KI

Endliche Automaten

Eine einfache Möglichkeit in einem Computerspiel eine nicht vom Spieler gesteuerte Einheit mit 'Intelligenz' auszustatten führt über Endliche Automaten (FSM). Hierbei werden verschiedene Zustände definiert und Bedingungen für Übergänge zwischen diesen Zuständen. Ein einfaches Beispiel wäre ein Monster, dass solange patrouilliert bis ein Spieler zu nahe kommt und anschliessend in den Angriff übergeht. Sollte der Spieler zuviel Schaden anrichten soll es dann fliehen. Hierfür wären folgende Zustände und Übergänge nötig:

Zustand	Bedingung	Folgezustand
Patrol	PlayerIsNear	Attack
Attack	OwnHealth < 25	Flee
Attack	PlayerIsDead	Patrol
Flee	NOT PlayerIsNear	Patrol

Der zugehörige Endliche Automat würde folgendermassen aussehen:

<graphviz> digraph FSMMonster { rankdir=LR edge [ fontname = "Bitstream Vera Sans" fontsize = 8

   ]

Patrol -> Attack [label="PlayerIsNear"] Attack -> Flee [label="OwnHealth < 25"] Attack -> Patrol [label="PlayerIsDead"] Flee -> Patrol [label="NOT PlayerIsNear"] } </graphviz>

Es gibt viele Architekturen für Endliche Automaten, im Folgenden wird ein objektorientierter Ansatz aufgezeigt der leicht umsetzbar und flexibel ist.

<graphviz> digraph Vererbung { rankdir = BT

       node
       [
               fontname = "Bitstream Vera Sans"
               fontsize = 8
               shape = "record"
       ]

       edge
       [
               fontname = "Bitstream Vera Sans"
               fontsize = 8
               arrowhead = "empty"
       ]

       NPC [
       		label = "{NPC| currentState : State | + void Update()\l+ void ChangeState(State newState)\l}"
       ]
       
       Monster [
       		label = "{Monster||\l}"
       ]
       
       State [
               label = "{State||+ void Execute(NPC currentNPC)\l}"
       ]

       Patrol [
               label = "{Patrol||\l}"
       ]

       Attack [
               label = "{Attack||\l}"
       ]
       
       Flee [
               label = "{Flee||\l}"
       ]

       Patrol -> State
       Attack -> State
       Flee -> State
       Monster -> NPC

} </graphviz>

Die Idee die in diesem UML Klassendiagramm dargestellt wird macht es möglich das Verhalten vollständig von der restlichen Implementierung der NPCs zu trennen. Ein Monster würde sich also zu jedem Zeitpunkt in einem der drei Zustände befinden und beim Aufruf von Update() die Execute() Methode des Zustandes aufrufen in dem es sich befindet. Die Implementierung der einzelnen Zustände kann nun wiederum in der Execute() Methode die Bedingungen zur Transition überprüfen und gegebenenfalls durch aufrufen von ChangeState() einen Übergang auslösen.

Pathfinding

Beim Pathfinding geht es darum Spielobjekte möglichst geschickt durch die Spielwelt zu bewegen und dabei statischen Hindernissen und anderen Spielobjekten auszuweichen. Ein gutes Pathfinding, das in allen Situationen nachvollziehbares Verhalten produziert ist eine anspruchsvolle Aufgabe. Im folgenden werden die Grundlagen Schritt für Schritt erläutert.

Auf einen Punkt zubewegen

Als Grundlage aller Wegfindungsalgorithmen muss erst einmal gewährleistet sein, dass ein Spielobjekt gezielt auf einen definierten Punkt in der Spielwelt bewegt werden kann.

Einfache Bewegung

Hier wird davon ausgegangen, dass die Spielobjekte über Koordinaten verfügen, die mehr oder weniger direkt manipuliert werden. D.h. die Aufgabe besteht hier darin, in jedem Zeitschritt aus den alten Koordinaten und der Geschwindigkeit des fraglichen Spielobjektes die neuen Koordinaten zu berechnen.

• Berechnen des Richtungsvektor vom Spielobjekt zum Zielpunkt
• Normalisieren des Richtungsvektors
• Skalieren des Richtungsvektors in Abhängigkeit von der Geschwindigkeit des Spielobjektes
• Der erhaltene Vektor wird auf die aktuellen Koordinaten des zu bewegenden Spielobjektes aufaddiert

Ist die Zielposition mit ausreichender Genauigkeit erreicht, so wird keine weitere Bewegung mehr durchgeführt. Zu beachten ist hierbei, dass bei zu grossen Geschwindigkeiten das Spielobjekt über das Ziel hinausschiessen kann. Um dies zu verhindern kann die Geschwindigkeit zusätzlich von Abstand zum Ziel abhängig gemacht werden. Falls das Spielobjekt dem Ziel also schon sehr nahe ist, wird die Bewegungsgeschwindigkeit verringert.

Steering

Bei Objekten die nicht direkt, sondern durch Krafteinwirkung, gesteuert werden, z.B. Autos, Raumschiffe oder ähnliches, ist die Bewegung etwas anspruchsvoller. Es wird hier von einem vereinfachten Prinzip ausgegangen, welches eine Krafteinwirkung von der Seite zur Richtungssteuerung des Spielobjektes vorsieht. Die Vorwärtsbewegung wird ebenfalls durch Krafteinwirkung von hinten realisiert.

• Berechnen des Richtungsvektor vom Spielobjekt zum Zielpunkt
• Falls die Ausrichtung des Spielobjekts Links vom berechneten Richtungsvektor liegt -> Krafteinwirkung von Links
• Falls die Ausrichtung des Spielobjekts Rechts vom berechneten Richtungsvektor liegt -> Krafteinwirkung von Rechts

Auch hier gilt es darauf zu achten, dass bei Erreichen der Zielposition der Vorwärtsschub verringert bzw. abgestellt wird.

Graphen generieren

Viele Wegfindungsalgorithmen verwenden Graphen als unterliegende Datenstruktur um optimale Wege zum Ziel planen zu können. Die Knoten eines solchen Graphe sollten erreichbare Wegpunkte sein und die Kanten repräsentieren begehbare Wege innerhalb der Spielwelt. Es gibt mehrere Möglichkeiten einen solchen Graphen aufzuspannen.

• Manuelles platzieren der Knotenpunkte und Kanten
• Programmatische Aufteilung der Spieltwelt

Pfad berechnen

• A*

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