RoboCup est un événement annuel international conçu pour présenter les avancées dans les domaines de la robotique et de l'intelligence artificielle (IA). Lors de cet événement, différentes équipes de robots humanoïdes jouent au football les unes contre les autres,

Chaque année, roboticiens et informaticiens du monde entier s'attachent à développer des robots et des algorithmes susceptibles d'être présentés à la RoboCup. Avant d'être testés dans des environnements réels, cependant, la plupart de ces systèmes sont exécutés et évalués dans des simulations, afin d'affiner leurs performances.

Des chercheurs de l'Université Dalhousie et de l'Université Memorial de Terre-Neuve au Canada ont récemment présenté Pyrus Base, une nouvelle plate-forme open source basée sur Python pour la simulation bidimensionnelle (2D) du football RoboCup. Cette plateforme, présentée dans un article publié sur le serveur de pré-impression arXivpourrait aider les chercheurs à former et à tester leurs algorithmes robotiques liés au football de manière simple et fiable.

« L'article porte sur un code de base développé en Python pour les chercheurs intéressés par l'IA et les environnements Robocup Soccer Simulation 2D », a déclaré Aref Sayareh, l'un des chercheurs qui a mené l'étude, à Tech Xplore. "Puisqu'il existe de puissants frameworks en Python, nous avons créé ce code de base pour permettre aux chercheurs de développer plus facilement leurs idées dans cet environnement multi-agents."

La plupart des frameworks existants pour exécuter des simulations de football robotiques, y compris HeliosBase et Cyrus2DBase, utilisent le langage de programmation C++. Bien que C++ présente de nombreux avantages, par exemple en simplifiant l'adaptation du même code pour différentes utilisations, il est assez avancé par rapport à d'autres langages de programmation, tels que Python.

Par conséquent, les plates-formes de simulation basées sur C++ ne peuvent généralement être utilisées que par ceux qui ont une bonne connaissance de la programmation. Sayareh et ses collègues ont entrepris de développer un framework alternatif basé sur Python qui pourrait être utilisé par un plus large éventail d'utilisateurs avec différents niveaux d'expertise technique.

"Nous avons rendu notre base aussi simple que possible, avec de nombreuses fonctions et classes qui permettent aux chercheurs de se concentrer uniquement sur leur idée plutôt que sur des mathématiques et une programmation compliquées", a expliqué Sayareh. "De plus, des frameworks comme Tensorflow et PyTorch sont simples dans ce code de base. De plus, la structure de Pyrus est très similaire aux codes de base C++, de sorte que les personnes ayant une grande expérience dans cette ligue peuvent facilement utiliser la base Python."

Pyrus base est une plateforme de simulation 2D simple et accessible qui permet même aux programmeurs débutants ou inexpérimentés de tester des modèles d'IA pour RoboCup. Les chercheurs espèrent que leur plateforme encouragera davantage de chercheurs à tester leurs idées, alimentant ainsi l'innovation dans le domaine du football robotique.

"La ligue de simulation de football 2D dans Robocup est un environnement multi-agents et bruyant se concentrant davantage sur les comportements offensifs et défensifs", a déclaré Sayareh. "Par conséquent, l'IA peut jouer un rôle important dans cet environnement. Par exemple, en utilisant des méthodes d'apprentissage par renforcement, les agents peuvent apprendre des comportements tels que le dribble ou la passe ou certaines méthodes d'apprentissage automatique qui peuvent réduire le bruit de l'environnement."

Le code de base de Pyrus est déjà disponible sur GitHub et pourrait bientôt être téléchargé et utilisé par les passionnés de robotique et les groupes de recherche du monde entier. Dans leurs prochains travaux, Sayareh et ses collègues espèrent encore améliorer le cadre, afin qu'il puisse être utilisé pour former un pool encore plus grand d'algorithmes d'IA.

"Nous allons maintenant optimiser la base Pyrus pour améliorer ses performances", a ajouté Sayareh. "De plus, nous ajouterons quelques exemples informatifs d'apprentissage par renforcement, tels que le gardien de but avec apprentissage par renforcement, au code de base pour les chercheurs et les nouveaux arrivants dans cette ligue afin qu'ils puissent apprendre plus facilement et plus rapidement."

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