[发明专利]虚拟对象控制方法、系统、装置、介质及电子设备有效

专利信息
申请号: 201910252803.9 申请日: 2019-03-29
公开(公告)号: CN109960545B 公开(公告)日: 2022-09-13
发明(设计)人: 任春旭;吕唐杰;范长杰 申请(专利权)人: 网易(杭州)网络有限公司
主分类号: G06F9/448 分类号: G06F9/448
代理公司: 北京律智知识产权代理有限公司 11438 代理人: 袁礼君;阚梓瑄
地址: 310052 浙江省*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 虚拟 对象 控制 方法 系统 装置 介质 电子设备
【说明书】:

发明的实施例提供了一种虚拟对象控制方法、虚拟对象控制系统、虚拟对象控制装置、计算机可读介质及电子设备,涉及计算机技术领域。该方法包括:确定用于表示虚拟对象之间协作的目标行为;检测虚拟对象在当前场景中是否满足预设协作条件;如果满足预设协作条件,根据预设公共模型控制策略控制虚拟对象执行目标行为;如果不满足预设协作条件,根据预设对象模型控制策略控制虚拟对象执行虚拟行为;其中,虚拟行为包括虚拟对象的非协作性行为。实施本发明实施例的技术方案能够一定程度上克服虚拟对象之间难以产生有效配合的问题,进而提升虚拟对象之间的配合程度,以改善用户的游戏体验,提升用户粘度。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域,具体而言,涉及一种虚拟对象控制方法、虚拟对象控制系统、虚拟对象控制装置、计算机可读介质及电子设备。

背景技术

随着科技的不断发展,玩家对战玩家游戏(Player versus Player,PVP游戏)以及玩家对战环境游戏(Player versus Environment,PVE游戏)等各种类型的游戏层出不穷。在多人游戏中,人工智能机器人(Artificial Intelligence Robot,AI Bot)作为重要的组成部分,承担着游戏中虚拟人物的角色。例如,在篮球模拟比赛中,AI Bot可以作为玩家的队友与玩家进行配合以赢得比赛,也可以作为敌方队友,通过与多个AI Bot之间的配合,为玩家营造一个仿真的篮球比赛环境。

目前,对于AI Bot(即虚拟对象)的训练通常是通过强化学习进行的,AI Bot可以根据不同行为对应的奖励值不断的学习,以在学习的过程中产生可以最大化奖励值的策略。对于篮球模拟比赛来说,AI Bot需要通过强化学习算法在游戏的各种状态下不断尝试各种动作,以收集状态、动作以及回报的样本,进而训练出一个可以为AI Bot所用的神经网络。但是,通过上述方法训练出的AI Bot在游戏中更多的是各自为战,在偏向于团队作战的游戏中难以产生有效的配合。

需要说明的是,在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本发明的背景的理解,因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种虚拟对象控制方法、虚拟对象控制系统、虚拟对象控制装置、计算机可读介质及电子设备,进而至少在一定程度上克服AI Bot(即虚拟对象)之间难以产生有效的配合的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种虚拟对象控制方法,包括:确定用于表示虚拟对象之间协作的目标行为;检测虚拟对象在当前场景中是否满足预设协作条件;如果满足预设协作条件,根据预设公共模型控制策略控制虚拟对象执行目标行为;如果不满足预设协作条件,根据预设对象模型控制策略控制虚拟对象执行虚拟行为;其中,虚拟行为包括虚拟对象的非协作性行为。

在本发明的一种示例性实施例中,确定用于表示虚拟对象之间协作的目标行为,包括:遍历每个虚拟对象的行为集合,提取行为集合中用于表示虚拟对象之间协作的行为作为目标行为。

在本发明的一种示例性实施例中,根据预设公共模型控制策略控制虚拟对象执行目标行为,包括:根据预设公共模型控制策略从虚拟对象中确定出目标虚拟对象,以及从目标行为中确定出待执行行为;控制目标虚拟对象执行待执行行为。

在本发明的一种示例性实施例中,虚拟对象控制方法还包括:在目标虚拟对象执行待执行行为完毕之后,确定待执行行为对应的回报值;将回报值叠加至目标虚拟对象的总回报值上,根据叠加结果更新总回报值。

在本发明的一种示例性实施例中,检测虚拟对象在当前场景中是否满足预设协作条件,包括:检测虚拟对象在当前场景中是否存在交互需求;其中,如果存在,则确定虚拟对象在当前场景中满足预设协作条件。

在本发明的一种示例性实施例中,根据预设公共模型控制策略从虚拟对象中确定出目标虚拟对象,包括:根据预设公共模型控制策略并结合当前场景,从虚拟对象中确定出目标虚拟对象。

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