게임 공간 내 경로 계획을 위한 적분형 MLS 기반 필드 인식 기법
Field Detection Method Based on Integral Moving Least Squares for Path Planning
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초록
보다 사실적인 대규모 게임 환경을 구축하기 위해서는 NPC(Non-Player Character)의 지능적인 경로 계획 기법이 필수적이다. 본 논문에서는 필드 기반 경로 계획 기법의 하나로 지금까지 기하 모델링에 사용되어 왔던 적분형 MLS(Moving Least Squares) 기법의 적용을 제안한다. 이 기법은 다른 필드 방식(부호 거리장 기법, SDF)에 비해서 모든 지점에서 연속, 미분 가능(C1)한 부드러운 경로를 제공하며 간단한 매개변수 하나만으로 지형 장애물과의 상대적인 거리에 따른 자연스러운 동선을 형성할 수 있다. 적분형 MLS는 GPU 기반 병렬 기법과 2차원 및 3차원에서의 해석이 상당히 진행되었으며 비교적 어려운 3차원 공간 상의 경로 계획에도 적용할 수 있다.
Abstract
To implement more realistic large game environments, game developers should design intelligent path planning for non-player characters (NPCs). For this purpose, this paper presents a path planning method based on the integral moving least squares (iMLS) which is originally introduced as a geometry modeling technique. The iMLS provides smooth (i.e. continuous and C1-derivable) moving paths at all the positions in the space and an efficient method to control the paths which seem natural for the terrain features, only with a single parameter. Since iMLS has been well analyzed for both two- and three-dimensional cases and a parallel method based on GPU has been proposed, this approach can be easily applied to path plaining in three-dimensional spaces, which is relatively difficult.
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