Creating Human-like AI Movement in Games Using Imitation Learning
The way characters move and behave in computer and video games are important factors in their believability, which has an impact on the player’s experience. This project explores Imitation Learning using limited amounts of data as an approach to creating human-like AI behaviour in games, and through...
Main Author: | |
---|---|
Format: | Others |
Language: | English |
Published: |
KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC)
2017
|
Subjects: | |
Online Access: | http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-210887 |
id |
ndltd-UPSALLA1-oai-DiVA.org-kth-210887 |
---|---|
record_format |
oai_dc |
spelling |
ndltd-UPSALLA1-oai-DiVA.org-kth-2108872018-01-14T05:11:26ZCreating Human-like AI Movement in Games Using Imitation LearningengImitation Learning som verktyg för att skapa människolik rörelse för AI-karaktärer i spelRenman, CasperKTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC)2017imitation learninggamesaiartificial intelligencehumanhuman-likeunpredictable aicopy synthesisperformanceunityComputer and Information SciencesData- och informationsvetenskapThe way characters move and behave in computer and video games are important factors in their believability, which has an impact on the player’s experience. This project explores Imitation Learning using limited amounts of data as an approach to creating human-like AI behaviour in games, and through a user study investigates what factors determine if a character is human-like, when observed through the characters first-person perspective. The idea is to create or shape AI behaviour by recording one's own actions. The implemented framework uses a Nearest Neighbour algorithm with a KD-tree as the policy which maps a state to an action. Results showed that the chosen approach was able to create human-like AI behaviour while respecting the performance constraints of a modern 3D game. Sättet karaktärer rör sig och beter sig på i dator- och tvspel är viktiga faktoreri deras trovärdighet, som i sin tur har en inverkan på spelarens upplevelse. Det här projektet utforskar Imitation Learning med begränsad mängd data som etttillvägagångssätt för att skapa människolik rörelse för AI-karaktärer i spel, ochutforskar genom en användarstudie vilka faktorer som avgör om en karaktärär människolik, när karaktären observeras genom dess förstapersonsperspektiv. Iden är att skapa eller forma AI-beteende genom att spela in sina egna handlingar. Det implementerade ramverket använder en Nearest Neighbour-algoritmmed ett KD-tree som den policy som kopplar ett tillstånd till en handling. Resultatenvisade att det valda tillvägagångssättet lyckades skapa människolikt AI-beteende samtidigt som det respekterar beräkningskomplexitetsrestriktionersom ett modernt 3D-spel har. Student thesisinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesistexthttp://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-210887application/pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccess |
collection |
NDLTD |
language |
English |
format |
Others
|
sources |
NDLTD |
topic |
imitation learning games ai artificial intelligence human human-like unpredictable ai copy synthesis performance unity Computer and Information Sciences Data- och informationsvetenskap |
spellingShingle |
imitation learning games ai artificial intelligence human human-like unpredictable ai copy synthesis performance unity Computer and Information Sciences Data- och informationsvetenskap Renman, Casper Creating Human-like AI Movement in Games Using Imitation Learning |
description |
The way characters move and behave in computer and video games are important factors in their believability, which has an impact on the player’s experience. This project explores Imitation Learning using limited amounts of data as an approach to creating human-like AI behaviour in games, and through a user study investigates what factors determine if a character is human-like, when observed through the characters first-person perspective. The idea is to create or shape AI behaviour by recording one's own actions. The implemented framework uses a Nearest Neighbour algorithm with a KD-tree as the policy which maps a state to an action. Results showed that the chosen approach was able to create human-like AI behaviour while respecting the performance constraints of a modern 3D game. === Sättet karaktärer rör sig och beter sig på i dator- och tvspel är viktiga faktoreri deras trovärdighet, som i sin tur har en inverkan på spelarens upplevelse. Det här projektet utforskar Imitation Learning med begränsad mängd data som etttillvägagångssätt för att skapa människolik rörelse för AI-karaktärer i spel, ochutforskar genom en användarstudie vilka faktorer som avgör om en karaktärär människolik, när karaktären observeras genom dess förstapersonsperspektiv. Iden är att skapa eller forma AI-beteende genom att spela in sina egna handlingar. Det implementerade ramverket använder en Nearest Neighbour-algoritmmed ett KD-tree som den policy som kopplar ett tillstånd till en handling. Resultatenvisade att det valda tillvägagångssättet lyckades skapa människolikt AI-beteende samtidigt som det respekterar beräkningskomplexitetsrestriktionersom ett modernt 3D-spel har. |
author |
Renman, Casper |
author_facet |
Renman, Casper |
author_sort |
Renman, Casper |
title |
Creating Human-like AI Movement in Games Using Imitation Learning |
title_short |
Creating Human-like AI Movement in Games Using Imitation Learning |
title_full |
Creating Human-like AI Movement in Games Using Imitation Learning |
title_fullStr |
Creating Human-like AI Movement in Games Using Imitation Learning |
title_full_unstemmed |
Creating Human-like AI Movement in Games Using Imitation Learning |
title_sort |
creating human-like ai movement in games using imitation learning |
publisher |
KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC) |
publishDate |
2017 |
url |
http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-210887 |
work_keys_str_mv |
AT renmancasper creatinghumanlikeaimovementingamesusingimitationlearning AT renmancasper imitationlearningsomverktygforattskapamanniskolikrorelseforaikaraktarerispel |
_version_ |
1718609781240889344 |