TDP do time RECIFE SOCCER Futebol SPL

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1 1 TDP do time RECIFE SOCCER Futebol SPL Gabriel Alves da Silva 1, Paulo Martins Monteiro 2, Pedro Ferreira da Silva Junior 3, Simone Gomes Zelaquett 4, Tasso Luís Oliveira de Moraes 5. Resumo Este artigo descreve o robô e as estratégias de jogo desenvolvida pela equipe RECIFE SOCCER da Prefeitura do Recife para a XVI Latin American Robotics Competition e XV Brazilian Robotics Competition, na categoria RoboCup Robotics Competition / RoboCup Soccer / RoboCup Humanoid and Standard Platform League (SPL). Apresenta-se primeiro uma descrição técnica do robô humanoide NAO. Posteriormente será abordada a estratégia de programação utilizada para o robô jogar futebol de acordo com as regras da SPL. N I. INTRODUÇÃO a RoboCup Humanoid and Standard Platform League, robôs autônomos com a aparência e comportamentos semelhantes aos humanos, jogam futebol uns contra os outros. Nas equipes desta categoria de competição, cinco robôs autônomos altamente dinâmicos jogam entre si, utilizando estratégias de caminhada dinâmica, corrida e chute da bola, mantendo o equilíbrio, a percepção visual da bola, outros jogadores e o campo; a auto localização e o jogo em equipe estão entre os muitos problemas de pesquisa investigados na RoboCup Humanoid and Standard Platform League. O robô utilizado nesta competição é o Humanoide NAO produzido pela Aldebaran Robotis e conta com movimentos com 25 graus de liberdade e uma forma humanoide que lhe permitem mover-se e adaptar-se ao mundo em torno dele. Seu sensor de inércia permite manter o equilíbrio e saber se ele está em pé ou deitado. Os vários sensores em sua cabeça, mãos e pés, bem como seus sonares, possibilita ao NAO perceber seu ambiente e se orientar. Seus 4 microfones direcionais e altofalantes, permite a interação com os seres humanos de uma forma completamente natural, por ouvir e falar. O NAO é equipado com duas câmeras que filmam seu ambiente de alta resolução, ajudando-o a reconhecer formas e objetos. Ele ainda pode se comunicar através das conexões WiFi e Ethernet. Com tudo isso o robô já é capaz de reproduzir o comportamento humano. Nesta categoria RoboCup Humanoid and Standard Platform League, o robô deverá jogar futebol como os humanos, utilizando seus recursos de hardware e programação em inteligência artificial. A programação do robô poderá ser feita utilizado um pacote de desenvolvimento desenvolvido e disponibilizado pela equipe da RoboCup Humanoid and Standard Platform League B- Human e Nao Devils. II. O TIME O time Recife SOCCER é formado por membros da Rede Municipal de Ensino da Cidade do Recife (professores, estudantes e monitores). Todos eles fazem parte do Programa Robótica na Escola, o qual existe desde Esse programa é dividido em três Linhas de Robótica, o qual os robôs avançados compõem a Linha 3. Nesta linha os robôs são adquiridos prontos e o foco é na estratégia de programação. Assim, temos robôs humanoides NAO e Drones DJI Phantom 3. III. O ROBÔ Os robôs utilizados pelo Recife SOCCER são o Humanoide NAO da SoftBank. Todos eles da versão 5. Segue a estrutura 1 Gabriel Alves da Silva, desenvolvedor, ggabriell455@gmail.com, (81) Paulo Martins Monteiro, desenvolvedor, paulo.monteiro@educ.rec.br, (81) Pedro Ferreira da Silva Junior, professor, pedrofjunior@gmail.com, (81) Simone Gomes Zelaquett, professora, simone.zelaquett@prof.educ.br, (81) Tasso Luís Oliveira de Moraes, desenvolvedor, tlom@cin.ufpe.br, (81)

