コンテキストステアリング
従来のステアリング行動のように力を足し合わせず、候補となる各方向を「関心」と「危険」のマップで評価して進路を選ぶ移動AI。
古典的なステアリング行動は「接近」「回避」「分離」といったベクトルを足し合わせる。問題は、逆向きの力が打ち消し合い、2つの障害物の間でエージェントが固まってしまうことがある点だ。コンテキストステアリングはエージェントの周囲に扇状に方向をサンプリングし、2つのマップを埋める。目標にどれだけ向いているかを表す関心マップと、障害物がどれだけ近いかを表す危険マップで、そのうえで最もよさそうな方向を選ぶ。
単純な合算より、狭い隙間や大勢のユニットの流れをうまくすり抜ける。しかも目標ごとにフローフィールドを計算する必要がない。2013年にAndrew Frayが解説し、『Game AI Pro 2』（2015年）を通じて広まった。ボイドのようなエージェント数百体でも、毎フレーム回せるほど軽い。