Контекстный steering
ИИ движения, который взвешивает каждое возможное направление по карте интереса и опасности, вместо того чтобы суммировать отдельные силы, как классические steering-поведения.
Классические steering-поведения складывают векторы «догнать», «избежать» и «держать дистанцию»; беда в том, что противоположные силы могут взаимно погаситься, и агент застывает между двумя препятствиями. Контекстный steering вместо этого сэмплирует веер направлений вокруг агента и заполняет две карты — интереса (насколько направление ведёт к цели) и опасности (насколько близко препятствие), — а затем выбирает лучшее направление.
Он аккуратнее проходит узкие места и потоки юнитов, чем наивная сумма, и не требует считать векторное поле под каждую цель. Эндрю Фрэй описал подход в 2013 году, а затем он распространился через Game AI Pro 2 (2015). Он достаточно дёшев, чтобы каждый кадр обсчитывать сотни агентов вроде бойдов.