日本ロボット学会誌

Vol. xx

No. xx, pp.1〜9, 200x1

学術・技術論文

歩行中の観測を考慮した情報量に基づく注視制御
光

永

法 明∗

浅

田

稔∗

Visual Attention Control based on Information Criterion for a Legged Mobile Robot that
Observes the Environment while Walking
Noriaki Mitsunaga∗ and Minoru Asada∗
Visual attention is one of the most important issues for a vision guided mobile robot. Methods have been proposed for visual attention control based on information criterion [3] [9]. However, the robot had to stop walking for
observation and decision. This paper presents a method which enables observation and decision more efficiently andadaptively while it is walking. The method uses the expected information gain from future observations for attention
control and action decision. It also proposes an image compensation method to handle the image changes due to therobot motion. Both are used to estimate observation probabilities from the observation while it is walking and thenaction probabilities are estimated from a decision tree based on the information criterion. The method is applied toa four legged robot. Discussions on the visual attention control in the method and the future issues are given.
Key Words: active perception, attention control, information criterion, sensor space segmentation, walking

無視できない場合がある，

1. は じ め に（3）観測の曖昧さから行動決定に曖昧さが残っている場合には，衝突などの問題を避けるため，移動速度の低下あるいは，静視覚センサは移動ロボットにとって有用な外界センサである

止観測の必要がある，が，必要な情報を得るためには注視制御が重要となる．注視制
御には，視野内の情報の選択も含まれるが，多くの場合には視覚等の問題がある．視覚を持つ車輪式ロボットでは (1) について

センサの視野角は限られており，状況に応じて能動的にセンサは，考慮する必要があまりない．(2) について Kosaka et al. [2]，の観測方向を変えることも含まれる．我々は情報量を基準とし前山ら [7] は，自己位置計算のためのデッドレコニングと視覚セ

た行動決定木による，効率的な観測手法を提案してきた [3] [9]．

ンサの統合において，視覚センサの処理による遅れを考慮したロボットのタスク遂行のための行動決定に幾何学的な自己位置

遡及的統合法を提案している．文ら [8] は，移動の不確かさを考表現が必ずしも必要ではないことを指摘し，明示的な自己位置

慮した観測点計画を提案しているが，(2) については遡及的統表現を使わない手法を提案した．これらの手法は情報量を基に合法を，(3) の問題については必要に応じて移動速度を低下さ生成した行動決定木による，行動決定のための効率的な観測をせることで対処している．これらの遡及的統合法は，3 次元再実現したことが特徴である．現在と過去の観測から観測確率を構成による自己位置表現を基に行動決定する場合にしか利用で求め，行動決定木を基に行動確率を計算し，行動決定する．しきない．Fukase et al. [1] は，脚式ロボットが特定の位置へ移動

かし，移動ロボットが，観測，行動決定する際には静止していするナビゲーションタスクにおいて，状況に応じて観測か移動ることを前提としていた．より効率のよい観測を実現するためかを選択するため，動的計画法の手法を用いた計算を行うことには，静止状態での観測だけではなく，移動中の観測も利用でを提案している．状態遷移を部分観測マルコフ決定過程としてきる必要がある．

表し，移動行動と観測行動の行動価値を計算することで，(2)，(3) の問題を解いている．しかし，観測方法は一通りのみであ

移動中の観測の利用と行動決定に関しては，（1）静止時と比較してセンサに揺れなどの外乱が加わる，

り観測戦略とはいえない．また歩行を移動誤差の大きな移動と（2）視覚情報の処理に比較的長い時間かかり，処理結果が利用みることで，歩行に伴う揺れの問題を取り扱っていない．

可能になったときには無視できないほど移動している場合

揺れの少ないゆっくりとした歩行の場合を除き，脚式ロボッ

や，複数方向の観測 (首振り) の統合の際に観測間で移動がトでは多くの場合に揺れは無視できない．宮下ら [5] は，視覚を持つ脚式ロボットが視覚目標物が同じに見えるようにロボット

原稿受付
大阪大学大学院工学研究科*
Graduate School of Engineering, Osaka University*

日本ロボット学会誌 xx 巻 xx 号の胴体を揺動制御するとともに，転倒回避をロボットに用意することで，反射的静歩行が発現することを示した．彼らの実験—1—200x 年 xx 月

2

光 永

法

明

浅 田

稔

Table 1 Example training data

では，目標が一定の見え方となるよう常に制御し，静歩行する

Data number Landmark A Landmark B Action
1
5
5
x
2
25
15
x
3
27
10
y
4
40
30
z

ことで揺れの問題を非明示的に回避している．
受動的あるいは能動的にセンサの向きを制御することで揺れを吸収することも考えられるが，制御周期の短いフィードバッ
ク制御あるいは特別な機構が必要となる．一方，特別な制御機構は用いずに，得られたセンサ値を補正する手法も考えられる．
岡田ら [4] は，歩行に伴う揺れの対策として，傾斜角センサにより胴体姿勢を計測し画像情報を補正することや，加速度センサ
により遊脚着地時など振動の大きいときの画像を利用しないな

Table 2 Information gain and information gain per time calculated from example training data (Info., Info./timeand Lm indicate information gain, information gain
per time and landmark respectively).

