健康促進のための\nプレイヤー適応型モーションゲーミングAI

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2019-11-01
• タイトル: 健康促進のための\nプレイヤー適応型モーションゲーミングAI
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Player Adaptive Motion Gaming AI for Health Promotion
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 立命館大学情報理工学部
• 著者所属: 立命館大学情報理工学研究科
• 著者所属: 立命館大学総合科学技術研究機構
• 著者所属: 首都大学東京システムデザイン学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research Organization of Science and Technology, Ritsumeikan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Systems Design, Tokyo Metropolitan University
• 著者名: 許, 俊傑; 問馬 樹; 方 舟; パリヤワン プージャナー; 原田 智広; ターウォンマット ラック
• 著者名(英): Junjie, Xu; Tatsuki Toma; Zhou Fang; Pujana Paliyawan; Tomohiro Harada; Ruck Thawonmas
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では，体全身を使用するモーションゲームにおいて，身体部位の使用のバランスを促進するための，対戦格闘ゲーム AI を提案する．本研究では，プレイヤーのゲーム支配力を調整することで，プレイヤーの入力に基づき，AI のアクションを制御する「プレイヤー支配調整（Player Dominance Adjustment, PDA）」と呼ばれる，新しい概念を使用する．これは，AI がプレイヤーの実行しようとしているアクションを分析し，そのアクションがバランスを高める場合，AI キャラクターにもっと有利な行動を取って，プレイヤーのゲーム支配力を上昇させる．そうでない場合，プレイヤーに対し AI が強い行動を取るように，モンテカルロ木探索（MCTS）から取得した行動を実行する．実験により，提案された AI が既存の AI（MCTS ベースの AI）よりもバランスが取れていることが示唆される．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper presents an opponent fighting game AI for promoting balancedness in use of body segments while engaging in full-body motion gaming. The proposed use a new concept called“Player Domi-nance Adjustment (PDA),” which is to control the AI’s actions based on the player’s inputs in the way that adjusts the player’s dominant power. Namely, the AI analyzes an action that the player is going to perform and determines whether the action will increase the balancedness or not; if it does so, the AI will determine action which may give advantage to player, to let the player dominate the game. Else it will use a strong counteraction (obtained from Monte-Carlo Tree Search) towards the player. The proposed AI was compared with a typical open-loop MCTS AI. Our results show that the proposed AI outperforms the existing AI in promoting the balancedness.
• 書誌情報: ゲームプログラミングワークショップ2019論文集; 巻 2019, p. 221-226, 発行日 2019-11-01
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会