一般社団法人 人工知能学会
Japanese Society for
Artificial Intelligence

人工知能学会研究会資料
JSAI Technical Report
SIG-Challenge-047-1 (3/30)

RoboCup サッカーにおける枝刈りを用いた行動制御
Controlling Actions with Pruning in RoboCup Soccer

田中 翔 †, 中島 智晴 †, 秋山 英久 ‡Sho Tanaka†, Tomoharu Nakashima†, Hidehisa Akiyama‡

大阪府立大学 †，福岡大学 ‡Osaka prefecture University†, Fukuoka University‡{sho.tanaka@cs, tomoharu.nakashima@kis}.osakafu-u.ac.jp, akym@fukuoka-u.ac.jp

Abstractに選手を固め攻撃する戦術や守備を偏重する戦術など，多種多様な戦術が存在している．戦術の多様性と相性のたThis paper proposes a team strategy implementation method by directly controlling its behavior. The team behavior depends mainly on theめ，1 つの戦術で全てのチームに勝つことは困難である．
そのため，複数の戦術を用意し，相手に合わせて戦術を変更することで試合を有利に進めることが求められる．複decisions of the ball owner who selects the best
action in an action space. Unfortunately, the

数の戦術を用意するには，どのような方策で行動するかを決定し，それに合わせてプレイヤの行動を制御する必

action space is generally too large to explore ina reasonably short time. Furthermore, manysolutions might be irrelevant to the strategy

要がある．本研究では，プレイヤの行動制御に着目する．
プレイヤの行動制御に関して，探索木を用いたプレイヤの意思決定法が提案されている [2]．探索木で用いられdecided by the developper and can be ignored.
In order to reduce the search space and makeる評価関数では，敵ゴールからの距離や敵との距離といったサッカー特有の特徴量の重み付き総和により，状態を評

the ball owner focus only on relevant actions,a binary classifier is used. Actions classified as
negative by the classifier are pruned from the価する．そのため，評価関数における特徴量の重みを変更することでプレイヤの行動を制御出来る．しかし，評価関数の重みは人手により調整されているため，戦略や戦術

search space. Computational experiments areconducted in order to show that the reducedを表現する評価関数を新たに試作するだけでも，高い時間的コストが必要である．

search space produces tendecies in the team behavior that correspond to the strategy of interest.

1

プレイヤの行動を制御する他の方法として，探索木生成段階で不要な行動列を直接制限することが考えられる．
本論文では，この方針により探索木生成のプロセスを変更することで，評価関数を調整することなく，設計者の意はじめに図通りに戦術を実装する方法を提案する．

ロボット工学と人工知能の領域横断型研究プロジェクト提案手法の概要を説明する．探索木生成段階において，として RoboCup [1] が知られている．RoboCup には様々行動が設計者の意図を反映しているかどうかを判断し，枝なリーグが存在しており，それぞれにおいて活発な研究，刈りを行う．枝刈り判定のため，サポート・ベクタ・マシ開発が行われている．本論文では，RoboCup のリーグのン (SVM) により識別モデルを構築する．識別モデルの構一つである RoboCup サッカーシミュレーション 2D リー

築は教師あり学習に基づくため，モデルの構築には学習グを研究対象とする．RoboCup サッカーでは，競技大会用データが必要である．学習用データを作成するため，まで勝利することを目的としている．ランダムな思いつきず試合を行い試合ログを作成する．作成した試合ログかで作られた戦略を使って勝利するよりも，緻密なデータらプレイヤの行った行動列を抽出しクラスタリングする．

分析や機械学習によるモデル化を活用して勝利に繋がる作成したクラスタを GUI アプリケーションにより人手で戦術を生成することが RoboCup の理念と合致する．

ラベル付けすることで，学習用データを作成する．

RoboCup サッカーシミュレーション 2D リーグでは，毎年各チームが変化を加えることにより，フィールドの片側数値実験では，10-分割交差検証により SVM の識別精度を調査する．また，学習した枝刈りによる行動制御への1有効性を示すため，実際に枝刈りを組み込んだチームで試合を行いキックの軌跡と性能を調査する．

