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행동 트리
- 1. 행 동 트 리 2019.09.28 데브루키 발표자 이석우
- 2. 게임 AI • 게임 속 유저가 컨트롤 하지 않는 존재들은 그 용도에 따라 인공지능이 있어야한다.
- 3. FINITE STATE MACHINE • 게임의 전통적인 AI 구현은 유한 상태 기계(FSM)을 이용했다. Patrol Chase Shoot 적 발견 사격 가능 범위적 놓침/사살
- 4. FSM을 이용한 AI 구현 • 먼저 캐릭터에 필요한 각각의 상태를 정의한다. Patrol Chase Shoot적을 발견할 때까지 주변을 정찰한다. 발견한 적을 추적한다. 공격 범위 안에 있는 적을 쏜다.
- 5. FSM을 이용한 AI 구현 • 그 다음 정의한 상태들을 알맞게 연결시키면 된다. Patrol Chase Shoot Patrol Chase Shoot 적 발견 사격 가능 범위적 놓침/사살
- 6. FSM의 장점 • 단순한 로직을 쉽게 구현할 수 있다. • 직관적이다. Patrol Chase Shoot 적 발견 사격 가능 범위적 놓침/사살
- 7. 유저들의 요구 • 그러나 유저들은 게임의 재미와 몰입도를 높여주는 정교한 AI를 원한다. Interaction with Allies Monster PatternNPC with Communication
- 8. FSM의 단점 • FSM의 상태를 추가시키다 보면 다시 연결시키기 머리가 아프다… Patrol Chase Shoot 적 발견 사격 가능 범위적 놓침/사살
- 9. 계층형 FSM • 상태를 그룹으로 나눠 계층화 하여 복잡도를 줄이고 그룹 내 상태들은 재사용이 가능하다. 적 발견 사격 가능 범위적 놓침/사살 Patrol 엄 폐 장 전 발 사 이 동 탐 색
- 10. 계층형 FSM • 그러나 다른 계층의 상태를 마음대로 가져와 재사용하기에는 여전히 제약이 따른다. 계층 간의 특성에 따라 애초에 복사가 불가능한 경우도 있다. ?? 복사 새로 추가된 상태와 기존 상태를 연결시켜야 한다.
- 11. 행동 트리 • AI가 달성할 소정의 목표를 정의하고 이것들을 서브 태스크로 나누어 운용하는 구조 Goals Tasks AI Patrol GoToA GoToB Fight Approach Aim Shoot
- 12. 언리얼 엔진의 행동 트리 • UE4 행동 트리의 구조와 특징을 설명하고 왜 FSM 대신 AI에 사용되는 지 알아본다.
- 13. 행동 트리의 구조 • 행동 트리는 Blackboard와 Behavior Tree의 조합으로 이루어 진다.
- 14. BLACKBOARD • 블랙보드는 AI가 판단을 내리는 데 필요한 데이터들을 저장한다. 타격 위치 목표 위치 테니스에서 AI는 타격 위치와 목표 위치를 등을 알고 있어야 공격할 수 있다. 게임 속 몬스터도 유저의 위치를 알아야 추적한다.
- 15. 행동 트리의 노드
- 16. TASK • 행동 트리의 Leaf 노드로 정의한 Task를 실행한다. • Task 노드는 자식을 보유하지 않는다. Sequence Idle Move Attack Task nodes
- 17. COMPOSITE NODE • 특정 작업을 실행하지 않는 대신 자식 노드를 보유한 노드이다. • 자식 노드의 실행 방법에 따라 시퀀스와 셀렉터로 나뉜다. Composite Action 1 Action 2 Action 3
- 18. SEQUENCE • Sequence는 자식 노드를 순서대로 실행하는 노드이다. • 자식 노드를 왼쪽에서 오른쪽의 순서로 깊이 우선 탐색 방식으로 순회한다. Sequence 1 Action 1 Sequence 2 Action 4 1 4 Action 2 Action 3 2 3
- 19. SEQUENCE • Sequence는 자식 노드가 failure를 반환할 때까지 순회한다. Sequence Patrol Chase Shoot 1 2 3 적 발견 성공! 추격 성공! Root 적 사살 성공!
- 20. SEQUENCE • 만약 순회하는 도중 failure를 반환하면 Sequence는 종료 된다. Sequence Patrol Chase Shoot 1 2 적 발견 성공! 추격 실패! Root Sequence 실패 반환
- 21. SEQUENCE • 반면 failure를 반환하지 않으면 모든 노드를 순회하고 Sequence를 종료한다. Sequence Patrol Chase Shoot 1 2 3 적 발견 성공! 추격 성공! Root 적 사살 성공! Sequence 성공 반환
- 22. SEQUENCE • 왜 이런 구조로 되어있는 걸까 • 어떤 목표를 이루기 위해선 일련의 연속적인 행동이 필요한 경우가 있다. Final Fusion!
