道 し る ベ

しる「ロ ボ カ ッ プ ＠ ホ ー ム リ ー グ 」

道

べ
基 応
専 般

ロボカップ＠ホームとはレフェリーがドアを開けると，1 台のロボットが部屋の中に入ってくる．ロボットはレフェリーに尋ねる．
ロボット： 「何を取ってきましょうか？」
レフェリー：「コーンフレークを取ってきて」
ロボット： 「分かりました」
ロボットは移動を始める．部屋の外では，チームメ
ンバが不安そうに見守っている．周りには，カメラを構える観客の姿もある．ロボカップ会場に現れた
モデルルームに興味を持って足を止めたようだ．
ロボカップ＠ホームリーグ（アットホームと読む．
以下ロボカップ＠ホームと略記）は，日常生活で人間を支援する自律ロボットの競技である．ロボカッ
プ＠ホームは，将来の日常生活でのロボットの応用を目指し，人間を支援するロボット技術を開発することを目的としている．
ロボカップ＠ホームでは，家庭・オフィス・スー
パーマー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定されている．主な競技フィールド
は 2LDK 程度のモデルルームで，家具や食器等が配置された，実際の生活環境に近い複雑な環境が用意される．図 -1 に 2009 年グラーツ大会で用いられた競技フィールドを示す．この環境内で，ロボッ
トが，日用品の探索，棚からユーザに言われたものを取ってくる，人を追従するなど，日常生活に役立
つ機能を制限時間内にどれだけ達成できるかを競う．

第 8 回

ロボカップ＠ホームは 2006 年にエキシビジョン
として始まり，2007 年に正式競技となった比較的新しいリーグである．2011 年には，11 カ国の大学・研究機関から 19 チームの参加があった（表 -1 参照）．
各チームは，6 〜 10 人程度のメンバを有している．
ジャパンオープンでは参加チームが少ない年が続いていたものの，2011 年には 6 チームの参加があった．
日 常 生 活 環 境 に お け る 自 律 ロ ボ ッ ト の 競技会■

杉浦孔明（情報通信研究機構）

は，移動マニピュレーションを主眼とした Mobile
Manipulation Challenge や，物体探索を主眼としたSemantic Robot Vision Challenge なども有名である

250 情報処理 Vol.53 No.3 Mar. 2012

第8回

ロボカップ＠ホームリーグ

図 -1

ロボカップ＠ホーム 2009 グラーツ大会の様子

が，現状では参加チームが少ない．したがって，ロ
ボカップ＠ホームは世界最大規模の生活支援ロボットの競技会であるといえる．

タスクとスコア年

事前登録チーム（書類選考前）

参加チーム

2006
2007
2008
2009
2010
2011

20
16
18
25
31
30

11
11
14
18
24
19

表 -1

世界大会参加チーム数の推移

タスク概要
2011 年のタスクの概要を表 -2 に示す．タスク

しては，文献 2）が詳しい．これまでの世界大会には計 11 種類あり，各タスクには，制限時間と配点おける得点傾向が文献 3）にまとめられているほか，（1000 点または 2000 点満点）が設定されている．た

各チームの獲得スコア情報が大会 Web サイト上で

とえば，Who Is Who タスクでは，音声認識に成功

公開されている．

すると 25 ポイント，人検出に成功すると 50 ポイ
ントが与えられる．

1 次予選の総合得点により上位半数のチームが 2
次予選に進み，2 次予選の上位 5 チームが決勝に進

1）

からダウン

む．決勝では，各チームが自由デモを行う．デモにロードできる．2009 年グラーツ大会のタスクに関対する審査員の評価点と，それまでの得点を合計し公式ルールの最新版は公式サイト

ステージ

1

2

決勝

タスク名

概要

Robot Inspection and競技形式で移動機能・停止スイッチ等の動作を確認する
Poster Session
未知ユーザに対して１分以内にキャリブレーションを行い，追従する
Follow Meフィールド内にある４つのオブジェクトを探索する
Go Get It!
フィールド内にいる５人を見分けて，顔と名前を覚える
Who Is Who
ランダムに生成された複文の指示（例「リビングへ移動して，緑茶を取って，サイドテーブルに届
General Purpose
けて」）を実行する
Service Robot 1
ロボットの性能に関する，研究面で優れている点のデモ
Open Challenge
Enhanced Who Is Who フィールド内にいる５人を見分けて，飲み物を届ける
General Purpose
曖昧な指示を明確化（例「何の飲み物を持ってきますか」）し，指示を実行する
Service Robot 2
未知環境で棚から３つのオブジェクトを持ってくる
Shopping Mall
毎年変更されるテーマに沿ったデモ
Demo Challenge
自由に選んだテーマに沿ったデモ
Final
表 -2

