フライトシミュレータの人工知能

ゲームの作成に関する記事やインタビューでは、「人工知能」またはAIという用語がよく言及されています。 通常、このような説明は「現実的なAI」や「高度なAI」などのフレーズに限定されます。 ただし、シミュレーター、つまりフライトシミュレーターについては、以下で説明しますが、AIは航空機の物理モデル以上の役割を果たします。







手始めに、少し歴史と一般的な概念。 さまざまなフライトシミュレータのAIの設計における根本的な違いは、そのような問題を解決するための最良の方法が長い間知られており、どこでも使用されているため、見つけるのがかなり難しいことに注意する必要があります。 AIパイロット、および他のAI「技術的手段のドライバー」-これはいわゆる「ステートマシン」です。 解決するAIタスクの全体のボリュームは、各モードでのAIの動作を最小限の規則でかなり単純なアルゴリズムで記述することができるような多数のメインモード（状態）に分割されます。 第二次世界大戦のパイロットの場合、これは「飛行場でのタキシング」、「離陸」、「ポイントへの飛行」、「リーダーの背後への飛行」、「空中ターゲットの検索、選択および配布」、「アプローチ」攻撃目標 "、"攻撃目標 "など。



各「状態」には、入力が発生したときの条件のセットと、出力のパラメーターのセットもあります。

各「状態」内には、航空機、そのシステム、および武器を制御するためのアルゴリズムがあります。 それは多くの外部条件に依存します。 たとえば、「地上の標的への攻撃」の状態には、5つの主要な意思決定レベルがあります。

AIは、飛行経路と、その位置と地上ターゲットの位置に応じた速度の変化のグラフを作成します。

AIは、現在の速度と高度、および航空機の特性を考慮して、構築された経路からの偏差と設定速度に応じて、コントロールノブ、ペダル、およびスロットルスティックを制御します。



AIは自身の周囲の状況を評価し続け、脅威または目標の早すぎる損失、およびより優先度の高い目標の出現の場合、「アプローチ状態」を離れ、現在の状況に最も適した状態になります。



AIはミッションスクリプトシステムからのコマンドを監視し続け、新しいコマンドが発生した場合、攻撃の実行を停止し、新しく受信したコマンドの実行に対応する状態に切り替わります。

AIは航空機の状態を監視します。 たとえば、燃料または武器の残りが攻撃の継続を許可しない場合、彼はこの状態を離れて「基地に戻る状態」になります。



すでに上で述べたように、このアプローチは事実上すべてのフライトシムで何らかの程度に適用されます。 これに関して、問題が発生します-異なるプロジェクトを比較すると、ゲームでAIが行うことの一般的なロジックの違いがなぜそれほど顕著なのですか？ いつものように、「悪魔は細部に宿る」。 AIのアーキテクチャに対する一般的なアプローチは、何年も前に業界で「定着」し、プロジェクトごとにそれほど変わりません。 ただし、これらの「状態」内の内部意思決定アルゴリズム、および各プロジェクトの状態を切り替える条件は独自の方法で作成され、異なるレベルのAI航空機の動作の違いを決定するのはこのレベルのAI実装です。



Rise of Flight （RoF）の航空機AI。



RoFプロジェクトのAIは、基本的に前任者のイメージで作成されました。 ただし、AIを他のAIと区別するための熱意を持たせる必要がありました。



RoFのAIは、物理モデルを単純化することなく、プレーヤーが制御するのと同じプレーンを制御します。 これは、プレイヤーの飛行機のようなAI飛行機が「生きているかのように」移動し、離陸/着陸、操縦、および損傷中にもっともらしい方法で動作するため、ユーザーにとって快適です。 プレイヤーは、「AIはレールの上を飛ぶために私をひねる」と感じず、逆もまた同様です。「AIは単純化された物理モデルを使用して飛ぶため、ひねるのが簡単すぎる」とは感じません。 正直なところ、プレイヤーはそれを感じました。

「空中ターゲットの探索、選択、および分布の状態」のロジックに対する統合アプローチに特に重点が置かれました。 選択アルゴリズムは非常に分岐しており、多くの追加条件があります。 彼らは、AI飛行機の周囲の空気状況の影響を強化し、ターゲットの選択とフォロワー間の分布を決定することを目的としています。







