日本ロボット学会誌

Vol. XX

No. XX, pp.1〜8, 20011

学術・技術論文

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
光永 法明∗

浅田 稔 ∗

Observation strategy of landmark selection for decision making of legged robot
based on information criterion
Noriaki Mitsunaga∗ and Minoru Asada∗This paper proposes a method for constructing a decision tree and prediction ones of the landmarks that enablea robot with a limited visual angle to make decisions without self-localization in the environment. Since global
positioning from the 3-D reconstruction of landmarks is generally time-consuming and prone to errors, the robot
makes decisions depending on the appearance of landmarks. By using the decision and the prediction trees based on
information criterion, the robot can achieve the task efficiently.
Key Words: decision making, decision tree, information criterion, localization

1.

は じ

め

一般に観測が多いほど自己位置の確度は高くなるが，必要とになる観測は少ないことが望ましい．そこで効率的な観測を行う

移動ロボットは様々な場所へ移動し，場所に応じた行動をとための手法が提案されている．幾何学的な場所の表現を用いたることが期待される．そのため意思決定には，場所の認識が重手法としては，文ら [3]，Burgard et al. [4] の研究があげられ要な役割を果たすと考えられる．場所の表現としては定量幾何

る．文ら [3] は障害物を回避するナビゲーションの問題で，高速学的あるいは位相幾何学表現 (トポロジー) が広く用いられてに移動するため，場所の確認観測点 (view point) 計画を行っているが，ロボットに利用可能なセンサの制約のため，複数回のいる．できるだけデッドレコニングを用い，視覚による場所の観測の統合が必要となることが多い．定量幾何学的な表現の場

確認を減らしている．彼らの方法ではあらかじめ地図がわかっ

合の観測の統合には占有格子に Bayes 推定を適用した研究 [1]ている必要があり，反射的な行動などを行う場合には利用でき

や，カルマンフィルタを用いた研究 [2] がある．前者では移動ない．Burgard et al. [4] は，Bayes 推定を利用した占有格子を可能性のある空間全体での確率分布を記憶，計算するが，後者計算する自己位置推定の手法を基に，曖昧さの減少する行動をでは逐次的に自己位置を推定する．そのため前者は複数の自己とる手法を提案している．この手法は占有格子の計算コストが位置候補を表現しやすいが記憶計算のコストが高く，後者は記高い．また，自己位置の同定が目的であり，それ以降のタスク

憶，計算のコストが低いが，事前の特徴の分節化を必要とする．

は考慮されていない．

一方，場所を区別する必要はあるが，必ずしも通常の幾何学

幾何学的表現を用いない手法では，Tani et al. [7] が観測の的位置の表現形態をとる必要がない場合がある．視覚を持つ

能動的な切り替えを行っている．部分視覚を持つ移動ロボット

移動ロボットを考えた場合，視覚情報から幾何学的位置を再構

が視覚目標追従を行いながら，壁に沿った移動を行う実験で，成するには，計算コストだけでなく，ロボット自身と環境につ予測精度に応じて視覚目標と壁との間で観測対象を切り替える

いてのモデルやパラメータといった知識が必要となる．幾何学実験を行っている．この実験では場所によらず，ロボットが必的表現を用いずに，視覚情報をそのまま用いる場合には，そう要とする情報は壁と視覚目標物の見え方であり，意思決定に必いった知識は必要ない．また位置の計算のための観測とそれ以要な情報は一定である．そのため，状況に応じて観測を効率的

外の意思決定に必要な観測を区別することなく扱うことができに行う手法とはなってない．

る．そのような特長から，状態の表現としてセンサ情報をそのまた，これらの研究でも用いられているデッドレコニングのまま利用し，センサ情報とコンテキストベクトルからなるリカ

モデルは，一般に場所に依存せず，一定の行動には一定の移動

レントニューラルネットワークを用いて，次のセンサ情報 (場量を対応させるものである．しかし歩行による移動の場合，移所) を予測する研究 [5] [6] などが行われている．

動距離がすべりなどのため歩行面へ依存して大きく変化し，移原稿受付 2000 年 9 月 21 日
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

動量のモデルは場所に応じたものが必要である．そのため，あらかじめ移動量のモデルを用意することは困難である．

—1—

2001 年 9 月

2

光永 法明

浅田 稔

TG

NE

1500

NW

CE

2800

1500

CW

SW
2000

本研究では，移動ロボットの行動決定に関して，効率的な観(a) Photo of the field.

