Humanoider Roboter

B-Human holt sich siebten Robo-Cup-Weltmeistertitel

| Redakteur: Juliana Pfeiffer

Ein Schuss vom Mittefeld – ein Versuch ist es wert.
Ein Schuss vom Mittefeld – ein Versuch ist es wert. (Bild: Tim Laue, University of Bremen)

In einem spannenden Finale hat sich das B-Human Team mit einem 2:1 Sieg gegen das Nao-Team HTWK aus Leipzig durchgesetzt und somit den Weltmeistertitel in der Robo-Cup-Standard-Plattform im australischen Syndney zurückerobert.

Für B-Human – das gemeinsame Team der Universität Bremen und des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) – ist es der siebte Weltmeister-Titel beim Robo-Cup. So standen sich die zwei deutschen Teams bereits zum vierten Mal gegenüber. 2018 ist es dem Nao-Team HTWK erstmals gelungen das Team B-Human zu schlagen – ein spannendes Finale war somit vorprogrammiert. So konnte das Leipziger Team in der ersten Halbzeit zunächst mit einem kurzen Schuss quer durch die Bremer Verteidigung in Führung gehen. Nach mehreren verpassten Chancen gelang es B-Human fünf Minuten vor dem Schlusspfiff den ersehnten Ausgleichstreffer zu erzielen. Vorangegangen war ein Foul der Leipziger in der Bremer Hälfte. Den darauf folgenden Freistoß spielte B-Human tief in die gegnerische Hälfte, genau vor die Füße des dort wartenden Stürmers, der den Ball direkt im Tor platzieren konnte. Weniger als eine Minute später folgte einer von B-Humans gefürchteten Fernschüssen, der schließlich das Siegtor zum 2:1 brachte.

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Deep Learning hilft B-Human mit Licht- und Schatteneinfällen umzugehen

Zu den besonderen Herausforderungen in Sydney gehörte das Spielen neben großen Fenstern mit sich änderndem Lichteinfall, der sowohl helle Flächen als auch dunkle Schatten auf dem Spielfeld hervorrufen kann. Diesen für maschinelle Bildverarbeitung äußerst schwierigen Bedingungen begegnete B-Human erfolgreich u.a. mit innovativen Methoden des Deep Learning. Nachdem in den vergangenen Jahren bereits die Ballerkennung von einem neuronalen Netz unterstützt wurde, kam diesmal ein sogenanntes Convolutional Neural Network für die Robotererkennung zum Einsatz. Dieses ermittelt aus einem vom Roboter aufgenommenen Kamerabild die Positionen sowie die Entfernungen aller darin enthaltenen Naos. Dabei punktet es nicht nur mit einer hohen Erkennungsrate, sondern auch mit einer enorm hohen Ausführungsgeschwindigkeit: Für die Analyse eines vom Roboter aufgenommen Bildes braucht es nur wenige Millisekunden. Die wissenschaftlichen Arbeiten hierzu stellte das Bremer Team auch beim an die Weltmeisterschaft anschließenden RoboCup Symposium vor.

Das Finalspiel:

Gemeinsam mit Berlin United im Elfmeterschießen zum Sieg im Mixed-Team-Wettbewerb

Neben den eigentlichen Wettbewerbsspielen trat B-Human u.a. im Mixed-Team-Wettbewerb an. Hierbei schließen sich jeweils zwei Mannschaften zusammen, um sich mit anderen gemischten Teams in einem kleinen Turnier zu messen. Gemeinsam mit Berlin United von der Humboldt-Universität zu Berlin bildeten die Bremer in Sydney das Team „B & B“, mit dem sie mühelos das Finale erreichten. Auch hier trafen sie auf die Leipziger Naos, die zusammen mit den Bembelbots der Goethe-Universität Frankfurt am Main als „Team Team“ antraten. Die beiden ähnlich starken Teams schenkten einander nichts und so endete das ausgeglichene Spiel mit einem 0:0. Auch das anschließende Elfmeterschießen brachte erst in der Verlängerung die Entscheidung: B & B traf den entscheidenden „Elfer“, konnte den anschließenden Schuss von Team Team halten und so am Ende triumphieren.

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