どの工夫をしている．しかし両センサが利用できるのは，比較

observation
info. (Iik ) info./time (iik )0 ≤ (LmA) < 15.31
.15
15 ≤ (LmA) < 26.31
.31
15 ≤ (LmA) < 30.50
.50
26 ≤ (LmA) < 30
1.4
1.4
30 ≤ (LmA) < 45
1.4
.70
.31
.15
0 ≤ (LmB) < 7
0 ≤ (LmB) < 15.50
.25
7 ≤ (LmB) < 151.4
.70
15 ≤ (LmB) < 30.31
.31
30 ≤ (LmB) < 45
1.4
.70

的揺れの小さい歩行の場合である．原ら [6] は，4 脚ロボットによる協調搬送の研究で，エンドエフェクタに取りつけた力セン
サの歩行による揺れを軽減するため，揺れモデルを用意しセン
サ値を補正することを提案している．しかし，これらの研究では，注視制御や (2)，(3) の問題は考慮されていない．
本論文では，情報量に基づいた行動決定木による注視制御と行動決定の曖昧さの指標として，行動確率と共に，観測により将来得られると期待される情報量を曖昧さの指標として用い，行動確率あるいは情報量期待値が閾値を満足しない場合には，移動せずに観測する戦略を用いて上記 (3) の問題に対処する．また，歩行による揺れや，視点移動の影響を軽減する画像補正メ
カニズムを提案し，上記 (1)，(2) の問題に対処する．
以下では，まず歩行中の観測を想定した場合の，情報量に基づいた行動決定木による注視制御と行動決定の問題点を考察す
る．次に情報量に基づく行動決定木の生成法を示し，観測による情報量の期待値を行動決定の信頼度として用いること提案し，決定木による行動決定法を述べる．次に，移動による観測のず
れと，歩行による揺れの補正値の計算法を提案する．そして，小型 4 脚ロボットを用いた実験結果を示し，結論を述べる．

2. 歩行中の観測を考慮した注視制御・行動決定問題

Fig. 1 The action decision tree constructed from example training data

変えていくことが，効率のよい観測戦略となる．この観測戦略

我々はこれまで，歩行中の観測を考慮しない注視制御，行動

は，Fig. 1 に示すように得られた観測により枝分かれする行動決定を扱ってきた [9] [10]．その基本的な考え方は以下である．

決定木の形で表すことが出来る．本論文では，歩行中の観測を行動決定には観測情報すべてが常に必要とは限らない．選択的考慮した場合の 2 つの課題を扱う．一つは画像補正で，もう一に観測することで，行動決定を効率化できるが，そのためには，つは意思決定である．

すべての可能な観測の結果を得て観測の効率を比較する必要が

2. 1 必要となる画像補正ある．本論文を含む一連の研究で対象としてきた視野角が限ら静止時に観測して行動決定する場合には，各状況での観測情れた視覚を持つ小型四脚ロボットの場合，能動的に観測方向を報とそれに対応する行動を，教示などにより与えることが出来

変えることで，可能な観測方向すべてについての情報を観測効る．しかし，歩行中に観測する場合には，1) 歩行による揺れ，率について比較する．情報の収集には，強化学習に代表される

2) 視点の移動が問題となる．揺れにより同じ状況でも観測が異ロボット自身が探索的に行う方法が考えられるが，膨大な時間なるため，観測戦略はそれを考慮したものでなければならない．

がかかる．そこで，予めトレーニングデータとして比較のため

各状況での歩行中の揺れにより異なる観測を十分用意することの情報を与える．

ができれば，情報量による観測戦略は揺れを考慮したものとな

各状況で，可能な観測方向すべてについて観測して得られた情報と，その状況でとるべき行動が与えられたとする．Table 1

ると期待される．しかし，各状況毎に揺れによる影響を含んだ観測データを十分に用意することは現実的でない．

にランドマーク A と B が観測され行動 x,y,z が指示された例

更に視点移動も問題となる．観測戦略を得るために観測情報を示す．このとき行動に関する単位時間あたりの情報量を各注を収集する際には，同じ状況で視線方向を変えて観測しなけれ

視対象の観測 (注目するランドマークと，観測範囲) について計ばならない．そのためには，歩行を一時停止し，静止して視線算することができる (Table 2)．情報量が高い注視対象は，行動方向を変え観測を繰り返すことが出来ればよい．しかし，動歩について曖昧さの減少が大きく，行動決定に重要である．従っ行の場合には，その場で姿勢を保って静止することは出来ない．

