Выпускная квалификационная работа: Контроллер реалистичного поведения стай и стад животных (стр. 1 )

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение
высшего образования

КАЗАНСКИЙ (ПРИВОЛЖСКИЙ) ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ВЫСШАЯ ШКОЛА ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И
ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Направление подготовки: 09.03.03 Прикладная информатика

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА

Контроллер реалистичного поведения стай и стад животных

Работа завершена:

«___»_____________2017 г.

Студент группы 11-301 ____________________

Работа допущена к защите:

Научный руководитель

Старший преподаватель ИТИС

«___»_____________2017 г. ___________________

Директор Высшей школы ИТИС

«___»_____________2017 г. ____________________

Казань – 2017 г.

Оглавление

Оглавление. 2

Введение. 3

1. Общая информация о работе. 3

2. Цель работы.. 3

Анализ поведения животных в реальном мире. 3

1. Как возникают скопления животных. 3

2. Размеры скоплений, стай и стад у людей и животных. 3

3. Координация движения в стадах и стаях. 3

4. Процесс превращения группы в стадо или стаю.. 3

5. Цели и задачи моделирования толпы.. 3

Методы реализации моделей поведения. 3

1. Метод на основе клеточных автоматов. 3

2. Метод на основе непрерывных моделей. 3

3. Метод на основе броуновского движения. 3

4. Метод с использованием Ньютоновской механики. 3

Создание алгоритма поведения. 3

1. Поиск объекта. 3

2. Избегание объекта. 3

3. Преследование движущегося объекта. 3

4. Избегание движущегося объекта. 3

5. Бегство от преследователя. 3

6. Случайное движение. 3

7. Избежание столкновений в толпе. 3

8. Поддержание группового состояния. 3

9. Сохранение общего направления группы.. 3

10. Отделение от стада. 3

11. Следование за вожаком. 3

Обоснование средств реализации. 3

1. Unreal Engine 4. 3

2. Blueprint Visual Scripting. 3

3. PhysX 3.3. 3

Обоснование алгоритма. 3

Реализация. 3

1. Использование модульного подхода. 3

2. Структура агента. 3

3. Область навигации. 3

4. Реализация агента. 3

5. Сценарий и дерево поведения. 3

6. Выводы.. 3

Эксперименты.. 3

1. Реакция агентов на отдаление. 3

2. Реакция агентов на попадание в зону комфорта. 3

3. Эксперимент на избежание столкновений. 3

4. Сравнение с другими реализациями поведения толпы.. 3

5. Вывод. 3

Заключение. 3

Список используемой литературы.. 3

Введение

1.  Общая информация о работе

Данная дипломная работа нацелена на рассмотрение процесса моделирования реалистичного контроллера поведения групп объектов. Одним из основных факторов при этом является достижение ориентации объектов и их передвижений, схожих с реальным, окружающим нас миром. При этом, помимо модели передвижения объектов, немаловажную роль играет и само поведение объектов.

В качестве объектов подразумеваются сущности, используемые в медиа индустрии, а именно, в таких областях как графика, компьютерная анимация, моделирование и разработка игр. Поскольку данные сущности должны обладать поведением, аналогичным с реальными миром, в качестве них должны выступать разумные одушевленные объекты. Важным фактором также является такое свойство объектов, как умение адаптироваться к окружающему миру, подстраиваться под его изменение и характерным образом реагировать на него. Такое свойство значительно отличает объекты от классических NPC (non player characters, неигровой персонаж, НПЦ), поведение которых зависит в основном от скриптов. В отличии от НПЦ, наши объекты в соответствии с контроллером, при моделировании поведения должны учитывать множество окружающих факторов, и корректно на них реагировать.

В работе будут представлены 3 уровня:

1)  Уровень цели

2)  Уровень определения пути

3)  Уровень перемещения

В отличии от поведения одного объекта, группа обладает некоторыми особенностями. Так, например, при нахождении в группе, объект частично теряет свою индивидуальность.

В рамках данной работы будут рассмотрены такие группы животных, как стада, стаи, прайды, косяки рыб. Кроме того, будут рассмотрены модели поведения групп людей, поскольку они в некоторых ситуациях аналогичны поведению животных.

Благодаря животным инстинктам и поведенческим механизмам, при скоплении животных возникает стадо. Поведение животных в этом случае становится взаимосвязанным.

Кроме того, будут подробно рассмотрены определенные направления в области этологии (науки, изучающей поведенческие инстинкты животных и людей).

2.  Цель работы

Целью данной курсовой работы является исследование основных приемов и принципов, используемых при создании реалистичного контроллера поведения автономных агентов, объединенных в связанные группы.