2

RoboCup
RoboCup は，ロボット工学と人工知能の発展が目的の自律移動型ロボットによるサッカーやレスキュー，家庭内作業などを題材とした研究プロジェクトである．RoboCupには「西暦 2050 年までに，サッカーの世界チャンピオンチームに勝てる自律型ロボットチームを作る」という目
図 1: 2D Simulation League

標があり，この目標に向けて盛んに研究が行われている．

RoboCup にはサッカー以外にも，大規模災害への対応のシミュレーションや災害現場で活躍するロボットの開発を促進するレスキューリーグ，日常生活で人間を支援する自律ロボットによる競技を通じて，人とコミュニケーションしながら役に立つロボットの実現を目指す＠ホーム
リーグの他に，次世代のロボット技術者育成を目的としているジュニアリーグも存在する．本論文では，RoboCup
サッカーシミュレーションリーグを研究の対象とする．シ
ミュレーションリーグは RoboCup 創設当初から存在する最も古いリーグの 1 つである．サッカーシミュレーション
では，実機を使用せずに，コンピュータ内に用意された仮想フィールド上でサッカー競技を行う．サッカーシミュ
レーションには 2D リーグと 3D リーグがある．Figre 1，

図 2: 3D Simulation League

2 に 2D リーグと 3D リーグの試合の様子を示す．2D リー
グでは，基本的な動作（キックやドリブルなど）はコマンことにより，チーム力は向上するが戦術レベルの行動制御ドとして実装されている．そのため 2D リーグでは高レベに至ることは難しい．

ルな意思決定を主な研究対象としている．一方，3D リー

チームレベルでの行動制御に関する研究として，Stone

グでは，エージェントはヒューマノイドロボットで形成

ら [4] は，特定の条件下において実行すべき戦術を事前にされているため，基本的な動作を関節から制御する必要用意し共有することで，戦術レベルの行動をプレイヤに取があり，基本的な動作が非常に重要である．本論文ではらせる Locker Room Agreement を提案している．Locker

2D リーグを扱う．2D リーグでは，二次元平面を仮想サッカーフィールドとし，円形のエージェントをプレイヤとしRoom Agreement により，限定的な状況で戦術レベルの行動制御が可能であるが，戦術が固定的であるため，柔軟性て競技を行う．また，プレイヤやボールの位置と速度は全に乏しいという問題がある．一方で，状況に応じて柔軟にて二次元のベクトルとして表される．試合は前後半 3000対応し戦術レベルでプレイヤの行動制御を行う方法も提案

サイクルずつ合計 6000 サイクルからなる．1 サイクルはされている．Akiyama ら [5] は，Delaunay Triangulation

0.1 秒で離散化されている．各プレイヤはそれぞれ独立しを用いたボール位置に基づく直感的にわかりやすいプレたエージェントとしてプログラムされており，制限されたイヤのポジショニング手法を提案している．Akiyama ら

視覚情報や聴覚情報からドリブルやパス等の行動選択を[2] は，行動連鎖と呼ばれる探索木を生成し探索と評価により行動決定を行う木探索によるオンラインでの行動プランニングを提案している．また，Akiyama ら [6] は，上行う．

3

記 2 つの手法が実装された agent2d をオープンソースと関連研究して公開している．agent2d を基本としてプレイヤ開発を

RoboCup サッカーシミュレーション 2D リーグにおいて，プレイヤの行動制御に関する様々な研究が行われてい行っているチームは多く，行動制御に関する研究にもよくる．例えばプレイヤレベルでの制御として，Gabel ら [3]御を行うため，行動プランニング時に用いられる評価関は，強化学習を用いた Neuro Hassel により，ディフェン数に関する研究が多く行われている．

