虚拟现实环境中计算机控制的虚拟形象的个性化行为制造技术

基于赛车的计算机游戏通常包括这样一种模式，其中一个或多个人类玩家可与一个或多个计算机控制的对手竞赛。例如，人类玩家可驾驶虚拟赛车与假想为由Ｍａｒｉｏ　　Ａｎｄｒｅｔｔｉ或某一其它赛车手驾驶的计算机控制的虚拟赛车进行比赛。这样的计算机控制的对手可以通过将人类主体的实际游戏行为的采样包括到对手的人工智能控制系统中来增强。这一采样可允许游戏系统个性化计算机控制的对手的行为来仿真人类主体。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术一般涉及虚拟现实环境，尤其涉及虚拟现实环境中计算机控制的虚拟形象(avatar)的个性化行为。较佳实施例的详细描述许多基于赛车的计算机游戏提供了与计算机控制的对手竞赛的模式，这些计算机控制的对手使用一种简单形式的人工智能(AI)来以模拟的“类人”方式经过赛车道或跑道。然而，不管这一AI的“类人”目标如何，当仔细观察时结果往往是相当非人类的。例如，计算机对手可能沿着跑道上理想的或规定的赛车路线来行进，而人类竞赛者却将连续的不完美性不经意地引入到其驾驶中，诸如过度/不足转弯、过度/不足加速、过度/不足刹车以及过早/过晚反应。然而，正是这种不完美性才表征了“类人”竞赛者。结果，计算机对手往往变得可预测且较不有趣。某些AI竞赛者的非类人行为的一个原因是典型的AI运动控制系统向计算机组件有效地在美国提供1/60秒或在欧洲提供1/50秒的反应时间(即，对于虚拟现实环境中每一帧的重画间隔)。因此，在对来自虚拟现实环境的任何“虚拟”(例如，到角落的距离)和“物理”(例如，牵引力的丢失)激励做出反应时AI对手的计算机控制每秒发生50到60次。对于与这一理想表现的计算机控制的对手的竞赛，没有一个人类玩家可以如此快速、频繁或完美地反应。因此，这些游戏的另一普遍特征是与一个或多个人类竞赛者竞赛的机会。例如，两个朋友可以在同一控制台上或通过网络彼此竞赛。这一人类对人类的竞赛通常提供了更有变化且更有趣的比赛，因为人类竞赛者往往形成其自己的比赛风格，且在比赛中做出明显的、非理想的移动。结果通常是更动态的、更不可预测的且令人兴奋的竞赛。然而，当找不到人类竞赛者时，人类玩家一般继续与非常非人类的AI控制的竞赛者一起玩游戏。此处所描述且要求保护的实现增强了赛车类型的游戏和其它计算机游戏中计算机对手的类人真实性。在一个实现中，为人类主体参数化和记录个性化训练数据。之后，可生成计算机控制的虚拟形象来仿真人类主体的风格(例如，策略、战术、技能和缺点)。以此方式，人类玩家可与在人类主体上建模的更类人的AI控制竞赛者竞赛。此外，该虚拟形象可以被个性化以类似于真实世界中的朋友或著名的竞赛者来执行。另外，虚拟形象的行为可以基于人类主体行为在每一游戏分段的多个训练课上的改变而改变，以提供较不可预测的游戏体验。在各种实现中，提供了作为计算机程序产品的制品。计算机程序产品的一种实现提供了计算机系统可读、且编码了用于虚拟现实环境的计算机程序的计算机程序存储介质。计算机程序产品的另一实现可以在由计算系统在载波中具体化且编码了用于虚拟现实环境的计算机程序的计算机数据信号中提供。计算机程序产品编码了用于在用于虚拟现实环境的计算机进程的计算机系统上执行的计算机程序。基于虚拟现实环境的环境上下文以及从个性化样本行为的训练集中随机选择的训练行为来计算虚拟形象行为定义。依照该虚拟形象行为定义，生成至少一个控制信号来指导虚拟现实环境中的实体的行为。在另一实现中，提供了一种方法，使得基于虚拟现实环境的环境上下文以及从个性化样本行为的训练集中随机选择的训练行为来计算虚拟形象行为定义。依照该虚拟形象行为定义，生成至少一个控制信号来指导虚拟现实环境中的实体的行为。在又一实现中，提供了一种系统。虚拟形象行为定义模块基于虚拟现实环境的环境上下文以及从个性化样本行为的训练集中随机选择的训练行为来计算虚拟形象行为定义。行为控制系统依照该虚拟形象行为定义生成至少一个控制信号来指导虚拟现实环境中实体的行为。本专利技术中所包括的附图的简要描述列出如下。附图说明图1示出了用于参数化示例性计算机控制的虚拟形象的赛车跑道和两条训练赛车路线。