Evita colisiones y adelanta | IA de vehículos en Unreal Engine 5 | Parte 6

Tabla de contenidos:

• Introducción
• Implementación del sistema de doble carril
• Implementación del sistema de evasión de colisiones
• Implementación del sistema de adelantamiento
• Mejoras adicionales para la inteligencia artificial
• Conclusiones

Implementación del sistema de doble carril

Antes de poder implementar la evasión de colisiones y el adelantamiento en nuestro sistema de inteligencia artificial, es necesario implementar el sistema de doble carril. Este sistema permitirá que el vehículo AI utilice más espacio en la pista.

Para implementar el sistema de doble carril, necesitamos hacer modificaciones en el blueprint de la ruta. Para Ello, abrimos el blueprint de la ruta en el explorador de contenido y nos dirigimos a la función "get closest location to AI path". Aquí, utilizaremos un "get right vector" para agregar un vector de desplazamiento a la ubicación de la AI, permitiéndole conducir en el carril derecho o izquierdo según sea necesario.

Además, debemos almacenar la información sobre qué lado de la carretera está conduciendo el vehículo AI. Esto se puede hacer agregando una entrada adicional en la función "get closest location to AI path" y conectándola en el blueprint del controlador AI. De esta manera, podremos utilizar esta información para realizar cálculos y ajustar la ubicación de conducción de la AI en función del lado de la carretera en el que se encuentre.

Implementación del sistema de evasión de colisiones

Una vez que hemos implementado el sistema de doble carril, podemos proceder a implementar el sistema de evasión de colisiones. Esto nos permitirá evitar colisiones con otros vehículos al ajustar automáticamente nuestra velocidad y trayectoria.

Para implementar el sistema de evasión de colisiones, utilizaremos cajas de colisión alrededor del vehículo AI. Estas cajas detectarán la presencia de otros vehículos y nos proporcionarán información sobre su posición y proximidad.

Es importante configurar las cajas de colisión de manera adecuada para garantizar una detección precisa. Asegúrate de ajustar el tamaño y la posición de las cajas para que se superpongan ligeramente con los otros vehículos. Además, establece las colisiones personalizadas y las respuestas a colisiones adecuadamente para evitar falsas detecciones y garantizar un comportamiento realista.

Una vez que hemos configurado las cajas de colisión, podemos utilizar la información proporcionada por ellas para realizar cálculos y ajustes en tiempo real. Por ejemplo, si se detecta un vehículo en la parte delantera, podemos reducir nuestra velocidad para evitar una colisión. Si se detecta un vehículo en el lateral, podemos ajustar nuestra trayectoria para evitar una posible colisión lateral.

Implementación del sistema de adelantamiento

Además del sistema de evasión de colisiones, también podemos implementar un sistema de adelantamiento que nos permite tomar decisiones inteligentes al adelantar a otros vehículos en la pista.

El sistema de adelantamiento se basa en la detección de oportunidades seguras de adelantamiento. Utilizaremos las cajas de colisión para identificar vehículos en nuestra dirección y posición relativa. Si detectamos un vehículo en frente y no hay vehículos en el lateral, podemos analizar la velocidad y la posición de los vehículos para decidir si es seguro adelantar.

Si determinamos que es seguro adelantar, podemos ajustar nuestra velocidad y trayectoria para movernos hacia el carril opuesto y sobrepasar al vehículo en frente. Una vez que hayamos adelantado con éxito, podemos volver al carril original y continuar nuestra carrera.

Es importante tener en cuenta las condiciones de la pista y la seguridad al realizar adelantamientos. Siempre debemos asegurarnos de que haya suficiente espacio y tiempo para llevar a cabo el adelantamiento de manera segura.

Mejoras adicionales para la inteligencia artificial

Además del sistema de doble carril, evasión de colisiones y adelantamiento, también podemos implementar otras mejoras en nuestro sistema de inteligencia artificial para mejorar aún más su rendimiento y comportamiento.

Algunas posibles mejoras podrían incluir:

1. Mejora de la Toma de decisiones: Utilizar algoritmos más avanzados para calcular la mejor trayectoria y velocidad en función de las condiciones de la pista y la posición de otros vehículos.

2. Aprendizaje automático: Implementar técnicas de aprendizaje automático para permitir que la inteligencia artificial aprenda y mejore con la experiencia.

3. Agrupación y comportamientos en grupo: Permitir que los vehículos AI formen grupos y se comporten de manera cooperativa, como en pelotones de carreras.

4. Modelado de comportamiento realista: Utilizar datos reales y análisis de comportamiento de conductores humanos para modelar un comportamiento más realista en los vehículos AI.

Estas son solo algunas ideas para mejorar el sistema de inteligencia artificial. Con un poco de creatividad y desarrollo adicional, es posible lograr un comportamiento de conducción muy realista y desafiante para los vehículos AI.

Conclusiones

En resumen, en este Tutorial hemos implementado un sistema de doble carril, evasión de colisiones y adelantamiento en nuestro sistema de inteligencia artificial. Estas mejoras nos permiten mejorar el rendimiento y el comportamiento de los vehículos AI en la pista.

También hemos discutido algunas posibles mejoras adicionales, como la mejora de la toma de decisiones, el uso de técnicas de aprendizaje automático y el modelado de comportamientos realistas, que pueden llevar aún más lejos la calidad de nuestra inteligencia artificial.

Con un trabajo adicional y experimentación, es posible lograr un sistema de inteligencia artificial altamente sofisticado y desafiante que proporcione una experiencia de conducción realista y emocionante para los jugadores.