撞球路徑預測系統

此為碩士時期參與的產學合作案。雖為學長發表的論文,但有參與方法發想與製作過程。若要在短時間內透過數學實際運算撞球位置將會耗費大量的運算時間與資源,因此我們研發了一套利用 Machine Learning 來建構一個可以取代物理模擬的 Model,透過 Model 直接推測出撞球可能的物理運動結果,以節省大量的思考時間。 1. 極高的準確度 可由右圖實驗結果看出,透過預測系統預計的母球落點位置幾乎與實際打擊的結果相符,雖不能到完全一致,但對撞球遊戲而言些微的偏差對於讓BOT進行下一桿的推測而言並不會有太大的影響。 2. 大幅降低運算時間 以傳統若想要預測撞球的移動路徑,必須在一個 frame 之內迅速模擬多個 frame 之後的結果,這種方法雖然可以獲得最精準的預測結果,但卻要消耗大量的運算資源與時間。相較於實際物理模擬運算,用我們訓練出來的預測模型可以將快 100~2000 毫秒的運算在短短的 10~20 毫秒內完成。 3.多次碰撞預測 本 Model 並非只進行單一次碰撞預測,可以實際預測所有可能將發生的碰撞。且在極多次碰撞預測下,仍能保持一定的準度。 影片連結:https://youtu.be/ZAU1ML3OMtg
鄒濬安
Published: January 15, 2020
Unity3D
C#
Machine Learning
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