Modelling player understanding of non-player character paths

Modelling a player's understanding of non-player character (NPC) movements can be useful for adapting gameplay to different play styles. For stealth games, what a player knows or suspects of enemy movements is important to how they will navigate towards a solution. In this work, we build a uniform abstraction of potential player path knowledge based on their partial observations. We use this representation to compute different path estimates according to different player expectations. We augment our work with a user study that validates what kinds of NPC behaviour a player may expect, and develop a tool that can build and explore appropriate (expected) paths. From the study, we found that players tend to prefer short simple paths over long or complex paths with looping or backtracking behaviour. We also apply our methods to real game situations to expand on our approach's benefits and limitations. We ran experiments on real and artificially created scenarios of NPC paths and evaluated the generated pathing behaviours and found that simple shortest paths tend to be most similar to actual NPC paths. We also discuss path simplification, as well as measuring similarity between two paths using discrete Fréchet (and a modified extended version that considers paths around obstacles). We use area and volume to measure level difficulty and we examine the challenges of accurately representing player observation and the endeavour of translating player observations into a valid representation of player knowledge.Il peut être utile de modéliser la compréhension du joueur des mouvements de personnagesnon-joueurs (PNJ) pour adapter un jeu vidéo à différents styles de jeu. Pour lesjeux furtifs, ce qu’un joueur sait ou soupçonne des mouvements de l’ennemi est importantpour la manière dont il ou elle va naviguer le niveau pour trouver une solution. Dans cettethèse, nous construisons une abstraction uniforme de la connaissance du trajet potentieldes joueurs en fonction de leurs observations partielles. Nous utilisons cette représentationpour calculer différentes estimations de trajets en fonction des attentes des différentsjoueurs. Nous renforçons notre recherche avec une étude qui valide les types de comportementdes PNJ auxquelles un joueur peut s’attendre et nous développons un outil qui peutcréer et explorer des trajets appropriés (et attendus).D’après notre recherche, nous avons constaté que les joueurs ont tendance à préférer lestrajets courts et simples aux trajets longs ou complexes (c’est-à-dire des trajets avec bouclesou backtrack). Nous mettons en oeuvre également nos méthodes à des situations de jeuxréelles et élaborons sur les avantages et les limites de notre méthode davantage. Nous avonseffectué des expérimentations sur des scénarios de trajets PNJ réels et créés artificiellementet avons évalué les trajets générés. Nous discutons également la simplification des trajets,ainsi que de la mesure de la similarité entre deux trajets à l’aide de la méthode Fréchetdiscret et d’une version modifiée et améliorée qui tient compte des obstacles. Nous utilisonsaire et volume pour mesurer le niveau de difficulté du jeu. Nous examinons aussi les défisde la représentation précise des observations dans le jeu, et les problèmes qu’encompasse latranslation des observations des joueurs en une représentation valable du savoir des joueurs