使われている．特に，チームの戦術を表現するよう行動制

ス時における積極的なボールのインターセプト動作獲得

評価関数に関する研究として，例えば三舩ら [7] は，Sin-を行っている．しかし，各プレイヤでの行動が洗練される

gle Input Rule Modules ファジィシステムを用いて評価2関数を自動作成する手法を提案している．田川ら [8] は，探索終了後，生成された行動列の中で評価値が最大のも強化学習の 1 つである方策勾配法と人間の投票システムのを行動プランとする．行動プランニングにより，プレイにより評価関数で用いる重みを学習する手法を提案してヤは数手先の状況を考慮し，より戦術的価値が高い行動いる．牛膓ら [9] は，ランク SVM を用いたランキング学を選択することが可能となる．

習と人間の教示による評価関数の作成手法を提案してい枝刈りによる行動制御

4.2

る．しかし，自動作成された評価関数が競技会に用いられることは少ない．このことから，人手により作成した行動プランニングにおいて，行動の意思決定は評価関評価関数のほうが優れており，自動作成された評価関数数に強く依存する．新たに戦略や戦術を反映した行動選は未だ実践的なレベルではないと考えられる．そのため，択のためには，それに対応した評価関数を作成する必要複数の戦術を評価関数の自動作成により用意することはがある．評価関数は，ゴールからの距離，ペナルティエリ意思決定の質を落とす要因になる．そこで，評価関数を変アへの侵入，サイド攻撃といったサッカー特有の特徴量の更することなく，複数の戦術を用意する必要がある．

重み付き総和により評価値を算出している．しかし，この重みは人手による調整の繰り返しによって定められて行動プランニングと枝刈りによる行動制御4いるため，有用な評価関数を作成には高い時間的コストや開発の経験が必要であり困難である．評価関数を修正

本論文で使用するチームは，探索木により行動列を生せずに行動制御を行う他の方法として，探索木生成段階成する．プレイヤの行動を制御するため，行動プランニンで行動を制限することが考えられる．そこで，木探索時グにおける枝刈りを提案する．本章では，まず行動プランに枝刈りを行い，探索の選択と集中を行う手法を考える．

ニングについて説明し，次に枝刈りによる行動制御につ

本論文では，SVM により枝刈りの判断を行う．本節では，いて説明する．

4.1

まず位置座標の離散化について説明し，SVM を用いた枝刈りについて説明する．

行動プランニング

4.2.1

本論文では，行動意思決定のモデルとして秋山ら [2] の位置情報の離散化提案した木探索による協調行動プランニングを用いる．こ

本論文では，戦術を行動列によって表現している．そのモデルでは，ボールキック時において探索木を生成しこで，行動の遷移を明確にするため，x と y の 2 変数の探索することにより，行動プランを作成している．行動プ

連続値により表現される位置座標を離散化する．離散化

ランを次にプレイヤが行うべき一定数の長さを持つ行動のため，フィールドを n×m 個のグリッドに分割する．グ列と定義する．

リッド状に分割したフィールドにおいて，位置座標に対応

本論文で使用するチームでは，探索木の走査アルゴリしたグリッドのみを 1，それ以外では 0 の値をとる n×mズムとして，最良優先探索を用いる．以下の手順により行次元ベクトルにより位置座標を表現する．つまり，仮に k動プランを作成する．まず，ルートノードに現在状態を格番目のマス目内でキックした際，その位置座標を離散化し納する．そして，ルートノードから行動の候補を生成すて表現する場合，n×m 次元ベクトルにおいて k 番目の要る．このとき，プレイヤが観測した現在状態や予測状態を素のみ 1 の値をとり，残りの要素は 0 の値をとる，n×m入力とし，自分と他者を含めた複数のエージェントによっ次元ベクトルとなる．て実行されうる行動（パスやドリブル，シュートなど）を4.2.2生成する．この時，実現可能な行動か計算し，不可能だとSVM を用いた枝刈り判断した行動は削除されるため，確実性のある行動のみ探索木生成段階において，設計者の意図と反する行動生成される．生成された行動を評価関数により評価値をを枝刈りする．SVM をラベル付けした行動列により学習計算し，行動と状態，評価値を探索木へ子ノードとして格させる．ラベル付けの方法は 5 章で説明する．枝刈りの結納する．すべてのノードが追加された後，評価値が最大の果，設計者の意図した戦術を表現する行動列だけが残る．