ロボカップ＠ホーム 2011 イスタンブール大会のタスク

情報処理 Vol.53 No.3 Mar. 2012251

道 し る ベ

道

し

る

べ

て最終順位が決定する．
これからロボカップ＠ホームに参加しようとする
場合，イメージをつかむ手段としては，過去の大会のビデオが効果的である．“RoboCup@Home”をキーワードとして，YouTube 等を検索されたい．また，技術情報を共有するために，ロボカップ＠ホームキ
ャンプと題した講習会が開催されている．2010 年
より開催されているロボカップ＠ホームキャンプに

図 -2

2011 年イスタンブール大会におけるフィールドは，50 人程度の参加がある．
されるようになった．ロボカップ＠ホームの参加チ

タスクの標準化
ルールは，テクニカルコミッティ（TC）による議ームに所属していれば，投票権はないものの予備議論自体には参加することもできる．

論に基づき，毎年更新される．毎年 1 〜 3 月にル

これまでの経験から感じたことは，ルールに関す

ールブックの暫定版が公開され，チームからのフィる議論に加わらないと「もったいない」ということだ．

ードバックや地区大会での試用を経て，5 〜 6 月に他のリーグでも似た状況であると聞くが，議論に参最終版が公開される．TC メンバは前年の大会にお加する日本人は少ない．仮に，自分が疑問を感じる

いてチームリーダからの投票により選出される．ア

ルール変更がなされようとしている場合は，具体的

ジア，ヨーロッパ，アメリカからの人数バランスをな数字・根拠を出して反駁する方法がよいようだ．

考慮して，3 〜 5 人が選出される．筆者は 2008 年

たとえば，「現状最高性能の雑音抑圧技術を用いてから TC を務めている．

も，ロボカップ＠ホームの環境では信号対雑音比

タスクの設計に際しては，生活支援ロボットのベ（SN 比）は 0 程度であり，話者−マイク間の距離をンチマークテストとして標準化することを重視して50cm から 100cm に伸ばすことでほとんどの音声認いる．つまり，生活支援ロボットの研究開発のため識率は失敗するだろう．そのような改訂は非現実的の，統一的な実験設定や評価尺度となることを目指である」など，具体的な反例が効果的である．掲示

している．生活支援ロボットの研究開発においては，

板における議論では，焦らず文章と具定例を推敲す

独自の環境や評価尺度が用いられることが多く，手ればよい．実際に，筆者は 1 つのコメントに数時間

法同士を比較することが難しい．タスクを標準化す

かけて推敲することもある．

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．
タスクの難易度は，前年の結果を受け修正される．

タスク環境
図 -2 に 2011 年イスタンブール大会のフィールド

たとえば，2008 年蘇州大会では既知ユーザの追跡を示す．図において，濃色の領域は家具を示す．フ

に多くのチームが成功したため，2009 年グラーツ

ィールドは，複数の部屋からなる．2011 年イスタ大会以降は，未知ユーザの追跡に修正された．個々

ンブール大会のフィールドは，リビングルーム，キのスコアに関しては，音声認識と物体認識のバラン

ッチン，ランドリー，ベッドルーム，廊下の 5 部屋

スをいかにするべきか，など議論すべき点が多い．

から構成されている．部屋同士が壁で明確に仕切ら複数の案がある場合は，TC 内で投票が行われ多数れていない場合もあり，その場合は境界線が定義さ決により決定する．

れる．

実際の TC の議論は，メールや掲示板を用いて行

タスクで用いられる家具・オブジェクト・名称はわれる．2010 年からは，予備議論は Web 上で公開準備日に公開される．以下に，準備日に公表される252 情報処理 Vol.53 No.3 Mar. 2012

ロボカップ＠ホームリーグ

第8回

すぎるオブジェクトは不利である．また，ハンドの形状により把持が難しいオブジェクトもある（本など）．
F：家具集合家具は，1 部屋に数個置かれており，実際の家庭を再現している．F には，ダイニングテーブル，ソファ，椅子などが含まれる．椅子には人が座っている場合があり，机にはオブジェクトが載っている場合がある．一部のタスクでは，未知環境を模擬するために，家具の位置がタスク直前に変更さ
図 -3

2011 年イスタンブール大会で用いられたオブジェクトれる．そのため，オンライン SLAM（Simultaneous
Localization and Mapping）機能を有することが望ま項目を示す．

しい．

O：標準オブジェクト集合

No：オブジェクト名集合

ペットボトルや菓子など，物体認識や把持のため

オブジェクト名は，1）「コーラを取ってきて」なに用いられるオブジェクトの候補集合である．たど，ユーザがロボットに指示を与えるため，2）「コだし，後述するように，O に含まれているがタスク

