日本ロボット学会誌

Vol. xx

No. xx, pp.1〜6, 200x

1

解 説

ロボカップ＠ホームにおける日用品マニピュレーション
Everyday Object Manipulation in RoboCup@Home

杉Komei Sugiura∗1 and Takayuki Nagai∗2浦孔

明∗1長井隆行∗2∗1∗1 National Institute of Information and Communications Technology

情報通信研究機構∗2

電気通信大学∗2 The University of Electro-Communications

知オブジェクトの把持が要求される点は，現状のマニピュ

1. は じ め にレーション技術にとって簡単な問題ではない．音声対話の面からは，未知ユーザとのインタラクションは既知ユーザ

日本発のロボカップはロボットによるサッカー競技としに比べてはるかに難しいので注意が必要である．て有名である [1] が，ロボカップ＠ホームリーグ（以下，ロボカップ＠ホームと略記）についてはあまり知られていな

本稿では，マニピュレーションを中心としてロボカップいかもしれない．ロボカップ＠ホームは，サッカーやレス＠ホームで対象とされる技術的課題と代表的なアプローチ

キューと並ぶロボカップのリーグのひとつであり，生活支について述べ，我々の取り組みを紹介する．

援ロボットの競技である [2, 3]．各チームのロボットは，日

2. ロボカップ＠ホームとは用品の探索，棚からユーザに言われたものを取ってくる，人を追従する等，日常生活に役立つ機能を制限時間内にどれ

2. 1 競技の概要だけ達成できるかを競う．2012 年のロボカップ＠ホーム世ロボカップの他のリーグと同様に，例年，5 月にジャパ界大会に出場したロボットを図 1 に示す．

ンオープン，6 月に世界大会が開催されている．世界大会

ロボカップ＠ホームでは，家庭・オフィス・スーパーマーの日程は，2 日間のセットアップ期間と 4 日間のタスク期

ケットなどにおけるロボットの応用を想定したタスクが設間からなる．セットアップ期間にフィールドやオブジェク定されている．中心課題は，モバイルマニピュレーション

トが発表されるので，効率的に環境地図構築，オブジェクとヒューマンロボットインタラクション (HRI) である．後ト登録，練習を行うことが重要である．

述するように，未知環境における地図作成・移動，日用品

2012 年のタスクの概要を表 1 に示す．タスクは，第１スの物体認識・把持，高騒音環境における音声認識などを含テージ・第２ステージ・決勝にわかれている．第１ステー

む．各タスクはベンチマークテストとして明文化されるとジの総合得点により上位半数のチームが第２ステージに進同時に，複数の技術的課題を含んだストーリーになっておみ，第２ステージの上位 5 チームが決勝に進む．決勝では，り，観客を飽きさせないよう努力されている．

各チームが自由デモを行う．デモに対する審査員の評価点

ロボカップ＠ホームは 2006 年に始まり，我々は 2008 年と，それまでの得点を合計して最終順位が決定する．タスより参加してきた．2009 年からは，世界大会のルール策定

クは計 9 種類あり，各タスクには 5〜10 分の制限時間と，やジャパンオープン (日本大会) の運営にも参与している．

1000〜2000 点の配点が設定されている．

2012 年メキシコで開催された世界大会には 9 カ国から 18チームの参加があり，ジャパンオープンには 3 カ国から 10チームの参加があった．各チームは 6〜10 人程度で構成されていることが多い．
毎年行われる大会では，制限時間と相手チームの存在が，研究室でのデモとは違った緊張感をもたらしている．オブジェクトがレフェリーによりランダムに置かれる点や，未原稿受付
キーワード：RoboCup@Home, everyday manipulation, mobile manipulation, human-robot interaction*1 〒 619-0289 京都府相楽郡精華町光台 3–5*2 〒 182-8585 東京都調布市調布ヶ丘 1-5-1*1 3–5 Hikaridai, Seika, Soraku, Kyoto*2 1-5-1 Chofugaoka, Chofu-shi, Tokyo

