@phdthesis{Seele2023, author = {Seele, Sven}, title = {Attentive cognitive agents for real-time virtual environments}, organization = {Universit{\"a}t Siegen}, doi = {10.25819/ubsi/10312}, url = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:467-25052}, institution = {Fachbereich Informatik}, pages = {xvi, 198}, year = {2023}, abstract = {Virtuelle Umgebungen sind ein effizientes Trainingswerkzeug, besonders wenn Trainingsszenarien durch die Simulation von intelligenten virtuellen Agenten (IVA) unterst{\"u}tzt werden. Daf{\"u}r muss das Agentenverhalten plausibel und steuerbar sein, um die Immersion nicht zu mindern und das Trainingsziel zu unterst{\"u}tzen. Methoden, mit denen diese Anforderungen erf{\"u}llt werden, k{\"o}nnen jedoch nicht beliebig komplex sein, da oft mehrere Agenten in Echtzeit simuliert werden m{\"u}ssen. Im Rahmen dieser Arbeit stellt sich somit die Aufgabe eine L{\"o}sung zu entwickeln, welche die Anforderungen an Plausibilit{\"a}t, Kontrollierbarkeit und Skalierbarkeit zusammen adressiert. Die Plausibilit{\"a}t wird dabei durch das Simulieren kognitiver Prozesse erreicht. Ein Kernelement der entwickelten leichtgewichtigen kognitiven Agentenarchitektur ist ein Pers{\"o}nlichkeitsprofil, das sich auf alle anderen kognitiven Prozesse auswirkt. Somit kann konsistentes, individualisiertes Verhalten erzeugt werden, welches zus{\"a}tzlich mit Hilfe eines entwickelten, formalen Abbildungsprozesses aus psychologischen Pers{\"o}nlichkeitsstudien abgeleitet werden kann. Durch die Kopplung des Profils mit Emotionen kann das Verhalten dynamisch an die Gegebenheiten eines Agenten angepasst werden. Welche Aktion ein Agent in einer Situation ausw{\"a}hlt, beeinflusst ebenfalls die Glaubw{\"u}rdigkeit. Ein wichtiger Bestandteil dieses Auswahlprozesses ist das Wissen, das ein Agent {\"u}ber seine Umgebung besitzt. Um eine plausible Wissensbasis bereit zu stellen, wurde ein Perzeptionsmodul konzipiert und integriert, das eine einheitliche Sensorschnittstelle definiert und Informationen in einem hierarchischen Ged{\"a}chtnis durch einen Aufmerksamkeitsprozess verwaltet. Die realisierte Architektur erlaubt erstmalig die Simulation kognitiver Agenten, die gleichzeitig kontrollierbar und in Echtzeit berechenbar sind. Demonstriert wird dies u. a. durch die Umsetzung als Software-Architektur (CAARVE) und eine damit entwickelte agentenbasierte Verkehrssimulation. Die entwickelten Ideen und deren Realisierung wurden im Rahmen der Arbeit anhand verschiedener Strategien evaluiert. Es wird gezeigt wie CAARVE-Agenten, anhand ihrer Pers{\"o}nlichkeiten und Emotionen, verschiedene Verkehrssituationen glaubw{\"u}rdig aufl{\"o}sen. Die Kontrollierbarkeit und Anpassungsf{\"a}higkeit wird ebenfalls in Evaluationsszenarien demonstriert. Die Skalierbarkeit wird durch die Simulation von 200 Agenten in Echtzeit (50 FPS) nachgewiesen. Die Ergebnisse zeigen, dass eine Architektur f{\"u}r das Generieren von plausiblem, kontrollierbarem und echtzeitf{\"a}higem Agentenverhalten erfolgreich realisiert wurde. Damit stellt diese Arbeit fundamentale Grundlagen f{\"u}r diejenigen bereit, die kognitive IVA in Echtzeitanwendungen einsetzen wollen.}, language = {en} }