图2示出了用于生成个性化训练数据的示例性系统。图3示出了示例性个性化训练数据。图4示出了用于为计算机控制的虚拟形象生成控制信号的示例性系统。图5示出了用于为计算机控制的虚拟形象生成控制信号的示例性操作。图6示出了可用于实现本专利技术的一个实施例的示例性系统。基于赛车的计算机游戏通常包括这样一种模式，其中一个或多个人类玩家可与一个或多个计算机控制的对手竞赛。例如，人类玩家可驾驶虚拟的赛车与假想为由Mario Andretti或某一其它赛车手驾驶的计算机控制的虚拟赛车比赛。如此处所描述的，这一计算机控制的对手可通过包括人类主体的实际游戏行为的采样来增强。这一采样可允许游戏系统个性化计算机控制对手的行为，以仿真人类主体。以此方式，计算机控制的对手可被个性化以与参加比赛的著名选手一样或与该人类玩家的朋友或家人一样地表现。例如，两个朋友正在玩计算机赛车游戏，之后其中之一需要离开。离开的朋友可进入一训练模式，以创建个性化训练数据，并将其储存在可由游戏系统访问的持久存储介质中。剩下的朋友然后可选择和由该训练数据个性化以仿真其离开的朋友的虚拟形象一起玩。同样，可对更著名的选手(例如，Mario Andretti)生成和/获得训练数据，然后将其储存在可由游戏系统访问的持久存储介质中。图1示出了用于参数化示例性计算机控制的虚拟形象的赛车跑道和两条训练赛车路线。虚拟赛车跑道100包括赛道表面102和内场104。应当理解，替换的跑道可以是不封闭的或者可应用于非赛车环境，诸如第一人称射击游戏、军事模拟或现实模拟。由此，计算机控制的驾驶员可用由任何移动的物体表示的计算机控制(或AI控制)的玩家来替换。在虚拟赛车跑道100内示出了两条示例性训练赛车路线106和108。注意，在一圈中，人类驾驶员在109处撞到了墙。这一不完美性提供贡献给与人类竞赛者竞赛的体验。赛车路线，即行为定义的示例可以由各种参数来表征，包括但不限于路线上的位置以及转弯、刹车、速度和加速参数序列。这样的训练赛车路线可以例如通过在赛车比赛的多圈中监视并记录人类驾驶员的表现来捕捉。训练赛车路线106和108用于形成对记录它们的人类主体专用的个性化训练数据。使用该个性化训练数据，系统控制AI控制的虚拟形象来仿真人类主体的表现。多条赛车路线提供了提供贡献给AI控制的虚拟形象的不可预测行为的附加变化。在赛车比赛中，AI运动控制系统以指定的间隔(诸如模拟间隔或帧间隔，在某些实现中两者可以相等)接收激励输入，并基于这些输入计算控制信号来改变计算机赛车车辆或其它实体的方向、速度等。改变一般旨在将AI驾驶员带回以与赛车路线(诸如理想的赛车路线或个性化的赛车路线)对齐。由此，赛车路线是一种形式的行为定义，它提供了在控制AI驾驶员沿着赛道的路线时对AI运动控制系统的指导。路线被划分成赛道分段(例如，见赛道分段110)。一般而言，赛道分段是一种类型的游戏分段，它也可表示策略游戏中的游戏轮次、角色扮演游戏中的场景、第一人称射击游戏中的一关等等，或其组合。每一赛车路线相对于赛道分段中的路点(诸如路点112、114、116和118)来表征。赛道分段是更一般的游戏分段的示例，这些游戏分段诸如通过迷宫的距离、虚拟现实设置中一个或多个房间等等。例如，在一个实现中，在路点118，法向矢量(与跨赛道的路点线成法向)与采样的赛车路线之间的转向角120向系统表征了赛车路线。路点和转向角然后由AI运动控制系统用于为AI控制的实体(例如，比赛车辆)计算正确的运动控制信号。图2示出了用于生成个性化训练数据的示例性系统200。生成一组个性化的训练样本202，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种方法，包括：基于虚拟现实环境的环境上下文以及从个性化样本行为的训练集中随机选择的训练行为来计算虚拟形象行为定义；以及依照所述虚拟形象行为定义生成至少一个控制信号来指导实体在所述虚拟现实环境中的行为。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：R赫布里奇，ME蒂萍，M哈顿，
申请(专利权)人：微软公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]