Aplicação de machine learning na identificação de jogadas no futebol de robôs

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Barbosa, Heloísa Junqueira
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
machine learning
intelligent systems
move prediction
path prediction
previsão de caminhos
previsão de jogadas
previsão de trajetórias
sistemas inteligentes
trajectory prediction
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-24012025-094230/
Resumo: Com o rápido desenvolvimento de novas tecnologias em software e hardware, tem-se disponível uma quantidade cada vez maior de dados provenientes de diversas fontes. Uma delas são as informações provenientes de dados sobre a localização de objetos, permitindo assim diversos estudos sobre trajetórias, tais como previsão, classificação, interação, dentre outros. Este trabalho baseia-se na teoria de previsão de trajetórias em multidões, regidos por um padrão e que decorrem da interação entre multi-agentes em um ambiente dinâmico. O ambiente escolhido para a aplicação desta proposta é o futebol de robôs, abordando a modelagem das jogadas consideradas com alto potencial de conversão em gols pelo time adversário. Nesta proposta foi realizadas a análises de 3 times do futebol de robôs: Ri-One, ITAdrois e Helios. Atingindo o principal objetivo deste trabalho, que é apresentar a proposta de uma ferramenta que por meio das classes de jogadas, a qual utiliza a modelagem através de máquinas de estados, e utilizando redes neurais será obtida a predição de jogadas no futebol de robôs.
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