Realisierung eines Tic-Tac-Toe-spielenden NAO-Roboters mittels automatischen Erlernens der Spielstrategie

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung einer Applikation, die einen NAO-Roboter gegen einen Menschen Tic-Tac-Toe spielen lässt. Perspektivisch soll auch ein Spiel zwischen NAO-Robotern möglich sein. Ein Schwerpunkt der Arbeit ist die geeignete Realisierung eines Lernvorganges, mit dem die Applikation eine Spielstrategie erlernt, bspw. mit Reinforcement-Lernen. Der Lernvorgang soll durch die Messung der Spielstärke evaluiert werden. Wünschenswert ist eine Anzeige der aktuellen Spielstärke.

Die Applikation soll modular entworfen werden, so dass ein einfacher Austausch oder Erweiterung von Komponenten ermöglicht wird. Es soll möglich sein, ein verwandtes Spiel, wie 4x4-Tic-Tac-Toe, umzusetzen, in dem im Wesentlichen nur die spielabhängigen Anteile (wie Spielregeln, Situationserkennung, Zugausführung und Testgegner) modifiziert werden. Die Komponenten Spielsteuerung und Lernmodul sollen möglichst unabhängig vom konkreten Spiel sein.

Eine Teilaufgabe besteht in der Erkennung der Spielsituation mit Hilfe der Bildverarbeitung. Die relative Lage des Spielfeldes zum Roboter kann hierbei als statisch und bekannt vorausgesetzt werden. Sie ist im Rahmen der Arbeit geeignet zu definieren. Zur Ansteuerung der Aktorik ist eine sinnvolle, einfache Schnittstelle unter Berücksichtigung der NAO-Plattform zu realisieren. Die Applikation und Ergebnisse sind in geeigneter Weise zu evaluieren.

Kolloqium: 14.09.2015

Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Prof. Dr.-Ing. Jochen Heinsohn

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