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Due to the Covid-19 pandemic, the RoboCup WorldCup 2021 was held completely remotely. For this competition the Webots simulator (https://cyberbotics.com/) was used, so all teams needed to transfer their robot to the simulation. This paper describes our experiences during this process as well as a genetic learning approach to improve our walk engine to allow a more stable and faster movement in the simulation. Therefore we used a docker setup to scale easily. The resulting movement was one of the outstanding features that finally led to the championship title.
In this paper we propose a motion framework forbipedal robots that decouples motion definitions from stabilizingthe robot. This simplifies motion definitions yet allows dynamicmotion adaptations. Two applications, walking and stopping onone leg, demonstrate the power of the framework. We show thatour framework is able to perform walking and stopping on one legeven under extreme conditions and improves walking benchmarkssignificantly in the RoboCup 3D soccer simulation domain.
Autonomous humanoid robots need high torque actuators to be able to walk and run. One problem in this context is the heat generated. In this paper we propose to use water evaporation to improve cooling of the motors. Simulations based on thermodynamic calculations as well as measurements on real actuators show that, under the assumption of the load of a soccer game, cooling can be considerably improved with relatively small amounts of water.
Seit 1997 finden jährlich Weltmeisterschaften im Roboterfußball statt. Das Ziel ist es dabei, bis 2050 eine Mannschaft aus Robotern zu stellen, die gegen den menschlichen Fußballweltmeister gewinnt. Dazu müssen die Roboter in der Lage sein, das Verhalten ihrer menschlichen Gegner einzuschätzen und ihre Entscheidungen vorauszuahnen. Während die gängigen Verfahren zur Entscheidungsfindung in unsicheren Umgebungen in der Regel auf rationalen Entscheidungen nach der Entscheidungstheorie basieren, zeigt sich, dass menschliches Entscheiden teilweise nicht dieser Rationalität folgt. Daniel Kahneman und Amos Tversky zeigten das in vielen Studien und entwickelten daraus die bekannte Prospect Theory für die Kahneman 2002 den Wirtschaftsnobelpreis erhielt. In diesem Artikel wird beschrieben, wie Extended Behavior Networks (EBNs) auf einfache Weise erweitert werden können, um menschliches Entscheidungsverhalten auch in Situationen reproduzieren zu können, die von der rationalen Entscheidungstheorie abweichen.
Seit 1997 finden jährlich Weltmeisterschaften im Roboterfußball statt. Dabei wird in verschiedenen Ligen teils mit echten, teils mit simulierten Robotern Fußball gespielt. In der small size league spielen fünf gegen fünf Roboter auf einem 5x4,5 m großen Feld. Die Steuerung der Roboter wird von einem externen Rechner übernommen, der seine Information von einer über dem Feld angebrachten Kamera erhält. In der middle size league spielen vier gegen vier Roboter auf einem 8x12 m großen Feld. Hier müssen im Unterschied zur small size league die Roboter vollständig autonom sein, d.h., alle Sensoren und auch die Entscheidungslogik muss auf dem Roboter selbst untergebracht sein. Dasselbe gilt für die four legged robot league, bei der jeweils vier Sony Aibo Roboter gegeneinander antreten (Abbildung 1.11-1), sowie für die Königsklasse, der humanoid league, bei der jeweils drei zweibeinige Roboter gegeneinander spielen. Daneben existieren zwei Simulationsligen: die seit 1997 existierende 2D simulation league, bei der elf gegen elf gespielt wird und die seit 2005 im Programm befindliche 3D simulation league, bei der im Gegensatz zur 2D league tatsächlich existierende zweibeinige Nao-Roboter simuliert werden. In dieser Liga hat sich erstmals eine Mannschaft der Hochschule Offenburg für die Weltmeisterschaft 2009 qualifiziert. Neben Fußballrobotern gibt es auch Ligen für Hausroboter (RoboCup@Home) und Rettungsroboter (RoboCup Rescue). Inzwischen ist die RoboCup WM mit der zugehörigen Konferenz zum größten Robotik-Event weltweit avanciert.