動的環境下における知覚-行動系の柔軟なタイミング制御法
Adaptive Timing Control of Perception-Action Systems under Dynamic Environments

１．研究の目的
対話システムやロボット、さらには家庭内のエネルギーマネジメントシステムなど、知能システムは様々な形で我々の生活に入り込んで来ている。知能システムの知覚-行動系は、マイクロフォンやカメラをはじめとする各種センサで計測して得られた観測信号に対し、どのような制御信号を生成すべきかという問題を扱う。
このとき、

川嶋 宏彰 (Hiroaki KAWASHIMA, Ph. D.)

環境の変化に対し適応的に行動・応答を行うために、動京都大学 情報学研究科 准教授 / JST さきがけ研究員

力学計算や信号変換といった実信号レベルでの処理と、(Associate Professor, Graduate School of Informatics, Kyoto
University / JST, PRESTO Researcher)

推論や情報統合といった記号レベルでの処理とを結ぶ方

電子情報通信学会 情報処理学会 ヒューマンインタフェース学会 人工法がとられてきた。しかし、物との接触、人からの呼び知能学会 IEEE

かけといった突発的イベントの発生が頻繁に起こる日常

受賞：FIT ベストペーパー賞 (2004) 船井ベストペーパー賞 (2005) FIT

状況では、各レベルの処理を個別的に行った上で単に結ヤングリサーチャー賞 (2007)

び付ける方法では限界があり、これが既存の知能システ

研究専門分野：パターン認識 マンマシンインタラクション マルチエー
ジェント制御ムのぎこちなさを生んでいると考えられる。実信号レベルでの処理と記号レベルでの処理を有機的に統合する新たなアプローチが求められている。
そこで本研究は、動的環境下における知能システムの「協調的かつ柔軟なタイミング制御機構」の開発を目的とし、これをハイブリッドシステムと呼ばれる数理モデルを通じて統一的に実現することを目指している。本枠組みでは、動作や発話といった人や知能システムが行う複雑な行動は、複数の要素的な行動や運動モードの組み合わせであると仮定する。そして、これらのモードをそれぞれ単純な動的システム（微分方程家庭用ロボットや対話システムなどの知式や差分方程式で表される状態空間モデル*1）でモデ能システムは、研究から実生活での利用段階へと急速ル化しておき、それらモードの切り替えタイミングをに移行している。これを非定常な雑音や周囲の状況変適切に制御することで、動作やターンテイキングのタ化、人との相互作用といった日常の動的環境下にいかイミング制御が可能になると考える（図 1）。このように対応させていくかが、今後の重要な課題となる。そに、信号レベルの処理を扱うことのできる動的システ

こで本研究は、動的環境下における知覚-行動系の「協ムを複数用意し、その時間的切り替わりや相互作用機調的かつ柔軟なタイミング制御法」を開発することを構を導入することで、記号と信号の両レベルの処理を目的し、これを動的システムと離散事象系との混在系結びつけたまま、外界の変化に応じた柔軟かつ滑らかである、ハイブリッドシステムと呼ばれる数理モデルな行動制御を実現できると期待できる。

あらましに基づいて実現することを目指している。さらに、人

本稿では、ハイブリッドシステムの一つである線形に対して適切なタイミングで対話的な情報提示や推薦動的システム（以下、線形システム）のモード切り替などの働きかけを行うには、人の興味や意図といったえ系の学習・制御法や、複数のエージェント＊2 間の協心的状態の推定が重要となり、その基礎的検討を合わ

調制御法について紹介するとともに、人同士の対話にせて行っている。本稿では、SCAT 研究助成で行ったおける興味や意図を扱うための心的・内的状態の学習研究とその周辺の取り組みについて紹介する。

法に関する研究を紹介する。
1

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動的システムのモード集合（入力信号）

認識・分節化

タイミング制御・調整
推論・論理演算

信号生成

動的システムのモード集合（出力信号）

センサより観測された信号を認識するモジュールと、制御信号生成モジュールがそれぞれハイブリッドシステム（モード切り替え系）でモデル化され、認識結果に対するタイミング制御が実現される。

図１ ハイブリッドシステムによるタイミング制御・調整の枠組み

２．研究の背景
ロボットの行動生成において制御タイミングが重要

ッドシステム（もしくはハイブリッドダイナミカルシとなることが、等身大ロボット起き上がりといったダステム）と呼ばれ、特に制御理論の分野では、1990イナミックな行動におけるタイミングの分析で調べら年代前後から数多くの理論的な研究が行われている。