ーラを見つけました」など，ロボットが認識結果で用いられないオブジェクトは存在する．図 -3 にをレフェリーに伝えるために用いられる．O と No

2011 年イスタンブール大会で用いられたオブジェ

は 1 体 1 対応する．No は準備日に公表されるため，クトを示す．オブジェクトが公表されたのち，同じ名称を音声認識辞書に人手で登録することが可能でものを食品店で購入し，手元に置いて把持のテスト

ある．

を行うチームも見られる．

Nf：家具名集合

Os : チーム固有オブジェクト集合

Nf の目的は，No と同様である．F と Nf は 1 体 1

チームが O から 10 個選択する．タスク内で把持対応する．

が求められる場合，オブジェクトは Os から選択さNh：人名集合

れる．ただし，Os からどのオブジェクトが選択さ

Nh は，Who Is Who タスクなど，顔と名前を記憶れるかは，レフェリーに委ねられている．これは，するタスクに用いられる．理想的には，どのような特定のオブジェクトに特化した手法が高得点を上げ

名前でも音声認識できることが望ましいが，あらかることを防ぐためである．

じめ音声認識辞書にすべての人名を登録しておくこ

O と Os の違いは，タスク中に把持する必要があとは現実的でない．そのため，準備日に Nh が公表

るかどうかである．把持するオブジェクトは 2009

される．人名が必要な場合，このリストからランダ

年グラーツ大会までは O から選択されていたが，ハムに選択される．2011 年イスタンブール大会では，ンドが小さいなどの理由で，明らかに把持できない

Nh のリストは，マイケル，ソフィアなどの一般的ようなオブジェクトが選択される場合があった．そな英語名 20 人分が用いられた．

のため，2010 年シンガポール大会からはチームがOs を選択できるようになった．

2008 年蘇州大会まで，Who Is Who タスクに観客からランダムに選ばれた人が参加する機会があっチームが Os を選択する際には，大きさに注意すた．しかし，その観客の名前が英語名でない場合，る必要がある．つまり，大きいオブジェクトの方が音声認識辞書に名前が登録されている可能性は低い

画像認識に有利であるものの，把持する際には大きため，タスクがまったく進まなくなってしまう．こ情報処理 Vol.53 No.3 Mar. 2012253

道 し る ベ

道

し

る

べ
いように，待機位置に移動後は，チームメンバがロボットに触れることはできない．そのため，ロボッ
トはドアが開いたことを検知し，フィールドに入場しなければならない．
ロボットはフィールドに入場後，オブジェクトの置かれた部屋へ行くよう，レフェリーから音声指示（「ダイニングルームに行って」など）を与えられる．
正しい部屋に到着できれば 200 点が与えられる．
ロボットは，正しい部屋に移動したのち，Os を探索する．正しいオブジェクトを発見できれば 200

図 -4 Go Get It! タスクにおいてオブジェクトを探索するロボット

点が与えられる．そのオブジェクトを把持できれば，のような事態を避けるため，Nh が用意されるよう

クトを 5cm 以上持ち上げて，10 秒間保持できればになった．

把持の成功とみなされる．

さらに 200 点が加算される．このとき，オブジェ

次に，ロボットは，そのオブジェクトをレフェリ

タスク例：Go Get It!

ー（指示を与えた人物）に渡すために入り口に移動

本節では，Go Get It! タスクを例として，スコアする．オブジェクトをレフェリーに渡すことができを説明する．Go Get It! タスクは，フィールドにラれば，300 点が与えられる．最後に，フィールドかンダムに置かれたオブジェクトを見つけて，持ってら退出できれば，100 点が与えられる．タスクの制

くるタスクである（図 -4）．本タスクの主眼は，物限時間は 5 分である．

体探索，物体認識，移動，把持などの機能である．

タスク開始後にチームメンバがキーボード，タッ

本タスクは，ロボティクスで近年注目されている，

チパネル等を使ってロボットを直接操作することは移動マニピュレーションを拡張した課題と捉えるこできない．また，特別な場合を除き，無線による通とができる．移動マニピュレーションとの主な違い

信も許可されていない．ロボットへの指示は，音声は，オブジェクト名の音声認識を含むことである．

やジェスチャなどロボットに直接触れないようなイフィールドの準備は以下のように行われる．まず，ンタラクションのみが許可されている．これは，チレフェリーは，Os から 4 個のオブジェクトを選択し，ームメンバが直接操作するような不正を防ぐためで

フィールド内の床と棚に 2 個ずつ配置する．ダミー

ある．チームがオブジェクト位置をあらかじめ登録のオブジェクトとして，O\Os（O から Os を除いたできないように，オブジェクトはスタート直前にレ集合）から 4 個のオブジェクトが同様に配置される．