600

250

1800

Fig. 1 The SONY legged robot for RoboCup 99 SONY legged
robot league.

SEOG(b) Size of the field

測を行う行動決定法を提案する．情報量基準により生成した決
定木による，視覚情報の予測と行動決定を行うことで，意思決定に必要な観測のみを行い，観測を効率化する．幾何学的な場所の表現は用いず，あらかじめデッドレコニングモデルを用意

Fig. 2 Experimental field (same as the one for RoboCup SONY
legged robot league). Cross and circle marks are for the
first experiment.

することは行わない．提案手法は，視野角の限られたセンサを持ち，意思決定に必要な情報の量が変化する環境内を行動する
移動ロボットに有効である．

べてのランドマークとボールは色により識別される．ロボット

以下では，まずタスクと仮定について述べ，提案手法についがボールを TG に入れることをタスクとする．これを実現するて説明する．そして実機を利用した実験結果を示し，最後にまためには場所に応じたボールへの回り込み，ボールの探索などとめと今後の課題を述べる．

が必要となる．

2.

タスクと仮定3.

手法

ロボットや環境，与えられるデータ等に関して以下を仮定す
る．1) ロボットの視野角が限られており，行動決定に必要な情以下では，まずランドマークの観測基準としての情報量を用報が瞬時には得られることが少ない．2) ランドマークが配置さいることにより，より早く行動決定の曖昧さを減少することがれており，カメラを振り視野を拡大することにより，行動決定できることを示す．次にトレーニングデータを圧縮して記憶すに十分な情報が得られる．3) 行動決定に必要な情報は一定ではるために，情報量を基準とした分類木の手法を用いて行動決定

なく，状況に応じて変化する．4) 決定木作成のため，行動，視木を生成すれば，木の上でのランドマークの順序と情報量を基

覚情報は離散化されており，情報量の計算と決定木の生成に十準にした観測順序が一致することを示す．そして観測戦略に必分なデータが用意されている．本研究の実験では，4) のデータ

要な確率計算を示し，行動決定法を述べる．

を用意するため教示を用いた．以下，このデータをトレーニン

観測戦略は次のようになる．各行動をとるべき確率を行動確

グデータと呼ぶ．また説明を簡単にするため，手法の説明にお率と呼び，いずれかの行動確率が十分に高くなるまで，情報量

いてセンサ情報としてランドマークの方位のみを扱うが，それが大きいランドマークから観測する．さらに，各ランドマーク

以外のセンサ情報も同様に扱うことができる．

がある方位に観測される確率を観測確率と呼び，一時刻前の観ロボットとしては，RoboCup 99 SONY 脚式ロボットリー
グ [9] のロボット (Fig. 1) を用いた．カメラはロボットの頭部の測確率と，行動から計算する．計算には行動決定木の生成と同じ手法を用いて生成した予測木を用いる．

鼻に当る位置に設置されており，画角は横 53 度，縦 41 度，画素

3. 1

数はそれぞれ 88, 59 である．脚は各 3 自由度，カメラは 3 自由度 (パン，チルト，視線周り) あるが，ランドマークを観測する
際には脚の角度と，カメラのチルト，視線周りの角度を固定し，パン軸のみを利用した．パン軸はロボット正面に対して，-90度から 90 度が可動範囲である．
環境を Fig.2に示す．ランドマークは 8 個あり，ボールが一つある．それぞれ，敵ゴール (TG), 自陣ゴール (OG), 北西
ポール (NW), 北東ポール (NE), 中央西ポール (CW), 中央東行動の種類を r ，ランドマークの方位の分割数 (観測されない場合を含む) を q ，ランドマークの種類の数を m ，トレーニ
ングデータの数を n とする．各トレーニングデータは，カメラを振った際に観測される各ランドマークの方位と，そのときにとるべき行動を含む．まず各行動 k = 1, ..., r のトレーニング
データ中での生起確率 pk を求める．行動 k をとった回数を nkとすると，

ポール (CE), 南西ポール (SW), 南東ポール (SE) とする．すJRSJ Vol. XX No. XX

観測基準としての情報量

—2—

pk =

nk
n

（1）

Sep., 2001

3

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

Table 1 Example training data of ID3.