- 23. SEQUENCE • 배드민턴의 스매싱을 예로 들어보자. • 스매싱을 하기 위해선 아래의 동작들을 순서대로 해야한다.
- 24. SEQUENCE • 만약 한 동작이라도 실수한다면 스매싱을 제대로 할 수 없을 것이다. • Sequence는 이런 용도로 사용한다.
- 25. SELECTOR • Selector는 자식 노드 가운데 하나를 실행하기 위한 노드이다. • 왼쪽에서 오른쪽으로 순서로 깊이 우선 탐색 방식으로 순회한다. Selector Action 1 Sequence Action 4 1 4 Action 2 Action 3 2 3
- 26. SELECTOR • 자식 노드가 success를 반환할 때까지 순회한다. Selector Sqeuence A pattern Sqeuence B pattern Sqeuence C pattern 1 2 A 선택 안함 B 선택! Root Selector 성공 반환
- 27. SELECTOR • 모든 자식 노드가 실패하면 실패를 반환하고 종료한다. Selector Sqeuence A pattern Sqeuence B pattern Sqeuence C pattern 1 2 3 A 패턴 실패 B 패턴 실패 Root C 패턴 실패 Selector 실패 반환
- 28. SELECTOR • Selector는 복수의 행동 패턴 중 하나를 선택해야 할 때 사용한다.
- 29. SELECTOR 예를 들어, 보스의 공격 패턴을 임의로 선택할 때 사용할 수 있다. 내 공격 패턴은 무한이다 X밥 유저야 오호호
- 30. DECORATOR • Decorator는 노드를 실행할 조건을 정의한 노드이다. • Composite 혹은 Task 노드에 붙여 해당 노드를 실행할 것인지 결정한다. Selector Peace~! 넌 뒤졌다 받은돈 > 500
- 31. SERVICE • Composite 혹은 Task 노드에 붙여 그 노드가 실행되는 동안 정해진 빈도에 따라 실 행된다. • 보통 검사를 하고 그 검사를 바탕으로 블랙보드의 데이터를 업데이트한다. 적 감지 범위 Target 적 감지 범위 Target 타겟 위치 업데이트
- 32. SERVICE 초록색이 Selector 노드에 붙힌 Service 노드이다. Interval : 해당 시간마다 서비스 실행 Random Deviation : Interval 값에 랜덤하게 더함
- 33. 실제 구현 • 언리얼 엔진4 행동트리 퀵스타트 가이드 https://docs.unrealengine.com/ko/Engine/AI/BehaviorTrees/QuickStart/index.html
- 34. 행동 트리의 장점 • 최상위 노드를 통해 AI 로직을 쉽게 파악할 수 있다. AI Idle Chase Combat
- 35. 행동 트리의 장점 • 트리를 통해 확장하여 정교한 AI를 구현할 수 있다. AI Idle Chase Combat Smoke Patrol Melee Shoot Grenade Weapon
- 36. 행동 트리의 장점 • 필요에 따라 언제든지 Task를 재사용할 수 있다. • 이때 FSM처럼 상태 전이를 위한 연결을 고려할 필요가 없다. AI A B C 1 2 3 4 5 3 5 특정 위치에 삽입되는 순간 주위 노드와의 관계와 역할이 정해짐
- 37. 행동 트리의 장점 • Task 뿐만 아니라 하나의 분기를 이루는 노드의 집합도 재사용 가능하다. AI A B C 1 2 3 4 5 A 1 2 3 B 4 5
- 38. 행동 트리의 장점• 시각화 툴 제작이 용이하다.
- 39. 주의할 점 • 행동 트리의 탐색 순서가 행동에 영향을 미친다. Sequence Idle Move Attack Sequence Attack Move Idle 실수로 노드의 위치가 바뀌면 몬스터는 엉뚱 한 행동을 할 수 있다.
- 40. 주의할 점 • Selector의 자식 노드가 많을수록 AI의 의사결정이 지연될 수 있다. Selector 1 2 n 시간 복잡도 : O(n)
- 41. 주의할 점 • 노드 간에 의존성이 없고 필요한 정보는 Blackboard나 게임 오브젝트에서 얻어온다. Blackboard Data Sequence Idle Move Attack Objects
- 42. 결론 • 트리의 확장을 통하여 간단한 AI 뿐만 아니라 정교한 AI도 구현 가능하다. • 트리 노드가 아무리 많아도 상태 전이에 따른 연결을 고민할 필요가 없다. • 코드의 가독성이 좋고 시각화 툴을 만들기 용이한 구조이다. • 모듈화가 가능한 구조로 코드 재사용과 확장성이 좋다.
- 43. 참고자료 • [NDC 2009] 행동 트리로 구현하는 인공지능, 김용하 • https://lifeisforu.tistory.com/327 • https://engineering.linecorp.com/ko/blog/behavior-tree/