In this paper, we consider the problem of exploring unknown environments with a mobile robot or an autonomous character agent. Traditionally, research efforts to address the space exploration problem havefocused on the graph-based space representations and the graph search algorithms. Recently EXPLORE, one of the most efficient search algorithms, has been discovered. It traverses at most min$min(mn, d^2+m)$ edges where d is the deficiency of a edges and n is the number of edges and n is the number of vertices. In this paper, we propose DFS-RTA* and DFS-PHA*, two real-time graph search algorithms for directing an autonomous agent to explore in an unknown space. These algorithms are all built upon the simple depth-first search (DFS) like EXPLORE. However, they adopt different real-time shortest path-finding methods for fast backtracking to the latest node, RTA* and PHA*, respectively. Through some experiments using Unreal Tournament, a 3D online game environment, and KGBot, an intelligent character agent, we analyze completeness and efficiency of two algorithms.
is basically based on a written history but is narrated for an unwritten history with imagination. This study explored whether viewers of tow films and regard them as a real story or an unreal story. Analysis of film contents and data from a nationwide online survey(N = 300) were executed. This study found the following. First, viewers consider a true story but a imaginary story. Second, viewers show different ideologial and emcotional evaluation, and strength of memory between two films. Finally, viewers are not likely to evaluate performative value of two history films, which suggest a pluralistic interpretation of history, as they regard the films as an imaginary story or a recreation.
A behavior tree is to express the behavior of artificial intelligence. The behavior tree has a characteristic that is easy to change state transitions than FSM(Finite State Machine), see the progress of the action. For these reasons, the behavior tree is widely used in more than FSM. This paper is to analyze the advantages and disadvantages on behavior trees of game engines, proposes the improved behavior tree based on analyzed them. To achieve this, in this paper, first, examines the role of node and the behavior tree structure of the unity engine, unreal engine. Second, discusses the advantages and disadvantages based on it. Third, proposes the behavior tree to improve the disadvantages of behavior tree of unity engine and unreal engine, depth of behavior tree and search time required to select the execution node. This paper can help developers using the tree to develop the game.
The purpose of this study is to construct a virtual reality simulation environment for searching and evaluating evaluation criteria for road safety facilities with new technologies. Virtual reality simulation requires high realism and accurate behavior data extraction. To do this, we used the Unreal Engine to create the environment by dividing it into an external environment and a vehicle environment. After that, a sample simulation for the luminescent road markers and preliminary experiments were conducted. As a result, luminescent road markers showed better 5m interval than 10m interval. It can be confirmed that it can be used in the simulation for searching the evaluation criteria for the new road safety facilities that incorporate the new technology in the future. In the future, it will be possible to simulate various environments by adding modeling and sample components for other road facilities.
In this paper, we Introduce the Unreal Tournament (UT) game and the Gamebots system. The former it a well-known 3D first-person action game and the latter is an intelligent agent research testbed based on UT And then we explain the design and implementation of KGBot, which is an intelligent non-player character deploying effectively within the 3D virtual environment provided by UT and the Gamebots system. KGBot is a bot client within the Gamebots System. KGBot accomplishes its own task to find out and dominate several domination points pro-located on the complex surface map of 3D virtual environment KGBot adopts UM-PRS as its control engine, which is a general BDI agent architecture. KGBot contains a hierarchical knowledge base representing its complex behaviors in multiple layers. In this paper, we explain details of KGBot's Intelligent behaviors, tuck af locating the hidden domination points by exploring the unknown world effectively. constructing a path map by collecting the waypoints and paths distributed over the world, and finding an optimal path to certain destination based on this path graph. Finally we analyze the performance of KGBot exploring strategy and control engine through some experiments on different 3D maps.
Currently commercially available light field cameras are difficult to acquire 5D light field video since it can only acquire the still images or high price of the device. In order to solve these problems, we propose a deep learning based method for synthesizing the light field video from monocular video. To solve the problem of obtaining the light field video training data, we use UnrealCV to acquire synthetic light field data by realistic rendering of 3D graphic scene and use it for training. The proposed deep running framework synthesizes the light field video with each sub-aperture image (SAI) of $9{\times}9$ from the input monocular video. The proposed network consists of a network for predicting the appearance flow from the input image converted to the luminance image, and a network for predicting the optical flow between the adjacent light field video frames obtained from the appearance flow.