となる．このときの各行動の生起確率の曖昧さを表す量である
No.
1
2
3
4

エントロピー H0 は，

H0 = −

X

pk log2 pk（2）kattribute Aaabb

attribute Bbaaa

attribute C
a
b
a
b

class
x
x
y
z

である．次に，ランドマークの方位がわかった場合の事後生起確率を求める．ランドマーク i が 方位 j に観測されたときに行動 k をとった回数を nijk とすると，

nijk
pijk = Pnk ijk

attribute Aa（3）class xとなる．このときの行動に関するエントロピー hij は，

hij =

X

(pijk log2 pijk )b（4）attribute Cabclass yclass zk

Fig. 3 Example classificatoin tree by ID3.

である．ランドマーク i が 方位 j に観測される統計的確率 plij
は nijk を使って，

plij =

P
n
k ijk
P P

n
k ijk

j

Table 2 An example of teaching data.
Landmark A
a
b
c
a
a

（5）

と表せる．したがって，ランドマーク i の方位を知ることにより期待されるエントロピー Hi と情報量 Ii を計算すると，

Hi = −X l

pij hij

Landmark C
a
a
a
a
b

action
x
y
y
z
z

（6）

j

I i = H0 − Hi

Landmark B
a
a
b
c
b

ここで，分類先のクラスをとるべき行動に，属性を各ランド（7）

マークの方位とすることにより，行動決定木を生成する．このとなる．すなわち，期待される情報量が大きいランドマーク

ように生成された決定木では，木の根から葉に向けてノードは，(arg maxi Ii ) から観測することで，より早くとるべき行動の曖

行動決定に関する情報量の大きいランドマークから順に並んで昧さを減少させ行動を決定することができる．
3. 2 決定木，予測木の生成いる．したがって，観測を情報量の順に行うことは，木の根に近いランドマークから観測することに等しくなる．ランドマー

与えられたデータをいくつかのクラスに分類するためのコン

ク i の予測木は，一時刻後のランドマーク i の方位を分類先クラ

パクトな分類木を生成する方法として ID3 [8] がある．分類木ス，現時刻での各ランドマークの方位と，行動を属性とするこを生成するためには，トレーニングデータセットが必要であり，とにより生成する．

各データは分類先のクラスと分類のための属性の離散値からな

実際のトレーニングデータには，センサ値を離散化しているる．属性 i について知ったときのクラスに関する情報量 Ii をすため，同じ観測で異なる行動をとったデータが含まれる場合がべての属性について計算する．最も情報量の大きい属性についある．その場合に関しては，それぞれのトレーニングデータ中て，その属性値によってトレーニングデータセットを分割する．

でそれぞれの行動をとった確率を計算し別の葉として生成する．

分類木としては，この属性をノードとし，属性値によって枝分

ランドマーク予測木の生成に関しても同様である．

かれさせる．新しく分割されたそれぞれのデータセットについTable 2のトレーニングデータが得られた場合の計算は次て，情報量を計算し，全ての属性について情報量が 0 になるまのようになる．まず，px = 0.2, py = 0.4, pz = 0.4 より，で，データセットの分割を繰り返すことにより分類木を生成す

H0 = 1.52 と な る ．pijk を 計 算 し ，情 報 量 を 計 算 す る とIA = 0.97, IB = 0.72, IC = 0.32 となるので，決定木でのランドマークの順位を A, B, C とし，木を生成すると Fig.4

る．その結果，分割後のデータセットに一つのクラスのデータのみが含まれ，その枝の先には，そのクラスを示す葉をおく．
例えば，トレーニングデータセットが Table1 の場合には，

となる．

3. 3

クラスに関する情報量を計算すると属性 A は 0.5, 属性 B は確率の計算

1.2, 属性 C は 1.0 となる．そこで属性 A の値 a, b によってト
レーニングセットを No. 1,2 と No. 3, 4 に分割する．No. 1,2のデータセットはクラス x のみであるので，情報量は 0 である．
No. 3,4 のデータセットにおいて，クラスに関する情報量を計算すると属性 B は 1, 属性 C は 0 となるので，属性 C により

刻 t で行動 k をとった確率を pak (t) (k = 1, ..., r) とする．過データセットを分割し，木の生成を終える．出来上がった木は確率の計算は次のように行う．現在画像上で観測されている