ノードを選択し，そのノードにおける予測状態からさらに行動の候補を生成する．これを繰り返すことで，探索SVM への入力には，離散化したキック座標による行動列を用いる．行動列の長さは一定ではないため，可能なすべノード数があらかじめ設定された最大値に達するまで探ての長さに対する SVM を構築し，枝刈りを判断する．

索木を成長させる．ただし，木の深さがあらかじめ設定5した値を越える場合や，ノードの予測状態から行動が生GUI を用いた学習用データへのラベル付け成できない場合，そして行動列の終了条件に設定されてSVM は教師あり学習であり，モデルを構築するためのいる行動 (シュート) が生成された場合は，その葉ノード学習用データが必要である．本研究では，学習用パターでの子ノード生成は行わないものとする．構築された木ンを試合ログから生成する．まず，多数の試合を行い試合構造の中からノード列をつなげると，行動列が得られる．

ログを作成する．次に，作成した試合ログからプレイヤ3

が実行した行動列を抽出し，その行動列から長さ 4 の連最大の深さを 4，最大探索ノード数を 1000 とする．連続続した部分行動列を生成する．これは，行動プランニンするキックの中で，次にキックするプレイヤが，キックしグで生成される探索木の深さが最大 4 であるためである．

たプレイヤと異なる場合をパス，同一プレイヤが続けてそして，抽出した行動列にラベル付けを行い学習用デー

キックを行いプレイヤの位置座標が変化したものをドリタとする．学習用データへのラベル付けにおいて，製作

ブルと定義する．ドリブルは，キックによる位置座標の者の意図した戦術を表現する行動列かどうかを完全に自変化量が少なく，戦術的な意味合いが低いと考えられる．

動で判断することは難しい．そのため，既存研究においしたがって，本論文の実験ではパスのみを枝刈りの対象て人間の教示による学習用データの作成が行われてきた．とする．行動生成時の枝刈りにおいて，仮に [パス，パス，例えば，田川らの研究では人間による投票システムを用

ドリブル，パス] といった長さ 4 の行動列が生成された場

いた行動に対する報酬を決定するシステム [8] を作成して合，[パス，パス，パス] といったドリブルを排除した長さいる．また，牛膓らは GUI アプリーションを用いて行動3 の行動列を識別対象とする．にランク付けを行うシステム [9] を作成している．そこで，本研究においても，GUI アプリケーションを用いること

6.1

SVM の学習と識別コストが問題となっている．そこで，本研究ではクラスタ

HELIOS と Shiraz，FURY，CSU Yunlu，InfoGraphics，Ziziphus，HERMES，Ri-one，agent2d の 8 チームとそれぞれ 100 試合を行い試合ログを作成する．agent2d [6]

リングにより似た行動列をまとめることにより，選択に必はベースチームとして公開されているチームであり，In-要なコストを削減する．クラスタリングには，ガウス混

foGraphics は RoboCup2014 に参加したチーム，HERMES は RoboCup2015 に参加したチーム，Shiraz，FURY，により，人間による直観的なラベル付けを行う．しかし，いずれの研究においても人間による選択に必要な時間的合分布と EM アルゴリズムを用いる．また，最適クラス作成した GUI アプリケーションを Figure 3 に示す．GUICSU Yunlu，Ziziphus，Ri-one は RoboCup2016 に参加したチームである．5 章で説明した操作により学習用データ

アプリケーションでは，Figure 3 のように，ウィンドウ上を作成する作成した学習用データを用いて，SVM を学習に一つのクラスタに纏められた行動列が表示される．そさせる. 作成した学習用データを用いて，10-分割交差検して，下部に設置されたボタンから，設計者の意図した戦証を行う．グリッド数による識別精度への影響を調査す

術を表現する行動列には 1，それ以外には-1 をラベル付けるため，フィールドを 7×7 個のグリッドに分割した際のする．

識別結果を Table 1，フィールドを 23×26 個のグリッドにタ数を決定する基準として，ベイズ情報量規準を用いる．

分割した際の識別結果を Table 2 に示す．また，この時使用したカーネルは線形カーネルと RBF カーネルである．

Table 1，2 から，カーネルで比較した際，線形カーネルの識別精度が良いことがわかる．また，グリッド数で比較した際，23×26 個のグリッドに分割した際に識別結果が良いことがわかる．