て行動決定できるまで情報量の高い順に注視対象と観測方向を

一方，観測方向を変えて何度も同じ経路を通るよう移動し，観JRSJ Vol. xx No. xx—2—xx, 200x

3

歩行中の観測を考慮した情報量に基づく注視制御

測することも考えられるが，現実的でない．また，行動決定前（3）教示などにより，視野を拡大した際に得られる視覚センサに視点が移動してしまう可能性があることも考慮しなければなの値と，その際にとるべき行動が与えられる．これをトレーらない．

ニングデータと呼ぶ．

観測情報の収集の問題は，静止して視線方向を変えた観測を教示の際には，同じ状況で注視対象による情報量の差異を知る

基に歩行中の観測戦略を決定できれば解決する．そこで，1) 観ために，ロボットは静止して観測する．また行動決定に必要な測情報を歩行の揺れについて補正し，静止時の観測に変換する

観測情報は一定ではなく，状況に応じて変化する．歩行中によこと，2) 視点移動の問題については，観測時から現在までの移る画像の乱れを補正するためのデータは別に与えられる．

3. 1 観測による情報量 [3]動分の補正を観測情報に施すことで，静止時の観測から得た行動決定木を歩行中の観測に利用することを考える．ここでは，行動の種類を r ，トレーニングデータの数を n とする．ト1)，2) のために，歩行中の画像列から計算された補正値を用いレーニングデータ中の行動 j をとった回数を nj とすると，各ることを提案する．補正値の計算には画像列のみを用い，他の行動 j = 1, ..., r の生起確率 pj は，pj = nj /n である．このセンサは用いない．補正値を用いて，静止を仮定した時にあるとき行動に関するエントロピー H0 は，次式で与えられる．

観測が得られる確率 (観測確率) を計算することで，複数観測の統合と揺れの補正を実現する．行動決定木から観測確率を用い

H0 = −て，各行動のとるべき確率 (行動確率) を計算し，行動決定する．

rX

pj log2 pj .

（1）

j=1

短い周期で観測確率の計算と行動決定を繰り返し，必要に応じランドマーク i が注視窓 [θLk , θU k ) の範囲に観測されるか否て視線方向を変えた歩行中の観測や，静止観測を行う．

2. 2 歩行中の観測を考慮した意思決定かが分かったときの事後生起確率を求める．ランドマーク i が歩行中の観測には，必要に応じて移動を制限し，観測するた

くしなければならない．一方，歩行中に観測する場合に行動確[θLk , θU k ) に観測された回数を nIik ，観測されたときに行動 jPrnI とすると，範囲内に観をとった回数を nIikj , nIik =j=1 ikj
I
測される場合の事後生起確率は，pikj = nIikj /nIik となる．同様に，観測されなかった場合に，行動 j をとった回数を nO
ikj ,
Pr
O
O
n
とし，観測されない場合の事後生起確率
p
nO
=
ikj
ik
j=1 ikjを求める．nik = nIik + nO
ik として，このときのエントロピー率の閾値を高くすると，頻繁に静止して，観測することになり，を計算すると，

めの適切な指標が必要である．行動確率そのものを指標として用いることも考えられるが，適当ではない．なぜなら，観測が十分でない場合に，適切でない行動の確率が高くなることがあり，そのような行動決定を避けるためには行動確率の閾値を高従来の静止時観測と変わらない．この時，行動確率についての信頼度の指標があれば，行動確率の閾値を下げることが出来る

Hik = −と考えられる．そこで，行動確率と共に，観測により将来得らX
x={I,O}nxik X x(pikj log2 pxikj )
nik
r

（2）

j=1

れると期待される情報量 (情報量期待値) を行動の曖昧さの指標 (情報量期待値が小さいほど信頼できる) として用いることをとなり，それぞれの観測による情報量は，Iik = H0 − Hik であ提案する．行動確率あるいは情報量期待値が閾値を満足しない

る．情報量が大きいランドマーク i, 注視窓 k ほど，行動に関場合には，移動せず観測する．逆に，情報量期待値が小さけれする曖昧さが減少する．観測範囲の上下限 θLk , θU k は，各ラば (信頼度が高ければ)，行動確率自身が低くともその行動を遂

ンドマーク i についてトレーニングデータ中に含まれる隣接す

行するという戦略により，行動確率の閾値を下げることができ，る観測された方位の中間点などを候補とする．
観測に要する時間が観測対象 (ランドマークとその観測される

静止観測の頻度が減少すると予想される．
また移動中の観測では，以前の観測は次第に曖昧さが増大し，範囲) によらず一定の場合には，情報量の最も大きい観測対象に再観測が必要となるため，固定した観測順では対応できない．更より，行動決定木を生成する．しかし，観測時間が観測対象にに観測確率のみからは，観測の重要度が比較できない．これにより異なる場合には，最短観測時間となるとは限らない．そこ

