AIによるより良い追跡方法
目次
😊 1. イントロダクション
😊 2. ゲームAIの追跡と予測
😊 2.1 プレイヤー追跡の課題
😊 2.2 ナビゲーションメッシュエージェントの挙動
😊 2.3 プレイヤーの動きの予測
😊 3. 歴史的な速度の取得
😊 3.1 キャラクターコントローラーの利用
😊 3.2 速度の履歴の計算方法
😊 4. 平均速度の計算
😊 5. エネミームーブメントの改善
😊 5.1 プレイヤーの予測に基づくエージェントの挙動
😊 5.2 移動予測しきい値の調整
😊 5.3 ナビゲーションの最適化と注意事項
😊 6. AIの行動の多様化
😊 6.1 複数のオプションからの選択
😊 6.2 ナビメッシュ範囲内の目標設定の最適化
😊 7. 結論
😊 8. ハイライト
😊 9. FAQ
😊 9.1 プレイヤー追跡におけるAIの挙動はどのように改善されますか?
😊 9.2 エージェントがプレイヤーの前に行くのを防ぐには?
😊 9.3 ナビゲーションメッシュの外れに目標を設定する方法は?
😊 9.4 AIの行動の多様化によるゲームプレイへの影響は?
イントロダクション
ゲーム開発において、プレイヤーの追跡と予測は重要な要素です。AIがプレイヤーをより効果的に追いかけるためには、リアルな動きと予測が必要です。この記事では、ナビゲーションメッシュエージェントを使用して、プレイヤーの動きを予測し、それに応じてAIの動きを改善する方法について探ります。
ゲームAIの追跡と予測
プレイヤー追跡の課題
プレイヤーの追跡は、常にプレイヤーの位置に目的地を設定するだけでは不十分です。通常、この方法ではAIがプレイヤーの後ろを追いかけるだけでなく、常に最適な経路を見つけることが難しい場合があります。
ナビゲーションメッシュエージェントの挙動
ナビゲーションメッシュエージェントを使用すると、プレイヤーの追跡がよりスムーズになります。しかし、エージェントが常にプレイヤーの前に行ってしまう問題があります。
プレイヤーの動きの予測
プレイヤーの動きを予測することで、AIがより適切な行動を取ることができます。過去の動きのデータを使用して、プレイヤーの将来の位置を予測し、それに基づいてAIの行動を調整します。
歴史的な速度の取得
プレイヤーの平均速度を取得することで、AIがより効果的にプレイヤーの動きを予測することができます。以下では、その方法について詳しく説明します。
キャラクターコントローラーの利用
キャラクターコントローラーを使用して、プレイヤーの動きを追跡します。この情報を使用して、プレイヤーの速度を計算し、履歴を保持します。
速度の履歴の計算方法
過去の速度の履歴を保持することで、プレイヤーの平均速度を計算することができます。これにより、AIがプレイヤーの将来の動きを予測しやすくなります。
平均速度の計算
過去の速度の履歴を使用して、プレイヤーの平均速度を計算します。この平均速度を利用することで、AIがプレイヤーの動きを予測し、それに応じて行動を調整します。
エネミームーブメントの改善
プレイヤーの動きを予測することで、AIの動きを改善し、よりリアルな追跡を実現します。以下では、エネミームーブメントの改善方法について詳しく説明します。
プレイヤーの予測に基づくエージェントの挙動
プレイヤーの予測に基づいて、エージェントの目