[💬] 드디어 AI 설계 성공

[ㅁㄴㅇㄹ(121.181)]

진짜 며칠동안 개고생함. 세계 상태(World State)를 어떻게 AI가 받아들일 수 있는 형태로 조직하는가, 이 부분에서 막혀가지고 진짜 별 짓을 다함. 이게 왜 어려웠냐면 러스트로 포인터 캐스팅하는 법을 몰랐어서(이제는 암) 다양한 타입의 데이터 받아들일 수 있는 배열 만드는데 개뻘짓했거든. 그에 더해 내가 쓰는 엔진 특성상 AI가 꼴릴 때마다 걍 모든 데이터에 접속해서 원하는거 마구잡이로 뽑아올릴 수 있는 그런게 어려워서 그 구조를 어떻게 짤지도 막혔고... 그래도 뼈대는 이제 드디어 만듬. 오늘이나 내일이면 대충 뭐 올릴 수 있을거 같다.

AI는 처음에는 GOAP으로 하려 했는데, 중간에 막혔다가 이것저것 막 집어들어보는 과정에서 HTN으로 넘어감. 자세한건 이 아티클(http://www.gameaipro.com/GameAIPro/GameAIPro_Chapter12_Exploring_HTN_Planners_through_Example.pdf) 보면 나옴.

막혔던 부분에 대한 해결책들.

1. 로직은 구조체에 담긴다.

2. Compound Task와 Primitive Task는 모두 하나의 동일한 Task 트레잇을 구현하는 각기 다른 구조체이다.

3. 각기 다른 Operator는 모두 하나의 동일한 Operator 트레잇을 구현하는 각기 다른 구조체이다.

4. 모든 Operator는 오직 하나의 인스턴스만을 가지며, 그것들은 모든 Operator의 인스턴스를 담은 벡터에 저장된다.

5. 모든 Operator는 u8 인덱스를 통해 속해 있는 벡터로부터 인덱싱 된다.

6. 모든 AI 행동자는 현재 지닌 세계정보에 대한 해쉬맵을 가진다.

7. 해쉬맵의 키는 한 열거형의 variant이며 값은 Box다.

8. Primitive Task 구조체는 속한 Operator들의 인덱스를 보관하는 벡터를 가지고 있다.

9. Operator가 호출 될 때 그것이 속해져 있는 Primitive Task는 세계정보 해쉬맵으로부터 어느 키에 담긴 값을 사용해야할지를 키가 담긴 배열을 제공함으로서 알려준다.

ECS 시스템에서 AI 행동자는 component인데 이 AI 행동자가 오직 데이터만을 가지고 있으면 로직은 어디에 보관하고 어떻게 호출하고 어떻게 그 로직에 데이터를 제공할 수 있을까, 이게 진짜 어려웠던거 같네.

[해당 댓글은 삭제되었습니다.]

해당 댓글은 삭제되었습니다.

[ㅁㄴㅇㄹ(121.181)]

HTN에서 행동자는 세계정보와 Task들을 가지고 있는데, 여기서 Task는 조건과 효과를 가지고 있음. Task의 조건은 세계정보를 보고 조건이 맞을시 Task가 가능하다 알려주는거고, 효과는 Task가 수행 될 시 세계정보에 어떤 변화가 가해지는지를 알려주는 것. 행동자는 자신이 가지고 있는 Task들과 세계정보를 가지고 Task를 더 작은 Task로, 그리고 다시 그보다 작은 Operator 단위로 쪼개 계획을 만듬. 여기서 내가 어려웠던 것은, 어떻게 해야 행동자가 무슨 Task를 가지고 있는지를 묵직한 Task 구조체를 하나하나 다 행동자에 집어넣어 포함시키지 않고 나타낼 수 있을까. 그리고 어떻게 해야 내가 처한 상황과 구조에서 로직에 적절한 데이터를 집어넣을 수 있을까, 이거였던거 같음.

[ㅁㄴㅇㄹ(121.181)]

그 중 첫번째 것을 나는 각 Task와 Operator들을 벡터에 집어넣고 그 벡터의 인덱스를 행동자가 소유하게 하는 것으로 해결했고, 두번째 것은 똥꼬쇼 해서 해결함.

[ㅁㄴㅇㄹ(121.181)]

https://github.com/MegasKomnenos/poc2

[ㅁㄴㅇㄹ(121.181)]

여담이지만 언어가 나는 C#이나 C++ 아니라 Rust를 써서 주어진 환경이 좀 다름.

[산적대왕(raveneer)]

HTN이라니 처음 듣는 단어인 것이에오... 싱기방기

[ㅁㄴㅇㄹ(121.181)]

GOAP 하고 비슷한데 계획 짜는 부분에서 A*을 쓰지 않아서 더 간단하고 가벼움.

[산적대왕(raveneer)]

혹시 behavior tree 도 써봤음? 써봤다면 HTN이 BT보다 좋은 점을 알려줄 수 있을까? BT영 맘에 안들어서...

[ㅁㄴㅇㄹ(121.181)]

GOAP이나 HTN 같이 계획 짜는 AI들의 가장 큰 장점은 어떤 행동을 할 수 있는가를 정의하고 무엇을 원하는가를 정의하고나면 알아서 세계상태에 따라 행동을 조합해 원하는 것을 달성하기 위한 계획을 짤 수 있다는거임. Jeff Orkin이 들었던 예를 빌려오자면, '창고를 순찰하라. 적을 발견하면 죽여라.' 이 목적을 3개의 다른 행동자에게 부여했다고 하자. 한 행동자는 병사고, 다른 행동자는 암살자고, 다른 행동자는 쥐임. 병사는 자기가 할 수 있는 행동들을 조합해서, 그냥 평범하게 돌아다니다 적이 발견되면 총을 쏜다 라는 계획을 세움. 암살자는 자기가 할 수 있는 행동들을 조합해서, 벽을 기어오르고 지붕 위에 대기하고 그림자에 숨어 있다가 적을 발견하면 떨어져 내려오며 기습을 한다는 계획을 세움.

[ㅁㄴㅇㄹ(121.181)]

쥐는 자기가 할 수 있는 행동들을 조합해서, 아 나는 적을 죽일 수 없구나 라는 결론을 내리고 그냥 순찰만 하며 돌아다닌다는 계획을 세움.

[ㅁㄴㅇㄹ(121.181)]

GOAP의 단점은 BT보다 자원이 더 들고 구현 난이도가 높으며 AI가 디자이너의 생각과 다른 계획 및 행동을 보일 수 있다는 것. HTN은 이러한 GOAP의 단점을 어느정도 해결했다 할 수 있는데, 그래도 구현 난이도는 여전히 BT보다 높음.

[산적대왕(raveneer)]

친절한 설명 땡큐. 내 겜은 AI들이 꽤 단순하게 갈 생각이라 (쪽수가 많아지면 AI들이 넘 똑똑해도 유저가 혼란스러움) 걍 BT로 가야겠넹...

[김메가(scw973108)]

[만복(kjh285)]