Roboter lernen Fußball spielen: Autonome Roboter

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    06-Jul-2016

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<ul><li><p>und Erfassen des Spielgeschehens und das Entwickeln in-telligenter Verhaltensmuster. Darber hinaus bieten die jhr-lich stattfindenden Weltmeisterschaften im Roboterfuball(Robocup),zuletzt im Juni 2006 in Bremen,eine ideale Platt-form zum direkten Vergleich verschiedener Techniken undzum wissenschaftlichen Austausch.</p><p>Ein Roboterfuballspiel verluft im Prinzip wie einmenschliches Spiel, nur auf einem kleineren Feld und mitweniger Spielern. Zwei bis sechs Roboter in jedem Team tre-ten gegeneinander an, und sobald der Schiedsrichter dasSpiel angepfiffen hat, ist jedes menschliche Eingreifen ver-boten. Die Roboter mssen also selbststndig agieren, ihreUmwelt erfassen, ihre eigene Position,die des Balles und derMitspieler berechnen und daraus eine sinnvolle Verhal-tensweise ableiten und diese umsetzen. Dabei mssen siedie Fuballregeln einhalten, die beim Ansto, Freisto, Eck-ball und Torabsto denen des menschlichen Fuballs ent-sprechen. Lediglich beim Einwurf gibt es Unterschiede, dadie Roboter in fast allen Robocup-Ligen noch keine Armehaben. Auch Fouls und gelbe Karten kommen vor,wenn bei-spielsweise ein Roboter den anderen wegschiebt, mutwil-lig beschdigt oder umwirft.</p><p>Wie im menschlichen Fuball gibt es auch beim Robo-terfuball verschiedene Ligen, die sich an den jeweiligenFhigkeiten der Roboter orientieren. In der SmallSizeLeaguesind die Roboter nur etwa 20 cm gro und besitzen keineeigene Sensorik. Stattdessen wird eine Kamera ber demSpielfeld aufgehngt, die das Spielgeschehen von oben be-obachtet. In der MiddleSizeLeague sind die Roboter etwa80 cm gro. Eine externe Sensorik ist hier nicht erlaubt;stattdessen besitzen die Roboter Kameras und mssen de-ren Bilder auch an Bord auswerten. Whrend in der Small-SizeLeague und der MiddleSizeLeague radbasierte Robotereingesetzt werden, spielen in der FourLeggedLeague vier-beinige Spielzeug-Roboterhunde,die ebenfalls vollkommenautonom arbeiten. Vor wenigen Jahren kam eine Humano-id-Liga hinzu, in der zweibeinige, menschenhnliche Robo-ter mitspielen.</p><p>Neben den Ligen, in der richtige Roboter gegeneinan-der antreten, gibt es noch eine Simulationsliga. In ihr wirddas Spielgeschehen komplett auf einem Computer simu-liert. Die Spieler sind hier autonome Computerprogramme,die an den Simulator angebunden sind. Wegen der gerin-geren Kosten fr Hardware knnen in dieser Liga pro-blemlos 11-gegen-11-Spielstrategien erprobt werden, daherist das taktische Niveau ist in dieser Liga auch am hchsten.</p><p>Fllt das Wort Roboter, denken wohl die meisten Men-schen an Figuren aus Hollywoodstreifen wie I, Robotoder an Industrieroboter in Autofabriken, aber wohl kaumjemand verbindet den Begriff mit Fuball. Doch genau die-se Herausforderung, Robotern das Fuballspielen beizu-bringen,beschftigt Forscher aus aller Welt seit zehn Jahren.Auch wenn diese Idee zunchst skurril anmutet, so hat siedoch einen ernst zu nehmenden Hintergrund. Die bisheri-ge Roboterforschung orientiert sich in erster Linie an derEntwicklung von Industrierobotern, die eingesetzt werdenknnen, um immer wiederkehrende Ttigkeiten innerhalbvon industriellen Fertigungsprozessen zu bernehmen. Diedabei erreichte Leistungsfhigkeit und Przision bertrifftinzwischen diejenige von Menschen bei Weitem. Dem stehtjedoch ein eklatanter Mangel gegenber: Die Roboter kn-nen weder auf eine vernderte Umgebung reagieren nochihr Verhalten anpassen. Sie verstehen nicht, was sie tun,sondern fhren lediglich die einprogrammierte Bewegungaus.