ความคิดสุ่ม (ไม่มีรหัส) ...
ในชีวิตจริงมีเป้าหมายหนึ่งยานพาหนะที่มีการเคลื่อนไหวที่ซับซ้อนโดยพยายามหาว่าการเคลื่อนไหวนั้นเป็นอย่างไรเพื่อคาดการณ์ หากคุณกำลังเขียนรหัสสำหรับ AI เพื่อกำหนดเป้าหมาย AI คุณควรสร้างการกำหนดเป้าหมาย AI ที่ได้มาจาก AI เป้าหมาย ตัวอย่างเช่นหากเป้าหมายของคุณจะทำงานเพื่อให้ครอบคลุมหากใกล้เคียง AI ที่กำหนดเป้าหมายควรจะสามารถคาดการณ์ความเคลื่อนไหวนี้ได้
ในทางกลับกันถ้าคุณพยายามกำหนดเป้าหมายมนุษย์ด้วย AI มันจะยากกว่านี้มาก การกำหนดเป้าหมายแบบสุ่มสามารถใช้งานได้ แต่อาจดูเหมือน "สุ่ม" ซึ่งอาจเป็นปัญหาสำหรับเกมของคุณหรือไม่ก็ได้
วิธีแก้ปัญหาสิ่งหนึ่งที่คุณทำได้คือจิตใจแยกปัญหาออกเป็นชิ้นส่วนต่าง ๆ ของการพยายามถ่ายทำบางอย่าง ...
ความสามารถในการติดตาม
ในการที่จะเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายด้วยอุปกรณ์ที่มีเป้าหมายที่สามารถเคลื่อนที่ได้จะต้องสามารถติดตามและย้ายอุปกรณ์เพื่อติดตามเป้าหมายได้ ผู้สังเกตการณ์สังเกตการเคลื่อนไหวของเป้าหมายและเลื่อนเป้าหมายไปที่การติดตาม หากตัวติดตามมีการเคลื่อนไหวในจำนวนที่ จำกัด ความสามารถในการติดตามของมันจะถูกขัดขวางและอาจมีเวลาในการติดตามบางอย่างได้ยาก แต่ถ้าตัวติดตามนั้นมีอิสระในการติดตามจำนวนมากมันอาจติดตามสิ่งต่างๆได้ คิดเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างป้อมปืนรถถังและคุณชี้บางสิ่งด้วยนิ้วของคุณ
ติดตามความเร็ว
อีกปัจจัยคือความเร็วในการติดตามสามารถติดตามได้ ถ้ามันช้ามาก (คิดว่า "ป้อมปืนรถถัง") ก็ไม่สามารถติดตามเป้าหมายที่เคลื่อนที่เร็วได้ แต่จะต้องพึ่งพาความคาดหมายของเส้นทางของเป้าหมาย ในทางกลับกันตัวติดตามที่มีความเร็ว "เร็ว" สามารถเลื่อนไปยังตำแหน่งใหม่ของเป้าหมายได้อย่างรวดเร็ว
เวลาในการติดตามปฏิกิริยา
ปัจจัยที่สามในการติดตามคือเวลาตอบสนองของการติดตาม นั่นคือเมื่อเป้าหมายเปลี่ยนทิศทางตัวติดตามสามารถตอบสนองได้เร็วเพียงใด ตัวติดตามที่ดีที่สุดคือตัวหนึ่งที่มีความเร็วในการติดตามที่รวดเร็วและเวลาตอบสนองทันที - มันสามารถติดตามการเปลี่ยนแปลงใด ๆ
การรับรู้เป้าหมาย
targeter สามารถจดจำเป้าหมายได้ดีเพียงใด? หากมีการติดตามเป้าหมายในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนอาจมีบางครั้งที่ผู้ตรวจจับไม่สามารถรับรู้หรือ "สูญเสีย" เป้าหมายได้ ยิ่งคนถนัดเร็วเท่าไหร่ก็สามารถรู้เป้าหมายได้เร็วขึ้นเท่านั้น มีโอกาสน้อยที่จะสูญเสียเป้าหมายที่ดีกว่าก็จะทำ
เวลาตอบสนองการยิง
เพียงเพราะเป้าหมายปรากฏขึ้นใน crosshair ในช่วงเวลาสั้น ๆ ไม่ได้หมายความว่าการยิงจะเกิดขึ้น ตัวติดตามสามารถตอบสนองเร็วพอที่จะเหนี่ยวไกได้หรือไม่? ตัวติดตามที่แย่จริงๆที่มีเวลาตอบสนองที่แย่จริงๆจะไม่กระทบอะไรเลย ตัวติดตามที่ดีจริงๆที่มีเวลาตอบสนองที่ดีจริงๆจะตีอะไรเพราะพวกเขาต้องการเวลาเพียงเล็กน้อยเท่านั้นในเป้าหมาย
การเคลื่อนไหวที่คาดการณ์ไว้
