जटिल आंदोलन के साथ एक वाहन को लक्षित करना?


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ज्ञात निरंतर वेग के साथ एक वाहन को लक्षित करना सरल है, और टकराव की गारंटी दी जाती है ( किसी वस्तु को अपने लक्ष्य का नेतृत्व करने के लिए दुश्मन की स्थिति की भविष्यवाणी करें , 2 डी में 2 वस्तुओं का मिलन बिंदु ज्ञात करें, (निरंतर) गति और ढलान )। एक छोटी सी त्रुटि कारक जोड़कर प्रतिमान AI को मॉडलिंग किया जा सकता है।

लेकिन जिस वाहन की चाल अधिक जटिल हो, उसे लक्षित करने के बारे में कोई कैसे कहेगा? शायद यह एआई या किसी अन्य गेम ऑब्जेक्ट को विकसित कर रहा है।

मैं इस बारे में सोच रहा हूं कि मैं खुद को एक एफपीएस में कैसे करूंगा (जिसमें गोलियों की गति कम है) और सोचें कि पिछले या दूसरे लक्ष्य में लक्ष्य की गति के आधार पर कम से कम कुछ लक्ष्यीकरण मोड होने चाहिए।

  • यदि यह रैखिक (एक निश्चित सीमा में शिखर त्वरण) के पास है, तो रैखिक मॉडल के साथ लक्ष्य
  • यदि यह अत्यधिक अनियमित है (हाल की स्थितियों के बाउंडिंग बॉक्स के आकार का उपयोग किया जा सकता है?), तो औसतन लक्ष्य

अभी के लिए मैं 2d स्थान ग्रहण कर सकता हूं, AI स्थिर है और प्रक्षेप्य अप्रकाशित है और रैखिक रूप से चलता है।


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यदि आपके पास अनियमित चलती वस्तु के बारे में डेटा एकत्र करने का समय है, तो आप इसकी सबसे संभावित अगली चाल को प्रक्षेपित कर सकते हैं और वहां शूट कर सकते हैं। आपके पास जितना अधिक डेटा होगा, यह उतना ही सटीक होगा।
माइकल के

नहीं पता है कि आपके बस बात गोलियों या नहीं। लेकिन स्मार्ट अध्यादेश भी है। एक आरपीजी से लॉन्च किया गया स्टिंगर उदाहरण के लिए किसी विमान की गर्मी को ट्रैक कर सकता है।
स्टीव एच।

@SteveH - बस "गोलियों" का इस्तेमाल किया। प्रश्न में स्पष्ट किया है।
e100

जवाबों:


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यादृच्छिक विचार (कोई कोड नहीं) ...

वास्तविक जीवन में, कोई व्यक्ति जटिल आंदोलन के साथ एक वाहन को लक्ष्य करके यह पता लगाने की कोशिश करता है कि यह आंदोलन ऐसा क्या है जो इसे पूर्वानुमानित करता है। यदि आप AI को लक्षित करने के लिए AI के लिए कोड लिख रहे हैं, तो आपको एक लक्ष्यीकरण AI बनाना चाहिए जो लक्ष्य AI से प्राप्त होता है। उदाहरण के लिए, यदि आपका लक्ष्य पास होने पर कवर के लिए चलेगा, तो लक्ष्यीकरण AI इस आंदोलन का अनुमान लगाने में सक्षम होना चाहिए।

दूसरी ओर यदि आप एआई के साथ मनुष्यों को लक्षित करने की कोशिश कर रहे हैं, तो यह बहुत अधिक कठिन होने वाला है। यादृच्छिक लक्ष्यीकरण काम कर सकता है, लेकिन सिर्फ "यादृच्छिक" दिख सकता है, जो आपके गेम के लिए एक समस्या हो सकती है या नहीं भी हो सकती है।

एक समाधान के साथ आने के लिए, एक चीज जो आप कर सकते हैं वह है मानसिक रूप से समस्या को अलग करने के लिए कुछ शूट करने की कोशिश में अलग-अलग ...

ट्रैकिंग क्षमता

एक लक्षित डिवाइस के साथ एक लक्ष्य को हिट करने के लिए जो चल सकता है, किसी को लक्ष्य का पालन करने के लिए डिवाइस को ट्रैक करने और स्थानांतरित करने में सक्षम होना चाहिए। टारगेट करने वाले ने टारगेट को हिलते हुए देखा, और अपने लक्ष्य का अनुसरण करने के लिए चल पड़ा। यदि किसी ट्रैकर के पास सीमित मात्रा में आवाजाही है, तो उसकी ट्रैकिंग क्षमता में बाधा आएगी और कुछ चीजों को ट्रैक करने में मुश्किल समय आ सकता है। लेकिन अगर ट्रैकर के पास बड़ी मात्रा में ट्रैकिंग स्वतंत्रता है, तो यह संभावित रूप से कई चीजों को ट्रैक कर सकता है। एक टैंक बुर्ज के बीच अंतर के बारे में सोचें और आप अपनी उंगली से किसी चीज़ की ओर इशारा करते हैं।