</p><p>In Zukunft wird es jedoch immer mehr Anwendungengeben, in denen Roboter nicht mehr in Fabrikhallen einge-setzt werden, sondern im Alltag ihre Aufgaben erledigenmssen. Dafr mssen sie mit anderen Individuen inter-agieren, sich in einer zunchst unbekannten Umgebung zu-rechtfinden und das eigene Verhalten an die jeweilige Si-tuation anpassen. Und hier kommt der Fuball ins Spiel.Zwar werden wohl auch in Zukunft Ballack,Lehmann &amp; Co</p><p>nicht durch Roboter ersetzt werden, frdie Forschung im Bereich intelligenterautonomer Roboter aber bietet die Auf-gabenstellung Fuballspielen ideale Be-dingungen fr die Entwicklung neuerVerfahren und die Verbesserung derSensorik. Die dynamische Spielumge-bung erfordert Interaktion mit den Mit-spielern und Gegnern, Wahrnehmen</p><p>Autonome Roboter</p><p>Roboter lernen Fuball spielenMARTIN LAUER | ROLAND HAFNER</p><p>Sind Fuball spielende autonome Roboter eine wissenschaft-liche Spielerei? Im Gegenteil, sie sind eine groe Herausforde-rung an Robotik und Knstliche Intelligenz. Neben robusterMechanik brauchen sie vor allem eine zuverlssige Wahr-nehmung der Umgebung und eine intelligente Verhaltens-steuerung. </p><p>82 | Phys. Unserer Zeit | 2/2007 (38) 2007 Wiley-VCH Verlag GmbH &amp; Co. KGaA, Weinheim</p><p>DOI: 10.1002/piuz.200601127</p><p>I N T E R N E T |Brainstormers Tribotswww.brainstormers.uos.de</p><p>RoboCup 2006www.robocup2006.org</p></li><li><p>F U S S B A L L R O B O T E R | RO B OT I K</p><p>Je nach Liga unterscheiden sich die Forschungs-schwerpunkte. Whrend in der Humanoidliga die Realisie-rung dynamischer Bewegungen wie schnelles Laufen oderBall schieen gegenwrtig im Mittelpunkt stehen, sind inden anderen Ligen Fragen der Wahrnehmung der Umge-bung, des Umgangs mit dem Ball, der Interaktion mit Mit-spielern sowie der Teamstrategie dominierend.</p><p>RoboterkonstruktionStellvertretend fr die heute blichen Fuballroboter stel-len wir hier die Roboter unseres Teams Brainstormers Tri-bots von der Universitt Osnabrck vor, dem amtierendenWeltmeister in der MiddleSizeLeague [1]. Die Roboter be-stehen aus einer Grundkonstruktion aus Aluminium-Kant-profilen, in die Motoren,Rder und die Elektronik eingebautsind. Das Fahrwerk ist als Omnidirektionalantrieb ausge-legt,das heit der Roboter kann ohne Wendemanver in al-le Richtungen fahren (s. Omnidirektionaler Antrieb,S. 85).Als Antrieb dienen drei 90-Watt-Gleichstrommotoren, dieden Roboter auf maximal 3 m/s beschleunigen knnen. Al-lerdings ist auf dem nur 12 m langen und 8 m breiten Spiel-feld weniger die Endgeschwindigkeit entscheidend, son-dern eher die Beschleunigung des Roboters und die Przi-sion, mit der er seine Bewegungen ausfhren kann.Batterien stellen die bentigte Energie zur Verfgung, ms-</p><p>sen aber wegen der beschrnkten Speicherkapazitt vor je-dem Spiel gewechselt werden.</p><p>Als Sensor dient dem Roboter neben den Inkremental-encodern, die die Drehgeschwindigkeiten der Rder mes-sen, in erster Linie die omnidirektionale Kamera. Diese be-steht aus einer handelsblichen Industriekamera, die senk-recht nach oben auf einen gekrmmten Spiegel schaut(Abbildung 3). Dadurch erhlt sie einen Rundumblick aufdas Spielfeld. Sie nimmt also gleichzeitig die Bereiche vor,hinter und neben dem Roboter wahr. Das Bild erscheintzwar etwas verzerrt, dafr bietet die Rundumsicht un-schtzbare Vorteile fr die weitere Auswertung der Bildin-formation. Durch sie knnen wir auch auf den Aufwand ei-ner drehbar gelagerten Kamera verzichten. Allerdings er-fordert die Entzerrung des Bildes einen aufwndigenKalibrierungsprozess des Kamera-Spiegel-Systems.</p><p>Neben Kameras und Radencodern werden im Roboter-fuball vereinzelt weitere Sensoren verwendet, zum Bei-spiel Laserscanner zur Erkennung von Toren und Hinder-nissen, taktile Sensoren, Magnetkompasse, Gyroskope undBeschleunigungssensoren. Bei den humanoiden Roboternkommen noch Neigungssensoren hinzu. Zustzliche Sen-soren ermglichen eine weitergehende Wahrnehmung derUmgebung. Doch der Preis dafr ist meist ein aufwndige-rer Auswertungsprozess, um Strungen und Rauschen zu-verlssig aus dem Signal zu eliminieren. So wird die Infor-</p><p> 2007 Wiley-VCH Verlag GmbH &amp; Co. KGaA, Weinheim www.phiuz.de 2/2007 (38) | Phys. Unserer Zeit | 83</p><p>Abb. 1 Szene aus einem Roboterfuballspiel in der MiddleSizeLeague zwischen den Brainstormers Tribots aus Osnabrck(violette Nummern) und den COPS-Robotern der Universitt Stuttgart (blaue Nummern).