対し情報量期待値は観測の曖昧さと重要度を反映している．そで決定木の生成の際に，観測時間を考慮した指標を用いる．現

こで，情報量期待値の大きい (信頼度の低い) 方向から順に観測

在の観測対象の次にその観測対象を観測する場合にかかる時間する．

を T とし，単位時間当りに得られる情報量 (情報量速度)iik を次式で求める．

3. 提 案 手 法

iik =ロボットや環境，与えられるデータ等に関して以下のように
設定する．

Iik
.
1 + kT（3）（1）ロボットは視覚センサを持つが視野角が限られており，受

ここで k は非負の定数であり，k = 0 のとき，iik は情報量に動的な観測のみでは行動決定に必要な情報が得られるとは一致する．現在，観測していない場合には，行動決定時の平均

限らない．

的なカメラの方向からの観測時間を T として用いる．すでに視（2）環境中にランドマークが配置されており，視覚センサの観覚センサが観測した方向である場合には T = 0 とする．ここで測方向を変えることにより視野を拡大し，行動決定に十分は，いくつかの離散的な方向を用意し，注視窓を含む方向を観な情報が得られる．

測方向とした．

日本ロボット学会誌 xx 巻 xx 号

—3—200x 年 xx 月

4

光 永

法

明

浅 田

稔

standing

0.5|

walking|------------|---|---|---|---|---|---|-A

0.5
0.5

0.5

A
0.25

B
0.25

B

C

D

E

F

G

Fig. 3 A time sequence example. At time A, it starts walking.
A, B, C,... are the beginning of a walking period.

C
0.5

いずれかを満たさないときには，ロボットは静止し，閾値が満たされるまで，情報量期待値

Fig. 2 An example action decision tree.

−
3. 2 行動決定木の生成 [3]X(

somedirection

nnode)Inode {p log2 p + (1 − p) log2 (1 − p)}n（5）

行動決定木を次のように生成する．
（1）情報量速度 iik を全てのランドマーク i， 注視窓候補 k にの最も大きな方向の観測と，観測，行動確率の計算を繰り返す．
行動決定がされた行動を実行中も，最も情報量期待値の大きい

ついて計算する．
（2）iik を最も大きくする i, k の組により，トレーニングデー

方向の観測，観測確率と行動確率の計算，行動決定を繰り返し

タを，ランドマーク i が注視窓 [θLk , θU k ) の範囲に観測さ行い，閾値を満たさなくなると静止して観測し，行動決定する．

3. 4 画像の補正法

れた場合と，観測されなかった場合に分ける．
行動が決定できるまで (1) 情報量速度の計算と， (2) トレーニ

静止状態で観測した画像を用いて生成した行動決定木により，ングデータの分割を繰り返す．行動決定木のノード，アーク，葉

移動中の行動決定を行うには，何らかの補正が必要となる．一は，それぞれデータを分割する注視窓，ランドマークが注視窓

つは移動に伴う画像の変化の補正であり，車輪式，脚式に共通

内に観測されるか否か，とるべき行動に相当する．注視窓は根に必要である．もう一つは，歩行による揺れの補正である．

から情報量速度が高い順に並ぶ．トレーニングデータに対し最この 2 つを補正するため，使用する歩行と観測方向それぞれ後まで分割を繰り返しても，行動が確定しない場合には，各行について補正値を歩行中の画像列 (Fig. 3) から計算する．まず，動の頻度確率を記しておく．

ロボットは静止しており，A の時刻で歩行を開始し，B の時刻
が第 2 歩行周期の開始期である．

3. 3 行動決定
行動を決定するには，まず，モデルを使い各注視窓にランドマークが入る確率を，現在の観測あるいは，過去の観測からのA, B, C,.. の時刻を tA , tB , tC ,.. と表記し，時刻 t の画像
を Ut とする．歩行の開始初期では，歩行の位相が同じ時刻の予測により計算する．いずれも得られない場合には，各注視窓

画像 UtA +i と UtB +i の差に，歩行初期の揺れと移動の両方のに入る確率 (観測確率) は 0.5 とする．つぎに，観測確率を用い影響が含まれる．歩行が定常状態に入ったときには，歩行の位て行動決定木の各葉への到達確率を計算する．同じ行動を示す
複数の葉への到達確率の和を，その行動をとるべき確率とする．

相が同じ時刻の画像 UtF +i と UtG +i の差は，移動による影響のみが含まれる．ここで画像の差は，画像上各点の明度差 (カ行動が決定できるまで観測と確率分布の更新を繰り返す．簡単

ラーの場合には 3 色それぞれの差) の 2 乗和，

な行動決定法としては，特定の行動の確率が閾値を越えたとき，D(i, j, 4x, 4y) =その行動をとることが考えられる．閾値を下げることで行動決X{ui (x, y) − uj (x − 4x, y − 4y)}2 /S,com

