[发明专利]交互式游戏中智能非玩家角色的实现方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及交互式游戏的智能数据处理技术，特别是指一种交互式游戏中智能非玩家角色的实现方法及系统。

背景技术

游戏的核心是其引擎，它为游戏提供光影、动画、物理、渲染及输入的支持，并大量地节省了游戏的开发时间和费用。早期游戏引擎的设计没有包含太多人工智能的考虑。游戏中非玩家角色(Non-Player Character，NPC)的行为是由程序员事先编好的，它们始终机械地遵循固定的行为策略，常常表现得不够聪明。上世纪90年代中后期以来，游戏的智能性成为各大游戏公司争相追逐的目标，其表现之一就是对引擎的革命：在设计引擎时越来越多地使用人工智能技术。Quake和Unreal是支持第一人称射击(First Person Shooting，FPS)游戏的两大最著名引擎。美国Michigan大学的Soar/Games项目研究开发了Soar和开源Quake II之间的接口，在传统Quake II引擎的基础上引入了推理式Agent结构Soar。Unreal虽然不像Quake那样完全开源，但它具有良好的C/S结构，并为Client提供了面向对象的脚本语言UnrealScript，因此提供了比Soar/Games更复杂的多NPC环境。美国Southern California大学和CarnegieMellon大学基于Unreal Tournament游戏研究开发了GameBot项目。另一方面，即时战略(Real-Time Strategy，RTS)游戏是FPS外影响较大的游戏类型。RTS对游戏NPC的智能性要求更高，因为它不仅涉及单个NPC的智能表现，而且更多地会涉及到战术的、战略的、决策的智能行为。加拿大Alberta Edmonton大学研究开发了基于客户端-服务器(Client-Server，C/S)结构的免费RTS引擎ORTS。尽管如此，该项目的人工智能引擎还缺乏进一步补充实时规划、不确定环境下推理、对手建模、学习、空间和时间推理、协作等关键技术的研究，无法充分实现网络游戏中NPC的智能化。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是针对现有交互式游戏引擎技术的不足，提供一种能够使交互式游戏中非玩家角色更加智能化的实现方法，解决游戏开发中预设非玩家角色动作程序复杂且过于机械的问题。

为了达到上述目的，本发明提供了一种交互式游戏中智能非玩家角色的实现方法，该方法通过服务器端的游戏引擎、包含JavaBot网络应用编程接口(API)和JavaBot底层处理单元以及BDI推理单元的游戏客户端控制NPC智能化行为，该方法包括以下步骤：

(1)启动包含JavaBot网络应用编程接口、JavaBot底层处理单元、以及BDI推理单元的客户端，并将客户端与服务器端游戏引擎相连；    

(2)JavaBot网络应用编程接口将上述服务器端游戏引擎发出的游戏消息进行解析并传送到JavaBot底层处理单元；

(3)JavaBot底层处理单元将上述游戏消息解析为状态信息，并传送到BDI推理单元；

(4)BDI推理单元将上述状态信息处理后编译为动作愿望传送回JavaBot底层处理单元；

(5)JavaBot底层处理单元接收上述动作愿望并传送到JavaBot网络API；

(6)JavaBot网络API将上述动作愿望解析为动作命令传送到服务器端的游戏引擎；

(7)游戏引擎根据JavaBot网络API传送的动作命令控制NPC的动作，并返回步骤(2)。

在所述方法中，步骤(3)进一步包括：JavaBot底层处理单元对JavaBot网络API解析过的游戏消息进行判断，如果该消息表达的是游戏中NPC的底层行为，则由JavaBot底层处理单元直接处理后跳至步骤(6)；如果该消息表达的是游戏中NPC的高级智能行为，则发送给BDI处理单元。

在上述方法中，所述游戏中NPC的底层行为包括：寻找目标、跑动和闪避等等。

在上述方法中，所述游戏中NPC的高级智能行为包括：学习、规划、决策、推理和协作等等。

本发明的另一个目的在于提供一种实现本发明方法的交互式游戏系统，该系统包括游戏服务器端游戏引擎和游戏客户端，所述游戏客户端还包括游戏Agent单元；

所述的游戏Agent单元用于接收游戏服务器端发送的游戏消息，将消息进行分析，并根据上述消息发出动作命令；

所述的游戏客户端用于与游戏服务器端相连，发送并接收游戏服务器端传送的游戏信息；