日本ロボット学会誌 xx 巻 xx 号

図1—1—

2012 年世界大会に参加したロボット

200x 年 xx 月

杉2

表1

浦孔明

長井隆行

ロボカップ＠ホーム 2012 年世界大会のタスク概要

ロボカップ＠ホームに関する日本語による文献には [3,4]などがある．また，2011 年世界大会については [5] が詳し
い．これまでの世界大会における得点傾向が [2] にまとめられているほか，各チームの獲得スコア情報が大会ウェブサイト上で公開されている．また，インターネット上にアップロードされた過去の大会の動画は，イメージをつかむ手段として効果的である．最新版の公式ルールは公式サイト [6]からダウンロードできる．

2. 2 タスク環境
タスク環境として 2LDK 程度のモデルルームが用意され，図3

部屋構成や家具・食器等は毎年変更される．2012 年世界

代表的なオブジェクト

大会 (メキシコ) で用いられたタスク環境を図 2 に示す．図べ物」など）が定義されている．

2(a)(b) に示す環境は，9 種類のタスクのうち 7 種類を行うメイン環境（以下，「フィールド」と呼ぶ）である．2012 年

2. 3 タスク例：General Purpose Service Robot

世界大会のフィールドは，ロビー，リビングルーム，キッチン，ベッドルームの 4 部屋から構成されている．

General Purpose Service Robot (GPSR) タスクは，言語処理と画像処理による実世界情報処理と，モバイルマニピュ実際の使用シーンを想定した環境で性能評価を行う意図レーションを統合したタスクである．ロボットは，GPSRから，一部のタスクは店舗などフィールド外で行われる．

文生成器がランダムに生成した命令を実行する．GPSR 文

2012 年世界大会では，Restaurant タスクをレストラン (図2(c)) で行なった．また，2010 年は玩具店，2011 年はスー生成器の動作については後述する．タスクで高得点を取る

パーマーケットにおいてタスクを行なっている．これらのことが必要である．タスクの制限時間は 10 分である．

ためには，頑健な音声発話理解と多彩な機能を実行できるタスクの主眼は，未知環境でのオンライン SLAM 機能とタスク開始後にチームメンバーがキーボード，タッチパモバイルマニピュレーション機能の評価であるため，事前ネル等を使ってロボットを直接操作することはできない．に環境地図を作成することは許可されていない．図 2(c) のチームがオブジェクト位置をあらかじめ登録できないよう環境にはガラスの仕切りや金属製のチェアなどが存在するに，オブジェクトはスタート直前にレフェリーが配置する．

ため，測距センサのレーザが透過あるいは反射してしまい，レフェリーがドアを開けることを合図にタスクがスター

環境地図構築が非常に難しい．Follow Me タスク (図 2(d))

トする．ロボットはドアが開いたことを検知し，フィール

では，100 人以上の観客が「ノイズ」となり，音声認識，顔ドに入場して指定された待機場所へ移動する．レフェリー

認識，人追従を難しくしている．

が GPSR 文生成器を用いて命令を生成し，ロボットに音声マニピュレーションの対象であるオブジェクトは，ペッで伝える．タスクは以下に示す 3 種類のカテゴリに分けらトボトルや菓子などの日用品である（図 3）．各オブジェクれ，制限時間内に最大 3 回の試行が許されている．同カテ

トには，名称（「コーンフレーク」など）とカテゴリ名（「食ゴリの命令を再挑戦することも可能であるが，全カテゴリJRSJ Vol. xx No. xx—2—xx, 200x

ロボカップ＠ホームにおける日用品マニピュレーション

図232012 年世界大会のタスク環境．(a) 家具配置，(b) メイン環境（フィールド），(c)Restaurant タスクの環境，(d) Follow Me タスクの環境．の大会で用いられた GPSR 文生成器は公開されている† ．の命令を実行できた場合のみ満点を得られる．
（1）命令は 3 つの動作から構成される（例「キッチンテーブGPSR タスクは，ロボカップ＠ホームタスクのなかで最ルまで行って，シーフードヌードルを取ってからフィーも多彩な機能を要求される．得点を取ることは非常に難し