定までの観測が少なくなるが，行動決定を誤る可能性が高くな（6）る問題がある．たとえば，行動決定木が Fig. 2 である場合にで定義する．ここで，4x, 4y は画像のずれ，com と S(S 6= 0)

は，観測前に行動 C の確率は 0.5 と高い．このため，行動確は，それぞれ比較する画像の重なる領域とその面積，ui (x, y)率の閾値は少なくとも 0.5 を越える必要がある．

は，画像 Ui 上の点 (x, y) の明度値である．

そこで，観測による情報量の期待値を行動確率の信頼度の指標として用いることで，閾値を下げることを考える．観測による情報量の期待値の総和は，

−

X

(

all node

nnode)Inode {p log2 p + (1 − p) log2 (1 − p)}, （4）n

ま ず 移 動 に よ る 画 像 変 化 の 補 正 値 を 求 め る ．画 像 の 差D(t, t + 1, 4 x, 4 y) が最小となる (4 x(t), 4 y(t))Tを，画像座標上でのカメラの動きとし，各時刻 t について求める．そして，歩行が定常状態である時刻 t について，一歩行周期のカメラの動き，

X

t+Wである．ただし，nnode は，node に到達するトレーニングデー
タ中のデータ数で，Inode は行動決定木生成時に計算された情報
量，p はランドマークがそのノードの注視窓内に観測される確(4x(j), 4y(j))T ,

（7）

j=t

の平均 x̂L と 分散  2L を求める．ここで，W は歩行周期であ率である．p のエントロピー −{p log2 p + (1 − p) log2 (1 − p)}

る．x̂L と  2L は，移動による画像座標上での変化の平均と分は，0 から 1 の値をとり，最も観測が曖昧な p = 0.5 の時，1

散を表す．

となる．

次に，揺れによる画像変化の補正値を求めるが，静止時の画観測による情報量の期待値の総和が，閾値より小さくなり，あ像と歩行時の画像の差には，揺れと移動の両方の影響が含まれる行動の確率が閾値を越えたとき，その行動をとると決定する．

ている．そこで移動による画像変化分を引き，時刻 t ，歩行位

JRSJ Vol. xx No. xx—4—xx, 200x

歩行中の観測を考慮した情報量に基づく注視制御

5相 θ での揺れによる画像変化分を求めると，

xs (t) =tX(4x(j), 4y(j))T −j=0(t − tA )x̂L
,
W

（8）

となる．tA は歩行開始時の時刻である．第 1 項は静止時から時

刻 t までの画像変化を，第 2 項は移動分の補正を表す．xs (t)を用いて，各歩行位相 θ 毎に，画像の変化の平均 x̂S (θ) と分散

2S (θ) を計算する．これには歩行初期の揺れの影響が含まれる．
観測結果と x̂L ,  2L , x̂S (θ),  2S (θ) から観測確率を計算する．
ランドマーク i が画像上の位置 x で時刻 t1 に観測されたとき，Fig. 4 The SONY legged robot for the RoboCup SONY legged
robot league.

時刻 t に観測が期待される画像上の位置と偏差は，

x̄(t) = x − x̂S (θt1 ) + (t − t1 )x̂L ,Wr¯ (t) =2S (θt1 ) +(t − t1 ) 2L
,
W

（9）
（10）

となる．ここで， θt1 は時刻 t1 での歩行位相である．k を正の定数として，x̄(t) − k¯ (t) と x̄(t) + k¯ (t) がつくる領域の面積と，この領域が注視窓を覆う面積の比を観測確率とする．

Fig. 5 Experimental field (half of the RoboCup 2002 SONY
legged robot league).

注視窓を確認したランドマーク以外についても，観測された
ランドマークについては観測結果を記憶しておく．ロボットの移動にともないランドマークの観測される画像上の位置も変化
し，観測方向をまたぐことがある．これに対応する簡便な方法

す．一周期に一度大きく画像が乱れていることが分かる．Fig. 8,

Fig. 9, Fig. 10 に，前進，右前進，左前進それぞれについて，

前方を観測しているときの揺れによる変化量の平均 x̂S と偏差は，それぞれの観測方向により得られる画像を統合した一枚のS を示す．横軸は歩行の位相である．Fig. 11 と Fig. 12 に，パノラマ画像上の座標で，ランドマークの位置を表すことであ

カメラを前方に向け，ロボットがゴールを正面に見るフィール

る．以下の実験では，この方法を用いている．

ド中央の位置から，静止，前進 (25[×40ms] から 115[×40ms])，

4. 実

静止 (132[×40ms] まで) の行動を行ったときの，画像上でのゴー験ルの重心位置について，補正なし，提案する揺れについての補正

4. 1 ロボットと実験環境
ロボットとしては，RoboCup SONY 脚式ロボットリーグのロボット (Fig. 4) を用いた．実験環境を Fig. 5 に示す．RoboCup
SONY 脚式ロボットリーグ 2002 のフィールドの半面を用いた．
ランドマークは 4 ヶ所 ，ゴールが 1 ヶ所あり，ボールがある．

