Proyecto Forrest Liga de Simulación 2D RoboCup. Desarrollo del Prototipo Forrest Gump - Instancia 2

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1 Proyecto Forrest Liga de Simulación 2D RoboCup Desarrollo del Prototipo Forrest Gump - Instancia 2 Versión 2.0 Histórico de Revisiones Versión Fecha Resumen de cambios Autor /08/2005 Versión Inicial Grupo Forrest /10/2006 Revisión gral.: formato, carátula, etc. Grupo Forrest Facultad de Ingeniería - Universidad de la República Montevideo - Uruguay 1

2 Índice 1. Introducción 3 2. Análisis del framework elegido - Noda Client Esqueleto del jugador Framework descartado - RCCParser 6 4. Implementación 7 5. Resultados y Conclusiones 7 2

3 1. Introducción Este documento corresponde al desarrollo de la instancia 2 del prototipo Forrest Gump del proyecto de grado Fútbol de Robots - RoboCup, Liga Simulada 1. La definición del prototipo: objetivo, alcance y motivación se encuentran en [CAN]. Este prototipo fue presentado en primera instancia a los tutores y posteriormente se expuso en el Workshop 2005 de Sumo de Robots [SUM]. Básicamente, el prototipo tenía como objetivo colocar un jugador en el campo de juego para realizar alguna acción. Para cumplir con tal objetivo se eligieron las acciones de búsqueda, alcance y posterior pateo de la pelota en dirección del arco contrario. Para su implementación se investigaron diversas fuentes como ser: funciones, bibliotecas, frameworks, etc. disponibles para trabajar con el simulador oficial. Dichos paquetes resuelven por ejemplo algunos de los problemas de conectividad de mas bajo nivel como ser la comunicación e interpretación de mensajes entre el agente y el simulador. De las opciones disponibles fueron elegidos para analizar los frameworks: Noda Client [NOD] y RCC- Parser[RCP] por la popularidad de los mismos entre la comunidad RoboCup de la liga simulada. Como resultado de tal estudio, se optó por utilizar Noda Client para la construcción del prototipo en cuestión. La construcción de este jugador se realizó en el ambiente generado a partir de la instancia de 1 de este mismo prototipo. 2. Análisis del framework elegido - Noda Client El framework o paquete base llamado Noda Client, brinda las siguientes funcionalidades: Modelado del Mundo: Cuenta con un modelado del mundo básico donde se mantiene la información de la pelota y el agente (clase FieldState). Brinda librerías de geometría que nos ayudaron en el cálculo de ángulos. Brinda clases para la comunicación con el Soccer Server ó Simulador: Los comandos pueden ser ejecutados a través de la clase BasePlayer. Implementa la recepción de los mensajes recibidos a través de los sensores. Esta acción es realizada por la clase Base Player que utiliza los servicios de la clase Sensor Info. La misma se encarga de "parsear" y estructurar los mensajes recibidos. El diseño de Noda Client se puede ver en la figura 1. En el diagrama podemos observar como las clase FieldState tiene acceso a los distintos elementos del campo, Sensor Info tiene la estructura donde se mapean los mensajes recibidos por los sensores, Base Player es la interfaz con las funcionalidades que ofrece el framework y por último sclient1 es el esqueleto del jugador en el que vamos a agregar la lógica de nuestra estrategia sencilla Esqueleto del jugador El framework ofrece un esqueleto de jugador que en el diagrama de clases esta representado por sclient1. A continuación explicaremos brevemente en que consiste. 1 Tiempo después, el proyecto fue denominado como Forrest. 3

4 Figura 1: Diseño del framework Noda Client 4

5 Métodos principales Método run Es el método principal que ejecuta el ciclo infinito del proceso, el mismo realiza las siguientes acciones: Inicia la conexión con el servidor. Determina una posición aleatoria en el campo y se transporta hacia ella con el comando move. Entra al ciclo principal Espera la llegada de un mensaje por parte de algún sensor ó un time out de 100 ms. Si llegó un time out: llama al método doaction() Si llegó un mensaje: llama al método dosensing() Método dosensing Recibe datos de los sensores. Dependiendo del sensor que envió el mensaje realiza lo siguiente: Sensor Visual: Envía la información recibida (ya "parseada") a la clase FieldState para que actualice el modelo del mundo. Sensor Auditivo: El framework no hace nada en este caso (no lo tiene implementado). Sensor Corporal: El framework no hace nada en este caso (no lo tiene implementado). Sensor de Estado: El framework no hace nada en este caso (no lo tiene implementado). Método doaction Método donde se implementa la lógica del prototipo, se contenido se describe en la sección 4. Clase BasePlayer La clase BasePlayer puede ser considerada como un agente básico en el que se tienen implementadas las funciones principales que ofrece el framework: Conexión con el servidor Acciones del agente: Envía los comandos que soporta el simulador Sensores que reciben los mensajes y los procesa. Miembros de la clase Base Player: Nombre del equipo Jugador "Lado" de la cancha Conexión, host, puerto, etc. CycleStep SensorInfo 5