RoboCup サッカーシミュレーション 2D リーグにおいて，意思決定は 1 サイクル（0.1 秒）の間に行わなければならない．そのため，提案手法を組み込んだ SVM を HELIOS
図 3: Screenshot of the developed GUIに組み込み，agent2d と 10 試合行い学習した SVM の実行速度を調査した．SVM の識別一回当たりの平均実行速6度は，線形カーネルでは 0.0024(msec)，RBF カーネルで数値実験は 4.7474(msec) であった．このことから，実行速度に関フィールドの片側サイドから攻撃するような学習用デーしても線形カーネルの方が有効であると言える．

タを使って SVM を学習させ，識別精度を調査する．次に，
表 1: SVM’s accuracy rates for a 7×7 grid

枝刈りによる行動制御の有効性を示すため，枝刈りを組み込んだ HELIOS [10] で試合を行い，枝刈りを組み込んでいない従来の HELIOS と比較することで，行動の変化，Kernel
LinearRBF

Depth : 1
80.31
67.93

Depth : 2
81.98
67.93

Depth : 3
83.65
67.93

Depth : 4
84.60
67.93

チーム性能の変化について調査する．HELIOS は，本研
表 2: SVM’s accuracy rates for a 23×26 grid究室と福岡大学により共同開発を行っている世界大会参Kernel
Linear
RBF加用のチームである．本実験において，SVM に入力する素性ベクトルは，4.2.1 項の離散化処理を行ったキック位置とする．また，行動プランニングにおいて，探索する

4

Depth : 1
83.4467.93

Depth : 285.08
67.93

Depth : 386.58
67.93

Depth : 487.45
67.93

6.2

枝刈りによる行動制御ない．このことから，勝利が可能な行動選択が出来ていると言える．HERMES に対し勝利数が減少した原因とし提案手法では，行動プランニング時の探索において，生て，HERMES は守備に偏重した陣形をとっており，得点成された行動列が設計者の意図に適しているかどうか SVMが難しかったことが考えられる．

により判断し，枝刈りを行う．6.1 節の実験により得られた知見から，識別モデルとして線形カーネルを用いた SVM

30を使用する．また，フィールドを 23×26 個のグリッドに2010分割してキック位置を離散化する．HELIOS に提案手法

0を組み込み，Shiraz，FURY，CSU Yunlu，InfoGraphics，

10Ziziphus，HERMES，Ri-one，agent2d の 8 チームとそ
れぞれ 50 試合ずつ行う．行動の変化を表す例として，対2030FURY 戦における枝刈りを組み込んでいない従来のチームでのパスの軌跡と提案手法を組み込んだチームでのパ

4020020404020020403020スの軌跡を Figure 4 に示す．また，従来のチームでの試10合結果を Table 3，枝刈りを組み込んだチームでの試合結0果を Table 4 に示す．

1020

Figure 4 において，上側の図が従来のチームでのパスの30軌跡を表しており，下側の図が枝刈りを組み込んだチームでのパスの軌跡を表している．また，左側が自陣，右

図 4: Pass distribution against FURY側が敵陣である．赤い線がパスの軌跡を表しており，線の色の濃さにより頻度を表している．Figure 4 から，枝刈り7を組み込んだチームは，従来のチームと比較して片側のサイドにパスを出す傾向が強くなっていることがわかる．

Table 3，4 において，Win rate は勝率，Goals for は平均おわりに
本論文では，評価関数の修正なしに行動制御をするため，探索木生成段階で枝刈りすることにより行動列を制御する手法を提案した．戦術を複数用意することが出来れ得点，Goals against は平均失点，Through pass は平均ス

