Eine empirische wissenschaftliche Disziplin erfordert eine Reihe von Methoden und Praktiken zur Bewertung und zum Vergleich von Modellen und Lösungen. RoboCup bietet ein einzigartiges gemeinsames Testszenario für die Robotik, dessen Potenzial jedoch bei weitem nicht ausgeschöpft ist. Die Durchführung von Spielen verursacht hohe Kosten in Bezug auf Aufwand, Zeit und Geld. Das wissenschaftliche Ergebnis ist jedoch recht begrenzt und oft nicht sehr schlüssig. In den meisten Fällen ist nur das Endergebnis ein Indikator über die Leistung einer Mannschaft.
In diesem Projekt entwickeln wir eine Toolbox (eine Reihe von Tools) zur Unterstützung der Sammlung, Organisation und Analyse großer Mengen an RoboCup-spezifischen Daten, die eine detaillierte Analyse zur Förderung der datengesteuerten Forschung und Entwicklung im RoboCup ermöglicht.
Die Hauptkomponenten des robocup.tools Frameworks sind:
- Sammlung und Synchronisierung
– automatisch synchronisierte Videoaufzeichnung, Kommunikationsdaten, Logdaten der einzelnen Roboter, Synchronisationstool für nicht synchronisierte Videos;
- Speicherung, Formate und Abfragen
– Aufbereitung und Speicherung der Logdaten in eine Datenbank, Extraktion bestimmter Ereignisse in JSON, Logging auf den Robotern auf Basis von Protobuf (rückwärtskompatibel), Zugriff über Webschnittstellen;
- Mining und Informationsextraktion
– Skripte zum Extrahieren von Ereignissen aus Protokollen (z.B. “fallen robot”), Werkzeug zur manuellen Annotation von Ereignissen, Erkennung und Verfolgung von Objekten in Videos mit Machine Learning;
- Aggregation, Analyse und Visualisierung
– Statistik über Ereignisse (Identifizierung systematischer Probleme), Visualisierung von Strategien, Qualität der Wahrnehmung der Roboter im Laufe des Spiels
Setup Anleitung:
https://www.youtube.com/user/teamhumboldt
RoboCup Videos
Links:
Die Hauptkomponenten des robocup.tools Frameworks sind: