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Founda’ons of Game AI Level 8 – Finite State Machines Dr Alexiei Dingli

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Founda'ons  of  Game  AI  

Level  8  –  Finite  State  Machines    

Dr  Alexiei  Dingli  

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The  Theory  

•  Set  of  states    •  Input  vocabulary  •  Transi'onal  func'on  T  (State  given  Input)  

•  Denotes  the  change  of  an  object  over  'me  

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In  Prac'ce  

•  A  state  represents  a  behavior  

•  T  defines  how  to  transi'on  to  another  state  

•  Accep'ng  states  represent  the  end  for  a  FSM  

•  Input  to  the  FSM  con'nues  as  long  as  the  game  con'nues  

•  Can  be  easily  represented  using  a  graph  

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In  Games  •  The  NPC  AI  is  a  

sequence  of  mental  states  

•  World  events  can  force  a  change  in  state  

•  The  model  used  is  easy  to  grasp  (even  for  non-­‐programmers)  

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E.g.  Leaf  carrying  ant  

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E.g.  Leaf  carrying  ant  

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E.g.  Leaf  carrying  ant  

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The  FSM  class  public  class  FSM  {          private  var  ac'veState  :Func'on;  //  points  to  the  currently  ac've  state  func'on              public  func0on  FSM()  {          }              public  func0on  setState(state  :Func'on)  :void  {                  ac'veState  =  state;          }              public  func0on  update()  :void  {                  if  (ac'veState  !=  null)  {                          ac'veState();                  }          }  }  

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The  Ant  Class  public  class  Ant  {          public  var  posi'on      :Vector3D;          public  var  velocity      :Vector3D;          public  var  brain            :FSM;              public  func0on  Ant(posX  :Number,  posY  :Number)  {                  posi'on        =  new  Vector3D(posX,  posY);                  velocity        =  new  Vector3D(  -­‐1,  -­‐1);                  brain              =  new  FSM();                      //  Tell  the  brain  to  start  looking  for  the  leaf.                  brain.setState(findLeaf);          }  

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Finding  the  leaf  public  func0on  findLeaf()  :void  {          //  Move  the  ant  towards  the  leaf.          velocity  =  new  Vector3D(Game.instance.leaf.x  -­‐  posi'on.x,  Game.instance.leaf.y  -­‐  posi'on.y);              if  (distance(Game.instance.leaf,  this)  <=  10)  {                  //  The  ant  is  extremelly  close  to  the  leaf,  it's  'me                  //  to  go  home.                  brain.setState(goHome);          }              if  (distance(Game.mouse,  this)  <=  MOUSE_THREAT_RADIUS)  {                  //  Mouse  cursor  is  threatening  us.  Let's  run  away!                  //  It  will  make  the  brain  start  calling  runAway()  from                  //  now  on.                  brain.setState(runAway);          }  }  

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Going  back  home  public  func0on  goHome()  :void  {          //  Move  the  ant  towards  home          velocity  =  new  Vector3D(Game.instance.home.x  -­‐  posi'on.x,  Game.instance.home.y  -­‐  posi'on.y);              if  (distance(Game.instance.home,  this)  <=  10)  {                  //  The  ant  is  home,  let's  find  the  leaf  again.                  brain.setState(findLeaf);          }  }      

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Running  away  public  func0on  runAway()  :void  {          //  Move  the  ant  away  from  the  mouse  cursor          velocity  =  new  Vector3D(posi'on.x  -­‐  Game.mouse.x,  posi'on.y  -­‐  Game.mouse.y);              //  Is  the  mouse  cursor  s'll  close?          if  (distance(Game.mouse,  this)  >  MOUSE_THREAT_RADIUS)  {                  //  No,  the  mouse  cursor  has  gone  away.  Let's  go  back  looking  for  the  leaf.                  brain.setState(findLeaf);          }  }  

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Exercise  

•  Modify  the  code  to  add  the  transi'on  from  goHome  to  runAway  

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E.g.  Improved  leaf  carrying  ant  

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Stack  based  FSM  

•  Uses  a  stack  to  control  states  

•  Top  of  stack  =  ac've  state  

•  Transi'ons  work  by  pushing  and  popping  states  

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3  possibili'es  

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The  Stack  FSM    

public  class  StackFSM  {          private  var  stack  :Array;              public  func0on  StackFSM()  {                  this.stack  =  new  Array();          }              public  func0on  update()  :void  {                  var  currentStateFunc'on  :Func'on  =  getCurrentState();                      if  (currentStateFunc'on  !=  null)  {                          currentStateFunc'on();                  }          }              public  func0on  popState()  :Func'on  {                  return  stack.pop();          }              public  func0on  pushState(state  :Func'on)  :void  {                  if  (getCurrentState()  !=  state)  {                          stack.push(state);                  }          }              public  func0on  getCurrentState()  :Func'on  {                  return  stack.length  >  0  ?  stack[stack.length  -­‐  1]  :  null;          }  }  

