발행 : 2016.02.15

초록

컴퓨터 게임에서 NPC(NonPlayer Character)의 획일적인 경로 이동은 게임 플레이어의 흥미를 떨어뜨리는 요인이 된다. 웨이포인트 그래프를 이용한 길찾기의 경우, NPC가 지정된 위치만을 이용하여 이동하게 되므로 이 문제점은 더욱 두드러져 보인다. 본 논문에서는 이 문제의 해결을 위해 플레이어의 이동을 관찰하여 NPC가 적응적으로 경로를 계획할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선, 플레이어 이동의 포인트 지정을 관찰하여 웨이포인트를 동적으로 수정하고, 수정된 웨이포인트들을 NPC의 경로 탐색에 이용하는 것이다. 또한 플레이어의 지형 선호도를 학습하여 NPC별로 특성에 맞는 경로를 계획하기 위한 알고리즘을 제안한다. 유니티 4.0으로 제작된 RPG(Role Playing Game) 게임으로 구현된 알고리즘을 시뮬레이션하여 NPC 이동이 다양해지고 플레이어의 이동과 유사한 방향으로 개선됨을 확인한다.

Uniform navigation of NPCs in computer games is an important factor that can decrease the interest of game players. This problem is particularly noticeable in pathfinding when using a waypoint graph because the NPCs navigate using only predefined locations. In this paper we propose a method that enables adaptive navigations of NPCs by observing player movements. The proposed method involves modification of waypoints dynamically by observing the player's point designation and use of the modified waypoints for NPC's pathfinding. Also, we propose an algorithm to find the NPC-specific path by learning the landform preferences of players. We simulate the implemented algorithm in an RPG game made with Unity 4.0 and confirm that NPC navigations had more variety and improved according to player navigations.

키워드

과제정보

연구 과제 주관 기관 : 덕성여자대학교

참고문헌

  1. A. Iantria, "Introduction to Waypoint based pathfinding and wayfinding," [Online]. Available: http://iantria.com/2015/02/introduction-to-waypoint-basedpathfinding-and-wayfinding/, 2015.
  2. P. Tozour, "Search Space Representations," AI Game Programming Wisdom, Charles Rive Media, pp. 85-102, 2004.
  3. N.R Sturtevant, "Choosing a search space representation," Game AI Pro: Collected Wisdom of Game AI, pp. 253-258, 2013.
  4. P. Tozour, "Fixing pathfinding once and for all," [Online]. Available: http://www.cs.uu.nl/docs/vakken/mpp/other/path_planning_fails.pdf, Jul. 26, 2008.
  5. A.J. Champandard, "Are Waypoint Graphs Outnumbered? Not in AlienSwarm!," [Online]. Available: http://aigamedev.com/open/review/alienswarm-node-graph/, Jul. 22, 2010.
  6. W. Zhu et. al., "Waypoint Graph Based Fast Pathfinding in Dynamic Environment," Journal of Distributed Sensor Networks, Vol. 2015, http://dx.doi.org/10.1155/2015/238727, 2015.
  7. I. Millington and J. Funge, "Tactical and Strategic AI," Artificial Intelligence for Games 2nd ed., Morgan Kaufmann, pp. 493-578, 2012.
  8. D. E. White, "Clarifications and Extensions to Tactical Waypoint Graph Algorithms for Video Games," Proc. ACM-SE 45, pp. 316-320, 2007.
  9. L. Liden, "Strategic and Tactical Reasoning with Waypoints," AI Game Programming Wisdom, Charles River Media, pp. 211-220, 2002.
  10. N. M. Wardhana, H. Johan, and H. S. Seah, "Enhanced waypoint graph for path planning in virtual worlds," International Conference on Cyberworlds, pp. 69-76, 2012.
  11. S. J. Kang, Y. Kim, and C. H. Kim, "Live path: adaptive agent navigation in the interactive virtual world," The Visual Computer: International Journal of Computer Graphics; 26(6-8), pp. 467-476, 2010. https://doi.org/10.1007/s00371-010-0457-7
  12. R. Straatman, W. van der Sterren, and A. Beij, "Killzone's AI: dynamic procedural combat tactics," Proc. of Game Development Conference, http://www.cgfai.com/docs/straatman_remco_killzone_ai.pdf, 2005.
  13. K. Yu, "Learning Search Parameters for Character-Specific Path-Planning," Information Journal, Vol. 18, No. 1, pp. 221-228, 2015.
  14. H. Daume III and D. Marcu, "Learning as Search Optimization: Approximate Large Margin Methods for Structured Prediction," ICML-05, pp. 169-176, 2005.