フェリーが配置する．

ロボットには，Os のうち 1 個を見つけ，把持してユーザに手渡すことが求められる．
Go Get It! タスクでは，2 チームが同時にスタートする．ロボットはスタートの合図があるまでフィハードウェアeR@sers が用いたハードウェア

ールド外で待機する．ロボットの待機位置は別々のロボカップ＠ホームでは，各チーム 2 台までのドアの前であり，チームごとにあらかじめ指定されロボットをエントリーすることができる．チーム

る．レフェリーによりドアが同時に開かれることを

eR@sers は，電気通信大学が中心になって開発しスタートの合図として，タスクが開始される．不正たロボット DiGORO（図 -5）と，玉川大学が中心に（オブジェクトの位置を人手で入力する，など）がな

なって開発した eR@ser の 2 台で出場した．両者は，254 情報処理 Vol.53 No.3 Mar. 2012

ロボカップ＠ホームリーグ

第8回

光された赤外線が対象物体で反射して戻ってくるまでの時間を計測することで，物体までの距離を取得
する．計測範囲は 0.3 〜 5m 程度で，精度は 10mm程度である．
音声認識の精度を高めるためには，マイクの選定に注意が必要である．我々は，指向性マイクを用い
図 -5 2010 年 優 勝 のチーム eR@sers のロボ
ット DiGORO

ることでユーザ方向以外の音声を除去する方法を採用した．さらに，後述するようにソフトウェア的にも雑音抑圧を行っている．マイクとしては，三研マ

NICT が開発を担当した共通の音声モジュールを用

イクロホン製 CS-3e を用いている．CS-3e は良好いている．

な指向性を持ち，我々が用いた音響モデルとの相性

図 -5 に示すロボットのハードウェア構成は以下の通りである．

もよいという特徴を持つ．
音声波形をディジタル化して音声認識器に入力• 指向性マイク（三研マイクロホン製 CS-3e）

するための AD コンバータとしては，M-AUDIO 製• スピーカ（Yamaha 製 NX-U10）

Mobile Pre USB を用いている．Mobile Pre USB• Imaging Source 製 CCD カメラ

は USB バスパワーのため，追加で電源を供給しな• 赤外線 TOF 方式 3 次元距離測定カメラ（MESA

くてよいという利点がある．標準的な音声認識器はImaging 製 SR-4000）

16kHz でサンプリングした音声を前提としている• 上体ヒューマノイド（川田工業製 HIRO）

ので，他の AD コンバータを用いる場合は確認が必• Okatech 製電動車椅子用台車

要である．

• レ ー ザ レ ン ジ フ ァ イ ン ダ（ 北 陽 電 機 製 UTM30LX）

高騒音環境下でもロボットの発話が聞き取れるように，高出力なスピーカを用いることは重要である．たとえば，ロボットが正しい物体を発見したと以下では，地図作成，画像処理，音声処理の面しても，「見つけました」という発話がレフェリーにから，DiGORO のハードウェアについて概説する．

伝わらなければ点数が与えられないこともあり得る．

なお，DiGORO の詳細については，文献 4）を参照

我々は，Yamaha 製 NX-U10 を採用した．NX-U10 は，されたい．

USB バスパワーで動作するスピーカとして十分な

DiGORO は，レーザレンジファインダ（LRF）を出力を有している．

用いて地図作成を行っている．LRF には北陽電機製の UTM-30LX を採用した．移動機能のため，他チームのハードウェア

Okatech 製台車を用いている．カメラやマイクは，

本節では，ロボカップ＠ホームに出場しているチ

川田工業製上体ヒューマノイド HIRO に搭載されーム，特に上位チームの用いている代表的なデバイている．HIRO は，C++ や Python などの言語に対スについて概説する．表 -3 に上位チームが用いて応しており開発効率が高い．

いる代表的なデバイスを示す．

画像処理用には，Imaging Source 製 CCD カメラ

移動手段としては，台車移動が一般的である．

2 台を用いている．さらに，MESA Imaging 製赤外2011 年イスタンブール大会では，19 チーム中 18

線 TOF 方式 3 次元距離測定カメラ SR-4000 からチームが台車移動のロボットを用いていた．代表的得られた情報を統合して，RGB-D データを得ていな台車としては，Adept Technology（MobileRobots）

る．SR-4000 は，前面の LED より強度変調して発製 Pioneer シリーズ，Fraunhofer IAIS 製 Volksbot，情報処理 Vol.53 No.3 Mar. 2012255

道 し る ベ

道
台車

LRF
アーム
カメラ
マイク

し

る

べ

デバイス名

カを用いており，改善が必要だと考えられる．なお，

Adept Technology 製 Pioneer3-AT, Fraunhofer IAIS
製 Volksbot, Segway 製 RMP-100
SICK 製 S300, 北陽電機製 URG-04LX
Neuronic 製 katana 6M180, Exact Dynamics 製
iARM
PointGrey 製 Flea2, MESA Imaging 製 SR-4000,
Microsoft 製 Kinect
三研マイクロホン製 CS-3e

