Adaptive Computer Vision and Learning from a Coach for Small-Size and Mid-Size Robots

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Wir entwickeln seit 1998 ein Team mobiler Roboter an der Freien Universität Berlin, das aus fünf Robotern mit 18 cm Durchmesser besteht. Wir spielen in der RoboCup Small-Size-Liga, bei der wir in den Jahren 1999 (Stockholm) und 2000 (Melbourne) Vizeweltmeister geworden sind. Ferner haben wir im Mai 2000 die Europameisterschaft in Amsterdam gewonnen. Momentan dient eine Video-Kamera, die über dem Spielfeld hängt und an einen PC angeschlossen ist, als Hauptsensor für die Verhaltenssteuerung. Unsere mobilen Roboter sollen nun derart erweitert werden, daß ohne externe Videokamera, gespielt werden kann. Jeder Roboter wird eine eigene Videokamera tragen, welche die Videodaten an einen externen Computer funkt, wo diese analysiert werden. Wir werden Software entwickeln ,um die Roboter zu lokalisieren und den Ball zu finden. Diese Software soll dann auf einen kleinen Bildverarbeitungsrechner portiert werden, der in die Roboter intergriert wird. Ferner planen wir die Erweiterung der Sensoren des Roboters, beispielsweise um einen Infrarotdetektor am Boden des Roboters, der mittels des optischen Flusses die Bewegung des Roboters bestimmt. Das Verhalten unserer Roboter wird durch eine reaktive hierarchische Kontrollarchitektur bestimmt. Mit zunehmender Komplexität steigt die Anzahl der Parameter dieses Systems, so daß eine automatische Justierung durch Lernen notwendig wird. Dazu wollen wir den Ansatz des Reinforcement Learnings verwenden. Mit Hilfe eines Simulators werden wir Strategie und Taktik des Spiels trainieren, während die Bewegunskontrolle anhand von realen Robotern trainiert werden muß. Die Kombination von lokaler Computer-Vision, zusätzlichen Sensoren und Lernen wird uns erlauben, auf einem großen Spielfeld (9 x 5 Meter) innerhalb von 2 Jahren mit elf Robotern zu spielen. Zur Koordination der elf Spieler wollen wir Ansätze verwenden, die sich in der Simulationsliga bewährt haben.