Fig.3 となる．
日本ロボット学会誌 XX 巻 XX 号

時刻 t での各ランドマーク i がどの方位 j に観測されるかの確率 (観測確率) を pL
ij (t) (i = 1, ..., m, j = 1, ..., q) とし，時去の経験から時刻 t でとるべき行動が k である確率 (行動確率)を p̂ak (t) (k = 1, ..., r) とする．
ランドマーク i については，その方位 J の確率を pL
iJ (t) = 1—3—

2001 年 9 月

4

光永 法明

浅田 稔

LandmarkA
a
b

c

c

b
z

c
z

f

b
f

y

h

g

e

i

b

Landmark B
Take aaction x

d

a

y

c

a

d

j

e

g

Fig. 4 An example of an action decision tree.
30degrees
action
x

near

far

Landmark Aab

Landmark BaLandmark BbaLandmark Cb2

Landmark Cc0.3
3

Landmark A
at t+1

1(a) for landmarks(b) for the ballFig. 6 Quantization for landmarks and the ball.

0.7
3

確率の高い方位を優先的に調べることで，再観測時間を軽減で
Fig. 5 An example of a prediction tree for landmark A.

きると期待される．

4.

とし，それ以外を pLij (t) = 0(j 6= J) とする．1 時刻前の行動については，実際にとった行動 K を paK = 1 とし，それ以外を
pak = 0(k 6= K) とする．観測されていないランドマークについては，1 時刻前のそれぞれの確率 pL
ij (t − 1) から予測木を使って計算する．カメラを振ることによりランドマーク探索した場
合にも観測されない場合にのみ，観測されていない確率を 1 とし，残りの方位に観測される確率を 0 とする．
予測木からの観測確率計算は次のように行う．ランドマーク

i の木の根から葉までたどると，時刻 (t − 1) の各ランドマー
クの方位と行動の論理積を満たした場合の，ランドマーク i の
時刻 t での方位が記述されている．そこですべての葉について，論理積をその方位であった (行動をとった) 確率の積に置き換え，実 験 結 果各ランドマークの方位は，ロボットに対して前方を 0 度として，(, −65 ゜), [−65 ゜, −40 ゜), [−40 ゜, −15 ゜), [−15 ゜, 15 ゜), [15 ゜, 40 ゜), [40 ゜, 65 ゜), [65 ゜, ) の 7 方位に分割し，観測されない場
合 (o で表す) を含めて方位は 8 通りとした (Fig. 6 参照)．ボー
ルの方向は，(, −45 ゜), [−45 ゜, −12 ゜), [−12 ゜, 12 ゜), [12 ゜, 45 ゜),[45 ゜, ) の 5 方位に分割し，さらにロボットから遠い近いの 2 通り (水平に対して下向 30 度で分割) に分け，観測されない場合(o で表す) を含めて方向は 11 通りとした．ボールは，ロボットの行動と一時刻前のボールの方向のみに依存する特殊なランドマークとして扱い予測木を生成した．
行動決定木や各予測木をたどって確率を計算する際，各木をPNその葉に到達する確率の計算を行う．複数の葉に同じ方位が現生成する時に含まれなかった方位により，確率の合計れるので，それらの和を時刻 t での，その方位となる確率と見が 1 にならない場合がある．ここでは，合計が 1 となるようなす．例えば，ランドマーク A の予測木が Fig.5 であれば，

(1 −

PN

i=1

i=1

pi

pi )/N を pi (i = 1, ..., N ) に加えた．N は行動の種

類数あるいは方位の分割数である．

a
L
L
pL
Aa (t) = px (t − 1)pAb (t − 1)pBb (t − 1) × 0.3

生成された木を使って行動を決定する (以下教示再生と呼ぶ)

a
L
L
L
pL
Ab (t) = px (t − 1)pAa (t − 1)pBa (t − 1)pCb (t − 1)

際には，行動確率の最大値が 0.6 以上であればその行動をとり，

a
L
L
L
pL
Ac (t) = px (t − 1)pAb (t − 1)pBa (t − 1)pCc (t − 1)

そうでなければカメラを振って観測されていないランドマーク

L+pax (t − 1)pL
Ab (t − 1)pBb (t − 1) × 0.7とボールを再探索することとした．教示中，教示再生時ともに（8）

ランドマーク再探索時以外は，ボールを追跡視あるいは探索するようにした．

となる．
これらから得られた時刻 t でのランドマークの方位の観測確

4. 1

a
率 pL
ij (t) を用いて，行動決定木を同様にたどり，行動確率 p̂k (t)ルをおき，フィールドの中央 3 点 (フィールド中央の 3 つの×印)を計算する．