AIの2番目の機能について詳しく説明したいと思います。 エアターゲットを選択するためのアルゴリズムについて。 最初に、人生で目標がどのように選択されたかを専門家が評価することから始めました。 さらに、経験豊富なパイロットと初心者の両方。 これを行うために、IL-2の2人の著名なプレイヤー、Sturmovikと歴史的なコンサルタントを招待しました。 数時間、彼らは空中戦の状況のどの要因がターゲットの選択に影響を与えるか、そしてどのようにそれを行うかについての偏見で尋問されました。 この場合の主な問題は、戦闘状況の他のすべての要因を比較できる「基準点」、つまり尺度の選択であることは明らかです。 このような比較の助けを借りて、それらを相互に比較することが可能になります。



そのような評価基準として、近似時間が選択されました。 たとえば、次のような一連の質問が続きました。「想像してください、専門家、ここに2つの目標があります。 1つをインターセプトする前に、1分、2秒に飛ぶ必要があります-2分（もう1分）ですが、2番目のほうが速い（つまり、より危険です）。 遠く離れているにも関わらず、あなた（または実際のパイロット）がより遠くの、しかしより速いターゲットを攻撃するように、どれくらい速くする必要があります。 専門家は、「まあ...ターゲットの速度の差が100 km / hを超える場合にのみ、遅いターゲットよりも数分速い高速ターゲットを攻撃するために飛びます」と答えました。 したがって、目標速度の差と傍受時間の差の重要性の比較を得ました。 さらに、同様に、傍受時間に関する優先順位の比較が、他のすべてのパラメーターについてコンパイルされました。



-現在の高度でのターゲットの最大速度の差。

-ターゲットの現在の高度での最大上昇率の違い。

-目標の高さの違い。

-ターゲットエリア内の他の敵機の数の違い。

-ターゲットのクラスの違い（戦闘機、偵察、爆撃機）。



複数の人々の専門家による評価を標準的な方法で処理し、AIの複雑さのさまざまなレベルに合わせてこれらの推定値を調整した後、目標に基づいて目標を分類する標準的な方法を得ました。 傍受時間の60秒の差が「ターゲットプライオリティ」ピギーバンクに+1を与えるとすると、120秒の差は+2になります。 専門家の比較では、60秒が+1の場合、100 km / hの最大速度の差も+1であり、50 km / hの差は+0.5であることが示唆されています。 あらゆる点でそうです。

次に、AIパイロットによって表示されるすべてのターゲットのリストからターゲットが選択されます。まず、フィルタリング条件に該当するターゲットが除外されます。



-傍受するのに時間がかかりすぎるターゲット（長距離のため、高度が高いため、または非常に高速であるため）

-プレイヤーの飛行機の周りにいる同盟戦闘機よりもはるかに多くの敵戦闘機がある目標。 したがって、彼らとの戦いは自殺です（この状態は主にAIエースに影響します）。

-ターゲットがAIパイロットの最大飛行高度より高い。

-AIパイロットの航空機よりも大幅に高いターゲットで、上昇率が非常に高い。



「見込みのない」目標をフィルタリングした後、それらは優先度順にソートされます。 このため、フィルターを通過した各目標が取得され、上記のすべてのエキスパートパラメーターのその他すべての目標と比較されます。 パラメータの合計は、目標のペア間の優先順位の比較です。 次に、各目標について、それが参加するペアのすべてのペアの推定値が要約されます。 次に、目標はより大きなものから小さなものへと最終的な量でソートされます。



したがって、目標のリストが優先度順にソートされています。 次に、目標をフォロワーとして割り当てる必要があります。 このロジックは、AIのレベルとターゲットの数に依存します。 数と高さの優位性を備えた高レベルのAIリーダーは、フォロワーの一部のみを戦闘に送り、他の敵が出現した場合に備えて、彼と残りのメンバーは高高度でカバーします。 低レベルのAIリーダーは、優先度の高いものから始めて、ターゲットごとにグループのプレーンを1つ送信するだけです。 高レベルのAIリーダーは、ターゲットごとに少なくとも2つの飛行機を送ります。 まあなど。



AIスレーブも状況を監視します。 リーダーが指定したターゲットに攻撃が行われた場合でも、フォロワー自身に深刻な脅威を与える別の敵が出現した場合、彼らは新しいターゲットに切り替えます。 また、フォロワーはリーダーの周りの状況を監視します-攻撃に割り当てられていない相手から危険にさらされている場合、リーダーはこれらの敵を攻撃してリーダーをカバーします。 フォロワーは、攻撃中にリーダーから離れすぎてリーダーに戻った場合、割り当てられたターゲットへの攻撃を停止します。

