งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

สัปดาห์ที่ 6 Chasing and Evading อ. เทพฤทธิ์ สินธำรงรักษ์ เรียบเรียง.

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


งานนำเสนอเรื่อง: "สัปดาห์ที่ 6 Chasing and Evading อ. เทพฤทธิ์ สินธำรงรักษ์ เรียบเรียง."— ใบสำเนางานนำเสนอ:

1 สัปดาห์ที่ 6 Chasing and Evading อ. เทพฤทธิ์ สินธำรงรักษ์ เรียบเรียง

2  Basic rules of chasing and evading  Line of sight chasing  Chasing and evading in continuous environments  Line of sight chasing in tiled environments  Line of sight chasing in continuous environments  Intercepting : stopped enemy

3 If (predatorX > preyX){ predatorX--; } else if (predatorX < preyX){ predatorX++; } If (predatorY > preyY){ predatorY--; } else if (predatorY < preyY){ predatorY++; }

4

5  เมื่อไหร่เราจะเริ่มไล่ล่า (Chasing) และเริ่มหนี (Evading)  หลักการง่ายๆให้คิดระยะทางระหว่างจุดที่ผู้ล่าอยู่ (Predator) กับเหยื่อ (Prey) ถ้าเท่ากับหรือน้อยกว่าระยะ สายตาให้ทำการเริ่มไล่ล่า  SQRT เป็นค่าระยะสายตา  โดยการเคลื่อนที่ไปหาเหยื่อจะมีแบบเป็นช่องตาราง (Tile) กับแบบต่อเนื่อง (Continuous)

6 If the prey is not moving –the path followed is a straight line Limited of direction Tile-base movement can appear jaggy

7  The predator always takes a straight line path towards the prey  The predator always moves towards the prey’s current position  Result: movement appears natural.

8 Simple chase versus line-of-sight chase

9 Bad Good

10 X k,Y k X k+1,Y k X k+1,Y k +1 คำถามคือจะเดินผ่านสีส้มหรือสีแดง

11 d2 d1 (X k,Y k )(X k+1,Y k ) (X k+1,Y k+1 ) Y=mX+b

12  ได้สมการเป็น P k+1 = P k + 2 Δ Y(X k+1 - X k ) - 2 Δ X(Y k+1 - Y k )  ขั้นตอนการคำนวณ ◦ Input First Point, End Point ◦ Plot First Point ◦ Cal Δ X, Δ Y, 2 Δ Y and 2 Δ Y- 2 Δ X ◦ Cal P 0 = 2 Δ Y- Δ X ◦ Loop Until X k =X EndPoint If P k < 0 Choose (X k+1,Y k ) P k+1 = P k + 2 Δ Y If P k < 0 Choose (X k+1,Y k ) P k+1 = P k + 2 Δ Y If P k >= 0 Choose (X k+1,Y k+1 ) P k+1 = P k + 2 Δ Y - 2 Δ X If P k >= 0 Choose (X k+1,Y k+1 ) P k+1 = P k + 2 Δ Y - 2 Δ X

13

14  มี 4 กรณี  1.m <= 1 ( และมากกว่า 0)  2.m > 1  3.m <=-1  4.m > -1 ( และน้อยกว่า 0)

15 กรณี M>1 กรณี M>=-1 กรณี M<-1

16

17 1) function chasing(){ 2) deltaX=px2-px1; 3) deltaY=py2-py1; 4) px1=px1+deltaX*velocityPred ator; 5) py1=py1+deltaY*velocityPred ator; 6) }

18  delta[0]=Pos_prey[0]-Pos_predator[0];  delta[1]=Pos_prey[1]-Pos_predator[1];  deltaManitude=Math.sqrt(Math.pow(delta[0 ],2)+Math.pow(delta[1],2));  Pos_predator[0]+=delta[0]/deltaManitude* Vpredator[0];  Pos_predator[1]+=delta[1]/deltaManitude* Vpredator[1];

19 Predator find/calculate point of intercepting Intercepting

20  V r = V prey – V predator ;V r คือ ความสัมพันธ์ ระหว่างความเร็วผู้ล่าและเหยื่อ  S r = S prey – S predator ;S r คือ ระยะทางระหว่างผู้ล่า กับเหยื่อ  t c = |S r |/|V r |;t c คือ เวลาเฉลี่ยที่ผู้ล่า จะวิ่งไปถึงเหยื่อ  S t = S prey + (V prey )(t c ) ; S t คือ จุดที่คาดคะเนที่ เหยื่อจะเดินทางไป

21 Line-of-Sight Chasing in Continuous Environments

22 Intercepting

23

24

25  David M. Bourg and Glenn Seemann. Creating Intelligent behavior in Games ISBN:

26 จบการนำเสนอ


ดาวน์โหลด ppt สัปดาห์ที่ 6 Chasing and Evading อ. เทพฤทธิ์ สินธำรงรักษ์ เรียบเรียง.

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


Ads by Google