ट्रैकिंग गति

एक अन्य कारक यह है कि ट्रैकर कितनी तेजी से ट्रैक कर सकता है। यदि यह बहुत धीमा है ("टैंक बुर्ज" सोचें), तो यह एक लक्ष्य को ट्रैक नहीं कर सकता है जो तेजी से चलता है। इसके बजाय उसे लक्ष्य के पथ की प्रत्याशा पर निर्भर रहना पड़ता है। दूसरी ओर "तेज" गति वाला एक ट्रैकर तेजी से लक्ष्य के नए स्थान पर जा सकता है।

ट्रैकिंग रिएक्शन टाइम

ट्रैकिंग का तीसरा कारक ट्रैकिंग का प्रतिक्रिया समय है। यही है, जब लक्ष्य दिशा बदलता है, तो ट्रैकर कितनी तेजी से प्रतिक्रिया कर सकता है? अंतिम ट्रैकर तेज ट्रैकिंग गति और त्वरित प्रतिक्रिया समय के साथ एक है - यह किसी भी परिवर्तन को ट्रैक कर सकता है।

लक्ष्य मान्यता

लक्ष्यकर्ता लक्ष्य को कितनी अच्छी तरह से पहचान सकता है? यदि कोई जटिल वातावरण में किसी लक्ष्य को ट्रैक कर रहा है, तो कई बार ऐसा हो सकता है जब लक्ष्यकर्ता लक्ष्य को पहचानने में विफल रहता है या "हार" जाता है। टारगेट जितनी तेज़ी से किसी टारगेट को पहचान सकता है, उतना ही बेहतर होगा। किसी लक्ष्य को खोने की संभावना जितनी कम होगी, उतना ही बेहतर होगा।

शूटिंग रिएक्शन टाइम

सिर्फ इसलिए कि लक्ष्य कुछ समय के लिए क्रॉसहेयर में दिखाई देता है इसका मतलब यह नहीं है कि एक शॉट होगा। क्या ट्रिगर को खींचने के लिए ट्रैकर काफी तेजी से प्रतिक्रिया कर सकता है? वास्तव में खराब ट्रैकर वास्तव में खराब प्रतिक्रिया समय के साथ कुछ भी नहीं मारेंगे। वास्तव में अच्छी प्रतिक्रिया समय के साथ वास्तव में अच्छे ट्रैकर कुछ भी हिट करेंगे, क्योंकि उन्हें केवल लक्ष्य पर थोड़ा सा समय चाहिए।

प्रत्याशा आंदोलन

आंदोलन की प्रत्याशा एक और कारक है। यह लक्ष्य को अब ट्रैक करने की कोशिश के बीच का अंतर है, बनाम लक्ष्य को ट्रैक करने के लिए जहां आपको लगता है कि लक्ष्य होगा। यदि कोई ट्रैकर अनुमान लगा सकता है, तो वे लक्ष्य को बेहतर तरीके से ट्रैक कर सकते हैं, और क्रॉसहेयर में लक्ष्य को पाने के लिए अधिक मौके प्राप्त कर सकते हैं, और इस प्रकार उनकी प्रतिक्रिया समय के आधार पर शॉट ऑफ प्राप्त करने की उनकी क्षमता में सुधार कर सकते हैं। शून्य प्रत्याशा ट्रैकर्स लक्ष्य की कार्रवाई के बावजूद स्वचालित रूप से लक्ष्य की ओर बढ़ेंगे। सबसे खराब स्थिति एक ट्रैकर की होती है, जिसकी गति धीमी होती है, जो बिना किसी प्रत्याशा के सरल चालन लक्ष्य को ट्रैक करने की कोशिश करता है। एक ऐसे लक्ष्य की कल्पना करें जो बस कुछ सेकंड के लिए बाईं ओर और फिर दाईं ओर जाए। एक धीमा ट्रैकर बस लक्ष्य को आगे और पीछे उछालता रहेगा, कभी भी इतना तेज नहीं होगा कि लक्ष्य को प्राप्त कर सके।

मॉडलिंग लक्ष्य आंदोलन

जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, ट्रैकर अपने आंदोलन को मॉडलिंग करके लक्ष्य का अनुमान लगा सकता है, जो जरूरी नहीं कि ऐसा करना कठिन हो। यदि कोई वाहन कुछ गति से चल रहा है, तो एक सीमित संख्या में स्थान हैं जो वाहन अगले सेकंड में हो सकते हैं, और उन्हें अनिवार्य रूप से उनके आंदोलन के सामने एक त्रिकोण की तरह बिछाया जाता है। वे जिस तेजी से जा रहे हैं, वह त्रिभुज है। जितनी तेजी से वे मोड़ सकते हैं, उतना ही व्यापक है। वास्तव में तेज़ वाहन जो (रॉकेट की तरह) मुश्किल से मुड़ सकता है, एक बहुत छोटा संकरा रास्ता है। एक धीमी गति से जो बहुत अच्छी तरह से मुड़ सकती है, उसमें बहुत व्यापक संभावनाएं हैं। यह कुछ कारों पर उन बैकअप कैमरों की तरह है, जो आपको दिखाते हैं कि आपकी कार जहां जाएगी, अगर आप अभी ड्राइविंग करते हैं, तो ओवरले लाइनें, साथ ही साथ जहाँ आप संभावित रूप से जा सकते हैं अगर आप पहिया को और अधिक मोड़ सकते हैं।

