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In this TDP we describe a new tool created for testing the strategy layer of our soccer playing agents. It is a complete 2D simulator that simulates the games based on the decisions of 22 agents. With this tool, debugging the decision and strategy layer of our agents is much more efficient than before due to various interaction methods and complete control over the simulation.
In the future, the tool could also serve as a measure to run simulations of game series much faster than with the 3D simulator. This way, the impact of different play strategies could be evaluated much faster than before.
After having described many different aspects of our team software in previous years, in this paper we take the freedom to describe the magmaChallenge framework provided by the magmaOffenburg team. The framework is used as a benchmark tool to run different challenges like the running challenge in 2014 or the kick accuracy challenge in 2015. This description should serve as a documentation to simplify the maintenance by the community and to add new benchmarks in the future.
Das Team "magmaOffenburg" nimmt seit 2009 an der 3D-Simulationsliga des RoboCups teil. Wie gut das Laufen auf zwei Beinen in der verwendeten Simulationsumgebung "SimSpark" funktioniert ist einer der zentralen Faktoren für ein erfolgreiches Abschneiden. Bisher wird für das Laufen ausschließlich eine inverskinematische Walk-Engine verwendet.
In dieser Arbeit wird mit genetischen Algorithmen und einer modellfreien Parametrisierung Laufen komplett "from scratch" gelernt. Derselbe Ansatz wurde zuvor bereits erfolgreich für das Lernen von Kicks eingesetzt. Gegenüber der alten Walk-Engine zeichnet diesen Ansatz besonders aus, dass zum ersten Mal die Zehengelenke genutzt werden, welche eines der verfügbaren Robotermodelle besitzt. Dies ermöglicht einen natürlicheren und schnelleren Gang. Zwar ist die Stabilität des gelernten Laufens noch nicht vergleichbar mit dem bisherigen (der Spieler fällt etwa 26% häufiger hin), aber beispielsweise beim Vorwärtslaufen konnten mit einer Geschwindigkeit von 1.3 m/s statt 1 m/s Steigerungen von 30% erzielt werden.
Darüber hinaus wurde untersucht, wie dem Agenten im Anschluss an das gelernte Laufen wieder ein Übergang zur alten Walk-Engine gelingen kann. Der erfolgreichste Ansatz basiert ebenfalls wieder auf einer mit genetischen Algorithmen trainierten Bewegung. Er ist in etwa der Hälfte der Fälle erfolgreich.
Learning to Walk With Toes
(2020)
This paper explains how a model-free (with respect to the robot model and the behavior to learn) approach can facilitate learning to walk from scratch. It is applied to a simulated Nao robot with toes. Results show an improvement of 30% in speed compared to a model without toes and also compared to our model-based approach, but with less stability.