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[2E1-GS-10-04] 深層強化学習を用いたバドミントンダブルスの行動評価
キーワード：強化学習、スポーツ
バドミントンダブルスには，多くのチームスポーツに存在する攻撃や防御専門の選手といった特定の役割やポジションがない．そのため，選手それぞれが試合状況を把握し，適した行動を行うことが重要となる．一方，先行研究では選手の総合的なパフォーマンスやストロークを評価する手法の提案にとどまる． そこで本研究では，バドミントンダブルスの試合映像から選手が状況に適した行動をとれているかを，ストロークやフォーメーションの点から評価することを目指す．具体的には，過去の試合映像から検出した選手のポーズやシャトルの位置を入力とし，深層強化学習の行動価値関数を用いて選手の行動を評価する手法を提案する． 行動の評価には，実際の行動を架空の行動に変えた反実仮想データを用いて，選手が異なる行動をした場合の結果と比較することで，選手が試合状況に適した行動を行えていたか評価する． 実験の結果，本手法は試合状況における理想的な行動の傾向を捉え評価できることを確認し，その有効性を実証した．
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