ルール上は会場スピーカと接続するためのワイヤレ

表 -3

代表的なデバイス

Segway 製 RMP-100 などがある．RMP-100 は 2 輪

ストランスミッタが用意されることになっている．
しかし，2009 年グラーツ大会を除き，正しい仕様の機器が用意されたことはないので，高出力のスピーカを用意する方が無難である．この点に関しては，
運営側に改善を求めていきたいと考えている．

サイズに対する制約のみで走行可能であるが，スイッチが押された場合ロボットのサイズは，幅 800mm 高さ 2000mm のに停止させるというルールがあるため，キャスター

ドアを通り抜けられるサイズでなければならない．

を取り付けるなど転倒予防策が必要である．

自律移動によりドアを通り抜ける機能は，ほとんど

LRF の数については，上位チームとそれ以外ののタスクで必要になる重要な機能であるものの，こチームの間に大きな違いがあり，上位チームは複数れに失敗するロボットを大会でよく見かける．設計の LRF を持つことが多い．2011 年イスタンブールの際には，以下の点を考慮することが重要である．

大会優勝のチーム Nimbro のロボットには，地図作• 必ずしも正面からドアに接近できるとは限らない．

成用に 1 台（SICK 製 S300），前後の障害物回避用• ドアを開けた場合，有効幅は 750mm 程度である．

に 2 台（北陽電機製 URG-04LX），3 次元環境認識

幅 650mm のロボットであれば，片側の余裕は用に 1 台（北陽電機製 UTM-30LX）の LRF が搭載

50mm 以下である．

されていた．
アームやグリッパを持たないロボットの出場は可• ドア付近に段差があることが多い．ルール上は25mm までの段差は許容される．

能であるが，スコア上有利ではない．上位 5 チー
ムのうちアームやグリッパを持たないロボットは，

ロボカップ＠ホームでは，重量が大きすぎるロボ

2008 年 3 台，2009 年 1 台，2010 年 0 台であった．

ットの出場は許可されていない．これは，家庭やオ

2011 年優勝の Nimbro は，Dynamixel 製モータによ

フィスでの応用を目指しているためである．最大重る自作アームを用いている．一方，既製アームとし量は，大会が開催される地域における，住宅またはては，Neuronic 製の katana 6M180 を使用するチー

オフィスの建築に関する法律に従うことになっていムが多い．他には Exact Dynamics 製 iARM などもる．たとえば日本の場合，建築基準法において住用いられている．上位チームのロボットの可搬重量

宅の居室の積載荷重の制限（1800N/m ）がある．そは，500g から 1000g 程度である．

のため，180kg を超えるロボットは出場できない．

2

Aldebaran Robotics 製の NAO を用いたチームも2011 年イスタンブール大会優勝のチーム Nimbro

あったが，物体の把持に苦労していたようである．

のロボット Cosero（図 -6）は，全体で 32kg と非常床に近い物体しか把持することができず，把持するに軽量である．

場合も両腕で届く範囲がきわめて短い．

アームの設置に関しては，オブジェクトが置かれ音声入力デバイスとしては，指向性マイクを用いる位置を考慮することが重要である．オブジェクトるチームが多い．スピーカに関しては，研究室ではは，床，棚，机（70cm 程度），調理台（85cm 程度）な

よく聞こえる音量であっても，高騒音環境ではまっどに置かれることが多い．これらの高さに置かれた

たく聞き取れないこともあり得るので注意が必要でオブジェクトを把持できるように，アームを配置すある．実際に，ほとんどのチームは低出力なスピーることが望ましい．ただし，アームを設置すること

256 情報処理 Vol.53 No.3 Mar. 2012

ロボカップ＠ホームリーグ

図 -6 ドアを通り抜けるロボット Cosero

図 -7

第8回

Who Is Who タスクにおける人検出と台車のサイズを小さくすることを，同時に満たす

めていることが多い．たとえば，足位置の LRF を

設計は簡単ではない．

候補検出のために用い，腰位置の LRF で信頼度の高い候補を選別している．腰位置の LRF の代わりヒューマンロボットインタラクションにカメラや Kinect を用いるチームもある．
顔検出には，Haar-like 特徴量5）が用いられるこ

本章では，ヒューマンロボットインタラクションとが多い．ただし，OpenCV で提供される関数を単の観点から，ロボカップ＠ホームで必要とされる機純に使用するのみでは，高い精度を得ることは難し

