2019 Fiscal Year Annual Research Report
Modeling action planning and tactical advice on soccer games and its simulation evaluation
| Project/Area Number |
17K01746
|
|---|
| Research Institution | Fukuoka University |
|---|
Principal Investigator |
秋山 英久 福岡大学, 工学部, 助教 (20533201)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中島 智晴 大阪府立大学, 人間社会システム科学研究科, 教授 (20326276)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| Keywords | RoboCup / サッカー / 戦術モデル / シミュレーション |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
戦術的集団行動モデル構築と分析の取り組みとして，ゴール型ボールゲームであるサッカーを題材とし，行動計画モデルの改良，状況評価モデルの構築，試合観察時の人間行動の分析を進めた．
まず，これまでに開発してきた連鎖的行動列生成モデルに対して共有知の概念を導入し，行動列探索アルゴリズムにおいて枝刈りを行うことで探索の効率化を図った．次に，行動列探索アルゴリズムで用いる評価関数に注目し，様々な機械学習モデルの適用を試みた．評価関数へ人間の直感的判断を反映する手法の１つとして，ランキング学習アルゴリズムを適用し，更に，人間の教示行動にかかる負担を減らすために教師データ生成手法の改良を行った．別のアプローチとして，過去の試合ログデータから成功事例を抽出し，多層ニューラルネットワークによる評価関数の学習を試みた．試合ログに含まれる時系列数値データを用いるだけでなく，サッカーの試合場面を画像化して畳み込みニューラルネットワークを適用する学習も試みた．合わせて，過去の試合データの分析を行い，チームや戦術の識別をリアルタイムに行う手法を提案した．これらの成果の応用として，試合観戦を盛り上げるための歓声発生システムを試作した．
行動計画モデルに対して人間の知見をより深く反映することを目的として，人間による試合観察時の注目情報の収集と分析を行った．人間の行動ログを収集する仕組みとして，視線トラッカーデバイスを用いた注目位置収集システムとVRヘッドセットを用いた視野方向収集システムの２種類のシステムを試作した．予備実験として数人の被験者実験を行ったところ，サッカー経験の有無による注目情報の差が確認できた．
|
Research Products
(25 results)
