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M2

绍 介 型 模 法 算 M M2 M

原理 的 法 寻路算

DEMO 演示 M2M 寻路算 法的应 用领域 M2M 寻路 算法 的前 景及 商业 构想


•宏观 -- 微观算法模型 (M2M Model) •来源于人类认知思维模式的算法模型 •解决问题从宏观出发,排除一些不需要考虑的因素, 锁定一个更窄的范围,直到一个粒度适合的规模,然 后就可以迅速地解决问题。


First Level ( Only one Part )

Second level ( 16 parts )

Third level ( 256 parts)


共享的 预处理

基础 算法

应用 算法

应用 领域

最近(远)邻 多智能 体系统 求区域面积

聚类

求线的交点

碰撞检测

网络路 由算法 游戏人 工智能

宏观微观分析

求区域交集

寻路 交通网络 路线导航

判断区域是 否在区域内

TSP

凸包

…………

医用器材视 觉导航技术 …………

…………


M2M 寻路算法是一种宏观-微观 (Macro To Micro) 寻径算法。这种寻径算 法思路相对于传统寻径算法思路来说, 更加类似于人( human-like )的思维模 式,它是结合了人类宏观启发式思维的 优势和计算机微观处理的速度优势而产 生的高效的寻径算法。


寻径的效率低 动态性差 随着地图规模的不断变大,尤 其是面对未来 3D 场景中的寻路任务,对寻 路算法的效率要求越来越高。此外 , 实际 场景中寻路地图的频繁的局部变化,包括 边的变化,顶点的变化等,要求寻路算法 具备较好的动态性。


预处理 过程 M2M 算 法寻路 过程 查询 过程


预处理过程 按从粒度最小的层到 粒度最大的层的顺序 建立分层数据结构, 并对每个分块中的连 通分支进行分析。


The Comparison Among Pathfinding Algorithms



1. 改进算法

改进算法以便处理更复杂的地图 2. 扩展到多维空间

可以更广泛地去处理最优化等许多领域的问题 3.GPU ( Graphic Processing Unit )计算

SIMD ( Single Instruction, Multiple Data )架构, 可以利用 GPU ( Graphic Processing Unit )强大的 并行计算能力来快速建立 M2M 模型,发挥 M2M 模 型的并行性


商 业 构 想

•将 M2M 寻路引擎、 M2M 碰撞检测引擎和 3D 显示引擎统 一起来成为一套成熟的开源 AI( 人工智能)引擎,努力做 到成功的商业运营。 •游戏寻路引擎 ( 作为中间件,销售对象为游戏二次开发商) •其他商业用途


软设PPT1  

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