能について述べる．

い．顔認識ソフトウェアとしては，他に VeriLook
SDK な ど が あ る． 我 々 の チ ー ム は OMRON

人検出・顔認識

OKAOVision を用い十分な精度を得ている．

ロボカップ＠ホームで高得点を取るためには，高精度の人検出・トラッキング・顔認識機能を持つ

音声対話

ことが望ましい．たとえば，Who Is Who タスクや■■音声対話機能の概要

Enhanced Who Is Who タスクでは，制限時間内に

図 -8 に，ロボットの音声対話機能の一般的な構顔を記憶し，フィールド内にいる人物を見分ける必成を示す．まず，マイクから入力された音声は，音要がある（図 -7 参照）．

声認識部において単語列に変換される．次に，発話

ロボカップ＠ホーム特有の難しさとして，フィー

理解部において，より抽象度の高い表現にマッピン

ルド外にいる観客の誤検出が挙げられる．誤検出をグされる．たとえば，「ペットボトル持ってきて」や防ぐためには，顔までの距離を計測してフィールド「ペットボトルを持ってきてください」などの発話は，内外を判定することが重要である．一方，ロボカッ

同じ機能にマッピングすることが一般的である．さプ＠ホームでは認識対象の人物は高々 5 人であり，らに，応答生成部において，ロボットの応答が生成

それほど多いわけではない．これは一部屋に入る人される．

数の制限によるものである．

音声認識部の前段処理として，雑音抑圧や音声区

Follow Me や Shopping Mall タスクでは，動的環間検出（Voice Activity Detection; VAD）がある．雑境で人を追跡する機能が求められる．これらのタス

音抑圧とは，音声信号中の目的音声以外の信号（たクでは，人検出のために LRF が用いられることがとえば音楽）を低減する機能である．また，VAD は多い．上位チームは，LRF を複数設置し精度を高音声信号から目的音声部分を切り出す機能である．

情報処理 Vol.53 No.3 Mar. 2012257

道 し る ベ

道

し

べ

る

図 -8

一般的な音声対話機能の構成

応答生成部では，ロボットの発話が生成される．
ほとんどのチームはテキスト音声合成を用いている．物体名・人名リストは準備日に公開されるものの，辞書に登録されていない単語が用いられる場合がある．その場合は人手による登録作業が必要である．我々のチームは，2008 年の蘇州大会におい

図 -9

雑音抑圧前（左列）と雑音抑圧後（右列）の音声波形．
（a）60dBA,（b）70dBA,（c）80dBA を示す．

て，未登録語を学習するデモンストレーションを行なった．ロボットの声で未登録語を発声するために，

スも多く見受けられる．図 -9 に，ロボカップ＠ホ

Eigenvoice GMM に基づく声質変換技術を用いていーム環境と同等の騒音環境における音声波形を示す．

4）

6）

る ．

左列は雑音抑圧前，右列は我々が用いた手法 によ■■高騒音環境における音声認識

る雑音抑圧後の波形を表す．騒音が大きい場合，発ロボカップ＠ホーム環境は，音声認識技術にとって過酷な環境である．フィールドの等価騒音レ

話の開始・終了を見つけることが非常に難しいことが分かる．

ベル（Leq）は約 75dB であり，最大騒音レベルは約

ヒューマノイドではモータ・ファンから生じる騒

85dB（会場アナウンスなど）である．さらに，マイ音が問題であるが，ロボカップ＠ホーム環境では状クと話者の距離が離れると，音声認識の精度が劇況が異なる．ロボカップ＠ホームでは，周囲の騒音的に悪化することにも注意が必要である．たとえへの対策が最も重要である．これは，前述のようにば，ヘッドセットを用いた場合に 90% 以上の認識

ファン音に比べて非常に大きい騒音の存在と，台車精度が得られたとしても，ロボットに搭載したマイ移動のロボットが多い事情による．また，残響に対ク（オンボードマイク）を用いた場合には 50% 以下する対処を行っているチームは現状では少ないと推になることも珍しくない．2011 年イスタンブール

定される．

大会で収録した騒音のデータベースが公開されているので，性能試験に利用されたい☆1．

音声入力デバイスとして，ヘッドセットを用いることも許可されている．リーグ開始初期には上位チ

ロボカップ＠ホームに特有の騒音としては，サッームであってもヘッドセットを用いるチームがあカーリーグの観客による歓声，音楽，アナウンスなったものの，2010 年には数チームを除きほとんどどが挙げられる．特に，アナウンス音声とユーザののチームがロボットに搭載したマイクを用いてい声の分離は，どちらも人の声であるため難しい．さた．これは，オンボードマイクによる音声認識を促らに，会場の高出力スピーカから再生されたロボッ