</p></li><li><p>mation eines Magnetkompasses beispielsweise von den Magnetfeldern der Motoren gestrt. Infrarotsensoren kn-nen durch einfallendes Umgebungslicht beeintrchtigt wer-den, Beschleunigungssensoren sind stark verrauscht, schonweil die ungefederten omnidirektionalen Rder relativ un-ruhig laufen. Eine zuverlssige Erfassung der Umgebungbasiert also immer auf mehreren Sensoren und der an-schlieenden Kombination der Messdaten.</p><p>Die Verarbeitung der Sensorinformation sowie die Be-rechnung einer zweckmigen Verhaltensweise erfolgt imRoboter auf einem handelsblichen Laptop. Aufgrund dereingeschrnkten Energieversorgung und des beschrnktenPlatzes mssen hier Kompromisse bei der Rechenleistungeingegangen werden. Eine alternative Lsung bieten konfi-gurierbare Mini-PCs, die allerdings auch eine zustzlicheStromversorgung bentigen.</p><p>Um Fuball spielen zu knnen, besitzen die Roboter ei-nen Schussmechanismus,der bei den meisten Teams aus ei-ner Hebelmechanik besteht. Ausgelst wird diese von einerFeder, einem Elektromagneten oder pneumatisch. Vor al-lem pneumatische Systeme haben sich in den letzten Jah-ren durchgesetzt, weil sie einfach gebaut sind und einegroe Schussstrke erreichen. Bei ihnen ist ein Druckluft-tank, der vor dem Spiel befllt wird, ber ein Magnetventil</p><p>mit einem Druckzylinder verbunden. ffnet das Ventil,dannstrmt Luft in den Zylinder und lenkt ber den Kolben denSchusshebel aus. Damit kann der Mechanismus den Ball aufmehr als 5 m/s beschleunigen, schafft also hohe und weiteSchsse.</p><p>WahrnehmungFr den fuballerischen Erfolg braucht der Roboter nichtnur eine robuste mechanische Konstruktion,sondern vor al-lem eine zuverlssige und genaue Auswertung seiner sen-sorischen Messwerte. Fr uns Menschen sind die ntigenFhigkeiten wie eine richtige Bildinterpretation, das Erken-nen des Balls oder der Mitspieler geradezu trivial. Doch frdie Robotik und Knstliche Intelligenz sind sie ausgespro-chen anspruchsvoll,gerade wenn der Roboter sie unter denRahmenbedingungen eines Fuballspiels beherrschen soll.</p><p>Die Roboter orientieren sich in erster Linie an den Ka-merabildern (Abbildung 3). Bei der Gestaltung des Fu-ballfeldes werden derzeit noch einige Kompromisse ge-macht, um den Robotern die Orientierung zu erleichtern:Die Tore sind nicht wie bei normalen Spielen mit Netzenausgestattet sondern besitzen farbige Rck- und Seiten-wnde in krftigen Gelb- und Blautnen, und massive Eck-pfosten ersetzen die filigranen Eckfahnen. Auch der Ball istauffallend orange gefrbt.</p><p>Allerdings tuscht uns die menschliche Wahrnehmungeiner Spielszene leicht ber die technischen Schwierigkei-ten hinweg. Unser komplexes visuelles System ist nmlichperfekt darin, das Tor als ganzes Objekt zu erkennen. Des-halb kann es zum Beispiel eine Torflche als zusammen-hngend interpretieren und lsst sie uns in einem schngleichmigen Gelb erscheinen. Doch tatschlich enthltdiese Flche viele Schattierungen, die die Kamera wie un-ser Auge als unterschiedliche Brauntne abbildet. Damit</p><p>84 | Phys. Unserer Zeit | 2/2007 (38) www.phiuz.de 2007 Wiley-VCH Verlag GmbH &amp; Co. KGaA, Weinheim</p><p>Abb. 2 Ein Roboter des Teams Brainstormers Tribots mitabgenommener Verkleidung. Der Roboter ist etwa 80 cmhoch und circa 40 cm breit. Gut zu erkennen ist die Kameramit Spiegel (oben), der aufgeklappte Laptop, der Schusshebelsowie der Drucklufttank fr den Schussmechanismus imInnern.