による中心値，歩行開始時に期待される重心位置の変化を示す．

すべてのランドマークとボールは色により識別される．

位相に振れがあるためである．歩行開始時と終了時に，滑りの補正なしの場合には y 座標に大きな揺れが見られるのが，補正を行うことで，振幅が概ね減少している．揺れのピークで部分的に振幅が増加している部分もあるが，これは Fig. 7 に示したように，歩行による揺れに鋭いピークがあり，またピークのロボットのカメラの画角は横 58 度，縦 48 度，画素数はそれためずれが生じているが，移動開始時に期待される重心位置のぞれ 88, 71 である．脚は各 3 自由度，首は 3 自由度 (パン，チ

変化を表す直線と，歩行中の移動による平均的な重心位置の変ルト，ロール) ある．パン軸はロボット正面に対して，-88 度か化の傾きとは一致していることが分かる．歩行開始時に y の補ら 88 度，チルト軸は，-80 度から 43 度が可動範囲である．カ

正後のずれが大きいのは，静止から定常歩行への移行が瞬時にメラのフレームレートは 40[ms] である．以降では，時間についは起きないためである．また x の変化が前進から静止へ遷移すては 40[ms] を単位とする．また観測行動決定もフレームレー

る時に大きくなっているのは，トロットによる前進から静止へ

トで行う．行動としては，前進，左前進，右前進の 3 つを用意の滑らかな遷移行動を用意していないためである．必要に応じした．これらの行動は，トロット歩容を基にしており，画像のて，滑らかな歩行遷移あるいは，歩行遷移に関する補正値を用

揺れが少なくなるような工夫は行っていない．

意する必要がある．時刻 0 から 131 [×40ms] の観測に基づき視覚情報としては，各ランドマークとボールの図心座標，ゴール画像を囲む長方形の (x, y) 座標が最小/最大となる座標 2 つを用いた．x,y の直積 (長方形領域) により注視窓を構成し，ト
レーニングデータを分割した．

4. 2 画像の補正結果
Fig. 6 にロボットが前進行動をとり，カメラが前方を向いているときの 80[ms] 毎のカメラの画像を示す．歩行周期は 600[ms]である．Fig. 7 に，前進について 3 回の画像の変化量 4y を示

日本ロボット学会誌 xx 巻 xx 号

提案する補正を適用することで，期待される範囲 x̄(t) − k¯ (t)と x̄(t) + k¯ (t) に，時刻 132 [×40ms] の値が含まれる確率は，

k が 1.0 のとき 12%，k が 2.0 のとき 40%，k が 2.5 のとき
73%，k が 3.0 のとき 86% となった．前進行動について複数回の試行により，k が 2.5 のとき，70 から 80% となった．以下の行動決定実験では k = 2.5 とした．

—5—

4. 3 行動決定の様子
ボールがゴール前にあるとき，ボールとゴールを一直線上に200x 年 xx 月

6

光 永

法

明

浅 田

稔

Fig. 6 The images of the camera while the robot is moving forward. The images aretaken every 80[ms].

30

6Forward 1
Forward 2
Forward 3

20

xs
ys
sigma xs
sigma ys4200

[pixels][pixels]

10

-10

-2
-4
-6

-20

-8
-30

-10

-40

-12
0

10

20

Fig. 7 The

30

40

50

60

80

90

100

0

2

4

ticks[x40ms]

Pt
j=0

4

8

10

12

14

Fig. 10 The x̂S , and  S of the left forward motion watchingat the front direction.
30

xs
ys
sigma xs
sigma ys6

6ticks[x40ms]

4y(j) of the forward motion.

8

x: raw value
x: compensatedexpected change of x by locomotion

25

2

20

0

15
[pixels][pixels]

70

-2
-4

10
5

-6
-8

0

-10

-5

-12
0

2

4

6

8

10

12

14

-10
0

ticks[x40ms]

Fig. 8 The x̂S , and  S of the forward motion watching at thefront direction.
6

2

5

60
80
ticks[x40ms]

100

120

140

y: raw value
y: compensatedexpected change of y by locomotion

0

0

-5

-2

[pixels][pixels]

40

Fig. 11 Image compensation to the x axis by the proposed
method.

xs
yssigma xs
sigma ys

4

20

-4
-6

-10

-15

-8
-20

-10
-12
0

2

4

6

8

10

12

-25

14

0

ticks[x40ms]

20

40

60
80
ticks[x40ms]

100

120

140

Fig. 9 The x̂S , and  S of the right forward motion watchingat the front direction.

Fig. 12 Image compensation to the y axis by the proposed
method.

