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Motion Planning with Discrete Abstractions and Physics-Based Game Engines

机译：带有离散抽象和基于物理的游戏引擎的运动计划

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摘要

To increase automation in game design, this paper proposes a sampling-based motion-planning approach that works in conjunction with physics-based game engines. The approach automatically computes a sequence of motions that enables a virtual agent to reach a desired destination while avoiding collisions. The use of physics-based engines as the underlying simulator results in physically-realistic motions that take into account the motion dynamics, friction, gravity, and other forces interacting with the virtual agent. To account for the increased complexity and achieve computational efficiency, the approach expands a motion tree from the initial state to the goal using discrete abstractions as a guide in a best-first search fashion. Parametrized motion controllers are combined with randomized sampling to enable the motion planner to expand the motion tree along different directions. Comparisons to related work show significant computational speedups.
机译：为了提高游戏设计的自动化程度，本文提出了一种与基于物理的游戏引擎结合使用的基于采样的运动计划方法。该方法自动计算一系列运动，使虚拟代理能够到达期望的目标，同时避免冲突。使用基于物理的引擎作为基础的模拟器会导致物理上逼真的运动，这些运动考虑了运动动力学，摩擦，重力以及与虚拟代理交互的其他力。为了解决增加的复杂性并达到计算效率，该方法使用离散抽象作为指导，以最佳优先搜索的方式将运动树从初始状态扩展到目标。参数化运动控制器与随机采样相结合，使运动计划器能够沿不同方向扩展运动树。与相关工作的比较显示出显着的计算加速。

著录项

  • 来源
    《Motion in games》|2012年|290-301|共12页
  • 会议地点 Rennes(FR)
  • 作者

    Erion Plaku;

  • 作者单位

    Dept. of Electrical Engineering and Computer Science Catholic University of America, Washington DC 20064;

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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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