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Exercise:  More  complex  Ant  •  Descrip0on  of  Ant  AI  

–  First,  the  ants  will  move  randomly  in  their  environment  in  an  ajempt  to  locate  a  piece  of  food.  Once  an  ant  finds  a  piece  of  food,  it  will  return  to  its  home  posi'on.  When  it  arrives  home,  it  will  drop  its  food  and  then  start  a  new  search  for  water  rather  than  food.  The  thirsty  ants  will  roam  randomly  in  search  of  water.  Once  an  ant  finds  water,  it  will  resume  its  search  for  more  food.  

–  Returning  food  to  the  home  posi'on  will  result  in  a  new  ant  emerging  from  the  home  posi'on.  The  ant  popula'on  will  con'nue  to  grow  so  long  as  more  food  is  returned  to  the  home  posi'on.  Of  course,  the  ants  will  encounter  obstacles  along  the  way.  In  addi'on  to  the  randomly  placed  food  will  be  randomly  placed  poison.  Naturally,  the  poison  has  a  fatal  effect  on  the  ants.  

•  Can  you  summarize  the  behavior  in  an  FSM?  

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PacMan State Machine

Fall 2012 20

PacMan eats a Power Pill

Timer <= 0

Collision with PacMan

Timer <= 0

Collision with GhostBox

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Actions of States Roam; If PacMan gets close, PathTo (PacMan)

Timer--; PathAwayFrom (PacMan)

PathTo (GhostBox) Timer— Move back-and-forth

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Coding  the  

States  

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Example:  Cleaning  Robot  AI  

•  Single  FSM  operates  with  no  problems  •  However,  the  robot  can  run  low  on  power  and  requires  

recharging  •  Alarm  mechanism:  Interrup'ng  the  normal  behavior  to  

respond  to  something  else  important  

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Example:  Cleaning  Robot  AI  •  Adding  “Get  Power”  

state  to  accommodate  the  alarm  mechanism  is  not  difficult  à  but  number  of  states  increase  about  x2  

•  What  if  we  have  a  “Hide”  alarm  that  is  another  alarm  behavior?    

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Example:  Cleaning  Robot  AI  •  So,  rather  than  

combining  all  the  logic  into  a  single  FSM,  we  can  separate  into  several  FSMs,  arranged  in  a  hierarchy  

•  Higher  levels  of  hierarchy  can  respond  to  alarm  behaviors  

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Hierarchical  State  Machine  

•  Higher  level:  Operates  the  alarm  behavior  (to  get  power)  •  Lower  level  (within  the  Clean  Up  mother  state):  Operates  

the  cleaning  up  behavior  

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Hierarchical  State  Machine  

•  H*  state:  “History  state”  that  indicates  which  sub-­‐state  (in  lower  level)  should  be  entered  (ini'ally)  or  resumed  (if  just  returned  from  the  higher  level)  

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Hierarchical  State  Machine  

•  It  is  possible  to  implement  both  FSMs  separately,  but  a  lot  of  switching  between  the  two  is  required  à  implementa'on  inefficiency  

•  Nested  hierarchy:    We  are  in  more  than  one  state  at  a  'me  (on  different  levels),  just  keep  track  of  mul'ple  levels  of  states  

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Cross  Hierarchical  Transi'on  

•  If  the  robot  has  no  objects  to  collect  (of  found  nothing  useful),  makes  sense  to  go  back  to  charging  bay  rather  than  was'ng  power  

•  Transi'on  from  lower  level  state  to  a  higher  level  state  –  Lower  level  FSM  is  reset,  with  no  history  record  

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Hierarchical  FSMs  •  Expand  a  state  into  its  own  sub-­‐FSM  

•  Some  events  move  you  around  the  same  level  in  the  hierarchy,  some  move  you  up  a  level  

•  When  entering  a  state,  have  to  choose  a  state  for  it’s  child  in  the  hierarchy  –  Set  a  default,  and  always  go  to  that  –  Random  choice  –  Depends  on  the  nature  of  the  behavior  

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FSM  Processing  •  Polling  

–  Simple  and  easy  to  debug  –  Inefficient  since  FSMs  are  always  evaluated  

•  Event  Driven  Model  –  FSM  registers  which  events  it  is  interested  in  –  Requires  complex  Observer  model  in  engine  –  Hard  to  balance  granularity  of  event  model  

•  Mul0threaded  –  Each  FSM  assigned  its  own  thread  –  Requires  thread-­‐safe  communica'on  –  Conceptually  elegant  –  Difficult  to  debug  

