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基于人工智能的行为树驱动研究与设计

来源:原创论文网 添加时间:2019-05-10

  摘 要

  行为树驱动的人工智能决策模式设计与实现

  近年来,随着计算机处理能力的大大提高,相关的软件和平台也随之飞速发展,电子游戏与三维仿真等技术均已发展到了相对较高的水平,一个较为显著的特征是其中的图像、音效等元素足以以假乱真。与此同时,作为增强游戏吸引力和提升整体系统体验的人工智能技术,也被放到了同等重要的位置。

  本文提出的系统是在所设计的实际的游戏原型系统下,利用多种算法处理智能体与人、环境间的交互行为,最终以行为树为驱动,使智能体能够进行相对合理的决策,并能持续性的反馈,进行上下文相关的再决策,从而实现智能体的自治。

  本文研究了实际原型系统中有外部设备的语音干预条件下智能体进行决策的问题。主程序基于 Unity 实现,并设计了一套系统架构与处理流程。分析探讨了现有引擎或组件的原理与应用,以及如何将它们与 Unity 工程有机结合。使用相关语音引擎实现了一个语音识别插件,从而进行跨语言调用。并设定合理的参数,将包括语音在内的、行为树无法直接处理的外部信息,统一转换成线性的文本形式。对于语音识别的结果,让程序通过本地网络与服务端进行通信,使用文本机器学习的方法,将句子转化为稠密向量列表,然后进行相似度计算与单词匹配,从而分析其中蕴含的与系统相关的语义信息,作为行为树的前置信息。最终以行为树为驱动,使智能体能够进行相对合理的决策。

人工智能论文

  关键词:人工智能,Unity3D,决策模式,跨语言,行为树

  Abstract

  In recent years, related software and platforms are developing rapidly with thegreatly improved computer processing capabilities Technologies such as video gamesand three-dimensional simulation have developed to relatively high levels, especiallyimages and sound effects which are close to the real At the same time, as an artificialintelligence technology that enhances the appeal of the game and enhances the systemexperience, it is also placed in an equally important position

  The system proposed in this paper is based on the actual game prototypedesigned It uses multiple algorithms to handle the interaction between the agent andthe person, and the environment It is driven by behavior trees so that the agent canmake relatively reasonable decisions and can generate continuous feedback andcontext-related re-decisions, and ultimately agent autonomy

  This paper studies the problem of agent decision-making under the conditions ofvoice intervention of external devices in the actual prototype system, and implementsthe main program based on Unity The analysis explored the choice of existingengines or components and how to integrate them with the Unity project and designeda system architecture and process flow Use a related engine to implement a speechrecognition plug-in for cross-language calls Set reasonable parameters to convertexternal information, including voice, into a linear text format For the result ofspeech recognition, we let the program communicate with the server through the localnetwork, use the method of text machine learning, convert the sentence into a list ofdense vectors, and then perform similarity calculation and word matching to analyzethe system-related implications Eventually, the agent can make relatively reasonabledecisions driven by the behavior tree

  Key Words: Artificial Intelligence, Unity3D, Decision Mode, Cross Language,Behavior Tree

  目 录

  第1章 引言

  1.1 选题的背景

  人工智能(Artificial Intelligence,AI)是计算机学科的一个重要的分支,为一门边缘学科,属自然科学、社会科学的交集,也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一。在过去的若干年中,已经建立了一些具有人工智能的计算机系统,能够控制太空飞行器和水下机器人等。人们通过程序使计算机能进行一些思维推理,使其具备一定的环境适应、自动学习、自动决策等人类高级智能。伴随国内经济水平的快速提高,加上信息化战略的逐步实施,我国各个行业的智能化水平不断发展,逐步建立了各种 AI 系统。这些 AI 系统已渗透到社会的各个领域和人们生活的方方面面,例如电子商务、计算机医学、机械工程、游戏与虚拟仿真等。

  与此同时在最近的数年中,游戏行业在全世界都得到了高速的发展,其制作的水准也是不可同日而语。当前的游戏,除了画面表现更加真实,音效等更加立体,交互方式更加自然之外,非角色的玩家在其中也扮演了更重要的成分,其与玩家之间的交互行为,能极大的提高游戏的体验。而到目前,游戏开发的主要技术己转向人工智能。人工智能技术在虚拟仿真和游戏产业中,越来越得到开发者的青睐。

  智能模拟是人工智能的一项重要任务。人工智能实现的方式和人脑的思维过程相类似,人通过五感即视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉等,来获得外界条件的信息,通过大脑的进一步加工处理,形成有意义的决策要素,然后再通过分析推理等过程,进一步作出决断。与此相关的技术主要有视网膜、虹膜的识别,指纹、掌纹的识别,人脸识别,以及定理自动证明,博弈与逻辑推理,对信息的感应和处理等等。

  在移动平台的日常使用上,人工智能技术已经日臻成熟。如从传统的密码、手势锁屏过渡到了现今的虹膜、人脸解锁,人工智能技术在其中功不可没。移动设备也配备了若干输入或传感设备,如麦克风、摄相头、指纹识别器、光线传感器、重力传感器等等,同时在移动端的游戏也趋向于充分挖掘平台的能力,来提升游戏的体验。例如,已有的通过识别传入音量大小来控制游戏中的目标物体进行升降的游戏,就属于基于传感器的人工智能一个简单的应用。另外还有苹果的Siri,微软的小娜等人工智能助手也是日常生活的常见应用。

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  1.2 课题研究的意义
  1.3 国内外研究现状
  1.4 研究的基本思路与方法
  1.5 论文的结构

  第 2 章 信息获取与处理

  2.1 语音识别引擎及其原理
  2.2 信息处理架构设计
  2.3 语音识别引擎及其原理
  2.4 Unity3D 引擎简介
  2.5 语音识别功能与 Unity 交互
  2.5.1 语音识别调用 Unity 功能
  2.5.2 Unity 调用语音识别功能
  2.6 本章小结

  第 3 章 分词与语义识别

  3.1 文本处理过程设计
  3.2 Python 语言简介
  3.3 文本预处理
  3.3.1 文本清洗
  3.3.2 分词与词性标注
  3.4 相似度计算与单词表匹配
  3.4.1 模型预生成与存储
  3.4.2 定义单词空间与距离计算
  3.5 文本服务的搭建
  3.5.1 Unity 客户端
  3.5.2 Django 服务端
  3.6 本章小结

  第 4 章 行为树决策

  4.1 行为树基本概念.
  4.1.1 行为树
  4.1.2 行为树中的节点
  4.2 智能体的行为设计
  4.2.1 巡逻行为
  4.2.2 攻击行为
  4.2.3 规避行为
  4.2.4 交互行为
  4.3 智能体的行为树建立
  4.3.1 智能体的行为树
  4.3.2 使用行为树插件编辑
  4.4 本章小结

  第 5 章 实验结果与分析

  5.1 功能测试与分析
  5.1.1 语音识别测试
  5.1.2 文本服务测试
  5.1.3 智能决策测试
  5.2 运行效率分析
  5.3 本章小结

  第 6 章 工作总结与展望

  6.1 全文工作总结
  6.2 对未来的展望

  参考文献

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