Sistema de posicionamento de robôs em partidas de futebol baseado em inteligência coletiva por enxame

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Laureano, Marcos Aurelio Pchek
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Centro Universitário da FEI, São Bernardo do Campo
• Palavras-chave em Português: Algoritmos de computador
• Link de acesso: https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/3188; https://doi.org/10.31414/EE.2020.T.131229

A equipe Small Size League (SSL) da RoboFEI existe desde 2008. Uma das motivações para a existência do projeto é aplicação dos conhecimentos em eletrônica, mecânica e programação no uso e desenvolvimento de algoritmos voltados para a Inteligência Artificial (IA). A IA abrange várias técnicas, como aprendizado, otimização e algoritmos bioinspirados. Algoritmos bioinspirados são utilizados para os mais diversos propósitos, inclusive para que robôs possam trabalhar de forma colaborativa. A liga SSL evoluiu com o passar dos anos e algumas mudanças já foram realizadas como o aumento das dimensões do campo e quantidade de robôs. Essa evolução também traz maiores possibilidades de jogadas e aumento da complexidade de uma partida. O posicionamento dos robôs em campo torna-se importante como mecanismo de defesa e ataque. Neste cenário, no trabalho aqui relatrado é proposto a utilização do algoritmo Particle Swarm Optimization (Otimização de Enxame de Partículas) (PSO) como uma opção de inteligência coletiva aplicada para determinar o posicionamento dos robôs em partidas de futebol. São propostas novas funções de aptidão para defesa do gol e bloqueio de passes na liga SSL. Para o desenvolvimento dessas funções, princípios táticos de jogos do futebol moderno foram verificados. Para avaliar a efetividade das funções de otimização, são propostas novas métricas para mensurar o Índice de Performance do Posicionamento (IPOS) dos posicionamentos originais e otimizados. Essas métricas estão baseadas no Sistema de Avaliação Tática no Futebol (FUT–SAT) que define o Índice de Performance Tática (IPT) de uma equipe baseado em determinados critérios e posicionamentos em campo. Para avaliação da efetividade das funções de aptidão, foram selecionadas jogadas com gols efetivos da RoboCup 2019 – Liga A. Essas jogadas foram separadas do início do toque da bola até a finalização em gol em intervalos de 200 milissegundos e nomeadas de instantes. Para cada instante o posicionamento da defesa é otimizado. Ao final são aplicadas as métricas de avaliação do novo posicionamento e comparadas com as originais. A aplicação das métricas de avaliação e inspeção visual demonstram que os posicionamentos sugeridos poderiam ter impedido a continuidade da jogada em vários momentos antes da finalização ao gol. Os experimentos demonstraram a efetividade da otimização e das métricas. Finalmente, as funções de aptidão e métricas podem ser aplicadas em outras categorias de futebol de robôs