こんにちは、モリカトロンのAIエンジニアの銭です。

前回の「ウロチョロスに用いた集団行動の制御手法」に続いて、「ウロチョロス」の遊びの一つ「鬼ごっこ」の手法について紹介して行きたいと思います。

toioコアキューブ達に「鬼ごっこ」させよう

ウロチョロスの遊びの一つ「鬼ごっこ」とは、一台のコアキューブが「鬼」になって他の「人」を追いかけるのを眺めるだけの遊びです。

長いバージョンの動画は以下になります。

「鬼ごっこ」の状態遷移図

主な行動は

この中に、「追いかけ」と「ランダムムーブ」は、前回紹介した Navigator の目標へナビゲーションする手法を使えば実現できます。「Dash」は相手のウェイポイントを取って、一定時間後の相手の位置を予想して前進することでできます。

なので「鬼ごっこ」の中心になったのは「逃げる」という行動の手法であります。

「逃げる」はヒューマンライク衝突回避アルゴリズム（略して「回避アルゴ」）に基づいて実装しました。

理由としては以下の二つあります。

前回の記事で解説した回避アルゴは目標に到達することを目指しています。主に３ステップがあります。

「逃げる」を実装するには、ほぼ同じくこの３ステップを利用し、ステップ２の評価部分を変えれば出来ます。

当た前なんですが、目標へ移動する場合は近いウェイポイントが良いですが、「逃げる」場合は遠い方が良いですね。

前回の記事と同じく、キューブはある方向に移動するために、回転しなければならないので、直線距離だけでウェイポイントを評価するのではなく、回転にかかる時間あるいは現在方向とウェイポイントへの方向の差も評価に入れました。

下図の状況では、「視野」が鬼に塞げられたので、隅が一番遠いウェイポイントになっています。

左上へ行けば逃げ出す可能性があるのに、諦めるのは惜しいです。見守りゲームとしての見た目も良くないですね。

なので、鬼を回避アルゴのスキャン対象から除外します。代わりに、鬼に自首しないように、ウェイポイントへの方向と鬼への方向が近いほど、ソフトペナルティを与えます。

このペナルティの決め方は決して安全な方向を保障することは出来ないのですが、遊びとしては逆にギリギリ逃げ出したりギリギリ捕まったりするのが良いと思います。

シンプルな手法と遊びですが、大量な「人」が参加すると、意外とバリエーションや生き物感が感じられます。

回避アルゴの仕組みを利用し、ウェイポイントの評価方法を変更する考え方は、この「逃げる」の実践によって検証され、色々新しい手法に繋がりそうな気がしてきます。一番直接なアイデアとしては、「複数の鬼から逃げる」でしょうね。