ルドから出て」）．オペレータは文生成器により生成さく，実際に 2012 年の世界大会では得点を取ることができれた命令を読み上げるのみである．各動作を実行できたチームは 3 チームのみであった．ロボカップ＠ホーム環

れば 200 点が与えられる．

境では信号対雑音比（SN 比）が実質的に 0dB 程度である（2）命令には不十分な情報が含まれるため，確認発話を行ことを考えると，カテゴリ 1 の複文の音声認識は非常に困なって曖昧性解消を行ったのち，動作を実行すること難である．

が求められる．例えば，「飲み物をください」という命

3. シ ス テ ム

令の場合は，どこから取ってくるか，具体的な名称は何か，などの情報が欠けている．正しい確認発話を生

3. 1 DiGORO の概要

成できれば 300 点，タスクを全て実行できれば 600 点命令されるなど，命令に実行可能でない部分が存在す

以下では，我々のロボットプラットフォーム DiGORO(図4(a)) について概説する．なお，DiGORO の詳細については [7] を参照されたい．
• 自己位置推定および移動る．タスクを途中まで実行できた場合は 300 点，「コーレーザレンジファインダ（LRF）から得られる情報をもラはありましたがテーブルはありません」のように問とに，ICP(Iterative Closest Point) [8] を用いて地図作

題を特定できれば 200 点が与えられる．

成と自己位置推定を行う．経路計画には RRT(Rapidly-(途中まで実行できた場合は 300 点) が与えられる．
（3）テーブルがない状態で「コーラをテーブルにのせて」とGPSR 文生成器は，動作・場所・オブジェクトをランダexploring Random Tree) [9] を用い，全方位移動台車にムに選択する．場所とオブジェクトはセットアップ期間により移動する．

• 画像処理公表された名称の集合から選択される．動作は第１ステー
ジのタスクで要求される動作のいずれかと定められている．
動作を表す動詞 (句) は類義語を含めて 29 種類あり，これらはルールブックの形態素解析結果から抽出されたものである．ただし，第１ステージのタスクが毎年更新されるため，

CCD カメラ 2 台と赤外線 TOF 方式 3 次元距離測定カ
メラから得られた情報を統合して，RGB-D データを得ている [10]．
• マニピュレーション

動作候補数も変動する．単純に単語をランダムに組み合わ[7] で提案した手法により物体認識を行い，認識されせると非文 (不自然な表現) が多く生成されるため，GPSRた物体の重心座標を計算する．オブジェクトが遠い場

文生成器ではテンプレートに基づく手法を採っている．テ

合は台車で移動を行う．アームの経路計画では，13 次ンプレート文のスロットに動作・場所・オブジェクトを組元のコンフィギュレーション空間（右腕 6 自由度，左み合わせることで，数万種類の文を生成可能である．過去† http://komeisugiura.jp/software/2011jp GeneralPurposeTest.tgz

日本ロボット学会誌 xx 巻 xx 号

—3—200x 年 xx 月

杉4

浦孔

明長井隆

行

Garage の PR2 [15] やトヨタ自動車の HSR [16] なども昇降機構を有している．
上位チームのロボットが把持可能なオブジェクトの重量は，500g から 1000g 程度である．2011，2012 年世界大会優勝のチーム Nimbro のロボット Cosero は，小型軽量（重量 32kg，フットプリント 59×44cm）ながら，可搬重量は1.5kg であった [5]．また，Cosero は Festo 社の FinRay をベースにした可変形状ハンド（図 4(c)）を用いてオブジェクトの把持を行なっている [17]．
ロボット開発用ミドルウェアとしては，ジャパンオープン
では RT ミドルウェア，世界大会では ROS を採用するチー
図4(a) ロボット DiGORO，(b) 昇降機構を用いて床のオブジェ
クトを掴むロボット Cosero，(c) Cosero のハンド

