Level-of-detail AI pro rozsáhlé simulace
Level of detail AI for a simulation of a large artificial environment
diploma thesis (DEFENDED)
![Document thumbnail](/bitstream/handle/20.500.11956/17252/thumbnail.png?sequence=7&isAllowed=y)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/17252Identifiers
Study Information System: 42986
Collections
- Kvalifikační práce [11264]
Author
Advisor
Referee
Poch, Tomáš
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Theoretical computer science
Department
Department of Software and Computer Science Education
Date of defense
17. 9. 2008
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
Czech
Grade
Excellent
Technika Level Of Detail (zkráceně LOD) známá především z počítačové grafi ky se využívá i na poli rozsáhlých simulací a virtuálních světů (tzv. LOD AI ). Na podobném principu lze zjednodušovat simulaci v místech, které jsou pro uživatele momentálně nedůležitá a významně tak šetřit systémové zdroje. V této práci budou prozkoumány na konkrétních aplikacích rozdílné způsoby fungování LOD technik a zavedeny obecné defi nice pro formalizaci využití LOD AI technik v simulacích. Nastíníme též problémy, které se v simulacích při využití LOD AI technik vyskytují a navrhneme abstraktní algoritmy pro jejich co možná nejobecnější řešení. Představíme přídavné techniky LOD in uencí a LOD expirací i s jejich konkrétní implementací v projektu IVE včetně příslušných měření zátěže a interpretace výsledné kvality.
Level Of Detail techniques (shortly LOD) are well known in computer graphics, but they are applied also in complex simulations and virtual worlds (aka LOD AI ). On the same principle we can simplify the simulation of behavior in less important places for user and signi cantly decrease simulation complexity and system resources. In this thesis different ways of LOD AI techniques functioning in particular applications will be studied and then the formal de nitions of LOD AI techniques usage in simulations will be introduced. We will also outline common problems that LOD AI techniques implementations usually face and propose abstract algorithms for solution. We will also introduce additional LOD AI techniques of LOD in uences and LOD expirations with its concrete implementation in framework IVE and include appropriate observations of result quality.