3. 4

実験 1

まず Fig.2のフィールドにおいて，ゴール前 (図の○印) にボー

行動決定から開始してボールをゴールにいれるタスクを行った．行動は行動確率の計算後，行動を決定する．ある行動の確率が，特我々の開発した歩行プログラムを用い，前進，左右大回りの 3に高ければその行動をとればよい．そうでなければ，特定の行つとした．行動の継続時間は，4.8 秒とした．これは 8 歩行周

動確率が十分に高くなるまで，行動決定木の上から順にランド

期で，直進の場合約 0.45[m] の移動となり，ほぼ一度の行動でマークの観測確率を調べ，方位の曖昧なランドマークについて観測が変化するからである．教示は中央 3 点から各 5 回ずつ行

再観測を繰り返す．すなわち情報量基準で順に再観測の必要ない，80 のデータを得た．このデータから生成した決定木の一部

ランドマークを調べる．また再観測の際，ランドマークの観測を Fig.7に示す．ボールが左前方 (b の方向) に観測された場合に

JRSJ Vol. XX No. XX—4—Sep., 2001

5

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

ball
a
b
c
TG
c d f
F

F

L

R

Table 4 The order of information for the action decision tree
(Experiment 1).
d

g
b
F

1
ball

TG

F

c
L

NE

next action

b
L g

NW

L

SE
F
0.5

4
NW

5
CW

6
CE

7
OG

8
SE

Table 5 The order of information for prediction trees (Experiment 1).

atree for
ball
OG
TG
SE
SW
CE
CW
NE
NW

o
OG

3
NE

e

CW
CE

2
TG

o
o
o

L
0.5

1
ball
act
TG
act
act
TG
NE
act

2
act
NE
act
CE

3

4

5

6

7

8

TG
NE
NE

NW
NW
OG

CW
CE
NW

CE
OG
TG

OG
CW
CW

SE
SE
SE

NE
act
act
NE

TG
NE
NW
TG

CE
NW
TG
NW

NW
CE
CE
CE

CW
CW
CW
OG

OG
OG
OG
SE

SE
SE
SE
CW

Fig. 7 A part of the action decision tree (Experiment 1). F,
L, and R mean forward, left forward, and right forward
respectively.

Table 3 Depth of the prediction trees(Experiment 1).
tree
for
ball
OG
TG
SE
SW
CE
CW
NE
NW

# of
leaves
52
13
44
6
1
28
11
51
54

min dep.

mean dep.

max dep.

2
1
1
1
0
2
1
1
2

2
4.23
5.39
2
0
4.69
3.91
5.96
5.91

2
8
8
3
0
8
8
8
8

は，回り込みのため敵ゴールの方位 (c,d,f) に応じてとるべき行動が変化することが分かる．決定木と予測木の大きさと情報量

Fig. 8 Robot movements with the action and decision trees.

による順序を Table 3 から 5 に示す．行動決定木の大きさは，葉の数が 43，最小深さは 1，平均深さは 4.91，最大深さは 8となった．Table 3は予測木の大きさと深さを示し，表中 # ofleaves は葉の数を表し，min dep., mean dep., max dep. は，確率は Fig.9のようになった．各マス目の濃度は確率を表し，白

それぞれ木の最小深さ，平均深さ，最大深さを表す．進行方向と逆にあり，小さく観測されることの少ない SW, SE などの

SW, CE, CW, NE, NW はそれぞれのランドマークの方位の予測木あるいは実際の観測による観測確率であり，not seen はランドマークの予測木は小さくなっている．Table 4 (Table 5)

カメラを振っても観測されない場合の確率を，それ以外はボー

は行動決定木 (各予測木) における，ランドマークなどの情報量

ルは下段の左から a,b,...,e の上段の左から f,g,...,j の確率を，による順位を表す．1 が最も木の根に近く情報量が大きい，8 がランドマークは左から順に方位 a,b,...,g の確率を表している．

