Kouretes

Z RoboCupTP wiki

Prejsť na: navigácia, hľadanie

KOURETES

Kouretes Robocup Team ( Web site )

Tím Kouretes vznikol vo Februári 2006. Spočiatku sa tím zameriaval výhradne na „štvornohú ligu“ (the four-legged league), ale neskôr svoje aktivity rozšíril na simulačnú ligu (the simulation league). V súčasnosti je tím aktívny v Standard Platform League., V roku 2008 zahájil tím vývoj kódu pre novú platformu (Nao robot) v kombinácii C++ a Ruby pre reálneho robota, C# pre simulovaného robota v MSRS (Microsoft Robotics Studio) a Java pre simulovaného robota Webots.

  • 3. miesto v Nao lige
  • 1. miesto v MSRS simulácii
  • Najlepšia osmička vo Webots RobotStadium súťaži

V roku 2009 sa tím zameral výhradne na Nao robotov a vyvinul nové moduly používajúce C# a Python.

  • Účasť na SPL RoboCup German Open 2009
  • Účasť na súťaži RoboCup 2009 v Rakúsku
  • 6. miesto vo Webots simulácii

V roku 2010 vyvinuli nové moduly pre kontrolu pohybov, komunikácie, rozpoznávaniu objektov, seba-lokalizáciu, vyhýbanie sa prekážkam a tímový kód bol zverejnený na úložisku Github.

  • Účasť na prvej súťaži RoboCup Mediterranean Open v Ríme
  • Účasť na RoboCup 2010 v Singapure.
  • Hostili prvý oficiálny SPL turnaj v Grécku (pozvané 3 tímy)

V roku 2011 boli vyvinuté ďalšie nové moduly.

  • Spojenie s anglickým tímom Noxious pre RoboCup 2011
    • 1 výhra a 3 prehry
  • 2. miesto na SPL Open Challenge súťaži


Komplexné pohybové vzorky

Kouretes Motion Editor (KME) je interaktívny nástroj pre vytváranie:

  • komplexných pohybov,
  • pohybov pomocou hýbania samotným robotom,
  • zrkadlových / vzájomných pohybov

KME screenshot

KME video ukážka

Videnie

Kouretes Color Classifier (KC2) je grafický nástroj pre označovanie objektov a učenie sa pomocou farebnej segmentácie. Ako je vidieť na obrázku, sú označkované len objekty bránky, lopty a ihriska, ktoré sú následne prevedené do 3D priestoru.

KCC Screenshot

KCC video ukážka

Lokalizácia

Kouretes Localization (KLoc) je plne funkcionálny a parametrický modul pre robotovu sebalokalizáciu. Vyvinuli jednoduchú metódu pre rýchle učenie v rôznych situáciách. Ukážka systému je v nasledovnom videu (systém (asi) vypočítava v reálnom čase a za podmienky, že robot vidí nejakú tyč, vzdialenosť robota od nej)

[[Súbor:Kloc.png|500px|KLoc Screenshot]

KLoc video ukážka

Učenie sa

Využili podporné učenie pre naučenie sa pohybu kopu počas státia na jednej nohe bez pádu. V prostredí Webots simulator vykonali 150 opakovaní, po ktorých sa postupne naučil tento pohyb, ktorý bol pri poslednom pokuse relatívne plynulý a synchronizovaný.

Webots Screenshot

Video ukážka učenia sa

Tímová koordinácia

Hlavným cieľom RoboCupu je zápas medzi robotmi a skutočnými hráčmi, no stratégia spolu s taktikou a formáciami nie je dostatočne preskúmaná. Tím Kouretes sa na základe stratégií hráčov v reálnom futbale rozhodli implementovať stratégiu robotického futbalu.

Každý hráč má svoju presne definovanú rolu - doteraz definovali a implementovali 4 taktiky:

  • Pasívna obrana
  • Stiahnutá obrana
  • Prechod do útoku
  • Protiútok

V každej taktike sú 4 roly:

  • útočník
  • stredopoliar
  • obranca
  • brankár

Každá rola v každej taktike je implementovaná za pomoci Plánov Petriho sietí. Tímová taktika a role hráčov sa vyberajú v reálnom čase na základe aktuálnej pozície lopty na ihrisku a polohy každého hráča. Výsledkom je zlepšenie tímovej hry s lepším pokrytím hracej plochy hráčmi. Nasledujúci obrázok zobrazuje plán pre rolu "útočník" v taktike "protiútok".

Príklad plánu Petriho siete

Nasledujúce videá ukazujú taktiku stiahnutej obrany:

Záver

Tím Kouretes sa neumiestňuje na popredných priečkach výsledkových listín svetových súťaží, no namiesto toho vsadil na kvalitnú prípravu, ktorá spočíva na vytváraní vlastných modulov/nástrojov na vytváranie pohybov robota, jeho učenie, sebalokalizáciu, rozpoznávanie objektov a tvorbe tímovej taktiky.

Osobné nástroje