Recent studies have reported about UAV-based disaster rescue system adopting AR technology. Performing a disaster rescue training in an environment similar to an actual disaster site results in high costs and risk of accidents. In this paper, we propose a simulation software using VR technology so that rescuer can safely and inexpensively train the operation of the disaster rescue system. Through the analysis of the existing system, we derived the requirements for virtualizing training, and developed the simulation software using Unreal Engine and Airsim API. Simulation results show that the proposed simulation software can effectively simulate the operation of the conventional disaster rescue system.
360-degree virtual reality has been a technology that has been available for a long time and has been actively promoted worldwide in recent years due to development of devices such as HMD (Head Mounted Display) and development of hardware for controlling and executing images of virtual reality. The production of the 360 degree VR requires a different mode of production than the traditional video production, and the matters to be considered for the user have begun to appear. Since the virtual reality image is aimed at a platform that requires enthusiasm, presence and interaction, it is necessary to have a suitable cinematography. In VR, users can freely enjoy the world created by the director and have the advantage of being able to concentrate on his interests during playing the image. However, the director had to develope and install the device what the observer could concentrate on the narrative progression and images to be delivered. Among the various methods of transmitting images, the director can use the composition of the short. In this paper, we will study how to effectively apply the technique of directing through the composition of this shot to 360 degrees virtual reality. Currently, there are no killer contents that are still dominant in the world, including inside and outside the country. In this situation, the potential of virtual reality is recognized and various images are produced. So the way of production follows the traditional image production method, and the shot composition is the same. However, in the 360 degree virtual reality, the use of the long take or blocking technique of the conventional third person view point is used as the main production configuration, and the limit of the short configuration is felt. In addition, while the viewer can interactively view the 360-degree screen using the HMD tracking, the configuration of the shot and the connection of the shot are absolutely dependent on the director like the existing cinematography. In this study, I tried to study whether the viewer can freely change the cinematography such as the composition of the shot at a user's desired time using the feature of interaction of the VR image. To do this, 3D animation was created using a game tool called Unreal Engine to construct an interactive image. Using visual scripting of Unreal Engine called blueprint, we create a device that distinguishes the true and false condition of a condition with a trigger node, which makes a variety of shorts. Through this, various direction techniques are developed and related research is expected, and it is expected to help the development of 360 degree VR image.
Recently, the demand and development for non-face-to-face services are rapidly progressing due to the pandemic caused by the COVID-19, and attention is focused on the metaverse at the center. Entering the era of the 4th industrial revolution, Metaverse, which means a world beyond virtual and reality, combines various sensing technologies and 3D reconstruction technologies to provide various information and services to users easily and quickly. In particular, due to the miniaturization and economic increase of convergence sensors such as unmanned aerial vehicle(UAV) capable of high-resolution imaging and high-precision LiDAR(Light Detection and Ranging) sensors, research on digital-Twin is actively underway to create and simulate real-life twins. In addition, Game engines in the field of computer graphics are developing into metaverse engines by expanding strong 3D graphics reconstuction and simulation based on dynamic operations. This study constructed a mirror-world type metaverse that reflects real-world coordinate-based reality using Unreal Engine 5, a recently announced metaverse engine, with accurate 3D spatial information data of convergence sensors based on unmanned aerial system(UAS) and LiDAR. and then, spatial information contents and simulations for users were produced based on various public data to verify the accuracy of reconstruction, and through this, it was possible to confirm the construction of a more realistic and highly utilizable metaverse. In addition, when constructing a metaverse that users can intuitively and easily access through the unreal engine, various contents utilization and effectiveness could be confirmed through coordinate-based 3D spatial information with high reproducibility.
The accurate error size and discrimination region in the perception of depth amount from 3-dimensional images by the human visual system will be the basic data for the utilization and application of the binocular 3- eimensional image system. This paper is focused on studying the accuracy of the depth amount perceived from 3- dimensional images by the human visual system. From the performed experiment, the following results have been obtained: (1) The depth amount perceived from the binocular 3- dimensional images has been displayed by a proper scale of distance, and found to be imprecise and also have a large variance. (2) In utilizing the binocular 3-dimensional image system, it seems more appropriate to make the images viewed outward rather than inward from the screen in the regard of error and variance. (3) The binocular 3-dimensional image system can be effectively applied to displaying unreal space, for example, the layout of room in design, from the viewpoint of perception characteristics of depth amount.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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