最も根から遠く情報量が小さい．Table 4, 5 で ball は一時刻前

action は行動決定木による行動確率であり，F, L, R はそれぞのボールの方向を，act は一時刻前の行動を，TG, OG, NW,

れ．前進，左大回り，右大回りをとるべき確率を表している．

NE, CW, CE, SW, SE はそれぞれのランドマークの一時刻前

行動開始時はカメラを振って観測を行っている．Fig.9から，時の方位である．行動決定木の最上位にボールが，予測木の比較

刻 3, 4 ではいくつかのランドマークの観測確率が平均して低的上位に行動が現われている．これらの木を使った教示再生中

いものになっているが，カメラを振ることなく行動決定を行えの動きを Fig.8に示す．

ている．

が 0 ，黒が 1 である．ball はボールの方向の，OG, TG, SE,

次に教示再生を行った場合の予測と実際にとった行動例を示

同じフィールド中心から開始した場合でも，別の行動をとる

す．まずフィールド中心から開始した場合に，ロボットは，1)こともあった．これは，初期位置のロボットからのランドマー

前進→ 2) 前進→ 3) 前進→ 4) 前進という行動をとった．ボール

クの観測や歩行の結果が必ずしも同一ではないからである．こと TG は常に観測されており，各行動決定時の観測確率と行動の例では，初期のランドマークの観測された方位は一致してい日本ロボット学会誌 XX 巻 XX 号

—5—2001 年 9 月

6

光永 法明

浅田 稔

Fig. 9 Probability distribution in Experiment 1-1 (The gray level of each box indicatesthe probability, black 1 and white 0) .

Table 6 The number of needed observation (Experiment 1).
begin
from
center
left
right

# of
trials121216# of total
steps
35
31
64

# of re-observations
18
15
38

Table 7 Depth and size of the action decision tree (Experiment2).

rate of reobservation
.51
.48
.59

min dep.
2# of leaves
586

mean dep.
5.89

max dep.
9

Table 8 Depth and size of the prediction trees (Experiment 2).

るが，歩行の結果が一致しなかった．ロボットは，1) 前進→ 2)

ball
OG
TG
SE
SW
CE
CW
NE
NW

前進→ 3) ランドマーク確認→ 4) 前進→ 5) ランドマーク確認→

6) 左回転→ 7) 前進→ 8) 前進という行動をとった．ボールと TG
は常に観測されており，観測確率と行動確率は Fig.10のようになった．時刻 3, 5 では行動決定ができず，首を振った観測を行う必要が出ている．一方，時刻 7, 8 では観測確率が曖昧なランドマークがあっても行動決定が行われている．
次にフィールドの右側から開始した場合の行動例を示す．ロボットは，1) 左回転→ 2) ランドマーク確認→ 3) 前進→ 4) 前進→ 5) 左回転という行動をとった．ボールと TG は常に観測されており，観測確率と行動確率は Fig.11のようになった．時刻 2# ofleaves
403
958
1050
845
901
901
873
1031
980

min dep.

mean dep.

max dep.

2
2
2
2
2
2
2
2
2

2
7.58
7.67
7.35
7.41
7.13
7.37
7.60
7.55

2
9
9
9
9
9
9
9
9

Table 9 The order of information for the action decisiontree(Experiment 2).
1
ball

では行動確率が曖昧なため行動決定ができず，時刻 4, 5 では
観測確率が曖昧なランドマークがあっても行動決定が行われて

2
TG

3
OG

4
SW

5
SE

6
NW

7
NE

8
CE

9
CW

いる．
教示再生中の再観測回数を Table 6 に示す．左から順に試行
開始場所，試行回数，合計行動回数，合計再観測回数，再観測

Table 10 The order of information for prediction trees (Experiment 2).

率である．再観測回数が半分程度に減少していることが分かる．

4. 2

tree
for
ball
OG
TG
SE
SW
CE
CW
NE
NW

実験 2

同じフィールド上で RoboCup 99 の試合を考慮した教示を行った．教示の負担を減らすため，行動は，前進，左右大回り，
左右小回り，ボール追跡の 6 つとした．行動の継続時間は，前の実験と同じ 4.8 秒とした．この教示により，1364 のデータを得た．このうち不適切な教示を除き，856 を行動決定木の生成に，1364 すべてを予測木の生成に用いた．各木の大きさ，情報

1
ball
OG
TG
SE
SW
CE
CW
TG
NW

2
act
SE
OG
OG
OG
SE
SW
NE
TG

3

4

5

6

7

8

9

SW
SE
TG
CW
OG
OG
OG
OG

TG
SW
SW
SE
TG
TG
SE
SW

NW
NW
CE
TG
NE
NW
CE
CW

CW
NE
NE
NW
SW
SE
NW
SE

NE
CW
NW
NE
NW
NE
SW
NE

CE
CE
CW
CE
act
CE
CW
CE

act
act
act
act
CW
act
act
act

5.

