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sig sai poster yamashita a1

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Academic year: 2018

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(1)

チー 対 誤差 小 く , .

積極的 守備を行うチー ,誤差 大 く 傾向 .

RoboCup サッカー ョン

SIRMs を用いた敵位置予測

大阪府立大学 工学研究科 山 雄大 舩 哲 中島 智晴

福岡大学 工学部 電子情報工学科 秋山 英久

提案手法

SIRMs ファ

意思決定 例

図 う プランを作成

10 7 を実行

敵 移動 予測 い い

敵 静 た 想定

実際 位置 意思決定時点

想定位置 差異 発生

( 薄い赤 想定位置

濃い赤 実際 位置 )

SIRMs ファ

単一入力 (Single Input Rule Module) 結合型ファ

従来 ファ ,ファ パラ ータ数を大幅

削減 可能 あ .

SIRMs ファ 概要

各入力項目 1 入力 ファ 群を構成

重視度を割

重視度 総和を出力

Sum y

x

2

w

2

w

1

w

n

x

n

If … then …

x

1

If … then …

If … then …

SIRMs ファ 概要図

数値実験 1

 HELIOS2012 提案手法を組み込み,敵プ 位置を学習

予測 た敵プ 位置 実際 敵プ 位置 距離を誤

差 定義

ーラ ネッ ワー 学習結果を比較対象

位置予測 必要性

各プ 独自 意思決定を

多く 可能性 最適 プランを探索

SIRMs ファ を用いた位置予測

情報 敵位置を予測

試合中 敵プ 位置 学習

予測 概要

 5 入力 2 出力 SIRMs ファ

敵プ 作成

試合前半 観測 ータ コーチ 学習,後半 学習結果を反映

現在

ボー 位置

最 近い敵

ボー 到達

サ 数

SIRMs

ファ 敵プ

予想位置

入力 ータ

出力 ータ

ボー

到達予想位置

数値実験 び結果

対戦相手 SIRMs ニ ーラ ネッ ワー

agent2d 7.80±6.56 10.53±7.89

WrightEagle 9.89±7.34 11.88±8.04

MarliK 9.92±7.26 11.07±9.01

Ri-one 8.80±6.51 11.26±6.84

Oxsy 9.63±6.21 13.62±9.21

YuShan 9.90±7.08 13.57±9.30

NADCO-2D 8.23±5.58 10.85±8.00

SIRMs ーラ ネッ ワー 性能比較 ( 予測位置 誤差 (m ))

学習用

対戦回数

agent2d MarliK WrightEagle

1 6.57±4.89 8.27±6.22 10.69±9.69

2 7.11±4.86 6.84±4.52 10.32±5.77

5 6.50±4.51 8.54±5.83 10.24±6.88

10 6.64±5.05 8.79±8.53 9.51±5.93

20 6.96±5.08 8.25±5.95 9.90±6.99

50 6.18±5.03 9.22±5.42 9.96±6.54

数値実験 2

事前 数試合分 を学習 せ,試合前 学習結果を与え

前半 ータを使 SIRMs 学習,後半 評価

ハーフタ 修 を加えた場合 予測位置 誤差 (m)

学習用 対戦回数 変動 見 い

学習結果を与え ,チー 誤差 改善 見 た

敵位置予測 概要図

 SIRMs ファ を用い,敵位置予測 を作成

ーラ ネッ ワー 性能比較

チー 組み込み,有効 活用 今後 課題

pass

dribble pass

shoot

10 7

9

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