</p><p>Abb. 3 Kamerabild einer omnidirektionalen Kamera. DasBild zeigt das Fuballfeld mit Toren (blau und gelb), Ball(orange) und Hindernissen (schwarz). In der Mitte des Bildesist die Linse der Kamera erkennbar. Die drei durch das Bildlaufenden schwarzen Streifen gehren zu den Befestigungs-streben des Spiegels. </p></li><li><p>F U S S B A L L R O B O T E R | RO B OT I K</p><p>muss die Software des Roboters zurecht kommen. Sie hates sogar schwer, den leuchtfarbenen Ball als zusammen-hngendes Objekt zu erkennen,denn auf dessen Oberflcheerzeugt das Lichtspiel helle Glanzpunkte und nahezuschwarze Abschattungen.</p><p>Die Farbinformation alleine ist also wenig verlsslich,zu-mal die Zuschauer oftmals direkt am Spielfeldrand stehen.Durch ihre bunte Bekleidung wrden sie jeden Roboter indie Irre fhren, der sich nur auf die Farbe der Objekte ver-lsst. Um die Entwicklung mglichst robuster Algorithmenzu forcieren, wurde zudem die knstliche Beleuchtung derSpielfelder in der MiddleSizeLeague reduziert. Die Folge isteine ungleichmige Ausleuchtung der Felder.</p><p>Um ein zuverlssiges Erkennen aller relevanten Objek-te auf dem Spielfeld zu erreichen, mssen wir mglichstviele visuelle Merkmale wie Farbe, Form und Helligkeits-verlufe kombinieren. Dem Einsatz solcher Algorithmen set-zen allerdings die beschrnkte Rechenleistung und die Echt-zeitanforderungen Grenzen. Je nach Kameratyp mssen dieVerfahren in der Lage sein, zwischen 15 und 30 Bildern proSekunde zu verarbeiten. Pro Bild stehen also nur wenige Millisekunden Rechenzeit zur Verfgung. Das bedeutet,dassnicht einmal alle Pixel eines Bildes ausgewertet werdenknnen.</p><p>Zur Bestimmung der eigenen Position eines Robotersauf dem Spielfeld haben sich daher in den letzten JahrenVerfahren durchgesetzt, die die weien Markierungslinienauf dem Feld nutzen. Durch den starken Kontrast sind sieauch bei ungleichmiger Beleuchtung gut zu erkennen.Durch systematisches Absuchen des Bildes nach hellenschmalen Flchen entsteht auf diese Weise eine Liste mitPunkten im Bild, bei denen es sich um Teile der Feldmar-kierungen handeln knnte. Natrlich kann es passieren,dass das System auch andere helle Streifen, etwa Lichtre-flexionen an metallischen Teilen, irrtmlicherweise als Li-nien interpretiert. Auf diese Gefahr muss die weitere Ver-arbeitung Rcksicht nehmen.</p><p>Der Roboter ermittelt nun seine Position, indem er dieerkannten Linienpunkte mit einem Modell des Spielfeldesabgleicht. Dieses beinhaltet die zuvor ausgemessene Lngeund Breite des Feldes sowie die Lage der weien Linien. Da-bei verwenden die Konstrukteure zwei grundstzlich un-terschiedliche Anstze. Beim ersten Ansatz wird das Loka-lisierungsproblem als Optimierungsaufgabe formuliert, diedie Diskrepanz zwischen gesehenen Linien und Markie-rungsmodell minimieren soll. Mit Hilfe effizienter numeri-scher Algorithmen ist dann eine Schtzung der Roboter-position mglich [2].</p><p>Das zweite Verfahren verwendet so genannte ParticleFilter [3]. Dabei handelt es sich um eine stochastische Mo-dellierung, die eine Verteilung der Aufenthaltswahrschein-lichkeit des Roboters auf dem Feld liefert. Diese Wahr-scheinlichkeitsverteilung ist nicht mehr analytisch darstell-bar. Zu ihrer Reprsentation werden Punktwolken, sogenannte Partikel, verwendet. Je wahrscheinlicher sich derRoboter in einem bestimmten Bereich des Feldes aufhlt,</p><p>desto dichter ist dort die Partikelwolke. Bei jedem neuenKamerabild werden die Partikel zunchst anhand der aktu-ellen Roboterbewegung verschoben, die der Bordrechneraus den Fahrkommandos und Sensordaten ermittelt. An-schlieend werden sie mit dem Kamerabild abgeglichen.Der Bereich mit der dichtesten Partikelkonzentration ist somit die wahrscheinlichste Roboterposition.</p><p>Whrend der Vorteil der Particle Filter vor allem darinbesteht, dass verschiedene Positionshypothesen gleichzei-tig verfolgt werden knnen, erreichen die Optimierungs-verfahren eine grere Genauigkeit und Zuverlssigkeit inder Positionsbe...</p></li></ul>

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