ムが多い．ROS はオープンソースのロボットライブラリであり，シミュレータ，経路計画，画像処理，通信など，豊富なライブラリに特徴がある．

腕 6 自由度，腰 1 自由度）上で経路を生成する [11]．

• 音声対話

4. コミュニカティブマニピュレーション

去する．さらに，Fujimoto らにより提案された手法 [12]1 節で述べたように，ロボカップ＠ホームの中心課題はモバイルマニピュレーションと HRI である．これらの側面を用いてノイズの逐次推定と抑圧を行う．音声認識おを持つタスクとして，ユーザがロボットに音声でマニピュよび合成には，ATRASR [13] および XIMERA [14] をレーションを指示するタスクが挙げられる．本稿では，こ用いた．のタスクをコミュニカティブマニピュレーションと呼ぶ．以

指向性マイクを用いることでユーザ方向以外の音声を除

3. 2 他チームのシステム
図 1 に示すように，ロボカップ＠ホームでは台車を移動手段として用いるロボットが多い．2011 年世界大会では 19チーム中 18 チーム，2012 年世界大会では 18 チームすべ

下では，コミュニカティブマニピュレーションに関する我々てが台車移動のロボットを用いていた．代表的な台車としン能力が課題となる．音声によるコミュニケーションはユーては，Adept Technology(MobileRobots) 製 Pioneer シリー

ザにとって手軽であるというメリットがあるものの，自然ズ，Fraunhofer IAIS 製 Volksbot，Segway 製 RMP-100 な言語に含まれる曖昧性の処理は簡単ではない．前述したよの取り組みについて紹介する．

4. 1 マニピュレーション命令の発話理解ロボットが日常環境に浸透するに従い，コミュニケーショどがある．RMP-100 は２輪のみで走行可能であるが，緊急

うに GPSR タスクでは，音声命令を解釈して動作する必要停止スイッチが押された場合に停止させるというルールががある．指示文はランダムに生成されるため，柔軟な行動あるため，キャスターを取り付けるなど転倒予防策が必要生成能力が問われることになる．そこで，我々は指示発話をである．

解釈してロボットの行動に変換する枠組みを開発した [18]．

アームやグリッパを持たないロボットの出場は可能である

図 5 に処理の概略を示す．システムは，音声命令の音声が，スコア上有利ではない．上位５チームのうちアームやグ認識結果（自然言語文）を入力として受け取り，基本動作リッパを持たないロボットは，2008 年 3 台，2009 年 1 台での組み合わせからなるプログラム（スクリプト）を出力すあったが，2010 年以降は 0 台である．既製アームとしては，る．まず，形態素解析および構文解析により，動詞と名詞のNeuronic 製の katana 6M180 や Exact Dynamics 製 iARMなどが用いられている．これまで Aldebaran Robotics 製のNAO を用いたチームもあったが，アームが届く範囲が極め係り受け構造を求める．ただし，動詞と基本動作列の対応，て短いためオブジェクトの把持に苦労していた．に対応する．動作を実行するには目標地点やオブジェクトおよび基本動作群自体は開発者が与えるものとする．例えば「持ってくる」の場合，移動，探索，把持などの動作列様々な高さに置かれたオブジェクトを把持できるように，情報などが必要である．これらは名詞と対応付けられた場
所情報やセンサ情報から得られる．

アームの高さを上下させる機構を持つロボットが増えてきている（図 4(b)）．オブジェクトは，床，棚，机（70cm 程

ロボットの動作について知識を有していないユーザを対度），調理台 (85cm 程度) などに置かれるが，単一のアーム象とする場合，動作と対応づけられていない動詞が使用さでは様々な高さに対応することが難しい．2010 年世界大会れる場合もあり得る．そのような場合，日本語および英語から，昇降機構を用いて上半身を上下させるロボットが現の Wordnet [19] を同時に利用して，既知の動詞の類義であれるようになった．ロボカップ＠ホーム以外では，Willowるかを判定する．なお，後述するように動作の学習も可能

JRSJ Vol. xx No. xx—4—xx, 200xロボカップ＠ホームにおける日用品マニピュレーション5である．
不足している情報がある場合は，すでに獲得している情報に依存した質問を生成する．例えば，「コップを持ってきて」という命令にはコップの場所の情報が不足しているため，「コップはどこにありますか？」という質問が生成される．実験の結果，質問を行うことで正しいスクリプトを生成できる割合の向上が達成できた．生成されたスクリプトを物理的に実行したときの動作成功率は 86%であった．