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4 4 IV. O SOFTWARE O código utilizado pela Recife SOCCER é baseado no código base, disponibilizado pelas equipes B-Human, e Nao Devils, ambas da Alemanha. V. PROCESSAMENTO DE IMAGEM O processamento de imagem em uso ainda utiliza as informações do campo codificado por cores, mas não precisa de uma calibração específica para obter uma boa taxa de detecção. Para conseguir isso, a cor do campo (verde) é recém calculada a cada quadro usando um histograma de cores ponderadas com base em amostras de pixels na imagem. A ideia-chave é usar o máximo de informações possível para remover a necessidade de tabelas de cores, reduzir o esforço de digitalização e minimizar os cálculos subsequentes necessários. Uma vez que o poder de CPU limitado não permite uma varredura de duas imagens inteiras, processamos apenas uma pequena fração de todos os pixels, digitalizando as imagens ao longo de linhas de varredura verticais e horizontais, essas linhas de varredura buscam mudanças dentro do canal Y para detectar as linhas brancas (se cercadas pela cor do campo) e também detectar possíveis locais de bola com base nas mudanças de canal de cores. Para reduzir o tempo de computação, a detecção de objetivos ocorre apenas na parte superior das imagens nas linhas de varreduras horizontal, também usando as informações sobre a detecção de borda de campo. VI. COMPORTAMENTO Utilizamos o C-based Agent Behavior Specification Language (CABSL) que foi desenvolvido pela equipe B- Human, e implementa XABSL como C++ - Macros que permitem o acesso fácil a todas as estruturas de dados (ou seja, representações) necessárias para a tomada de decisões. Para este fim, o comportamento é especificado por opções. A partir da opção raiz, as opções subsequentes são ativadas de forma semelhante a uma árvore de decisão até chegar a uma folha, ou seja, uma opção que representa uma habilidade básica como andar ou executar uma ação especial, que são parametrizadas pela opção de chamada. Cada opção contém uma máquina de estado para calcula a decisão de ativação com base em uma série de valores armazenados nas representações. Embora seja possível conceber um comportamento complexo usando CABSL, várias tarefas podem ser difíceis ou impossíveis de especificar usando apenas o CABSL. VII. A ESTRATÉGIA Para que sejam vencidos os desafios do futebol a equipe RECIFE SOCCER vem desenvolvendo estratégias de programação em quatro ações fundamentais para tornar possível a realização da partida. São as estratégias básicas para a simulação de uma partida de futebol, com regras semelhantes às do futebol de humanos, as quais descrevemos, brevemente, abaixo. Reconhecimento da bola estratégia onde o robô é programado para localizar a bola e se aproximar para executar a estratégia seguinte. Aqui são utilizados os recursos de visão do robô. Posicionamento para chute etapa posterior ao reconhecimento da bola, e precede as próximas duas estratégias, drible e chute a gol. Aqui o robô vai observar seu posicionamento em relação ao campo e aos adversários para tomada de decisão e definir qual a próxima estratégia. Drible estratégia que consiste no ajuste da posição do robô, verificada a partir da estratégia de posicionamento para chute. Aqui o robô chuta a bola tirando o adversário da jogada. Chute ao gol como na estratégia Drible, nessa estratégia o robô se ajusta, a partir da análise do seu posicionamento, para chutar a bola em direção ao gol. Aqui o chute é direto a barra do time adversário. Defesa estratégia em que o robô reconhece o seu posicionamento próximo a barra de defesa e impede o avanço da bola no gol. Goleiro o principal objetivo do goleiro é impedir que a bola entre no gol da sua equipe. Assim, o goleiro fica restrito dentro da área da grande área. Existem apenas duas situações em que o robô deixa o próprio objetivo. Ou quando o goleiro é retirado do campo ou quando caminhar para chutar a bola. VIII. CONCLUSÃO E TRABALHO FUTURO Neste artigo, foram apresentadas a uma breve descrição da arquitetura dos robôs e estratégias elaboradas pela equipe RECIFE SOCCER para participar do futebol de humanoides na Competição Brasileira de Robótica 2016 categoria RoboCup Humanoid and Standard Platform League. O êxito na execução dos comportamentos programados está ligado às estratégias da inteligência artificial dos robôs. O principal objetivo deste trabalho foi desenvolver as estratégias utilizadas em um jogo de futebol humano, aliadas aos recursos de inteligência artificial do robô humanoide NAO. Nosso trabalho futuro é a integração com o SPQR Ball Perceptor um módulo de software para detecção de bola em preto e branco desenvolvido pela equipe SPQR baseado em uma abordagem supervisionada no Opencv. REFERÊNCIAS [1] Especificações Técnicas do NAO v5, disponível em B_NAO_Evolution_Datasheet.pdf?t= último acesso em 28/06/2017 às 11h34. [2] Z-Knipsers Team Description Paper for RoboCup 2016 disponível em Papers/StandardPlatform/RoboCup_2016_SPL_TDP_Z-Knipsers.pdf - último acesso em 15/06/2016 às 10:00h.

5 5 [3] TDP da Equipe UaiSoccer de Futebol de Robôs/UFSJ: Informações sobre o Sistema de Software e Estratégias Utilizados na Categoria Small-Size-F180 disponível em último acesso em 28/06/2017 às 11h41. [4] TDP EQUIPE DE FUTEBOL DE ROBÔS Z-TRONICS F-180 disponível em último acesso em 28/06/2017 às 11h43. [5] EDROM Humanoide Kid Size/Teen Size disponível em pdf - último acesso em 28/06/2017 às 11h45. [6] Código base B-Human: acesso em 28/06/2017 às 11h28. [7] Código base Nao Devils: acesso em 28/06/2017 às 11h30. [8] SPL Código base disponível em último acesso em 03/08/2017 às 01h25.