その結果、RoFは、当時提示されていたすべてのアナログの中で、実際の空戦に最も近いリンクのAIリーダーによるターゲット選択のロジックを受け取りました。 さらに、このロジックは、上記の「ペアのパラメーター」の値を変更するだけで、透明で簡単に修正できることがわかりました。 さらに、RoFはAI行動の多くの興味深い機能を実装します。対空機動、照光、雲量、投光照明を考慮に入れたターゲット可視性会計システムです。 同時に、ターゲットの照明は、航空灯、機関銃の発射フラッシュ、射撃など、ターゲット自体の光源の影響も受けます。

一部のユーザーは、バグのためにこれらの「機能」の一部を使用していることに注意してください。 たとえば、プレイヤーのリンクのAIリーダーが、非常に優れた敵軍を攻撃したくない場合。 この場合、AIリーダーは、自分のリンクだけでなく、生き残る可能性が低い戦闘に参加したくなかっただけです。 AIリーダーがスカウトを攻撃したくない別の状況を考えてみましょう。高所でプレイヤーのリンクの頭の真上に行きます。 実際、AIリーダーは、この偵察隊に登る時間は非常に長いため、これが達成されるまでに自分の領土に飛ぶ可能性が高いと単純に推定しました。 これらの場合、「これは現実に近い行動のモデルであり、高レベルのAIパイロットは決して愚かではなく、冒険に巻き込まれないようにしよう」と説明しなければなりませんでした。 もちろん、RoFのようにAIが非常に複雑なため、問題を回避することはできませんでした。 それらを体系的に分離して修正します。 ソフトウェアアーキテクチャとコードを作成したAIプログラマーであるAlexander Petryaevに感謝します。4年半にわたってRoFプロジェクトで役立っており、IL-2の新しいプロジェクトのAIパイロットの基礎としても使用されています。 「。



「スターリングラードの戦い」 （BZS）のAI航空機。



RoFのパイロットのAIは、もともと第二次世界大戦の航空機の長距離を目指して開発されたことに注意する必要があります。 最小限の変更で、AI RoFはIL-2：BzSで使用できます。 しかし、この分野での次のステップが必要であると判断し、私たちの意見では、そのような変更が最も需要が高いポイントを選択しました。 RoFでは、AIの設計と開発で、ターゲットの検索と選択のロジックに焦点を合わせ、BoSでは、近距離戦闘中の戦闘操作に焦点を合わせることにしました。 RoFでは、「空中標的の攻撃状態」で、AI戦闘機は実際に常に1回の普遍的な操作を実行します。敵がどこにいても（右後方、上から、下から）、最短の3次元アークで標的をオンにします。 第一次世界大戦の場合、このアプローチは、その期間の航空機に対する空中戦闘が非常にコンパクトで、一瞬であるという理由で正当化されました。 旋回時間は非常に短く、時速100 km / h未満の速度で操縦が行われ、「操縦」に分解することは非常に困難です。

しかし、第二次世界大戦中、空中戦の状況は根本的に異なります。戦闘がより広範になり、操縦中の飛行機間の距離ははるかに大きく、速度よりもはるかに高く、ターンタイムははるかに長くなります。 この状況では、機動可能な戦闘の構造化がより明確になり、この構造化を形式化することが可能になります。 新しいAIプログラマー、別名「naryv」Steshovがこのタスクを引き受けました。 まず第一に、彼はRoFプロジェクトでAIの微調整とデバッグを行っていたと言わなければなりません。 今年の春にAIで発生したすべての変更は、彼の功績と彼の活動の結果です。 さらに、委任事項を作成するために、専門家は再び戦闘機動に関するアドバイスを求められました-どの機動が使用されたのか、どの場合に使用されたのか、パイロットのレベルが特定の機動の使用にどのように影響したのか、機動の開始と停止の条件は何でしたか 専門家の評価を受けて、問題を解決するために次の方法を選択しました。「空中ターゲットの攻撃状態」は「マクロレベル」になり、内部を下位レベルの「ステートマシン」に明らかにしました。 近接戦闘の各機動は、この新しい低レベル機の個別の「状態」として設計されました。 同時に、「マクロターゲット攻撃状態」ロジックは、すべての入口および出口条件で機能し続けたため、このイノベーションは、「ステートマシン」の上位レベルのアーキテクチャ変更やその他のAIロジックの大幅な人件費なしに、RoF AIアーキテクチャのフレームワーク内で行うことができました。 AI戦闘機はBoSの近接戦闘でどのような操作をいつ使用しますか？