討

量による順序を Table 7から 10に示す．ランドマーク毎の予測
木の平均深さの差が少なくなっていること，行動決定木の上位
二つは変らないこと，予測木の最上位がほぼ予測対象のランド
マークとなっていることなどが分かる．

論

このデータを実際に，RoboCup 99 で用いたところ，ロボッ

実験 1 の結果 (Fig.9-11) から，行動確率はほぼ 1 の行動がトは教示者の期待した行動を行った．しかしながらランドマー

あるか，ほぼ一様な確率となるかのいずれかとなっている．行

クの確認が頻繁に行われた．これはランドマークの予測木がう

動確率が一様な場合，観測確率の低いランドマークの確率も平

まく働かなかったためと思われる．

均して低くなっている．このため観測確率の高い方位を優先的

JRSJ Vol. XX No. XX—6—Sep., 2001

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

7

Fig. 10 Probability distribution in Experiment 1-2.

Fig. 11 Probability distribution in Experiment 1-3.

に観測することはできていない．また，行動確率が低かったた

方向の離散化方法をここではあらかじめ決定している．しかし

め，カメラを振り観測を行った前後の観測確率を比較すると，今回利用した離散化法が最適であるとはいえない．連続な属性

確率が平均して低かったランドマークの確率が変化するだけで値を情報量基準により閾値によって 2 分していくことにより扱なく，より情報量の大きいランドマークの確率も変化している．

う C4.5 [10] のような分類木生成法を行動決定木の生成に用い原因としては，予測木の作成に用いたトレーニングデータが少ることで決定木の生成と自律的な離散化を同時に行える可能性なかった，あるいは予測木の汎化能力が不足している，またラがある．
この手法は，to look or to move また，what to look の解にンドマークの予測には分類木は向かないといった問題が考えらはなると思われるが，行動の時間的区切り方 (ここでは 4.8 秒

れる．
実験 1, 実験 2 のランドマーク予測木を比較すると，実験 1で固定)， when to look の問題は残っている．さらに，一度見では行動が上位に来ており，実験 2 では行動が下位になってい

渡せば場所に関して十分な情報を得られると仮定しているが，る．実験 2 の結果のように場所に依存して観測される方位の異仮定の成立しない場合への対処が必要である．また，行動中のなるランドマークの予測は，ランドマークにより大まかな位置

注視対象をボールに限ったが，これも情報量基準で選択するこが判明してから行った方がよい．実験 1 でこれが見られないのとが望ましい．ここでの実験では行動確率から行動を決定する

は，トレーニングデータが少ないためであると考えられる．

際の閾値は実験的に決定したが，行動確率からの行動決定法とここでは，決定木の圧縮はさほど行っていない．圧縮を行う

ともに閾値の適切な決定法は今後の課題である．データ収集はとトレーニングデータにない状況への対応が期待される一方，教示により行ったが，教示者の負担も大きく，負担の軽いデー

ランドマークの再確認を行うべき状況において確認を行わない

タ収集法が望まれる．

ことが増加すると考えられる．また各ランドマーク，ボールの日本ロボット学会誌 XX 巻 XX 号

—7—2001 年 9 月

8

光永 法明

6.

結

言

本研究では，移動体の意思決定のための効率的な観測のための情報量を利用した観測戦略を提案した．さらに行動決定木を
情報量をもとに作成することにより，トレーニングデータの圧
縮と観測順序の記述が統一的に扱えることを示した．そして実機実験により本手法の有効性を検証した．提案した手法は，視覚センサによるランドマークの観測のみでなく，他の能動セン

浅田 稔

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）

サによる観測も統一して扱うことが可能である．

参

考

文

献

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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．
（日本ロボット学会学生会員）

浅田 稔 (Minoru Asada)
1953 年 10 月 1 日生まれ．1982 年大阪大学大学院基JRSJ Vol. XX No. XX—8—Sep., 2001