$30 off During Our Annual Pro Sale. View Details »
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
BehaviorTree
Search
いも
January 09, 2018
Technology
0
260
BehaviorTree
社内LT大会で発表したやつです
いも
January 09, 2018
Tweet
Share
More Decks by いも
See All by いも
UnityプログラミングバイブルR6号宣伝&Unity Logging小話
adarapata
0
590
Unityテスト活動のふりかえり
adarapata
1
600
Gather.townはいいぞ その後
adarapata
1
1.6k
Unityでの開発事例
adarapata
3
23k
どこのご家庭にもあるシーンマネージャーの話
adarapata
2
8.4k
Gather.townはいいぞ
adarapata
2
2.4k
宴はいいぞ
adarapata
0
1.6k
わかった気になるモブプログラミング
adarapata
1
130
モブワークっぽいのをやっている話/Trying mobwork
adarapata
2
1.3k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Snowflake だけで実現する “自立的データ品質管理” ~Data Quality Monitoring 解説 ~@ BUILD Meetup: TOKYO 2025
ryo_suzuki
0
120
SREが取り組むデプロイ高速化 ─ Docker Buildを最適化した話
capytan
0
130
フルカイテン株式会社 エンジニア向け採用資料
fullkaiten
0
9.9k
Amazon Bedrock Knowledge Bases × メタデータ活用で実現する検証可能な RAG 設計
tomoaki25
6
2.1k
LayerX QA Night#1
koyaman2
0
230
20251219 OpenIDファウンデーション・ジャパン紹介 / OpenID Foundation Japan Intro
oidfj
0
430
202512_AIoT.pdf
iotcomjpadmin
0
130
半年で、AIゼロ知識から AI中心開発組織の変革担当に至るまで
rfdnxbro
0
120
SREには開発組織全体で向き合う
koh_naga
0
410
AlmaLinux + KVM + Cockpit で始めるお手軽仮想化基盤 ~ 開発環境などでの利用を想定して ~
koedoyoshida
0
150
Lookerで実現するセキュアな外部データ提供
zozotech
PRO
0
190
日本の AI 開発と世界の潮流 / GenAI Development in Japan
hariby
1
210
Featured
See All Featured
A Tale of Four Properties
chriscoyier
162
23k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
246
13k
The Organizational Zoo: Understanding Human Behavior Agility Through Metaphoric Constructive Conversations (based on the works of Arthur Shelley, Ph.D)
kimpetersen
PRO
0
200
Bash Introduction
62gerente
615
210k
Efficient Content Optimization with Google Search Console & Apps Script
katarinadahlin
PRO
0
250
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
31
6.5k
Leadership Guide Workshop - DevTernity 2021
reverentgeek
0
160
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
370
20k
Sam Torres - BigQuery for SEOs
techseoconnect
PRO
0
140
My Coaching Mixtape
mlcsv
0
13
How to Talk to Developers About Accessibility
jct
1
83
Information Architects: The Missing Link in Design Systems
soysaucechin
0
710
Transcript
Behavior Tree imo
imo です https://adarapata.com/
AI のおはなし
みなさんはAI を作るときどう してますか?
僕は作ったことありません 一緒に勉強しましょう
アクションゲー ムのキャラのAI を作り たい 動かない( 静止) 索敵範囲内に敵がいたら接近 攻撃範囲内に敵がいたら攻撃 接近中に相手が攻撃してきたら回避 静止中は一定確率で踊る
ステー トマシンで書いてみる 5 つの行動を「 状態」 と考える それぞれの状態遷移先を定義する 実装は割と楽
ステー トマシンのデメリット 状態が増えると遷移が爆発的に増える 遷移が増えると複雑性が増し、 管理しにくい 状態と遷移条件と紐づくため、 再利用性が低い
そこでBehaviorTree
BehaviorTree 振る舞いをツリー 状で管理する手法 状態ではなく振る舞いを定義する ステー トマシンより複雑な意思決定を行える 今のゲー ム業界AI はこれが多いらしい 発祥は「Halo2」
とのこと
どんなの? ↑ だとよくわからんのでUnity 上でBehaviorTree を扱 うアセットで見る
基本は左から深さ優先探索していく
ノー ド Tree を構成する要素 以下のどれかのステー タスをもつ READY: 初期化 SUCCESS: 成功
FAILURE: 失敗 RUNNING: 実行中 ステー タスを親ノー ドに返して評価する
ノー ドの種類 基本的なやつは以下 Action Conditional Sequence Selector Decorator
Action ノー ド 実際に実行する処理のノー ド 子を持たないリー フノー ド 今回だと攻撃とか踊るとかのロジック アクションに対しての成否を返す
Conditional ノー ド 条件判定を行うノー ド 子を持たないリー フノー ド 今回だと敵が攻撃してきたか? などの部分
条件判定の成否を返す
Sequence ノー ド いわゆるAND ノー ド 必ず子を持つ 子を左から順番に実行する 子から成否をもらい、 否が返ってくると終了して
親に返す 否が来ない限り、 子を全部実行する
Selector ノー ド いわゆるOR ノー ド 必ず子を持つる 子を左から順番に実行する 子から成否をもらい、 成が返ってくると終了する
Decorator ノー ド 今回使ってない Action の結果に装飾を行うノー ド Action は成功したけど強制的に失敗とか
例: 敵が攻撃範囲内にいた場合
例: 敵が索敵範囲内にいる、 且つ攻撃はしていない
例: 敵が攻撃範囲にも索敵範囲にもいない、 踊らない
Behavior Tree のいいところ ステー トマシンより複雑な条件に対応できる 小さなノー ドの組み合わせで表現するため、 変更 しやすい ステー
トマシンと共存可能 パズルみたいで楽しい( 個人の感想) 気をつけるところ 単純な挙動にもツリー の作成が必要 ステー トマシンよりはリソー スが必要
出稼ぎダンジョンの敵キャラの例
便利
おわり