進するために，ボーナス点が与えられるようになっ

ト自身の発話を，ユーザ発話として誤検出するケーたためである．ボーナス点は，マイクと話者の距☆1

離が 50cm 以上の場合に与えられる．2008 年には，

http://mastarpj.nict.go.jp/~ksugiura/software/software_jp.html

258 情報処理 Vol.53 No.3 Mar. 2012

ロボカップ＠ホームリーグ

上位チームであっても苦労するチームがあったが，

第8回

を考える．

2010 年にはほとんどの上位チームが問題なく距離

ユーザ： 「ペットボトルを持ってきて」の問題に対処していた．

ロボット：「ペットボトルを持ってきます．いい我々のチームで採用した騒音への主な対策は，以ですか？」

下の通りである1．指向性マイクロホンの利用

ユーザ： 「はい / いいえ」
このとき，ロボットの発話後に「はい」「いいえ」のマイクを話者に向け，話者の方向から到来する音

2 単語のみを受け付けるような認識文法に切り替え

声のみを入力とする．他のチームでは，マイクロホることにより，認識精度を向上させることが可能でンアレーの利用も行われている．

ある．
上記のような問題は，マルチモーダル音声対話シ

2．非定常な雑音の推定と抑圧
パーティクルフィルタとスイッチングダイナミカ

ステムの分野においても広く研究されてきた．ただ

ルシステムにより，雑音を逐次推定し，雑音抑圧をし，ロボットの対話システムでは，入出力の多様性

6）

行う ．スペクトルサブトラクションにより雑音抑や処理の非直列性を扱う点が技術的に難しい．現状

圧を試みるチームもある．

では，ロボットにおける音声対話を扱う研究は端緒

3．ロボット名による呼びかけについたばかりであるが，2010 年には AAAI Fall

「イレイサー，ペットボトルを取ってきて」のよう

Symposium において“Dialog with Robots”をテーマに，音声命令にロボット名が含まれるようにする．

としたシンポジウムが開かれるなど，今後の発展がつまり，ロボット名のキーワードスポッティングに期待される．

より命令を受理するかどうかを決定する．

■■音声認識・合成ソフトウェア
上位チームが用いている音声認識ソフトウェア

ロボカップ＠ホームタスクのうち，話者がチーム

は，CMU Sphinx

☆2

，HTK

☆3

，CSLU Toolkit☆4，

メンバであるタスクでは，さまざまな言い回しに対Microsoft Speech API などが挙げられる．音声合処する必要性はない．たとえば，そのようなタスク

成ソフトウェアとしては，Festival

では，「私の名前は〜です」と発話すると決めておけ

TTS，MAC OS X Speech Synthesis API などが用ばよい．そのため，音声認識器の言語モデルでは，

いられている．我々のチームでは，NICT で開発さ記述文法に基づくものが広く用いられている．一方，れている ATRASR および XIMERA を，それぞれチームメンバ以外の話者との対話を必要とするタス

音声認識および音声合成のために用いている．

☆5，Loquendo

クに対して，統計的言語モデルを用いた連続音声認識を用いるチームもあった．しかし，現状では話者

ジェスチャ認識
Follow Me などのタスクでは，ユーザからの命令に「〜と指示してください」のように言い回しを指定するチームがほとんどである．

は，音声またはジェスチャのいずれかで与えられる■■対話履歴の管理ことになっている．ジェスチャ命令と動きの対応は，

図 -8 のタスクシナリオ管理部は，行動・対話履

各チームが定義できる．この理由は，ジェスチャの歴や時間管理を行う．多くのチームでは，ロボット

意味が文化依存であるためである．有名な例では，の音声対話はタスクシナリオ管理部により制御され日本での手招きジェスチャが，「あっちへ行け」といている．たとえば，「顔を検出した後でロボットがう意味と解釈される文化もある．チームが定義した

挨拶する」などの状態管理が行われている．

☆2

我々のチームを含め，音声認識精度を向上させる☆3

ため，対話履歴を利用するチームも多い．以下の例☆5☆4

http://cmusphinx.sourceforge.net/
http://htk.eng.cam.ac.uk/
http://www.cslu.ogi.edu/toolkit/
http://www.cstr.ed.ac.uk/projects/festival/

情報処理 Vol.53 No.3 Mar. 2012259

道 し る ベ

道

し

る

べ
の高度化のため，物体数を徐々に増加させるルール
改正が，TC で議論されている．また，一部のタス
クにはドアを開ける課題が含まれているが，現時点
でどのチームも成功していない．筆者としては，ボーナス点や関連する課題数を増やすなど，ドアや引き出しを開ける機能の開発を促進したいと考えている．
ヒューマンロボットインタラクションに関しては，
言語処理と画像処理による実世界情報処理の重点化