見る位置へ移動することをタスクとした．フィールド中央の 3

開始した場合には適切に避けなければならない．進入禁止領域

点のいずれかを初期位置として，トレーニングデータを集めた．

は，Fig. 5 の中央の白い障害物を置いた領域である．ロボットフィールド上には，進入禁止領域があり，ゴール正面から行動

は進入禁止領域についての視覚情報を持たず，ランドマーク等

JRSJ Vol. xx No. xx—6—xx, 200x

7

歩行中の観測を考慮した情報量に基づく注視制御

で 55%であった．移動時間の平均は行動確率の閾値のみを高く80した場合の 56%であり，情報量期待値の有効性を示している．
Tilt angle[pixels]

48

5. 結

言

16

視覚センサを有する歩行ロボットのための，情報量に基づく注視戦略を提案し，観測による情報量期待値を用いることで行-16

動決定の安定性を向上した．歩行による揺れを，視覚センサの-48

みに基づいて補正し，移動中の観測を行動決定に用いることを実現した．実験に用いた歩行については補正後の分散が比較的

-80
-165

-99

-33

33

99

大きく，情報量期待値の増大が比較的早い実験結果となった．補165

Pan angle[pixels]

正後の分散を低下するには，より高次の補正式を用いることや，

Fig. 13 Created attention windows by the proposed method.

運動学により歩行に伴うカメラの動きを補正すること，ジャイの観測から行動決定しなければならない．パン軸は 44 度毎の 5
方向に，チルト軸は 21 度毎の 5 方向に分けた．これはカメラの揺れに関わらず特定の方向を観測したときに，必ず行動決定
木生成時に仮定した範囲が観測可能とするためである．616 のトレーニングデータを集め，情報量により行動決定木を生成した．Fig. 13 に生成された注視窓を示す．正面に近い方向に注ロなど他のセンサを併用すること，などが考えられる．本手法
では歩行に応じた補正値を求める必要があるが，一方で歩行に関する知識を必要としないため，結果として滑りなどを含めた補正値となる利点がある．高速なフィードバック制御や，特別な機構を用いた揺れの補正法と比較すると，一般に分散は大きいと考えられるが，本手法を含む画像に基づく補正法は簡便で有用であると考えられる．

視窓が比較的集中していることが分かる．観測前の行動に関するエントロピー (情報量期待値に等しい) は 1.8 となった．

Fig. 14 から Fig. 16 に，フィールド中央の点から行動開始
したときの，観測による情報量の期待値，最大の行動確率とその行動の変化，静止観測した時期を示す．Fig. 14, Fig. 15 で今後の課題としては，行動決定木の汎化能力の向上，情報量
速度の時間の重みや行動決定閾値の決定法，タスクにとって同じと見なせる複数の行動，たとえば遅いが揺れの少ない移動と，
高速で揺れの激しい移動を，行動決定の効率によって自律的選択を行うことが挙げられる．

は，情報量期待値の閾値は用いず，行動確率の閾値をそれぞれ

0.4 と，0.6 とした．Fig. 16 では，情報量期待値の閾値を 0.4，
行動確率の閾値を 0.4 とした．
行動確率の閾値のみを用い閾値が 0.4 の場合 (Fig. 14) を見ると，行動確率が高くても，情報量期待値が 0.7 (観測前の情報
量期待値の 4 割) 程度となることもあることが分かる．複数の謝辞 本研究の一部は，科学技術振興事業団戦略的基礎研究推進事業 (CREST) 領域「脳を創る」ならびに，文部科学省・科学振興調整費・戦略的研究拠点「阪大フロンティア研究機構」
研究プロジェクトの補助を受けた．

試行を繰り返したところ，観測のために静止することが少なく，
目標位置姿勢になるまでの時間も短かったが，フィールド上の進入禁止領域を通過した．このためタスクを達成したとは言えない．
進入禁止領域を正しく避けるよう行動確率の閾値を上げ，0.6としたとき (Fig. 15) には，タスクは達成されたが，頻繁に観測のために静止し，目標位置姿勢になるまでの時間が長かった．

7 試行し目標地点へ到達できたのは 6 試行であった．目標地点への移動時間は，6 試行の平均で 92[s]，観測のため静止していた時間は平均で 73%であった．
情報量期待値の閾値を用いた場合 (Fig. 16) には，行動確率の閾値は低いが，情報量期待値の閾値を満たさない場合には，静止観測する．移動行動に伴う行動確率の減少と情報量期待値の増大，観測に伴う行動確率の増大と情報量期待値の減少を繰り返しながら行動決定し，閾値を満たさないときには静止して観測している．歩行中の観測による情報量期待値の減少は，時刻

850 から 890 [×40ms] 付近に見られる．歩行中の情報量期待値の減少があまり見られないのは，観測方向の変更が移動による曖昧さの上昇に間に合わないためと考えられる．11 試行し目標地点へ到達できたのは 9 試行であった．目標地点への移動時間
は，9 試行の平均で 52[s]，観測のため静止していた時間は平均

