Development of Attack Intention Extractor for Soccer Robot system

축구 로봇의 공격 의도 추출기 설계

  • 박해리 (한국과학기술원 전자전산학과 전기 및 전자공학) ;
  • 정진우 (한국과학기술원 전자전산학과 전기 및 전자공학과) ;
  • 변증남 (한국과학기술원 전자전산학과 전기 및 전자공학)
  • Published : 2003.07.01

Abstract

There has been so many research activities about robot soccer system in the many research fields, for example, intelligent control, communication, computer technology, sensor technology, image processing, mechatronics. Especially researchers research strategy for attacking in the field of strategy, and develop intelligent strategy. Then, soccer robots cannot defense completely and efficiently by using simple defense strategy. Therefore, intention extraction of attacker is needed for efficient defense. In this thesis, intention extractor of soccer robots is designed and developed based on FMMNN(Fuzzy Min-Max Neural networks ). First, intention for soccer robot system is defined, and intention extraction for soccer robot system is explained.. Next, FMMNN based intention extractor for soccer robot system is determined. FMMNN is one of the pattern classification method and have several advantages: on-line adaptation, short training time, soft decision. Therefore, FMMNN is suitable for soccer robot system having dynamic environment. Observer extracts attack intention of opponents by using this intention exactor, and this intention extractor is also used for analyzing strategy of opponent team. The capability of developed intention extractor is verified by simulation of 3 vs. 3 robot succor simulator. It was confirmed that the rates of intention extraction each experiment increase.

지능 제어, 통신, 컴퓨터 및 센서 기술, 영상 처리, 메카트로닉스 등과 같은 다양한 분야에서 로봇 축구 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 그중 전략 연구는 대부분 공격 전략 연구에 치중하고 있으며, 점차 지능적인 공격 전략을 구현하는 방향으로 흘러가고 있다. 이에 따라 과거의 단순한 수비 전략으로는 완전한 수비가 불가능하게 되었다. 따라서, 지능적인 공격을 효율적으로 수비할 수 있는 수비 전략이 필요하며, 효율적인 수비를 위하여 공격자 로봇의 의도 추출이 필요하다. 본 논문에서는, 퍼지 최대 최소 신경망을 이용한 축구 로봇의 공격 의도 추출기를 설계하였다. 첫째로 축구 로봇 시스템에서의 의도를 정의하고 의도 추출에 대하여 설명한다. 다음으로 설계한 퍼지 최대 최소 신경망을 이용하여 설계한 축구 로봇의 의도 추출기에 대하여 설명한다. 퍼지 최대 최소 신경망은 패턴분류 방법 중의 하나로 온라인 적용, 짧은 학습 시간, 소프트 결정(soft decision) 등의 많은 장점을 갖고 있다. 따라서, 다이나믹한 환경을 가진 축구 로봇 시스템의 의도 추출에 적합하다. 이 의도 추출기는 상대 팀 로봇이 공격시 어떠한 상황에서 어떠한 행동을 할 것인가를 미리 알아내어 수비 시 이용할 수 있도록 하며, 학습을 통하여 의도 추출을 함으로써 상대 팀 경기를 보고 팀의 전략을 파악하는 전략 분석기로도 사용이 가능하다. 자체 제작한 3대3 로봇 축구 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션을 하였으며, 학습을 함에 따라서 의도 추출률이 증가함을 확인할 수 있었다.

Keywords

References

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