¿Qué alternativas existen de cómo un agente puede seguir la ruta calculada por un algoritmo de búsqueda de ruta?

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¿Qué alternativas existen de cómo un agente puede seguir la ruta calculada por un algoritmo de búsqueda de ruta?

He visto que la forma más fácil es ir a un punto y cuando el agente haya llegado a este punto, deséchelo y pase al siguiente punto.

Creo que este enfoque tiene problemas cuando el juego tiene física con objetos dinámicos que pueden bloquear el viaje entre el punto A y el punto B, entonces el agente es tomado de su trayectoria original y, a veces, ir al último punto de destino no es el comportamiento más natural. .

En la literatura siempre he leído que el camino es solo una sugerencia de hacia dónde debe ir el agente, pero no sé cómo debe seguirse este camino sugerido.

Gracias.

momboco
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Respuestas:

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Camino que sigue
imagen de http://www.red3d.com/cwr/steer/PathFollow.html

Lo que estás buscando es en realidad un camino que siga el comportamiento de dirección. La IA se mueve a un punto futuro a lo largo del camino en lugar de un punto a otro. Un búfer gris alrededor del camino permite que la IA navegue dentro de esta región antes de que la IA deba conducir para permanecer en el camino.

Craig Reynold tiene un excelente artículo sobre cómo funciona este comportamiento y lo implementó en la biblioteca Open Source OpenSteer

Camino siguiendo el comportamiento de dirección

David Young
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+1 Solo para agregar también puede tener en cuenta el comportamiento de dirección para evitar obstáculos y combinar los comportamientos como desee (suma ponderada, tramado prioritario, etc.)
Ray Dey
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Mucho depende de cómo se maneje el movimiento en tu juego. Si desea que su agente trabaje para evitar obstáculos y cosas que puedan ocurrir en tiempo real, separadas del hallazgo de la ruta original, es posible que desee realizar una segunda capa para evitar obstáculos, utilizando el siguiente nodo de ruta como la "meta".

Los métodos para hacer esto son variados, desde hacer una búsqueda de ruta de corto alcance hasta dar al agente "sensores" y hacer que reaccionen a lo que notan en sus inmediaciones.

Cualquier método que use afectará su comportamiento, por supuesto, y las recomendaciones sobre qué tipo dependerían en gran medida de la densidad de obstáculos, la distancia entre los nodos y el comportamiento deseado del agente.

Lunin
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