開源和基於 Python 的 Robocup 2D 模擬平臺
簡介
羅博杯（RoboCup）是一項國際年度盛事，旨在展示機器人和人工智慧領域的發展。在這個活動中，不同的人形機器人團隊相互踢足球。每年，全球的機器人學家和電腦科學家都會致力於開發能夠在羅博杯上展示的機器人和算法。然而在這些系統在真實環境中進行測試之前，大多數都需要在模擬中執行和評估，以進行效能調優。 最近加拿大達爾豪斯大學（Dalhousie University）和紐芬蘭紀念大學（Memorial University of Newfoundland）的研究人員推出了一個名為 Pyrus Base 的新的開源 Python 模擬平臺，用於 RoboCup 2D 足球的二維模擬。這個平臺在一篇發表於預印本服務 arXiv 上的論文中介紹，可以幫助研究人員輕鬆可靠地訓練和測試他們的機器人足球相關算法。研究目的
現有的大多數執行機器人足球模擬的框架，包括 HeliosBase 和 Cyrus2DBase，都使用了程式設計語言 C++。儘管 C++有很多優點，比如可以簡化相同程式碼在不同用途中的適應，但相對於 Python 等其他程式設計語言來說 C++相對複雜進階，需要高水平的程式設計知識才能使用。因此基於 C++的模擬平臺通常只能被具有較高程式設計知識的人使用。 為了開發一個基於 Python 且可以被不同技術水平的使用者使用的替代框架，該團隊進行了相應的研究工作。他們的目標是建立一個簡單易用的基於 Python 的 2D 模擬平臺，讓初學者或經驗不足的程式設計人員也可以測試羅博杯的人工智慧模型。 研究人員的目標是輕鬆實現羅博杯 2D 模擬平臺的改進，使更多的 AI 算法能夠使用這個平臺進行訓練。平臺特點
Pyrus Base 是一個簡單易用的 2D 模擬平臺，甚至初學者或經驗不足的程式設計人員也可以使用它來測試羅博杯的人工智慧模型。研究人員希望他們的平臺能夠激勵更多的研究人員測試他們的創意，推動機器人足球領域的創新。 這個基於 Python 的平臺的特點是簡單易用，讓研究人員可以專注於自己的想法而不是複雜的數學和程式設計問題。此外 Pyrus 的結構與 C++基礎程式碼非常相似，因此在這一領域有豐富經驗的人可以輕鬆使用 Python 基礎程式碼。 PyTorch 和 Tensorflow 等框架在這個基礎程式碼中也非常容易使用。此外研究人員也計劃在基礎程式碼中新增一些具有訊息性的強化學習示例，例如使用強化學習的門將示例，以便讓研究人員和新手更容易快速上手。影響和展望
這個 Python 基礎程式碼已經在 GitHub 上提供，並很快可以被全球的機器人愛好者和研究團隊下載和使用。研究人員希望更多的人能夠使用這個開源平臺並測試他們的想法，從而推動機器人足球領域的創新。 在未來的工作中，研究人員計劃進一步改進這個平臺，使其能夠用於訓練更多的 AI 算法。他們將最佳化 Pyrus 基礎程式碼以提高效能，並新增一些訊息化的強化學習示例，以幫助研究人員和新手更容易學習和理解。評論和建議
開源推動創新
這個開源和基於 Python 的 RoboCup 2D 模擬平臺——Pyrus Base，為研究人員和愛好者提供了一個簡單易用的方式來測試和改進他們的人工智慧算法。開源平臺的優勢在於它能夠吸引更多的參與者，這些參與者可以共同貢獻和改程式式碼，從而推動領域的創新。促進學習和教育
Pyrus Base 不僅可以被學術界使用，還可以被學生、初學者和愛好者使用。這個平臺的簡潔設計和豐富的功能讓使用者能夠專注於自己的創意和想法，而不必煩惱複雜的數學和程式設計問題。此外新增訊息化的強化學習示例可以幫助學習者更容易地進入這個領域。開發多樣化的 AI 算法
羅博杯 2D 足球模擬環境具有多個智慧體並且噪聲較大，更加側重進攻和防守行為。在這樣的環境中，人工智慧可以發揮重要作用。透過使用強化學習和機器學習等方法，智慧體可以學習像過人、傳球等行為，或者使用機器學習方法來減少環境中的噪聲。 研究人員希望這個平臺可以鼓勵更多的人嘗試和開發不同型別的 AI 算法，從而促進機器人足球領域的創新。總結
Pyrus Base 是一個開源和基於 Python 的 RoboCup 2D 模擬平臺，可以讓更多的人輕鬆地測試和改進他們的人工智慧算法。這個平臺的簡潔設計和豐富功能吸引了廣泛的參與者，並提供了有益於學習和教育的工具。 研究人員希望這個平臺能夠激勵更多的人參與機器人足球領域的研究和創新，並進一步改進這個平臺，使其能夠支援更多種類的 AI 算法的訓練。原文網址：
https://techxplore.com/news/2023-08-open-source-python-based-platform-2d-simulation.html
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