तो उस ध्यान में रखते हुए, आपको अपना "संभावित लक्ष्य स्थान" बॉक्स उस संभावित पथ स्थान पर रखना चाहिए। यदि आप जानते हैं कि आपके लक्ष्य में एक तरफ से दूसरी तरफ घूमने की प्रवृत्ति है, तो आपके लक्ष्य बॉक्स को सभी संभावित आंदोलनों को शामिल करने के लिए पर्याप्त विस्तृत होना चाहिए। यदि आपका लक्ष्य उनके आंदोलन में बहुत रैखिक है, तो आप अपने लक्ष्य बॉक्स को आंदोलन के प्रत्याशित स्थान पर बहुत छोटा और केंद्रित बना सकते हैं। मुझे लगता है कि इस तरह की सोच से आपको ट्रैकिंग के लिए एक समाधान बनाने में मदद मिलेगी जो वास्तव में रैखिक और गैर-रेखीय प्रत्याशा के बीच अंतर नहीं करता है। रैखिक ट्रैकिंग केवल उच्च स्तर के विश्वास (छोटे लक्ष्यीकरण बॉक्स) के साथ प्रत्याशा है, जबकि यादृच्छिक ट्रैकिंग निम्न स्तर का विश्वास ट्रैकिंग (बड़ा ट्रैकिंग बॉक्स) है।

बेशक यह चुनौतीपूर्ण हो जाता है अगर लक्ष्य अभी भी खड़ा है, क्योंकि इसमें किसी भी दिशा में बढ़ने की क्षमता है। लेकिन निश्चित रूप से अगर यह अभी भी बहुत लंबा बैठता है, तो यह सबसे आसान ट्रैकर के लिए भी आसान लक्ष्य है।

लक्ष्य मनोविज्ञान

विचार करें कि अगर आपके शॉट अचानक आपके बाईं ओर उतर गए तो आप क्या करेंगे। क्या आप उन पर चलेंगे? नहीं! आप दाईं ओर भागेंगे। या शायद आप कवर के लिए दौड़ेंगे। लेकिन तब शायद टारगेट विशेष रूप से कवर स्थान पर गोली मारता है तो आप इसके लिए नहीं दौड़ते।

जानने की क्षमता

संभावित रूप से आपका लक्ष्यकर्ता अनुभव से सीख सकता है। मान लीजिए कि पहले उन्हें वाहन के संभावित आंदोलन का कोई पता नहीं है। वे नहीं जानते कि यह कितनी तेजी से जा सकता है, या कितनी तेजी से मुड़ सकता है। हालांकि कार्रवाई में इसका अवलोकन करना उन्हें सिखाएगा कि यह क्या है। मतलब कि पहली बार जब वे प्रयास करते हैं और किसी को ट्रैक करते हैं, तो वे बहुत अच्छा नहीं कर सकते हैं। लेकिन वे आंदोलन व्यवहार सीखते हैं, और बाद की कोशिशों पर बेहतर करते हैं।

आगे की पढाई

यह लिखने के बाद गुगली करने का एक सा तरीका राइफल अंकन के लिए इस मैनुअल से मिला ...

http://www.globalsecurity.org/military/library/policy/army/fm/3-22-9/c07.htm

वहाँ कुछ विचार हो सकते हैं कि कोई वास्तविक व्यक्ति किस तरह से लक्ष्य बना सकता है और ट्रैक कर सकता है।


वाह - कि मुझे विचार के लिए बहुत सारा भोजन दिया गया है - धन्यवाद!
e100

अगर मैं वास्तव में तुम्हारे लिए एक सटीक जवाब है, तो बस कुछ चीजों के बारे में सोचने के लिए हाँ। ट्रैकिंग में जितना गणित है, मुझे लगता है कि मनोविज्ञान भी है।
टिम होल्ट

वास्तव में - यह पहचानने की धारणा है कि यह किस तरह का लक्ष्य है और इसलिए इसके व्यवहार की संभावना प्रतिरूप में स्पष्ट है। यह समझने के लिए बढ़ाया जा सकता है कि इसकी विधा / स्थिति क्या है (उदाहरण के लिए स्थिर / अनजान / युद्ध में / लुप्त होती आदि)
e100
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