Influence Mapを用いた経路探索による人間らしい弾避けのシューティングゲームAIプレイヤ Realizing human like avoidance movement in shoot'em up video games by graph search with influence map technique



近年,人間らしい挙動をするゲーム人工プレイヤに関する技術が注目されている.古典的ボードゲームだけでなくリアルタイム制のビデオゲームでも研究例が多い.一方で,日本で人気があるゲームジャンルの1つであるシューティングはあまりその対象として注目されてこなかった.シューティングは概して人間による1人用ゲームだが,対戦型シューティングというジャンルがあり,そこではキャラクタの自然で人間らしい動作が求められる.我々はシューティングの既存組み込み人工プレイヤの観察によって,大域的な視野の不足や精密に過ぎる動作,細かな振動の動作は,人間らしくない印象を与える要因であると考えた.そこで我々は十分に遠い先を読む探索と,弾の将来の位置予測を反映したInfluenceMap の併用でキャラクタの大域的で精密すぎない動きの実現法を提案した.またキャラクタの動作を複数フレームにまたがり固定する事で細かな振動を抑制した.この実装と被験者実験により,この手法の有効性を確かめた.

Recently, techniques for human-like artificial game player get to gather attention. Not only classical board games but also recent real-time video games are used as the target. However, shoot'em up video games are rarely used as the target of developing such techniques. We observed existing shoot'em up game artificial players and concluded that they are not human like because of their narrow eye sights, too precise avoidance moves, and moves like fine vibration. Therefore we addressed these problems with route search techniques that can look ahead possible routes enough further, and influence map technique that shows areas where bullets can pass in near future. Additionally, we forced character moves to last multiple frames to reduce vibrating moves. We implemented the methods and evaluated that our method contributes to make artificial players look human-like by a subject experiment with human subjects.


  • ゲームプログラミングワークショップ2016論文集

    ゲームプログラミングワークショップ2016論文集 (2016), 57-64, 2016-10-28



  • 本文言語コード
  • 資料種別
    conference paper
  • データ提供元
    IR  IPSJ