RoboCup SSLにおける有効なディフェンスポジションの研究

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-02-26
• タイトル: RoboCup SSLにおける有効なディフェンスポジションの研究
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Defence Positioning Algorithms in RoboCup Small Size League
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 強いAIプレイヤ2
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 松江工業高等専門学校
• 著者所属: 松江工業高等専門学校
• 著者所属: 松江工業高等専門学校
• 著者所属: 松江工業高等専門学校
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Matsue College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Matsue College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Matsue College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Matsue College
• 著者名: 出川, 昇平; 橋本, 剛; 別府, 俊幸; 黒崎, 悠輝
• 著者名(英): Shohei, Degawa; Tsuyoshi, Hashimoto; Toshiyuki, Beppu; Yuki, Kurosaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ロボカップサッカー小型ロボットリーグ（SSL）では，AIが指示を出し，車輪で走行するロボットを動かしてサッカーを行う．ディフェンスにおいてマーク相手の選択やシュートブロックやパスカットといった行動の選択に関する研究はあるが，相手オフェンスロボットを先回りするディフェンスポジションの決定についての研究は少ない．相手ロボットを先回りするディフェンスを成功させるためには，相手ロボットの行動を推定して動きを決める必要がある．本研究では，相手ロボットの移動推定を用いることで有効なディフェンスポジションを求める手法を提案する．シミュレータ上での仮想オフェンスAIとの対戦により，提案手法と既存手法のディフェンスロボットシュートブロック率を比較した結果，シュートブロック率は約20%向上し，相手ロボットの動きを先回りできた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In the RoboCup Soccer Small Robot League (SSL), soccer is played by wheeled robots that are directed by an AI. Although there is some research on the selection of markers and actions such as shot blocking and pass cutting in defense, there is little research on determining the defensive position ahead of the opponent offensive robot. However, there is little research on determining the defensive position to anticipate the opponent robot. This paper proposed a method to find an effective defensive position by using the movement estimation of the opponent robot. kaWe compared the shot blocking rate of the proposed method with that of the existing method by playing against a virtual offensive AI on a simulator, and found that the shot blocking rate was improved by about 20 %, and the robot was able to anticipate the movements of the opponent robot.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11362144
• 書誌情報: 研究報告ゲーム情報学（GI）; 巻 2021-GI-45, 号 15, p. 1-6, 発行日 2021-02-26
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8736
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会