日本ロボット学会誌 xx 巻 xx 号

—7—

参 考 文 献[ 1 ] T. Fukase, Y. Kobayashi, R. Ueda, and T. Arai. Real-time decision making under uncertainty of self-localization results. 人
工知能学会 第 15 回 SIG-Challenge 研究会, pp. 21–26. 2002.
[ 2 ] A. Kosaka, M. Meng, and A. C. Kak. Vision-guided mobile
robot navigation using retroactive updating of position uncertainty. In Proceedings of the 1993 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Vol. 2, pp. 1–7, 1993.
[ 3 ] N. Mitsunaga and M. Asada. Sensor space segmentation forvisual attention control of a mobile robot based on information
criterion. In Proceedings of the 2001 IEEE/RSJ International
Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 1714–1719.
2001.
[ 4 ] 岡田, 加賀美, 稲葉, 井上. 4 脚歩行ロボット JROB-1 の視覚に基づく行動制御. ロボティクス・メカトロニクス’99 講演会講演論文集,
pp. 1A1–63–096. 日本機械学会, 1999.
[ 5 ] 宮下, 細田, 竹内, 浅田. 反射の組合わせによる歩行の実現. 日本ロボット学会誌, 18(3):381–386, 2000.
[ 6 ] 原, 福田, 西林, 相山, 太田, 新井. 歩行時の揺れモデルを持つ 4 脚ロ
ボットによる協調搬送制御. ロボティクス・メカトロニクス’99 講演
会講演論文集, pp. 2P2–56–086. 日本機械学会, 1999.
[ 7 ] 前山, 大矢, 油田. 移動ロボットのための遡及的現在位置推定法処理時間を要する外界センサデータの利用. 日本ロボット学会誌,
15(7):1075–1081, 1997.
[ 8 ] 文, 三浦, 白井. 不確かさを考慮した観測位置と移動のオンライン計
画手法. 日本ロボット学会誌, 17(8):1107–1113, 1999.
[ 9 ] 光永, 浅田. 移動体の意思決定のための情報量基準に基づく観測対象
選択戦略. 日本ロボット学会誌, 19(6):793–800, 2001.

200x 年 xx 月

8

光 永

法

明

浅 田

稔

probability and expected information gain

Expected information gain
Highest action probability
Action with highest probability
ReachedRight forward
Left forward
Forward
1.8
Stay

1
0.5
0
0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

500

x40[ms]Fig. 14 Changes of expected information gain, the highest action probability, and actions. One of which has the highest action probability, and the other is theone taken by the robot. The starting point of robot was the center of the field.
The action probability threshold was 0.4 and the information gain threshold
was not used.

probability and expected information gain

Expected information gain
Highest action probability
Action with highest probability
ReachedRight forward
Left forward
Forward
1.8
Stay

1
0.5
0
0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

x40[ms]Fig. 15 Changes of expected information gain, the highest action probability, and actions. One of which has the highest action probability, and the other is theone taken by the robot. The starting point of robot was the center of the field.
The action probability threshold was 0.6 and the information gain threshold
was not used.
[10] 光永, 浅田. 情報量に基づく移動ロボットの注視制御のためのセンサ
空間構成. 日本ロボット学会誌, 20(7):751–758, 2002.

光永 法明 (Noriaki Mitsunaga)
1974 年 1 月 5 日生まれ．1997 年大阪大学大学院工学研究科電子制御機械工学専攻博士前期課程修了．
同年同大学院工学研究科知能機能創成工学専攻博士後期課程進学．現在に到る．ロボットの知能に関連した問題に興味を持つ．（日本ロボット学会正会員）

JRSJ Vol. xx No. xx—8—xx, 200x

9

歩行中の観測を考慮した情報量に基づく注視制御

probability and expected information gain

Expected information gain
Highest action probability
Action with highest probability
ReachedRight forward
Left forward
Forward
1.8
Stay

1
0.5
0
0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

x40[ms]Fig. 16 Changes of expected information gain, the highest action probability, and actions. One of which has the highest action probability, and the other is theone taken by the robot. The starting point of robot was the center of the field.
The action probability threshold was 0.4 and the information gain threshold
was 0.4.

浅田 稔 (Minoru Asada)
1953 年 10 月 1 日生まれ．1982 年大阪大学大学院
基礎工学研究科博士後期課程修了．同年同大学基礎工学部助手．1989 年同年同大学助教授，1995 年
同教授．1997 年同大学大学院工学研究科教授となり現在に到る．この間，1986 年から 1 年間米国メリーランド大学客員研究員．1989 年情報処理学会
研究賞，1992 年 IEEE/RSJ IROS’92 Best Paper Award, 1996 年
日本ロボット学会第 10 回論文賞受賞．知能ロボットの研究に従事．
工学博士．電子情報通信学会，情報処理学会，計測自動制御学会，システム制御情報学会，IEEE などの会員．（日本ロボット学会正会員）

日本ロボット学会誌 xx 巻 xx 号

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