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Abstract:
Sicuramente uno dei principali problemi che, ad oggi, la realizzazione di giochi real-time presenta è la navigazione e pianificazione autonoma di migliaia di agenti in ambienti con ostacoli sia dinamici che statici. In queste condizioni gli agenti hanno la necessità di seguire un percorso che gli consenta di raggiungere la posizione obiettivo, evitando la collisione con gli ostacoli conosciuti e con gli altri agenti.

Gestire queste problematiche con approcci centralizzati, che considerano la somma di tutti gli agenti come se fossero uno solo, si è rivelata essere subito una scelta sbagliata a causa dell’eccessiva complessità causata dal numero di agenti.

Gli approcci decentralizzati, al contrario, dividono il problema del motion planning in sottoproblemi; uno di questi è il pathfinding che si occupa di determinare la sequenza di azioni che consentono ad un agente di spostarsi dallo stato iniziale ad uno stato obiettivo. Questa particolare problematica, nel caso multi-agente, ha dimostrato un alto grado di parallelizzazione; aspetto che legato alla sempre più crescente affermazione delle GPU anche in ambiti non puramente grafici ha attirato l’attenzione di sviluppatori e ricercatori.

In questo seminario sarà illustrata una implementazione del global planning su GPU realizzata sfruttando tecniche incrementali ed euristiche di ricerca in ambienti tile-based che variano nel tempo.

Sarà illustrato come sia possibile pianificare una soluzione per migliaia di agenti che si spostano simultaneamente in ambienti dinamici. Infine saranno illustrati alcuni benchmark preliminari ed alcune considerazioni rispetto a passate implementazioni.