図6

ロボカップ＠ホーム環境における動作「捨てる」の学習

4. 3 コミュニカティブマニピュレーションにおける学習と統合
ここまでは，オブジェクト名の音素列やカテゴリなどの情報は与えられることを前提としてきた．また，一般的に
図5

ロボットの対話処理機構では，実世界情報と音声認識は別々マニピュレーション命令の発話理解と動作生成に処理されていることが多い [22]．一方，画像，動作，アフォーダンス，履歴などさまざまな実世界情報の学習と統合は知能ロボティクスの到達点の一つであろう．

4. 2 日用品マニピュレーションの模倣学習

このような背景から我々はコミュニケーション学習基盤

前節では，基本動作をあらかじめ与える場合について述LCore [23] を開発している．LCore はマルチモーダル入力

べた．ただし，さまざまな動詞と動作の対応を用意するコから学習されたモデルを用いてユーザの発話を理解する．

ストは非常に大きい．そこで我々は，模倣学習の枠組みに

図 7 に示す例において，全ての語彙は音素列も含め学習さより日用品を扱う動作を学習する手法の開発を行なっていれたものである．LCore は，以下の発話理解スコア Ψ による．このような学習手法を構築することで，プログラミンりマルチモーダル発話理解を行う．

グスキルが必要とされないユーザフレンドリな動作教示方Ψ(s, ak , O, qhit i ) = max(γ1 BS + γ2 BI + γ3 BM + γ4 BR + γ5 BH )法を実現できる．ロボカップ＠ホーム環境における家事動z

作の学習への適用例を図 6 に示す．
「X を Y にのせる」や「Z を回す」など参照点に依存しここに，z は各単語の概念構造への分割であり，(s, ak , O, qhit i )た動作の模倣では，世界座標系での動作軌道の模倣に意味はそれぞれ，発話，行動，状況，トラジェクタに関するコンテはなく，適切な座標系を推定し軌道を汎化しなければならキストを表す．また，γ = (γ1 , ..., γ5 ) は各項に対する重みであない．このために，参照点に依存した隠れマルコフモデル

り，MCE 学習 [24] を用いて学習される．BS , BI , BM , BR , BH

（Reference-Point-Dependent HMM，以下 RPD-HMM と略はそれぞれ，音声，視覚情報，予測軌道，動作-オブジェク記）を開発した [20]．RPD-HMM は，物体位置の時系列をト関係，行動コンテキストの尤度スコアを表す．モデルの入力として，動作をモデル化するための最適な座標系を EM

詳細については [23] を参照されたい．我々は LCore を確アルゴリズムにより推定し，軌道のモデルを学習している．

認発話生成 [25] に拡張し，失敗動作を低減できるという知見を得ている．

動作の生成時には，学習時とまったく同じように物体が配置されている訳ではないため，たとえ同じ「載せる」動

5. お わ り に作であっても，学習時の軌道をそのまま用いることは無意味である．学習した RPD-HMM は固有座標系において汎化

人口構造の変化や共働き世帯の増加とともに，日常環境でされたものであるので，固有座標系 C から世界座標系 W へ

人間と共存するロボットへの期待が高まっている．例えば，変換する．RPD-HMM の位置・速度・加速度の平均ベクト

掃除ロボットの国内市場規模は 2006 年に約 2 万台，2008

ルおよび共分散行列は，同時変換行列により C から W 上の年に約 5 万台であったものが，2010 年には約 26 万台になっモデルに変換される．HMM から滑らかな軌道を生成するている．また，高齢化社会における QOL(Quality of Life)ために，音声合成の分野で用いられる HMM 軌道生成 [21]向上が社会的に急務であることは論を待たない．日常環境を用いる．実験の結果，7 回程度の教示で生成軌道の誤差への対応，ロボットによる自立支援の促進などは，ロボッが収束することが確認できた．