-「ターンアラウンドと撮影。」 これがメインモードであり、一般にRoFで使用されるガイダンスアルゴリズムに似ています。 ターゲットが照準線に近く、オンにして射撃する必要がある場合に使用されます。

「ろうそく。」 飛行機はエンジンの最大運転で突然上昇します。 これは、敵が「スキップ」するときの大きなスピードの場合にエネルギーを節約するために使用されます。 航空機の速度を高度に変換します。

-「ハーフループ」。 飛行機は「ネステロフループ」の半分を実行します。 アプリケーションの目的は、「キャンドル」の目的と同じです。

-「ヒル」。 飛行機は、まっすぐでかなり急な経路で高度を獲得します（ただし、垂直ではありません）。 ターゲットが中程度のスピードで「スキップ」するときに使用されます。 攻撃が側面または「額」から行われた場合。 アプリケーションの目的も同じです-速度を高さに変換することでエネルギーを節約します。

-「戦闘Uターン」。 飛行機は速度を落としながら急ならせん状に上昇します。 アプリケーションの目的はGorkaの目的と同じですが、背後からターゲットを攻撃した後にも使用できます。

「上昇スパイラル。」 航空機は、一定の速度で上昇しながら、目標に向かって最大ガスで旋回します。 攻撃中に、ターゲットが100〜200メートルを超え、私たちの側（コース外）にある場合に使用されます。

「下降スパイラル。」 航空機は、ターゲットに向かって最大のガスで旋回し、速度を下げて設定します。 これは、ターゲットが100〜200メートルよりも低く、私たちの側（コース外）にあるときに使用されます。 また、十分なマージンを持って敵を尾から投げ飛ばそうとするのにも使用できます。 下向きのスパイラルでは、非常に高くて長時間の過負荷が発生します。

-「強制Uターン。」 航空機は、最大のガスと過負荷で水平旋回します。 これは、ターゲットが飛行機とほぼ同じ高さで、側面が正面半球にあるときに使用されます。

-「ターン」。 航空機は、過負荷によって最大スロットルで水平方向に旋回し、一定の最適な旋回速度を維持します。 他のすべての場合に使用されます。

-「ハイヨーヨー。」 「ターン」を実行すると、航空機は少しの間ロールをわずかに減少させ、速度の低下によりわずかに高度を上げます。 これは、曲げ操作のサブモードです。 回転の開始時に、速度が最適よりもはるかに高いことが判明し、エネルギーを無駄にしないために、この速度が高さの利点に変換される場合に使用されます。

-「ローヨーヨー。」 「ターン」を実行するとき、航空機はロールを短時間わずかに増加させ、高度の損失により速度を少し上げます。 これにより、オーバーロードを増加させることにより、ターゲットのターンを迅速に加速できます。 このサブターンマヌーバーは、ターゲットへの角度が長時間変わらない場合（飛行機がターン中に互いを回ることができない場合）に使用されます。

「クーデター。」 航空機は「後方に反転」し、最大ガスで最大の過負荷で「Nesterov's Loop」の後半を実行します。 尾から敵を投げ出す必要があり、十分な高さの予備がある場合に使用されます。

-「スリップ」。 飛行機は舵をそらせ、直線で飛行を続けます。 敵が長距離から照準と射撃を行う場合、飛行方向の誤った印象を作成するために使用されます。

「はさみ。」航空機は減速し、左右に連続して回転します。ヘッドルームが不十分で、AIパイロットの飛行機が低速で敵の飛行機よりも安定している場合に、尾から敵を投げ出すために使用されます。

-「コルクスクリューバレル。」 AIパイロットは飛行機を「爆破」し、同時にロールに沿ってロールします。また、尾から敵を落とすために使用されます。操作は非常に複雑で、AI-asamのみが使用できます。

