Moderne Videospiele haben einen langen Weg von Mario, den der Klempnersprung auf dem Bildschirm hüpft. Außergewöhnlich komplexe Umgebungen von Spielen sind heute Teil der Köder für neue Spieler und diese Erfahrung wird von den mit der Szene interagierten Charaktere zum Leben erweckt. Die Illusion der virtuellen Welt wird jedoch durch unnatürliche Bewegungen der Figuren unterbrochen, um Aktionen durchzuführen, z. B. unerwartet umdrehen oder einen Hügel zu besteigen.
Um die abrupten Bewegungen zu beheben, [Daniel Holden et. Al] kürzlich veröffentlicht ein Papier (PDF) und ein Video, das eine Methode zeigt, um den Echtzeichen-Zeichensteuermechanismus erheblich zu verbessern. Das vorgeschlagene System verwendet ein neuronales Netzwerk, das mit einem großen Datensatz von Gehen, Springen und anderen Sequenzen in verschiedene Gelände ausgebildet wurde. Das entscheidende bricht den Prozess der Bipedal-Bewegung und des zyklischen Verhaltens in eine Reihe von Unterschritten oder Phasen. Jede Phase führt zu einer natürlichen Haltung für den Charakter, während sie sich bewegt. Das System präzisiert die nächsten Phasen offline, um die Rechenressourcen zur Laufzeit zu sparen. Dann berücksichtigen Sie die Benutzersteuerung, die vorherige Haltung des Charakters (einschließlich gemeinsamer Positionen) und der Geländegeometrie, der sich daraus erträgliche Rahmen der Animation berechnet. Die Berechnung erfolgt durch ein Regressionsnetzwerk, das die zukünftige Position der Gelenke berechnet, und eine Mischfunktion wird zur Bewegungsabgleichung verwendet, wie in einer Präsentation (PDF) und einem Video von [Simon CLAVET] beschrieben.
Diese Technik erweist sich als wirksam in Umgebungen wie grobe Gelände und Hindernisse, die Interaktion beinhalten, z. B. umgehen, Klettern, Springen oder Treten, während Sie folgende User Richtungen folgen. Das Endergebnis ist ein sehr vernünftiges Rendering mit sehr niedrigen Rechenkosten, wie in dem untenstehenden Video gezeigt. Es sind Anwendungen über die Spiele hinausgehen und den ganzen Weg in das Reich der Augmented Reality und der virtuellen Realität.
Neuronale Netzwerke sind heutzutage alle Buzz und mit den Tensor-Flow-Projekten von Google, die sich auf DIY-Roboter beziehen, ist es ein Zeichen, dass eine neue Epoche in der Programmierung am Horizont liegt.