『LEFT ALIVE』における地形表現とナビゲーションAI
講演形式
レギュラーセッション
講演時間
09月06日(金) 16:30 〜 17:30
資料公開
予定あり
受講スキル
AIの地形認識に興味がある方
3DカバーシューティングのAIを作ってみたい方
得られる知見
３Dカバーシューティングにおける地形表現
ウェイポイント集合による上位層グラフとその活用方法
パス検索から実際に移動する曲線を得る方法
ナビゲーションデータの自動生成手法
セッションの内容
『LEFT ALIVE』は、ゲームに登場するキャラクター（兵士、大型ロボット）が、マップ全域どこでもカバーシューティングが行えるようにする必要がありました。そのため、リアルタイムに地形を認識し活用する動きをする仕組みを導入する必要があり、キャラクターAIが地形を解釈するための知識表現の一つである「地形表現」を生成し、それを活用する人工知能「ナビゲーションAI」を開発しました。
単にナビメッシュを敷き詰めただけの表現では、もっともらしい射撃位置に着くことはできません。
より精密な位置取りを行うためのウェイポイント、ウェイポイントを一定の領域ごとにクラスター化した上位層グラフ、階層化したパス検索とパス検索以外の上位層グラフ活用、そしてこれらのナビゲーションデータの全域に渡る自動生成の手法について紹介します。
長谷川 誠
株式会社スクウェア・エニックス
第一開発事業本部 ディビジョン ３
プログラマー
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<講演者プロフィール>
3Dアクションゲームを主に扱うコンシューマー系ゲーム開発会社を経て、2016年 株式会社スクウェア・エニックス 入社。
『LEFT ALIVE』では、キャラクタAI・部隊AI・ナビゲーション・地形表現＆自動生成・HTNドメイン実装などAI全般を担当。
『LEFT ALIVE』では、キャラクタAI・部隊AI・ナビゲーション・地形表現＆自動生成・HTNドメイン実装などAI全般を担当。
<受講者へのメッセージ>
本セッションはシューティングジャンルにおける地形表現及びナビゲーションについての講演になりますが、考え方は３D空間のアクションゲームなら汎用的に適用できるものだと思います。「結構広いマップ」「どこでも戦闘」「長いパス移動」「大量のジャンプリンク」「レベルに情報を埋める人足りない」などのキーワードにピンとくる方は、同じ課題を共有していると思います。その課題に取り組んでいる方にとって、有用なお話ができれば良いと思います。
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