ト開発において今後も重要な課題であろう．

日本ロボット学会誌 xx 巻 xx 号

—5—200x 年 xx 月

杉6

図7

浦孔

明

長

LCore によるマルチモーダル発話理解

本稿では，日常環境における生活支援ロボットのベンチマークテストであるロボカップ＠ホームと，それに関する我々の取り組みについて紹介した．生活支援ロボットの研究開発においては，独自の環境や評価尺度が用いられることが多く，一般的に手法同士の比較が難しい．一方，タスクを標準化することで比較評価のコストを低減すれば，コミュニティ全体の研究開発に貢献できるであろう．ロボカップ＠
ホームリーグとしては，タスクを標準化することによって，各ロボットを客観的に評価し競争的に開発を加速させることを目指していく．これまでの大会の動画はインターネット上に数多くアップロードされているので，「RoboCup@Home」などのキーワードで検索されたい．
参考文献[ 1 ] H. Kitano, M. Asada, Y. Kuniyoshi, I. Noda, and E. Osawa, “RoboCup: The
Robot World Cup Initiative,” Proceedings of the First International Conference
on Autonomous Agents, pp.340–347ACM, 1997.
[ 2 ] L. Iocchi, and T. van der Zant, “RoboCup@Home: Adaptive Benchmarkingof Robot Bodies and Minds,” Proceedings of the International Conference onSimulation, Modeling and Programming for Autonomous Robots, pp.171–182,
2010.
[ 3 ] 杉浦孔明，“ロボカップ＠ホームリーグ，” 情報処理，vol.53，no.3，pp.250261，2012.
[ 4 ] 岡田浩之，大森隆司，“ロボカップ@ホーム : 人とロボットの共存を目指して，” 人工知能学会誌，vol.25，no.2，pp.229-236，2010.
[ 5 ] J. Stückler, D. Holz, and S. Behnke, “RoboCup@Home: Demonstrating Everyday Manipulation Skills in RoboCup@Home,” Robotics & Automation
Magazine, IEEE, vol.19, no.2, pp.34–42, 2012.
[ 6 ] http://www.ai.rug.nl/robocupathome/.
[ 7 ] 中村友昭，アッタミミムハンマド，杉浦孔明，長井隆行，岩橋直人，戸田智基，岡田浩之，大森隆司，“拡張モバイルマニピュレーションのための新規物体の学習，” 日本ロボット学会誌，vol.30，no.2，pp.213–224，2012.
[ 8 ] F. Lu, and E. Milios, “Globally Consistent Range Scan Alignment for Environment Mapping,” Autonomous robots, vol.4, no.4, pp.333–349, 1997.
[ 9 ] S. LaValle, and J. Kuffner, “Rapidly-Exploring Random Trees: Progressand Prospects,” Algorithmic and Computational Robotics: New Directions,pp.293–308, Wellesley, 2001.
[10] M. Attamimi, A. Mizutani, T. Nakamura, T. Nagai, K. Funakoshi, andM. Nakano, “Real-Time 3D Visual Sensor for Robust Object Recognition,”
Proceedings of IROS, pp.4560–4565, 2010.
[11] 伊東慶輔，中村友昭，長井隆行，“RRT を用いたコンフィギュレーショ
ン空間における双腕同時経路計画，” 日本ロボット学会学術講演会，
pp.1M2-2，2010.
[12] M. Fujimoto, and S. Nakamura, “Sequential Non-Stationary Noise Tracking

