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Formation Introduction à
l’IA de “bas niveau”
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Exemples d’application de la simulation pour la formation
Sécurité civile– Formation à l’évacuation de lieux publics
– Intervention des premiers secours
– Organisation des secours
– Prévention du “sur-accident”
Industrie– Planification de la production
– Préparation d’intervention
– Organisation de la sécurité
Sécurité du territoire– Formation à l’intervention
– Entrainement à “l’usage de la force”
– Formation à la gestion de foule
Militaire– Formation au “convoi”
– Formation au maintien de la paix
– Entrainement à la guérilla en millieu urbain
– Formation à l’utilisation des moyens de la “guerre électronique”.
La mise en situation réaliste
prime sur le comportement
émotionnel “humain” des
acteurs
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L’IA permet de contrôler et de piloter les “personnages non-joueurs”
Simulation avec joueur :– Les PNJ comme personnages “principaux”
• En interaction directe avec le joueur (police, formation aua convoiu, guérilla urbaine)• Membre de l’équipe du joueur (équipe de pompiers, bataillon militaire, groupe d’intervention,
équipe de maintenance)
– Les PNJs comme “second rôles” :• Pas d’interaction directe avec le joueur, mais essentiel pour l’efficacité de la simulation (foule
dissimulant un individu dangereux, opérateurs dans l’industrie interférant avec une équipe de maintenance, passants dans une opération de police)
– NPCs comme personnages annexes : • Aucune interaction, mais nécessaires pour le réalisme de la simulation (piétons dans un
simulateur de conduite)
Simulation sans joueur : – Les PNJs deviennent l’objectif de la simulation
• Préparation de mission• Etude de mouvement de foule
Le défi de l’IA : permettre à de nombreux personnages d’interagir de façon réaliste EN TEMPS REEL
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Les composants d’une simulation
Interface joueur, instructeur, autres systèmes…
Calcul des mouvements des objets affects par les lois de la physique
Sons (stereo, 3D…)
Chef d’orchestre
Affichage de la scène, avec le niveau d’information visuelle approprié (niveau de détail, animations, effets spéciaux, camera…)
Calculs de fumée, de bruit, modules de communication, systèmes de vision radar, sonar, nocturne, communication …
Moteur de simulation
ScénarioDiversSons
IA
Moteur de visu 3D
Moteur de son
Interfaces
Moteur de physique
Eléments statiques
Eléments dynamiques
Capteurs
Divers
Percevoir, décider, agir
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Moteur de simulation
Moteur de visu 3D
Moteur de son
Interfaces
Moteur de physique
IA
Le rôle de l’IA n’est pas de reproduire l’humain
DiversSons Eléments statiques
Scénario Eléments dynamiques
Capteurs
Divers
IA de haut niveau
Emotions Apprentissage Adaptation Interprétation “Facteurs humains”
« cerveau droit » (aléatoire, intuitif, holistique, synthétique, subjectif, considère l’ensemble)
Sujet majeur de recherche, applications limitées en simulation
Comportement de bas niveau
Suivre un chemin Courir, marcher, Aller vers, tourner,
regarder S’agenouiller,
ramper, Tirer
Acceptable pour quelques PNJs, le réalisme dépendant de la qualité et de la complexité du scénario (coordination des
actions, réalisme des personnages) Difficile à modifier, et à transférer d’une simulation à
l’autre
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Moteur de simulation
IA
Capteurs
Divers
Moteur de visu 3D
Moteur de son
Interfaces
Moteur de physique
Virtual Characterbehaviour
Calcule les éléments nécessaires pour le processus de décision autonome de chaque entité
Prend la décision Propose l’action
résultante
L’IA pour la simulation : comportement de haut niveau ou IA de bas niveau
DiversSons Eléments statiques
Scénario Eléments dynamique
s
Démo des gardes du corpsBody Guards Demo
Démo des araignées Body Guards Demo
IA de bas niveau
Approche « cerveau gauche » (logique, séquentiel, rationnel, analytique, objectif, regarde les détails…)
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L’IA permet d’exécuter un scénario de façon réaliste
Moteur de simulation
IA
Capteurs
Divers
Moteur de visu 3D
Moteur de son
Interfaces
Moteur de Physique
AutresSons Elements statiques
Scénario Eléments dynamiques