図 -10
認識

ロボット頭部に設置した Kinect を用いたジェスチャのが進められている．たとえば，2010 年より開始された General Purpose Service Robot（GPSR）タス

ジェスチャを未知ユーザに伝えるために，タスク開

クは，2011 年には 1st ステージと 2nd ステージに始直前に準備時間が用意されている．

分割され，事実上配点が加算された．GPSR I タス

ジェスチャの認識では，色ベースの単純な手法をクでは，ロボットは，「キッチンテーブルまで行っ用いるチームが多い．まず，顔を検出したうえで同て，シーフードヌードルを取ってからフィールドか色の領域を手と推定し，手の軌道等を入力としてら出て」などランダムに生成された長文の命令を実認識を行う．認識器としては，サポートベクトル

行する．タスクで高得点を取るためには，頑健な発マシン（SVM），naïve Bayes，隠れマルコフモデル

話理解と多彩な機能を実行できることが必要である（HMM）などの手法が用いられている．

が，2011 年現在ほとんどのチームがスコアを取る

2010 年シンガポール大会におけるスコア取得率

ことができていない．

は，上位チームの平均が約 60% であり，全チーム

日本発の RT ミドルウェアや，Willow Garage がの平均は約 20% であった．ジェスチャ認識率が低

提唱する ROS（Robot Operating System）などの登いチームでは，未知ユーザに対する頑健性が低いこ場により，ロボット開発に必要な開発コストは，急とが多い．研究室内でのテスト（性能試験）ではユー

速に減少していると言えるだろう．ロボカップ＠ホ

ザが慣れてしまい問題が発見できないことが多いたームでは，特に ROS を統合プラットフォームとしめ，多様（年齢・性別・国籍など）なユーザ群を集て採用するチームが増えている．ROS はオープン

めてテストを行うことが重要である．図 -10 に示す

ソースのロボットライブラリであり，シミュレータ，ように，Kinect 等の RGB-D カメラを利用するチー経路計画，画像処理，通信など，豊富なライブラリ

ムも見られるようになり，今後の精度向上が期待さに特徴がある．

れる．

ロボカップ＠ホームでは，個々の研究分野においても困難な問題に取り組むと同時に，一般環境で競

今後の展望
最後に，ロボカップ＠ホームの展望についてまと
め，結言としたい．

技を行うなど，応用をイメージしやすい課題を設定している．冒頭で述べたように，ジャパンオープンの参加チームは少ない状況が続いていたが，ロボカップ＠ホームキャンプなど情報共有の試みもあ

本稿で述べたように，ロボカップ＠ホームの主要

り，2011 年には参加チームが 6 チームに増加した

課題は，移動マニピュレーションとヒューマンロボ（図 -11）．これまでの経験から，ロボカップ＠ホー

ットインタラクションの 2 つである．

ムコミュニティは，新しい技術やシステムの導入ス

マニピュレーションに関しては，認識・把持機能

260 情報処理 Vol.53 No.3 Mar. 2012

ピードが速いと感じている．新規に参加される方に

ロボカップ＠ホームリーグ

図 -11

第8回

ロボカップジャパンオープン 2011 の集合写真

は，情報交換や教育の場としても有効に活用していただけるのではないかと考えている．
参考文献
1） RoboCup@Home Rulebook,
http://www.ai.rug.nl/robocupathome/2） 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 (2010).
3） Iocchi, L. and van der Zant, T. : Robocup@Home : Adaptive
Benchmarking of Robot Bodies and Minds, Proceedings ofthe International Conference on Simulation, Modeling andProgramming for Autonomous Robots, pp.171-182 (2010).
4） Nakamura, T., Sugiura, K., Nagai, T., Iwahashi, N., Toda,
T., Okada, H. and Omori, T. : Learning Novel Objects forExtended Mobile Manipulation, Journal of Intelligent andRobotic Systems, pp.1-18 (2011).
5） Viola, P. and Jones, M. : Rapid Object Detection Using a
Boosted Cascade of Simple Features, in Proceedings of
CVPR (2001).

6） Fujimoto, M. and Nakamura, S. : Sequential Non-Stationary
Noise Tracking Using Particle Filtering with Switching
Dynamical System, in Proceedings of ICASSP, pp.769-772(2006).
（2011 年 12 月 28 日受付）

■杉浦孔明 komei.sugiura@nict.go.jp
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専攻研究員．ロボット対話の研究に従事．

謝辞
岡田浩之教授，長井隆行准教授，大森隆司教授，岩橋直人専
攻研究員をはじめとするチーム eR@sers のメンバに感謝の意を表する．
紙面の都合から全員の名前を挙げられないことをご容赦いただきたい．
ジャパンオープンでの＠ホームリーグ立ち上げに尽力いただいた九工大の大橋健准教授に感謝する．

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