JRSJ Vol. xx No. xx

—6—井隆

行

Using Particle Filtering with Switching Dynamical System,” Proceeding of2006 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2006), pp.769-772, 2006.
[13] S. Nakamura, K. Markov, H. Nakaiwa, G. Kikui, H. Kawai, T. Jitsuhiro,J. Zhang, H. Yamamoto, E. Sumita, and S. Yamamoto, “The ATR Multilingual
Speech-to-Speech Translation System,” IEEE Transactions on Audio, Speech,and Language Processing, vol.14, no.2, pp.365–376, 2006.
[14] H. Kawai, T. Toda, J. Ni, M. Tsuzaki, and K. Tokuda, “XIMERA: A New TTS
from ATR Based on Corpus-Based Technologies,” Proceedings of Fifth ISCA
Workshop on Speech Synthesis, pp.179–184, 2004.
[15] J. Bohren, R. Rusu, E. Jones, E. Marder-Eppstein, C. Pantofaru, M. Wise,
L. Mosenlechner, W. Meeussen, and S. Holzer, “Towards Autonomous Robotic
Butlers: Lessons Learned with the PR2,” Proceedings of ICRA, pp.5568–5575,
2011.
[16] 寺田耕志，橋本国松，齋藤史倫，池田幸一，山本貴史，“生活支援ロボット HSR の開発と実証評価，” 第 13 回システムインテグレーション
部門講演会資料集，pp.2A1-2，2012.
[17] J. Stückler, R. Steffens, D. Holz, and S. Behnke, “Efficient 3D Object Perception and Grasp Planning for Mobile Manipulation in Domestic Environments,”
Robotics and Autonomous Systems, 2012.
[18] 板谷純希，中村友昭，長井隆行，“ユーザとのインタラクションに基づく学習を利用したロボットのタスクプログラミング，” 第 25 回人工知能学会全国大会資料，2011.
[19] G.A. Miller, et al., “WordNet: a Lexical Database for English,” Communications of the ACM, vol.38, no.11, pp.39–41, 1995.
[20] K. Sugiura, N. Iwahashi, H. Kashioka, and S. Nakamura, “Learning, Generation, and Recognition of Motions by Reference-Point-Dependent ProbabilisticModels,” Advanced Robotics, vol.25, no.6-7, pp.825-848, 2011.
[21] K. Tokuda, T. Yoshimura, T. Masuko, T. Kobayashi, and T. Kitamura, “SpeechParameter Generation Algorithms for HMM-Based Speech Synthesis,” Proceedings of ICASSP, pp.1315–1318, 2000.
[22] R. Hartanto, A Hybrid Deliberative Layer for Robotic Agents, Springer, 2011.
[23] N. Iwahashi, R. Taguchi, K. Sugiura, K. Funakoshi, and M. Nakano, “Robots
that Learn to Converse: Developmental Approach to Situated Language Processing,” Proceedings of International Symposium on Speech and Language
Processing, pp.532–537, 2009.
[24] S. Katagiri, B. Juang, and C. Lee, “Pattern Recognition Using a Family of Design Algorithms based upon the Generalized Probabilistic Descent Method,”
Proceedings of the IEEE, vol.86, no.11, pp.2345–2373, 1998.
[25] 杉浦孔明，岩橋直人，柏岡秀紀，中村哲，“言語獲得ロボットによる発話理解確率の推定に基づく物体操作対話，” 日本ロボット学会誌，vol.28，no.8，pp.978-988，2010.

杉浦 孔明（Komei Sugiura）
2007 年京都大学大学院情報学研究科博士後期課程修了．博士（情報学）．日本学術振興会特別研究員，ATR 音声言語コミュニケーション研究所研究員を経て，2009 年より情報通信研
究機構研究員．ロボット対話，機械学習，推薦システムの研究に従事．計測自動制御学会，人工知能学会，IEEE などの会員．（日本ロボット学会正会員）

長井 隆行（Takayuki Nagai）
1993 慶應義塾大学理工学部電気工学科卒．
1995 同大大学院理工学研究科修士課程修了．
1997 同大大学院博士課程修了．博士（工学）．
慶應義塾大学理工学部訪問研究員を経て，1998
電気通信大学電子工学科助手．2003 カリフォ
ルニア大学サンディエゴ校客員研究員．2004
電気通信大学大学院電気通信学研究科助教授．現在同大大学院
情報理工学研究科准教授．2011 より玉川大学脳科学研究所特別研究員を兼務．知能システム，知能ロボティクスに関する研究に従事．日本ロボット学会，情報処理学会，電子情報通信学会，
IEEE 各会員.
（日本ロボット学会正会員）

xx, 200x