Exécuter un ordre complexe
Coordonner avec les autres
S’adapter à l’environnement
Prendre des décisions autonomes
Comprendre l’environnement
Percevoir l’environnement
L’IA autorise une complexité sans limite, et réduit les coûts de production de la simulation
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Les simulations doivent prendre en compte les spécificités culturelles et régionales
Les comportements varient selon les cultures, l’environnement, et la formation (éducation, entrainement) :
– Un soldat et un civil ne fuient pas pareil– Chaque pays a une doctrine militaire spécifique– Les règles de conduite diffèrent selon les pays– Les habitudes de conduites, les comportements de foule sont spécifiques à chaque pays– L’organisation des espaces publics dépend de leur destination (immeuble, pont, stade, centre
commercial, aéroport, station de métro, de train)
Cependant
l’IA a besoin de “services de base” puissants et rapides, pour produire des comportements réalistes, fluides, continus et naturels :
– Calcul de chemin optimum (“au plus court, sous contraintes…)– Suivi de chemin, lissage– Evitement dynamique– Comportement d’équipe– Adaptation à la modification dynamique de la topologie…
L’IA est un mélange de briques de comportement paramétrables et adaptables, de services d’analyse topologique,
et d’algorithmes puissants
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Complex behaviours can not be scripted
Production chain– Creating and animating a crowd is possible, but very much time consuming
• Create entities• Create by hand the path for each entity• Create a script for each entity (to control starting point, speed…)
– Some constrains are extremely complex to solve• Make sure that paths will take into account obstacles• Change behaviour when an exogenous event occurs• Move many people avoiding each others• Keep behaviour realistic when environment changes (a pedestrian can not keep walking quietly
in the middle of a shoot out)
Predictability– Sometimes, predictability is wanted (like in basic fire-arm trainer for police, for
procedure training and rehearsal)
– In most cases, predictability kills the purpose of training
– AI can introduce any level of unpredictability, from fully random to linked to player’s behaviour
– But AI can also be completely repeatable
Past a certain level of complexity and realism, AI becomes a necessity
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Perception is key for behaviour, and requires pre-processed topological data
Perception Decision ActionUnderstand situation Decide what to do Do it
Production constraints
Behavior generation paradigm
Real time analysis of 3D rendering data is too costly
Production of 3D topological data by extracting 3D AI data from 3D terrain data
Pre-processing for dynamic analysis
Distributed environment, easy integration, generic architecture
Easy modification of scenario
3D topology representation of the world for each kind of entity
3D topology analysis for « intelligent » perception (not « blind man with a stick »)
Other perceptions Hear, smell… Other NPCs.
A scenario to follow Individual goal Team goal
Action capability (« tool-box »)
A brain to think Decide for an action Chose the
appropriate path
Decision is turned into “next frame intended movement”
The laws of physics are solicited through the physics engine
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Example of application: Homeland security
Building design– Passenger flow simulation (airports, railway or tube stations, shopping centers)– Bottlenecks evaluation in emergency evacuation (railway station, tube station, sky
scrapers, stadiums)– Test of traffic signals – Test of CCTV cameras positioning– Training of security, first aid and firemen
Urban design– Traffic simulation– Exceptional event simulation (sport event, public display)– Realistic visualisation of urban environment
“Sensitive” locations design and operation– Plant design: traffic study during construction– Plant operation: maintenance scenario evaluation, operation rehearsal, training– Critical scenario evaluation: terrorist threat, accident, emergency evacuation
Most simulation require full 3D Most simulation require real time (training)
Most simulations require AI (large number of NPCs)
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Merci de votre attention