87 lines
5.0 KiB
Markdown
87 lines
5.0 KiB
Markdown
# Planowanie ruchu
|
|
|
|
**Całą implementacje automatycznego poruszania się można znaleźć
|
|
w plikach [AStarNode.py](https://git.wmi.amu.edu.pl/s444409/DSZI_Survival/src/master/src/AI/AStarNode.py) oraz
|
|
[AutomaticMovement.py](https://git.wmi.amu.edu.pl/s444409/DSZI_Survival/src/master/src/AI/AutomaticMovement.py).**
|
|
|
|
## Postęp projektu
|
|
Teraz nasz agent ma możliwość automatycznego poruszania się.
|
|
Po wciśnięciu ***u*** nasza postać zacznie zmierzać do losowego obszaru za pomocą algorytmu A*.
|
|
Dodatkowo można kliknąć myszką w element interaktywny (np. jagodę), wtedy pójdziemy do tej jednostki w ten sam sposób.
|
|
Jeśli pole przed agentem będzie zawierało interaktywną jednostkę zostanie ona podniesiona.
|
|
|
|
## Pętla główna strategii przeszukiwania
|
|
**Metoda *a_Star(self)* w [AutomaticMovement.py](https://git.wmi.amu.edu.pl/s444409/DSZI_Survival/src/master/src/AI/AutomaticMovement.py)**
|
|
* Na początku sprawdza czy kolejka jest pusta, jeśli tak zwraca *None*
|
|
```
|
|
while True:
|
|
if fringe.empty():
|
|
# target is unreachable
|
|
print("PATH NOT FOUND")
|
|
return None
|
|
```
|
|
* Jeśli test spełnienia celu się powiedzie, sprawdzamy dodatkowo czy nasz punkt docelowy nie jest elementem kolizyjnym, jeśli jest, to *cel = cel.parent* i zwracamy ciąg akcji
|
|
```
|
|
if self.goalTest(elem.state):
|
|
print("PATH FOUND")
|
|
movesList = []
|
|
|
|
if isinstance(self.actualTarget, Entity) or self.actualTarget in self.map.collidables:
|
|
elem = elem.parent
|
|
|
|
while elem.action is not None:
|
|
movesList.append(elem.action)
|
|
elem = elem.parent
|
|
|
|
movesList.reverse()
|
|
return movesList
|
|
```
|
|
* Dodajemy dane miejsce do listy *explored*
|
|
* Następnie w pętli *for* deklarujemy nowy stan i priorytet zgodnie z funkcją następnika, jego priorytet określamy za pomocą funkcji priorytetu *self.priority*
|
|
* Jeśli stan nie jest w kolejce i nie ma go w odwiedzonych polach, umieszczamy go w kolejce
|
|
zgodnie z priorytetem, zapobiegamy też wystąpienia dwóch takich samych priorytetów poprzes *self.testCount += 1*
|
|
* A jeśli stan *newNode* należy do kolejki i jakiś inny stan *node* z kolejki posiada od niego większy priorytet,
|
|
to usuwamy z kolejki *node* i dodajemy *newNode*
|
|
```
|
|
explored.append(elem)
|
|
|
|
for (movement, newState) in self.succesor(elem.state):
|
|
newNode = AStarNode(elem, movement, newState)
|
|
newPriority = self.priority(newNode)
|
|
|
|
# Check if state is not in fringe queue ... # ... and is not in explored list
|
|
if not any(newNode.state == node[2].state for node in fringe.queue) \
|
|
and not any(newNode.state == node.state for node in explored):
|
|
# there can't be nodes with same priority
|
|
fringe.put((newPriority, self.testCount, newNode))
|
|
self.testCount += 1
|
|
# If state is in fringe queue ...
|
|
elif any(newNode.state == node[2].state for node in fringe.queue):
|
|
node: AStarNode
|
|
for (pr, count, node) in fringe.queue:
|
|
# Compare nodes
|
|
if node.state == newNode.state and node.action == newNode.action:
|
|
# ... and if it has priority > newPriority
|
|
if pr > newPriority:
|
|
# Replace it with new priority
|
|
fringe.queue.remove((pr, count, node))
|
|
fringe.put((newPriority, count, node))
|
|
self.testCount += 1
|
|
break
|
|
```
|
|
## Funkcja następnika
|
|
**Metoda *succesor(self, elemState)* w [AutomaticMovement.py](https://git.wmi.amu.edu.pl/s444409/DSZI_Survival/src/master/src/AI/AutomaticMovement.py)**
|
|
|
|
* Do wynik inicjujemy obrót w lewo i prawo, gdyż to zawsze nasz agent może wykonać
|
|
* Sprawdzamy czy jest możliwość ruchu do przodu:
|
|
* Sprawdzamy czy przed nami jest jakaś kolizja, jeśli jest to weryfikujemy
|
|
czy to nie jest nasz cel
|
|
* Jeśli to jest nasz cel to dodajemy ruch do przodu do wyniku funkcji następnika, jeśli nie to zwracamy jedynie listę z obrotami
|
|
|
|
|
|
|
|
## Heurystyka
|
|
**Metoda *approximateDistanceFromTarget(self, tileX, tileY)* w [AutomaticMovement.py](https://git.wmi.amu.edu.pl/s444409/DSZI_Survival/src/master/src/AI/AutomaticMovement.py)**
|
|
* Oszacowuje koszt dotarcia do celu końcowego z aktualnej pozycji gracza.
|
|
* Od tileX i tileY (aktualna pozycja gracza) odejmowana jest pozycja docelowa, zwracana jest wartość zaniżonego kosztu osiągnięcia celu.
|
|
 |