-「防衛的な意欲。」 AIパイロットは敵を垂直に保ち、常に身長を伸ばして落下します。敵が狙うのを難しくするために遠距離から攻撃を行う場合に使用されます。







AIのレベルに応じて、近距離空戦でさらなる機動を選択するための新しい分岐システムを作成することに加えて、空中戦闘でのAI戦闘機の行動のリアリズムを高めることを目的としたいくつかの作業を実施しました



。航空機ごとに独自に調整されており、コックピットでパイロットの頭が回転する可能性だけでなく、起こりうる動き（嫌がらせ、スクワット、覗き見）も考慮されます。

-空戦を行うモードでは、何らかの理由で失われたターゲットを検索するサブモードが導入されました。AIパイロットは飛行機をターンに入れ、ターゲットを再度見ようとします。すぐにうまくいかなかった場合は、ターンを反対方向にシフトします。そのため、彼が最終的にターゲットを失ったと判断するまで。

-空中戦闘モードでも、目標が高すぎることが判明した場合、最適な経路に沿った上昇モードが追加され、AIパイロットが最適な方法で目標の高さをキャッチしようとしました。

-敵の戦闘機を回避するとき、攻撃機と爆撃機は「ヘビ」を実行するだけでなく、敵までの高さと距離が許すときに潜ります。

「私たちは、彼に委ねられた戦場の状況を評価し、無線通信を使用して戦闘機を指揮し、標的に航空機を攻撃できる高度な航空機パイロットの機能も作成しました。同時に、AI飛行機自体には、砲手との相互作用と無線通信に関するすべてのスキルがあります。

-地上の標的を攻撃する既存のロジックに加えて、AI飛行機は潜水から誘導されていないミサイルを使用するように訓練され、Ju-87とPe-2は垂直潜水から爆撃を実行します。

-速度の向上と小型武器の多様性を考慮して、空中目標での射撃における鉛のカウントと維持のシステムが改善されました。 AIパイロットは現在、ターゲットの動きのパラメーターだけでなく、さまざまな大砲と機関銃の弾道の違いも考慮に入れています。



また、以下を達成することができました。



-AIパイロットは、飛行場およびそのフォロワー/リーダーと無線通信を行うように訓練されました。

-AI飛行機は、離陸のために駐車場から滑走路まで、また着陸後にストリップから駐車場までタクシーで訓練されました。

-第一次世界大戦中は利用できなかったが、第二次世界大戦で登場した航空機システム：AI飛行機は、格納式着陸装置、フラップと着陸フラップ、テールホイールロック、航空灯、着陸灯、キャビン照明、開閉可能なキャビンライト、パラシュート、エアブレーキ、ホイールブレーキ、制御された過給機、速度制御装置を航空機に残す可能性。



ほとんどすべての新しい機能の準備ができていることに注意することが重要です。最近開始されたアーリーアクセスに参加することで、これを個人的に確認できます。すでにRoFにあるAIシステムは非常に高度でした。 BzSではさらに複雑になり、必然的にいくつかのバグが発生しますが、デバッグに十分な時間があります。リリースまでに、AIパイロットのパフォーマンスを非常に高いレベルに引き上げることが期待されています。

誰かが「なぜこれが必要なのですか？」と尋ねるかもしれません。この質問への答えは非常に簡単です-私たちは、詳細かつ現実的な飛行モデルだけでなく、AIの同盟国とAIの敵の行動の分岐した、複雑で現実的な論理のために、空爆の状況を可能な限りもっともらしいものにするよう努めています。フライトシミュレータでAIを作成する場合、敵のAIの過剰な「ロボット化」と過剰な「だまし」との間の脆弱なバランスを見つけようとすることは非常に重要です。間違いを犯さない理想的な「キリングマシン」と競争したり、弾丸の下を登る愚かなカツオドリを撃つことを望む多くの人がいることはまずありません。私たちの前の課題は複雑で非常に興味深いものです。AIパイロットを可能な限り人間化して現実に近づけることです。

振り返ってみると、私たちは虚偽の謙虚さなしに、すでに何かに成功していると言うことができます。そしてそれはうまくいきました。しかし、私たちは静止していません-私たちは絶えず開発し、新しいタスクを設定し、それらを解決する方法を見つけています。志を同じくする人々と仲間を探しています。今すぐ参加しよう！



Daniil“ Han” Tuseyev、プロジェクトマネージャー、IL-2 Sturmovik：Battle for Stalingrad。