ShuttleEnv: 배드민턴 전략 모델링을 위한 인터랙티브 데이터 기반 강화 학습 환경

ShuttleEnv: An Interactive Data-Driven RL Environment for Badminton Strategy Modeling

본 논문에서는 배드민턴을 위한 인터랙티브하고 데이터 기반의 시뮬레이션 환경인 ShuttleEnv를 소개합니다. ShuttleEnv는 빠른 속도의 경쟁 스포츠에서 강화 학습 및 전략적 행동 분석을 지원하도록 설계되었으며, 엘리트 선수들의 경기 데이터를 기반으로 하며, 랠리 수준의 동역학을 시뮬레이션하기 위해 명시적인 확률 모델을 사용합니다. 이를 통해 물리 기반 시뮬레이션에 의존하지 않고도 현실적이고 해석 가능한 에이전트-상대방 상호 작용을 가능하게 합니다. 본 시연에서는 ShuttleEnv 내에서 학습된 여러 에이전트를 선보이고, 배드민턴 랠리의 실시간 단계별 시각화를 제공합니다. 이를 통해 참가자들은 다양한 플레이 스타일을 탐색하고, 나타나는 전략을 관찰하며, 의사 결정 행동을 상호 작용적으로 분석할 수 있습니다. ShuttleEnv는 스포츠 AI 분야에서 지능형 에이전트의 연구, 시각화 및 시연을 위한 재사용 가능한 플랫폼으로 활용될 수 있습니다. ShuttleEnv 데모 영상 URL: https://drive.google.com/file/d/1hTR4P16U27H2O0-w316bR73pxE2ucczX/view

We present ShuttleEnv, an interactive and data-driven simulation environment for badminton, designed to support reinforcement learning and strategic behavior analysis in fast-paced adversarial sports. The environment is grounded in elite-player match data and employs explicit probabilistic models to simulate rally-level dynamics, enabling realistic and interpretable agent-opponent interactions without relying on physics-based simulation. In this demonstration, we showcase multiple trained agents within ShuttleEnv and provide live, step-by-step visualization of badminton rallies, allowing attendees to explore different play styles, observe emergent strategies, and interactively analyze decision-making behaviors. ShuttleEnv serves as a reusable platform for research, visualization, and demonstration of intelligent agents in sports AI. Our ShuttleEnv demo video URL: https://drive.google.com/file/d/1hTR4P16U27H2O0-w316bR73pxE2ucczX/view