Börje Karlsson

O que é RoboCup

RoboCup (Robot World Cup Initiative) é uma tentativa de incentivar pesquisas na área de IA e robótica propondo um problema real padrão onde diversas tecnologias podem ser integradas.

Para este propósito, a RoboCup utiliza o jogo de futebol.

Organização

Atualmente, a competição é dividida em quatro categorias: Simulador Robôs Pequenos Robôs Médios Robôs Médios com pernas Sony

Histórico

1997: Acontece 1a. RoboCup oficial e o time campeão é o Humboldt .

1998: A 2a. RoboCup Internacional é realizada paralelamente à Copa do Mundo da França em Paris e o campeão é o CMUnited.

1999: A 3a. RoboCup Internacional é realizada e o campeão é novamente o CMUnited.

RoboCupCategoria Simulador

Introdução

A divisão simulador da RoboCup tem como objetivo oferecer um ambiente para experimentação com os conceitos IA sem as complicações extras da construção de robôs.

É a categoria mais acessível da competição, permitindo aos desenvolvedores se dedicar a parte de IA do projeto.

Os clientes podem ser implementado em qualquer paradigma de programação, desde que a linguagem tenha suporte a sockets.

Componentes

O Servidor (Soccer Server) Responsável pela modelagem e manipulação do

ambiente (campo de jogo). Simula o movimento da bola e dos jogadores

atualizando o “estado” do mundo periodicamente.

O Soccer Monitor (Soccer Monitor) Responsável pela exibição do jogo.

Os Clientes Um cliente é um programa que se conecta ao

servidor e controla um jogador. Cada time é composto de 1 a 11 clientes.

Arquitetura

A divisão simulador da RoboCup baseia-se na arquitetura cliente/servidor.

Os clientes comunicam-se com o servidor via pacotes UDP/IP. A comunicação entre clientes é efetuada através do servidor.

O conteúdo dos pacotes da comunicação é composto de strings ASCII.

Arquitetura

Soccer ServerUDP/IP UDP/IP

Client 1

Client 11Client 11

Client 1

Time A Time BSoccer Monitor

Soccer Monitor

Técnicas empregadas (CMU)

Modos de comportamento reativo rule-based system, define o que o player vai fazer goaltend, localize (self), face ball, handle ball, active

ofense, auxiliary ofense, passive ofense, active defense, auxiliary defense, passsive defense

Pre-compilded multi-agent plans and strategies quando pouca comunicação, tem planos pré-definidos

para jogadas em que o tempo é critico ex: usa linha de impedimento, faz jogada ensaiada para

tirar a bola da área

Primitivas (lowlevel skills) skils bem desenvolvidas

Técnicas empregadas (CMU)

Flexible teamwork structure Muda a formaçães do time de acordo com o tempo ou o

placar Formação também incluem sub-formações (unidades)

Anticipatory positioning system SPAR, strategic position by attraction and repulsion maximiza a distância dos oponentes, maximiza a

distância de outros jogadores do mesmo time (passive), minimiza distância a bola e a jogadores ativos e minimiza a distância ao gol adversário

evita se afastar muito da home-position, e evita entrar em impedimento

Técnicas empregadas (CMU)

Comunicação sempre que possível, trocam informações sobre o

estado do mundo goleiro comanda a defesa

Ball handling predictive locally optimal skills Heuristica para decisão machine learning module? o melhor companheiro para o passe, é escolhido através

de uma decison tree treinada off-line chutes podem demorar vários ciclos, quando chutando,

lembra etapa do chute onde está

Técnicas empregadas (CMU)

layered learning

Bibliografia

In Third International Conference on Autonomous Agents (Agents'99)Anticipation: A Key for Collaboration in a Team of Agents. Manuela Veloso, Peter Stone, and Michael Bowling

In Artificial Intelligence (AIJ), 1999. Task Decomposition, Dynamic Role Assignment, and Low-Bandwidth Communication for Real-Time Strategic Teamwork.Peter Stone and Manuela Veloso

Bibliografia

In "RoboCup-98: Robot Soccer World Cup II", M. Asada and H. Kitano (eds.), 1999. Springer Verlag, Berlin.The CMUnited-98 Champion Simulator Team. (extended version) Peter Stone, Manuela Veloso, and Patrick Riley

Applied Artificial Intelligence (AAI), Volume 12, 1998. A Layered Approch to Learning Client Behaviors in the RoboCup Soccer Server. Peter Stone and Manuela Veloso.

FIM