抄録
本研究では，ゲームや映像作品において，よりリアルな群集行動のシミュレーション手法を開発する．近年の飛躍的なコンピュータ性能の向上に伴い，コンピュータグラフィックス分野においても質の高い表現をリアルタイムで行うことが可能となった．こうした背景から大規模な集団を扱う群集シミュレーションがゲームや映画などにおいて多く用いられている．その評価の良し悪しは集団を構成するエージェントの動作が大きく左右している．本研究では，人間の行動に焦点を当てたAIを導入し，よりリアルなエージェントの動作について研究を行う．行動AIとして，鳥の集団形成の基本的手法であるBoid理論（Flockingアルゴリズム）や，移動ロボットの経路計画で用いられているポテンシャル法などを用いる．シミュレーションによる評価実験では，エージェントを多数配置した3D空間上で行い，エージェントの群集形成過程や計算量などから評価を行う．