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More  FSM  Extensions  •  Fuzzy  State  Machines  

–  Degrees  of  truth  allow  mul'ple  FSM’s  to  contribute  to  character  ac'ons  

•  Mul0ple  FSM’s  –  High  level  FSM  coordinates  several  smaller  FSM’s  

•  Polymorphic  FSM’s  –  Allows  common  behavior  to  be  shared  

–  Soldier  -­‐>  German  -­‐>  Machine  Gunner  

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Debugging  FSMs  •  Offline  Debugging  –  Logging  –  Verbosity  Levels  

•  Online  Debugging  –  Graphical  representa'on  is  modified  based  on  AI  state  

–  Command  line  to  modify  AI  behavior  on  the  fly  

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Weaknesses  of  FSMs  1.  Rigid  modeling  of  behaviors    –  Each  character  can  only  have  one  state  at  a  'me  –  straighsorward  but  limited  

2.  Complex  transi'on  condi'ons  can  affect  efficiency  –  …if  many  condi'ons  need  to  be  checked    

3.  Behaviors  are  determinis'c  –  Designer  pre-­‐determines  the  ac'ons  and  behaviors  of  the  character,  unlikely  for  it  to  respond  out  side  what  it  was  designed  to  

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Addressing  them…  1.  Rigid  modeling  of  behaviors    –  Modeling  mul'ple  states  in  a  nested  hierarchy  might  help  to  construct  more  complex  behaviors  

2.  Complex  transi'on  condi'ons  can  affect  efficiency  –  Use  decision  trees  in  the  transi'ons  

3.  Behaviors  are  determinis'c  –  Apply  fuzzy  logic  to  the  transi'ons  

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Exercise  •  A  Tamagotchi  is  a  small  virtual  creature  that  lives  on  a  computer.  It  

starts  as  a  'ny  egg  and  awer  a  few  minutes  it  “hatches”.  The  user  must  feed  the  Tamagotchi,  play  with  it,  provide  medicine  when  it  is  sick,  turn  the  “light”  in  the  unit  on  and  off  when  it  is  'me  for  the  Tamagotchi  to  wake  up  or  go  to  bed,  clean  its  living  quarters,  discipline  it,  and  check  its  status  (age,  weight,  discipline,  hunger,  and  happiness).  The  Tamagotchi  can  also  call  its  owner  when  it  needs  assistance.  The  degree  to  which  the  owner  uses  (or  abuses)  each  func'on  has  an  influence  on  its  welfare  and  development.  The  development  of  a  Tamagotchi  is  a  simple  affair,  progressing  through  four  stages:  “baby”,  “child,  “teenager”,  and  “adult”.  A  few  weeks  awer  the  Tamagotchi  becomes  an  “adult”,  it  dies.    

•  Create  the  FSM  of  the  Tamagotchi.      

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Ques'ons?  

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Case  Study:  Robocode  

•  Install  Robocode  •  Click  on  robocode.command  •  Bajle  >  New  >  Select  the  AI  >  Start  Bajle  

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Case  Study:  Robocode  

•  How  do  we  defend,  search  and  ajack?  

Ajack  Defend   Search  

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Case  Study:  Robocode  •  First  determine  what  states  are  

needed  –  Ajack,  Evade,  Search,  etc  

•  Code  up  the  FSM  transi'on  func'on  

•  Setup  debugging  –  Verbosity  levels  are  a  must  

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Defense  and  Firing  Power  •  Enable  your  bot  to  

dodge  incoming  fire  

•  Every  20  ‘'cks’  reverse  direc'on  

•  Adds  a  circle  strafe  

•  Selects  a  bullet  power  based  on  our  distance  away  from  the  target    

void doMovement() { if (getTime()%20 == 0) { direction *= -1; setAhead(direction*300);

} setTurnRightRadians(target.bearing + (PI/2)); }

void doFirePower() { firePower = 400/target.distance; }

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Searching  •  Reducing  the  scanner  

arc  allows  you  to  fire  faster  

•  If  a  target  has  not  been  seen  recently,  spin  

•  Scan  where  the  target  is  

•  Wobble  to  make  sure  to  find  the  target  

void doScanner() { double radarOffset; if(getTime() - target.ctime > 4)

radarOffset = 360; else radarOffset = getRadarHeadingRadians() -

absbearing(getX(),getY(),target.x,target.y); if( radarOffset < 0 ) radarOffset -= PI/8; else radarOffset += PI/8;

setTurnRadarLeftRadians(NormaliseBearing(radarO

ffset)); }

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Exercise  

•  Use  the  Robot  >  Editor  to  implement  your  own  FSM  based  robot  

•  Hint:  Look  at  MyFirstRobot  or  MyFirstJuniorRobot  


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