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Robocup 1

Modul: BINF-SWT-RCB.S09
Semester: Sommersemester 2009
Art: PJ (6 SWS / 6 LP)
LV-Nr.: 0435 L 703
Veranstalter: Prof. Albayrak
Zeit: Donnerstag, 10:00-12:00, ab 16.10.
Raum: A 052

 

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Beschreibung

Der jährlich stattfindende Robocup, bei dem zwei Roboterteams gegeneinander Fußball spielen, ist ein Standard-Versuchsfeld für die Forschung auf dem Gebiet der Agententechnologie. Die Robocup-Organisation (www.robocup.org) veranstaltet jährlich mehrere Wettbewerbe für Roboter unterschiedlicher Größen. Besondere Bedeutung für die KI-Forschung hat die Simulation League (2D & 3D), bei der die physikalischen Gegebenheiten des Fußballs nur simuliert werden und die elektrotechnischen und mechanischen Probleme des Roboterbaus ausgeblendet bleiben. Dadurch ist es möglich, sich ausschließlich auf die „klassischen“ Herausforderungen der Künstlichen Intelligenz, wie Kooperation, Planen, Lernen, etc., zu konzentrieren.

 

In diesem Projekt werden sich die Studierenden in existierende Agenten-Frameworks für die Robocup Simulationsliga (2D) einarbeiten, um die Bestandteile und Komponenten sowie deren praktische Realisierung zu verstehen. Auf dieser Grundlage soll zunächst eine generische Architektur für ein Agenten-Framework entworfen und implementiert werden. Dabei sollen die folgenden funktionalen Aspekte berücksichtigt bzw. integriert werden:

  • Modularität: Ein Agent soll die Summe seiner Komponenten sein, welche sich einfach durch Konfiguration austauschen lassen. Komponten sind Weltmodell, Taktik, Aktionen, Client und Parser (Perception), Synchronisation, sowie strukturen für Rollen, Ziele, Intentionen und Teamwork.
  • Da Robocup ein ideales Testbett für Künstliche Intelligenz ist, soll die Architektur ein Interface für Reinforcement Learning und Planning anbieten. Diese soll es erlauben, gelernte Verhalten auf einfache Weise in das Framework zu integrieren. Weiterhin sollen auch Lernalgorithmen direkt im Agenten ausgeführt werden können.
  • Visualisierung und Testen (Tools): Um das Verhalten der Robocup-Agenten nachvollziehen zu können, soll ein Visualisierungs-Tool erstellt werden. Dieses besitzt eine generische Schnittstelle, in welche die Agenten ihren internen Zustand ablegen können. Geeignete Visualisierungs-Methoden stellen diese Zustände dar, und liefern somit Einblick in die Abläufe der Agenten.

 

Da die 2D-Simulationsliga bereits fortgeschritten ist, existieren für jedes dieser Aufgaben verschiedene Lösungsansätze. Diese werden in der Gruppe evaluiert und die geeigneten Verfahren/Methoden werden ins Framework aufgenommen. Nachdem das  Framework fertig gestellt ist, sollen die Studenten eine prototypische Implementierung eines Teams entwickeln, und evaluieren, ob die umgesetzten Konzepte und Komponenten den Anforderungen und erwartungen entsprechen.

 

 

Lernziele

Nach erfolgreichem Abschluss dieses Kurses sollen die Studenten folgende Fähigkeiten erworben haben:

  • Theoretische und praktische Kenntnisse zur Implementierung von Agenten-Architekturen, sowie deren Bewertung bezüglich funktionaler Anforderungen (Echtzeit, unpräzise Sensoren und Aktoren)
  • Erfahrung im Umgang mit Agenten-Simulationen
  • Programmieren mit Java
  • Arbeiten im Team an einer komplexen Aufgabe (SVN)
  • Wissenschaftliches Evaluieren von Ergebnissen

Voraussetzungen

  • Abgeschlossenes Vordiplom oder Bachelor-Student in Informatik oder einer verwandten Studienrichtung

Hilfreiche Kenntnisse (nicht zwingend erforderlich):

  • Sicherer Umgang mit Java, Eclipse und SVN
  • Kenntnisse aus AOT oder ähnlicher Lehrveranstaltung
  • Maschinelles Lernen, Plan-Algorithmen
  • Teamarbeit
  • Unix-Erfahrung (die Simulations-Umgebung läuft hauptsächlich unter Unix)

Material / Literatur

Simulations-Software

Teams

Einstiegs-Literatur

Ansprechpartner

Dipl. Inform. Holger Endert

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