A Study on AI Behaviour & Complex Navigation

Abstract

AI oppførsel og navigasjon er et relativt nytt tema innenfor dataspill, siden populariteten deres har steget betydelig siden slutten av 1900-tallet. Det finnes mange forskjellige måter å kontrollere AI på, samt å finne en måte å representere verden i spillet på slik at det er mulig å finne en vei AI'en kan følge. I denne oppgaven skal vi utforske systemer for å kontrollere AI oppførsel og sammenlikne dem, for å teste om Behavior treet Unreal Engine tilbyr er tilstrekkelig. Vi ser på hvordan hopping og andre handlinger knytttet til navigasjon er vanskelig å implementere og begrenset med det eksisterende Navigation Mesh systemet. Vi diskuterer deretter noen av de forbedringene som kan gjøres med kobling av Navigation Mesh eller om voxler er en bedre løsning.

AI behavior and navigation is a relatively new subject in the scope of video games, as their popularity has risen since the late 20th century. There are many different methods used for controlling an AI, and representing the game world for the pathfinding method to give the AI a route to follow. In the thesis, we explore different system for controlling AI behavior and compare them, and test out if the behavior tree that Unreal Engine provides is sufficient. We implement navigation for the AI using what system are already available in Unreal Engine, and compare them to other implementations and potential alternatives. We observe how jumping and other actions related to navigation are difficult to implement and limited with the current Navigation Mesh system. Then discussing some of the improvements that can be done to the connections in the Navigation Mesh or if voxels is a better solution.