ば，より有利に試合を進めることが出来る．また，設計者

ルーパス回数，Shoot は平均シュート回数，Penalty areaの意図を反映した学習用データを作成するため，GUI アは敵ペナルティエリアへの平均侵入回数を表している．こプリケーションによりラベル付けを行った．今後の課題との時，スルーパスを，敵のオフサイドラインより自陣側して，ユーザビリティを考えた GUI アプリケーションのからキックを行い，次にキックする位置が一つ前の敵のオ作成や，識別精度を高めるため識別モデルや入力に用いフサイドラインを超えており，なおかつフィールドを 3 分割した際の敵陣側でキックしたものと定義する．Table 3，4 から提案手法を組み込んだチームでは，従来のチームとる特徴量の検討などが考えられる．

参考文献

比較した際，得点において CSU Yunlu，Ziziphus では同[1] Hiroaki Kitano, Minoru Asada, Yasuo Kuniyoshi,

等程度，それ以外では減少している．得点が減少した原因

Itsuki Noda, Eiichi Osawa and Hitoshi Matsubara,“RoboCup: A Challenge Problem for AI,” AI Magazine , Vol. 18, No. 1, pp. 73-85, 1997.

として，スルーパスの回数が減少や，学習用データの作成において誤ったラベル付けをした可能性や誤識別の可能性などが考えられる．InfoGraphics との試合では，スルーパスの回数が著しく減少している．これは，InfoGraphics[2] 秋山 英久，“連続状態行動空間での木探索によるオの守備が，InfoGraphics 側に向けてパスをさせないよう

ンライン協調行動プランニング ”，研究報告ゲーム

一列に並ぶという特徴に起因すると考える．従来は，こ情報学，2012-GI-27 巻，11 号，2012．

れに対しサイドチェンジを繰り返し行い，スルーパスを行う機会を作り，突破していた．しかし，枝刈りを組み込んだチームでは，片方のサイドに行動を寄せているため，スルーパスを行う機会が減り，その結果としてシュート回数や得点が減少したことが考えられる．一方で，Ziziphus
では，ゴール前にプレイヤを集め，守備を行うという特[3] Thomas Gabel, Martin Riedmiller, and Florian
Trost, “A Case Study on Improving Defense Behavior in Soccer Simulation 2D : The NeuroHassle Approach”, RoboCup 2007: Robot Soccer World Cup
XII , pp. 61-72, 2008.

徴を持つ．そのため，片方のサイドから攻撃した場合で[4] Peter Stone and Manuela Veloso, “Task Decom-

も，同様に得点に繋がる行動を行ったと考えられる．しかposition, Dynamic Role Assignment, and LowBandwidth Communication for Real-Time Strategicし，勝率で見た際，HERMES 以外ではあまり変化してい5表 3: Performance without the proposed method
Opponent

Win
rate

Goals
forGoalsagainstThrough
pass

Shoot

Penaltyarea

ShirazFURY
CSU Yunlu
InfoGraphics
Ziziphus
HERMES
Ri-oneagent2d

0.94
0.78
0.88
0.96
0.9
0.92
0.84
0.98

4.1
2.63
2.49
3.55
1.7
1.88
2.06
9.55

0.21
0.1
0.06
0.0
0.0
0.14
0.1
0.12

20.04
8.67
11.63
11.35
25.44
11.44
10.44
19.0

6.1
3.69
4.24
4.96
3.92
3.22
2.72
11.49

11.27
6.18
7.47
9.06
13.88
6.645.66
17.39

表 4: Performance with the proposed method
Opponent

Winrate

Goals
for

Goals
againstThrough
pass

Shoot

Penaltyarea

ShirazFURY
CSU Yunlu
InfoGraphics
Ziziphus
HERMES
Ri-oneagent2d

0.86
0.76
0.86
0.86
0.96
0.54
0.74
0.98

3.85
2.02
2.36
2.2
1.74
1.16
1.48
8.2

0.3
0.06
0.0
0.0
0.0
0.22
0.04
0.14

21.17
8.18
9.42
6.78
24.18
9.72
9.12
17.37

6.21
3.06
3.58
2.78
3.48
2.4
2.12
10.69

11.34
5.69
6.34
5.33
12.58
5.72
4.5
16.27

Teamwork”, Artificial Intelligence, Vol. 110, No. 2,Germany, 6 pages, 2015.

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6