На основе этих данных создан контроллер поведения, обладающий рядом преимуществ по сравнению с существующими реализациями.

В дальнейшем, данный контроллер может быть применен для моделирования поведения групп объектов, с возможностью последующего изучения. Кроме того, данная модель может быть использована во множестве областей реальной жизни:

·  Сельское хозяйство (скотоводство, овцеводство и т. п.)

·  Рыболовная промышленность (разведение рыбы, облагораживание водоема в зависимости от показателей модели поведения; рыбная ловля, моделирование поведения рыбного косяка)

·  Лесная промышленность (моделирование поведения животных, вычисление доступных для вырубки лесных массивов без вреда для животных)

·  Группа объектов как часть транспортно-логистической системы (корректировка пропускных способностей общественного транспорта) [1]

·  Моделирование поведения толпы в экстренных ситуациях (техногенная катастрофа, пожар, терроризм) [2]

·  Моделирование безопасных мест массового пользования (спортивные стадионы, вокзалы, метро; возможность быстрой эвакуации большого количества людей) [3]

Исходя из этого, данная работа является крайне актуальной, поскольку может быть эффективно применена в реальной жизни, тем самым, решить множество задач.

В рамках данной курсовой работы будут установлены следующие целевые направления:

1)  Анализ реализованных моделей поведения групп объектов (модели, существующие на текущий момент; их преимущества, недостатки, возможности улучшения)

2)  Вычисление эффективности поведения групп автономных агентов

3)  Рассмотрение возможности использования системы локальных скалярных полей с целью построения максимально точной математической модели

4)  Анализ возможности создания иерархической системы мультиагентных подгрупп в рамках группы, с целью реализации движения этих самых групп, в качестве составной части.

5)  Использование структурированного подхода для создания эффективной архитектуры контроллера

6)  Проведение практических экспериментов для оценки корректности полученных данных

Для достижения поставленных целей были задействованы вычислительные методы теории оптимизации, математическая статистика, а также аналитические методы аппарата математического моделирования.

Анализ поведения животных в реальном мире

1.  Как возникают скопления животных

При скоплении определенных животных часто образуется стадо. Основополагающим фактором в данном случае являются схожие потребности членов стада. Так, например, если на территории в изобилии присутствует пища – вероятность объединения животных в стадо возрастает.

В качестве примера рассмотрим птичий «базар». Обычно он образуется в местах активной циркуляции морских вод, в результате чего в изобилии присутствует как кислород, так и минеральные соли, поднимаемые течениями. Благодаря этому развивается планктон, которым питается рыба. А она является пищей для птиц.

Аналогичная ситуация и с животными. При хорошем урожае шишек в кедровых лесах, животные более активно собираются в местах, непосредственного расположения кедра.

В качестве другого фактора объединения животных в стада и стаи может выступать период размножения. Происходит встреча самцов и самок, животные активно разыскивают друг друга, устраивают специфические брачные игры [4].

Представители многих видов животных активно образуют группы. Индивидуальные особенности животных, а именно: окраска, особенности пахучих желез и свойства органов чувств помогают животным общаться между собой и проще находить друг друга. Данные свойства указывают на эволюционное закрепление всего того, что облегчает образование групп животных.

2.  Размеры скоплений, стай и стад у людей и животных

При ориентировочном анализе количества беспозвоночный особей, количество может достигать нескольких миллиардов (например, стая мигрирующей саранчи). Скопления птиц на упомянутых ранее птичьих «базарах» исчисляются сотнями тысяч особей. Стада копытных животных, при миграции с одного места на другое, могут достигать численности в несколько десятков тысяч животных [5, 6, 7].

Скопления людей в одном месте также могут достигать огромных цифр. Обычно это характерно таким массовым мероприятиям, как парады, паломничества, крупные спортивные мероприятия и праздники [8]. Например, на крупном музыкальном фестивале «Парад Любви» в Германии собралось более миллиона человек.

Скопление людей более 6 человек может перерасти из простого собрания в толпу с характерными целями и признаками. При достижении скопления людей «критической массы», между ними возникает взаимная связь, что в конечном итоге может привести к активным действиям с ее стороны (в том числе буйным, мятежным, преследующим цели, о которых собиравшиеся не помышляли) [9].

Толпа – бесструктурное скопление людей, которые не обладают какой-либо общей целью, но связанны между собой определенным сходством эмоционального состояния и общим объектом внимания.

Сходство, между эмоциональными состояниями людей возникает в процессе превращения скопления людей в толпу. Введение этого признака суживает разнообразие явлений, которые можно бы характеризовать как толпу.

3.  Координация движения в стадах и стаях

В отличии от групп мигрирующих животных, в стадах и стаях наблюдается координация поведения особей (например, общее направление движения).