#RoboCup2024 – resumen diario: 21 de julio

Una pausa en el juego durante un partido de Small Dimension League.

Hoy, 21 de julio, las competiciones llegaron a su fin en un remaining emocionante. En el tercero y último de nuestros artículos resumidos, ofrecemos una muestra de la acción de este último día. Si te los perdiste, puedes encontrar nuestros dos primeros resúmenes aquí: 19 de julio | 20 de julio.

Mi primera escala esta mañana fue la Liga de Plataforma Estándar, donde el Dr. Timothy Wiley y Tom Ellis del Equipo RedbackBots, Universidad RMIT, Melbourne, Australia, demostraron un avance emocionante que es exclusivo de su equipo. Han desarrollado un sistema de realidad aumentada (AR) con el objetivo de mejorar la comprensión y explicabilidad de la acción en el campo.

El equipo itinerante de los RedbackBots para 2024 (de izquierda a derecha: Murray Owens, Sam Griffiths, Tom Ellis, Dr. Timothy Wiley, Mark Subject, Jasper Avice Demay). Crédito de la foto: Dr. Timothy Wiley.

Timothy, el líder académico del equipo, explicó: “Lo que nuestros estudiantes propusieron al remaining de la competencia del año pasado, para hacer una contribución a la liga, fue desarrollar una visualización de realidad aumentada (AR) de lo que la liga llama el monitor de comunicación del equipo. Se trata de un software program que se muestra en las pantallas de televisión a la audiencia y al árbitro, y muestra dónde creen que están los robots, información sobre el juego y dónde está el balón. Nos propusimos hacer un sistema AR con esto porque creemos que es mucho mejor verlo superpuesto en el campo. Lo que la RA nos permite hacer es proyectar toda esta información en vivo en el campo mientras los robots se mueven”.

El equipo ha estado demostrando el sistema a la liga en el evento, con comentarios muy positivos. De hecho, uno de los equipos encontró un error en su software program durante un juego mientras probaba el sistema AR. Tom dijo que han recibido muchas concepts y sugerencias de los otros equipos para futuros desarrollos. Este es uno de los primeros (si no el primero) sistema AR que se prueba en toda la competencia, y la primera vez que se utiliza en la Liga de Plataforma Estándar. Tuve la suerte de recibir una demostración de Tom y definitivamente agregó un nuevo nivel a la experiencia visible. Será muy interesante ver cómo evoluciona el sistema.

Mark Subject configurando MetaQuest3 para utilizar el sistema de realidad aumentada. Crédito de la foto: Dr. Timothy Wiley.

Del área principal de fútbol me dirigí a la zona RoboCupJunior, donde Rui Baptista, miembro del Comité Ejecutivo, me dio un recorrido por las arenas y me presentó a algunos de los equipos que han estado utilizando modelos de aprendizaje automático para ayudar a sus robots. RoboCupJunior es una competición para escolares y se divide en tres ligas: Fútbol, ​​Rescate y OnStage.

Primero me encontré con cuatro equipos de la liga Rescue. Los robots identifican a las “víctimas” en escenarios de desastres recreados, cuya complejidad varía desde seguir líneas en una superficie plana hasta sortear obstáculos en terrenos irregulares. Hay tres ramas diferentes en la liga: 1) Línea de rescate, donde los robots siguen una línea negra que los lleva a una víctima, 2) Laberinto de rescate, donde los robots deben investigar un laberinto e identificar a las víctimas, 3) Simulación de rescate, que es una versión simulada de la competencia del laberinto.

El equipo Skollska Knijgia, que participa en la Línea de Rescate, utilizó una crimson neuronal YOLO v8 para detectar víctimas en la zona de evacuación. Ellos mismos entrenaron la crimson con alrededor de 5000 imágenes. También compitieron en el evento Rescue Line el equipo Overengeniering2. También utilizaron redes neuronales YOLO v8, en este caso para dos elementos de su sistema. Utilizaron el primer modelo para detectar víctimas en la zona de evacuación y detectar los muros. Su segundo modelo se utiliza durante el seguimiento de la línea y permite al robotic detectar cuando la línea negra (utilizada para la mayor parte de la tarea) cambia a una línea plateada, lo que indica la entrada de la zona de evacuación.

Izquierda: Equipo Skollska Knijgia. Derecha: Equipo Overengeniering2.

¡Equipo Tanorobo! participaban en el concurso de laberintos. También utilizaron un modelo de aprendizaje automático para la detección de víctimas, entrenando con 3000 fotografías para cada tipo de víctima (que se indican con diferentes letras en el laberinto). También tomaron fotografías de paredes y obstáculos para evitar clasificaciones erróneas. El equipo New Aje participó en el concurso de simulación. Utilizaron una interfaz gráfica de usuario para entrenar su modelo de aprendizaje automático y depurar sus algoritmos de navegación. Tienen tres algoritmos diferentes para la navegación, con diferentes costos computacionales, entre los que pueden cambiar dependiendo del lugar (y la complejidad) del laberinto en el que se encuentran.

Izquierda: ¡Equipo Tanorobo! Derecha: Equipo New Aje.

Conocí a dos de los equipos que se habían presentado recientemente en el evento OnStage. El desempeño del Workforce Medic se basó en un escenario médico, y el equipo incluyó dos elementos de aprendizaje automático. El primero es el reconocimiento de voz, para la comunicación con los robots “pacientes”, y el segundo, el reconocimiento de imágenes para clasificar las radiografías. El robotic del Workforce Jam Session lee símbolos del lenguaje de señas estadounidense y los usa para tocar el piano. Utilizaron el algoritmo de detección de MediaPipe para encontrar diferentes puntos en la mano y clasificadores de bosque aleatorios para determinar qué símbolo se estaba mostrando.

Izquierda: Workforce Medic Bot Derecha: Workforce Jam Session.

La siguiente parada fue la liga humanoide donde se desarrollaba el partido remaining. La area estaba repleta hasta los topes con multitudes ansiosas por ver la acción.
Espacio de pie sólo para ver los humanoides de tamaño adulto.

La remaining continuó en la Center Dimension League, donde el equipo native Tech United Eindhoven venció a BigHeroX por un contundente marcador de 6-1. Puedes ver la transmisión en vivo de la acción del último día. aquí.

La gran remaining enfrentó a los ganadores de la Center Dimension League (Tech United Eindhoven) contra cinco miembros del consejo de administración de RoboCup. Los humanos se quedaron sin ganadores 5-2, su superioridad en pases y movimientos fue demasiado para Tech United.