navegación autónoma de actores virtuales en entornos dinámicos
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XI Congreso Español de Informática Gráfica (CEIG), Julio 2001 Girona. Navegación autónoma de actores virtuales en entornos dinámicos. M. Lozano*, F. Barber, L. Vera*, J. Carrasco*, M. Fernández*. (*)Grupo Artec, Instituto de Robótica Departamento de Informática Universitat de València. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
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Navegación autónoma de actores virtuales en entornos dinámicos
M. Lozano*, F. Barber, L. Vera*, J. Carrasco*, M. Fernández*
(*)Grupo Artec, Instituto de RobóticaDepartamento de Informática
Universitat de València
XI Congreso Español de Informática Gráfica (CEIG), Julio 2001 Girona.
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XI Congreso Español de Informática Gráfica (CEIG), Julio 2001 Girona.
Índice
Introducción
Navegación: Discretización + Algoritmos
Mapa de Áreas de Interés (MAI)
Sistema de Navegación Multinivel (SNM)
Sistema de Navegación Global (SNG)
Sistema de Navegación Local (SNL)
Resultados y Trabajos Futuros
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Introducción
Gráficos por Computador Inteligencia Artificial
Criaturas Virtuales
Humanoides
Animales (Peces, Pájaros, Cucarachas ...)
Personajes deFicción
Avatares
ObjetivoAñadir realismo a la aplicación gráfica través de
comportamientos complejos.
Espectro de Actores/Agentes virtuales autónomos
Aproximaciones físicas
Aproximaciones cognitivas
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Navegación en humanoides virtuales
ElementosClave
Rutas “realistas” y libres de obstáculos
Consecución desus objetivos
Entornos complejos y dinámicos
Criterios clásicos de optimización (min. energía/distancia)
Solución = Mapa del entorno + Algoritmo de búsqueda
Repr. Obstáculos (object oriented map)Repr. Zonas Libres (free space map)Repr. Compuesta (composite map)Repr. Carriles (path map)
Búsqueda Heurística -> A* (camino mínimo)
Aproximación clásica
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(Entornos Virtuales Tiempo Real)
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Navegación en humanoides virtuales
Aproximación clásica(global)
Problemas
Tamaño de la Celda (grid)
Entornos Estáticos
Caminos no realistas
Filtrado posterior (DDA,...)
Eficiencia Objetivo
Reactividad (?) Flexibilidad (?) Realismo (?)
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(Discretización off-line)
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Mapa de Áreas de Interés
Discretización espacial no uniforme (editor de escenarios)
Representación conceptualdel escenario 3D(¿scene graph?)
Grafo no dirigido
Nodos = Áreas de InterésArcos = Vecindad espacial (transitabilidad)
Garantizar alcanzabilidadentre áreas
EficienciaAlcanzabilidad
Dinamismo
MAI = MC + “regiones contenedoras”
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Sistema de Navegación Multinivel
Búsqueda Heurística A* (camino mínimo)
Funcionamiento bajodemanda del SNL
Sistema de producción (rule based system)
Reactividad + Flexibilidad REALISMO
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Sistema de Navegación Local (SNL)
Navegación Local vs Navegación Global
Aparición de nuevos subobjetivosmás prioritarios. (ej. saludar a un amigo)
Los actores pueden no tener informaciónglobal de su entorno (ej. supermercado)
Guiado Dirección a tomar en todo momento (evitando colisionar)
Control de ruta Pérdida, Replanificación, Mantenimiento del MAI
Reactividad + Flexibilidad
Realismo
si [conocido(Destino)]
==>[calculaA(Destino, Camino),ir(Camino, Camino2),inserta(camino(Camino2)) ]
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Sistema de Navegación Local (SNL)
Mem. TrabajoInformación (mundo, agente)
Motor de InferenciasPremisas => Acciones
Sistema de Producción
Ciclo clásico de Agentes (percibir/razonar/actuar)
Percepción
Razonamiento
Actuación (int/ext)
M.T. F. Reglas (comportamentales)
Característicascomunes
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Sensores (vista, contacto, audio)
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Sistema de Navegación Local (SNL)
Ventajas
Independencia entre Gráficos y Gestión del Conocimiento
Alta Reusabilidad (comportamientos heredados, grupos)Think:: Selecciona y ejecuta el conocimiento relevante al “tipo”
de actor.
Fácil de definir, depurar y mantener (reglas sencillas, repr. cualitativa)
si [obstaculo(delante, _)]
==>[inserta(andar(del_izq, despacio)),eliminar(todo) ]
MT:: obstaculo(delante, cerca)
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Resultados (1/2)
Test 1:: 4 Agentes (obs. móviles) + 1 obstáculo fijo (central)
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Resultados (2/2)
Test 1:: 5 Agentes (obs. móviles) + 5 obstáculos fijos (MAI)
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Categorización navegación en pareja o grupo
Énfasis en técnicas cognitivas plano físico de los actores
Diseño modelos cognitivos orientados a actores virtuales
Personalidad, creencias, intenciones autonomía
Medidas de refuerzo de las mejores estrategias
Aprendizaje inteligencia
Requerimientos tiempo real LOD’s comportamentales
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Trabajos Futuros
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Navegación autónoma de actores virtuales en entornos dinámicos
M. Lozano*, F. Barber, L. Vera*, J. Carrasco*, M. Fernández*
(*)Grupo Artec, Instituto de RobóticaDepartamento de Informática
Universitat de València
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