6 Modo de Juego socket para la comunicación con el servidor Métodos de la clase Base Player: init Inicia la conexión con el servidor, para ello crea un socket UDP y utiliza los siguientes métodos: open() : abre el socket sendinit() : inicia la comunicación con el servidor sendreconnect() : si la conexión no se inicio prueba reconectarse. sendinit y sendreconnect Se conecta con el servidor, esto se realiza para iniciar la conexión. Con sendreconnect se reconecta con el servidor si se cortó la conexión. sendcommand Dependiendo del tipo de comando llama al método que lo implementa: sendmove sendturn senddash sendkick sendcatch sendturnneck sendsay sendsensebody sendchangeview 3. Framework descartado - RCCParser El framework RCCParser cuenta con un grupo de clases para la comunicación con el simulador. Para ayudar en esta tarea, posee funciones para el manejo de la conexión y para parsear los distintos tipos de comandos existentes. Si bien el framework resuelve de buena forma la comunicación y el parseo de comandos, el mismo no posee soporte para el modelado del mundo (Noda Client sí resuelve una parte de esto) y por lo tanto la implementación de un modelo del mundo que mantenga la posición global de al menos el agente y la pelota (la información necesaria para que podemos implementar el prototipo deseado) llevaría un tiempo considerable de implementacion y verificacion que dados los tiempos del proyecto de grado no podemos asumir. 6

7 De todos modos consideramos que el framework es muy bueno en lo que ofrece. La documentación es muy completa, el código es de calidad, posee documentación técnica, documentación de código y buenas practicas de programación. Por todo lo anterior, consideramos que para quienes deseen desarrollar un equipo desde cero, podría ser importante tener en cuenta este framework que simplemente se restringe a la interacción con el servidor. 4. Implementación El jugador debe realizar las siguientes acciones: Hacer contacto visual con la pelota. Posicionarse de frente a la pelota. Correr hacia la pelota hasta tenerla lo suficientemente cerca como para patearla. Patear la pelota con una potencia fija. En la segunda versión se realizó el cálculo del ángulo de pateo para dirigir la pelota hacia el centro del arco contrario. El método run del framework, antes de que finalice un ciclo, llama al método doaction() el cual se va a implementar y dar contenido. El pseudocódigo de la función implementada es el siguiente: Según la situación de juego se realiza una acción: Si la posición estimada de la pelota es "vieja" (nos lo dice el modelado del mundo) =>girar 60 grados en busca de la pelota. Si la pelota esta lejos como para poder ser pateada => Si el agente no esta mirando a la pelota =>Girar hacia la pelota la diferencia entre el ángulo del jugador y la pelota Si el agente esta mirando a la pelota =>Corre con potencia 50 Si la pelota esta "cerca" => Calcular el ángulo de pateo como la diferencia entre el arco y su posición Patear con el comando kick con 100 de potencia y en la dirección calculada 5. Resultados y Conclusiones Se hicieron pruebas con un solo jugador, con partidos de 2 jugadores (1 contra 1) y con varios jugadores. En ningún caso los resultados variaron demasiado. Los mismos fueron: Inicialmente los jugadores contaban con problemas para encontrar la pelota. Estos problemas eran dos: al inicio del juego el estado del mundo no cuenta con información de la posición de pelota o la información inicial no es correcta. Para salvar estas situaciones consideramos que se debe realizar algún plan de contingencia para contar con información inicial lo más confiable posible. Luego de encontrar la pelota, el jugador lograba alcanzarla y patearla en dirección correcta la mayoría de los casos hasta lograr convertir el gol. Esto fue luego de agregar el cálculo para patear en dirección del arco, pues anteriormente el jugador pateaba en dirección del cuerpo sin buenos resultados. Concluimos que el estado del mundo proporcionado por el framework genera información 7

8 de la posición absoluta de los objetos del campo confiable dado que luego de encontrar la pelota, la acción de correr hacia le pelota se realizó con éxito en casi todos los casos. Considerando que los datos brindados por el simulador poseen ruido al igual que las acciones del agente, la efectividad constatada resulta aceptable. Además, la modificación del cálculo del ángulo de pateo fue positiva, logrando la conversión de goles. De todos modos pudimos visualizar que en presencia de un arquero el tiro no es efectivo debido a que siempre va dirigido al medio del arco y resulta muy fácil para el arquero atajar el tiro. El juez automático del partido generó problemas para realizar las pruebas: Regla de tiros libres: Al sacar del medio de la cancha, luego de un tiro libre ó saque de banda el jugador no puede volver a tocar la pelota hasta que no lo haga otro jugador, el juez automático restringe al jugador a alcanzar la pelota y por eso se generaron tiempos muertos en las pruebas. Regla del offside: Muchas veces el juez cobra offside generando tiempos muertos en las pruebas. Referencias [CAN] Canales, R.; Casella, S.; Rodriguez, P. "Def_Prototipo_Forrest_Gump" v1. Tejera, G. (tutor). Trabajo de grado. Facultad de Ingeniería. Instituto de Computación - Montevideo, Julio <http://www.fing.edu.uy/~pgrobcup/documentos>. [NOD] Noda,I. Noda-Client 2.2. <http://www.informatik.uni-mannheim.de/pi4/lectures/ss2002/pm/software/>. [RCP] Howard, Tom. RCCParser - The RoboCup Client Parser. <http://rccparser.sourceforge.net/>. [SUM] Sumo uy, Segundo campeonato de Sumo robótico. INCO - UdelaR, 9 de Diciembre de <http://www.fing.edu.uy/inco/eventos/sumo.uy/>. 8

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