2014 Fiscal Year Research-status Report
サッカーにおける複数人協調戦術の計算モデル化とシミュレーション評価
| Project/Area Number |
25350798
|
|---|
| Research Institution | Fukuoka University |
|---|
Principal Investigator |
秋山 英久 福岡大学, 工学部, 助教 (20533201)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大森 隆司 玉川大学, 工学部, 教授 (50143384)
山田 信幸 玉川大学, 教育学部, 准教授 (70245968)
渡邊 紀文 東京工科大学, コンピュータサイエンス学部, 助教 (30534721)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
|
| Keywords | サッカー / シミュレーション / 行動モデル |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度に続き、サッカーの実試合データの整備、および、戦術的行動モデル構築の取り組みとしてパス行動のモデル構築を進めた。パス行動モデルのひとつとして、昨年度から取り組んでいるロジスティック回帰を用いたレシーバ選択モデルの検討を進めた。本年度は、このモデルに用いて実試合データにおけるレシーバプレイヤの予測を行った。実試合データの分析結果をシミュレーションサッカーに応用することで、人間サッカー選手のパス行動の模倣が期待できる。
ゴール型ゲームにおけるチームワーク研究で用いられている優勢領域モデルの妥当性についても検討した。まず、実試合データからボールと選手の移動モデルを構築した。この移動モデルに基づいて優勢領域の構築が可能となる。サッカーのフィールドを正方格子の領域に分割し、選手とボールが各エリアに到達する時間を移動モデルから計算することで、パスが可能な領域を判断した。移動モデル構築の過程で、選手の向きと走る方向により遅延が生じることを発見し、これをモデルに組み込むことでより現実的な優勢領域を計算できた。このモデルにより、ある瞬間に出されたパスがどの選手に受け取られるかという物理的な予測が可能となる。この予測に対応する、現実に試合のパス成否を比較することで、モデルが想定するパスのプランニング戦略に対応する人間の判断過程が見えてくるものと期待する。
サッカー選手の行動モデルとして、木探索によるオンラインプランニング手法の検討を進めた。具体的には、探索によって生成された行動を評価する評価関数の獲得をランキング学習によって試みた。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
研究計画として、守備的行動モデル、三人目の攻撃側選手の行動モデル、パス行動モデル、の3つの戦術的行動モデルの構築を目標としている。このうち、三人目の攻撃側選手の行動モデル構築に遅れが生じている。これは木探索によるオンラインプランニングの応用による実現を目指している。現在の開発段階ではボールを扱う行動のみを対象としており、選手の移動行動に関する探索が組み込めていない。選手の移動行動を探索に取り入れ、さらに、人間サッカーデータに基づく移動行動モデルと組み合わせることが課題である。
|
| Strategy for Future Research Activity |
三人目の攻撃選手の行動モデル構築を進める。これに関連して、人間サッカーデータにおける三人目の攻撃選手の行動データを抽出し、データベースとしての整備を進める。また、守備的行動モデル構築に関連して、引き続き選手の配置推定の精度向上を図る。これらの成果をフィードバックとして、オンラインプランニングで用いる評価関数の獲得を試みる。
これまでに得られたパス行動モデルをRoboCupサッカーシミュレータのエージェントプログラム上へ実装し、人間サッカーとシミュレーションとのずれを検証しモデルを評価する。評価結果をモデル構築作業へフィードバックすることでモデルの改良を繰り返す。
|
| Causes of Carryover |
旅費にかかる経費を当初想定よりも低く抑えられたため、次年度に繰り越して利用することとした。
|
| Expenditure Plan for Carryover Budget |
当初の計画通り、旅費・消耗品・人件費に使用する。
|
