游戏开发中的人工智能研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题背景 | 第8-11页 |
| ·游戏产业的飞速发展 | 第8-9页 |
| ·游戏引擎和AI | 第9-11页 |
| ·课题研究意义与现状 | 第11-12页 |
| ·本文研究工作和章节安排 | 第12-15页 |
| ·本文研究目标 | 第12-13页 |
| ·本文章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 本文主要知识点 | 第15-21页 |
| ·游戏中的AI概述 | 第15-17页 |
| ·定性和非定性AI | 第15-16页 |
| ·AI的实现方式 | 第16-17页 |
| ·任务驱动 AI的概念 | 第17-19页 |
| ·仿生机器人系统描述 | 第19-21页 |
| 第三章 移动控制 | 第21-30页 |
| ·移动控制的物理基础 | 第21-22页 |
| ·A*启发式寻路算法概述 | 第22-25页 |
| ·启发式寻路算法 | 第23页 |
| ·A*寻路算法原理 | 第23-25页 |
| ·异步 A*算法的实现 | 第25-27页 |
| ·路径优化的两种方案 | 第27-29页 |
| ·简单优化 | 第27-28页 |
| ·精确优化 | 第28-29页 |
| ·本章总结 | 第29-30页 |
| 第四章 任务驱动的AI控制系统 | 第30-57页 |
| ·有限状态机 | 第30-36页 |
| ·状态机的基本模型 | 第30-33页 |
| ·设计有限状态机 | 第33-36页 |
| ·有限状态机的结构和类 | 第33-34页 |
| ·有限状态机行为及转换函数 | 第34-36页 |
| ·规则式 AI描述 | 第36-43页 |
| ·规则基础 | 第36-38页 |
| ·目标的概念 | 第38-40页 |
| ·基于规则的AI系统 | 第40-43页 |
| ·基于任务驱动的AI | 第43-56页 |
| ·现实中的行为模型 | 第43-45页 |
| ·用组合(Composite)模式来实现 | 第45-52页 |
| ·组合模式的思想 | 第45-47页 |
| ·实现以及系统的运行细节 | 第47-52页 |
| ·系统性能分析 | 第52-54页 |
| ·实例分析 | 第54-56页 |
| ·本章总结 | 第56-57页 |
| 第五章 仿生机器人系统 | 第57-87页 |
| ·系统总体结构 | 第57-59页 |
| ·系统的运行 | 第59页 |
| ·大脑以及任务的调度和执行 | 第59-67页 |
| ·大脑(GoAI_Think)的实现 | 第59-61页 |
| ·对所有任务进行仲裁 | 第61-64页 |
| ·任务的切换和优先级考虑 | 第64-67页 |
| ·消息机制 | 第67-75页 |
| ·消息(meesage)的格式 | 第68-69页 |
| ·消息的传递和管理 | 第69-73页 |
| ·消息的处理 | 第73-75页 |
| ·移动控制 | 第75-81页 |
| ·相关子系统的接口和职责 | 第76-77页 |
| ·Steering子系统求合力过程 | 第77-80页 |
| ·一次移动实例分析 | 第80-81页 |
| ·对调试的支持 | 第81-83页 |
| ·其他子系统 | 第83-86页 |
| ·感知系统(SensoryMemory) | 第83-84页 |
| ·目标系统(TargetSystem) | 第84-85页 |
| ·火控系统(FireControlSystem) | 第85-86页 |
| ·本章总结 | 第86-87页 |
| 第六章 结论和展望 | 第87-89页 |
| ·结论 | 第87-88页 |
| ·展望 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-93页 |
| 个人简历及攻读硕士期间的成果 | 第93页 |