ความคาดหวังของการเคลื่อนไหวเป็นอีกปัจจัย นี่คือความแตกต่างระหว่างการพยายามติดตามว่าเป้าหมายอยู่ที่ไหนในขณะนี้เปรียบเทียบกับการติดตามตำแหน่งที่คุณคิดว่าเป้าหมายจะเป็น หากผู้ติดตามสามารถคาดการณ์ได้พวกเขาสามารถติดตามเป้าหมายได้ดีขึ้นและมีโอกาสมากขึ้นที่จะมีเป้าหมายในกากบาทและเพิ่มความสามารถในการยิงออกไปตามเวลาในการตอบโต้ เครื่องมือติดตามความคาดหวังแบบไม่มีศูนย์จะเลื่อนเป้าหมายไปที่เป้าหมายโดยอัตโนมัติโดยไม่คำนึงถึงการกระทำของเป้าหมาย กรณีที่เลวร้ายที่สุดคือตัวติดตามที่ความเร็วช้าโดยไม่คาดหมายพยายามติดตามเป้าหมายที่เคลื่อนที่ได้ง่าย ลองนึกภาพเป้าหมายที่ก้าวไปทางซ้ายแล้วไปทางขวาทุกสองสามวินาที ตัวติดตามที่ช้าจะเพียงแค่ตีกลับเป้าหมายไปมาไม่เร็วพอที่จะได้รับเป้าหมาย
การสร้างแบบจำลองการเคลื่อนไหวของเป้าหมาย
ตามที่กล่าวไว้ด้านบนตัวติดตามสามารถคาดการณ์เป้าหมายได้โดยจำลองการเคลื่อนไหวของมันซึ่งไม่จำเป็นว่าจะยาก หากยานพาหนะขับด้วยความเร็วระดับหนึ่งมีสถานที่จำนวน จำกัด ที่ยานพาหนะสามารถอยู่ได้ในวินาทีถัดไปและพวกมันจะถูกจัดวางเหมือนกับสามเหลี่ยมด้านหน้าการเคลื่อนไหวของพวกเขา ยิ่งพวกมันไปเร็วเท่าไหร่สามเหลี่ยมก็ยิ่งแน่นเท่านั้น ยิ่งหมุนเร็วเท่าไหร่ก็ยิ่งกว้างเท่านั้น ยานพาหนะที่เร็วมาก ๆ ที่สามารถเลี้ยวได้ยาก (เช่นจรวด) มีเส้นทางที่แคบมาก เส้นทางที่ช้าซึ่งสามารถเลี้ยวได้ดีมีเส้นทางที่กว้างกว่ามาก มันก็เหมือนกับกล้องสำรองในรถบางคันที่มีเส้นซ้อนทับแสดงว่ารถของคุณจะไปที่ใดถ้าคุณยังคงขับรถเหมือนตอนนี้และที่ที่คุณอาจไปถ้าคุณหมุนพวงมาลัยมากขึ้น
ดังนั้นเมื่อคำนึงถึงเรื่องนี้แล้วคุณควรวางช่อง "ศักยภาพพื้นที่เป้าหมาย" ไว้ในพื้นที่เส้นทางที่มีศักยภาพนั้น หากคุณรู้ว่าเป้าหมายของคุณมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนทิศทางจากทางด้านข้างกล่องเป้าหมายของคุณจะต้องกว้างพอที่จะครอบคลุมการเคลื่อนไหวที่เป็นไปได้ทั้งหมด หากเป้าหมายของคุณเป็นเส้นตรงในการเคลื่อนไหวคุณสามารถทำให้กล่องเป้าหมายของคุณเล็กลงและอยู่ที่ตำแหน่งการเคลื่อนที่ที่คาดไว้ ฉันคิดว่าการคิดแบบนี้จะช่วยให้คุณแก้ปัญหาเดียวในการติดตามซึ่งไม่ได้แยกความแตกต่างระหว่างความคาดหวังเชิงเส้นและไม่เชิงเส้น การติดตามเชิงเส้นเป็นสิ่งที่คาดหวังโดยมีระดับความมั่นใจสูงกว่า (กล่องการกำหนดเป้าหมายที่เล็กกว่า) ในขณะที่การติดตามแบบสุ่มคือการติดตามความเชื่อมั่นในระดับต่ำ (กล่องการติดตามที่ใหญ่กว่า)
แน่นอนว่านี่จะท้าทายถ้าเป้าหมายยังคงนิ่งอยู่เพราะมันมีศักยภาพที่จะเคลื่อนที่ในทิศทางใดก็ได้ แต่แน่นอนว่าถ้ามันยังอยู่นานเกินไปมันเป็นเป้าหมายที่ง่ายแม้จะเป็นตัวติดตามที่ช้าที่สุด
จิตวิทยาเป้าหมาย
พิจารณาสิ่งที่คุณจะทำถ้าคุณมีการยิงลงจอดทางซ้าย คุณจะวิ่งไปที่พวกเขา? NO! คุณวิ่งไปทางขวา หรือบางทีคุณอาจจะวิ่งหาที่กำบัง แต่บางทีผู้ขโมยเรืออาจยิงที่หน้าปกโดยเฉพาะดังนั้นคุณจะไม่วิ่งหนี
ความสามารถในการเรียนรู้
ผู้ที่จะเป็นเจ้าของเรือสามารถเรียนรู้จากประสบการณ์ สมมติว่าในตอนแรกพวกเขาไม่มีความคิดในการเคลื่อนไหวที่มีศักยภาพของยานพาหนะ พวกเขาไม่รู้ว่ามันจะไปได้เร็วแค่ไหนหรือมันจะเปลี่ยนไปเร็วแค่ไหน การสังเกตในการปฏิบัติแม้ว่าจะสอนพวกเขาว่านี่คืออะไร หมายความว่าเป็นครั้งแรกที่พวกเขาลองและติดตามพวกเขาอาจทำได้ไม่ดีนัก แต่พวกเขาเรียนรู้พฤติกรรมการเคลื่อนไหวและทำได้ดีกว่าในการลองครั้งต่อไป
อ่านเพิ่มเติม
googling หลังจากเขียนนำไปพบกับคู่มือนี้สำหรับปืนไรเฟิลนักแม่นปืน ...
http://www.globalsecurity.org/military/library/policy/army/fm/3-22-9/c07.htm
อาจมีความคิดบางอย่างเกี่ยวกับวิธีการที่คนจริงจะ / ควร / สามารถมุ่งและติดตาม