れている[1]。また、音声対話では、人の発話の交替潜応用分野も広く、コンピュータビジョンの分野におけ時や相槌タイミングの分析が行われており、この知見る関連研究の初期のものとしては、人の歩行・走行認を対話システムやロボットの相槌や話者交替、頷きタ識にハイブリッドシステムを用いた研究などが挙げら

イミングの生成に用いる研究がある（たとえば、文献

れる[3]。また、ロボットの行動生成に関しては、たと[2]など）。

えば文献[4]などがある。これらの先行研究に対し本研

微分方程式で表される動的システムとオートマトン

究は、知覚系と行動系をそれぞれハイブリッドシステをはじめとした離散事象系が混在する系は、ハイブリ

ムとしてモデル化したうえで、知覚-行動系のタイミン
2

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グ制御やマルチエージェント間の協調制御を、複数のおり、しばしば意識的にタイミングをずらすことがでハイブリッドシステム間の相互作用として実現しようきる。そこで、この結合振動子の内部状態系列をモーとする点に特徴がある。

ド（線形システム）の切り替わりとしてモデル化し、ハイブリッドシステムのタイミング制御を扱う研究

記号系列として扱うことを試みた。すなわち、始めはとしては、ジョージア工科大学のグループが 2000 年

結合振動子から生成される歩行動作によってロボット代前半から行っているものがあり、複数のマリオネッは歩行を行うが、学習後は同様のトルク信号を獲得しトロボット間で動作タイミングを協調させるといったたモードの内部モデルに基づいて生成することができ応用も行われている[5]。ハイブリッドシステムのタイる。

ミング制御は、他の様々な分野への適用も考えられ、具体的学習手法としては、始めに結合振動子の内部その一つとして、DC-DC コンバータのデューティー状態系列を細かな区間に分節化し、各区間からそれぞ比の動的制御などが挙げられる[6]。

れ異なる線形システムを同定（モデル推定）しておく。
そして、類似する線形システムを順に併合するような３．研究の方法

階層的クラスタリングを行うことで、適切な数の線形本研究では、(1)ハイブリッドシステムの学習とタイシステムを得る。すると、各線形システムは動作のプミング制御、(2)マルチエージェントの協調制御、(3) 対リミティブを表すようなモードを表現することになる。

話システムのためのユーザの心的状態空間の学習の、

図 2（左）は、クラスタリングによって得られたモー三つのトピックについて検討を行った。(1)については、

ドの遷移パターンを、図 2（右）は、学習されたハイセンサから得られた信号より、上述のハイブリッドシブリッドシステムから生成した時系列信号を表しておステムの数理モデルを学習する方法、および得られたり、モード数 N を 6 程度とすることで、結合振動子のハイブリッドシステムを用いてモード切り替えのタイ生成する内部状態系列と類似した信号となり、ハイブミング制御を行う方法について述べる（3.1 節）。(2)

リッドシステムを用いても歩行動作が実現できること

では、移動ロボットなどの複数エージェント群を人がを確認した。また、これまでに提案していた学習法[8]制御する群制御の状況において、人の操作入力を効率では、少数の学習データに対応するために、手動で各よく各エージェントに伝搬させるための指標を提案す

モードの制約の強さ調整する必要があったが、本手法る（3.2 節）。(3)では、対話的にユーザに推薦を行う状

では、ベイズ推定*3 の枠組みを用いて制約の自動調整

況において、適切なタイミングでの情報提示を実現す機能を実現した。

るために、ユーザの興味状態の空間を学習し、興味をさらに、外部からの信号に対して同期を取るといっ推定する方法について述べる（3.3 節）。

た、モードの切り替わりタイミングの最適モデル予測制御について検討を行い、複数のモードの切り替わり

３.１ ハイブリッドシステムの学習とタイミングタイミングをあらかじめ少数の制御パラメタで表現し、制御法そのパラメタを最適化する方法を考案した。詳細な評

二足歩行ロボットの歩行動作をハイブリッドシステ

価は今後の課題であるが、本研究は、普段は無意識的ムによって学習するとともに、そのモード切り替えのに歩行しているが、つまずきといった外部刺激に対しタイミングを最適制御する手法について、二次元シミては、足を振り下ろすタイミングを意識的にずらす、ュレータを用いて検討を行った。

といった柔軟なタイミング制御につながる可能性があ

結合振動子から生成されたトルク信号に基づいて、り、ロボットの歩行に限らず一般の知能システムの行二足歩行動作を生成できることが Taga らによって示

動生成においても、外界のイベントを認識しながら柔されている[7]。しかし、人は一連の歩行動作において、軟にタイミング制御を行うための基盤技術となりうる。

右足を前に出す、接地するといったフェーズを感じて

3TELECOM FRONTIER No.89 2015 AUTUMN

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二足歩行の１周期における各関節位置の様子

結合振動子の内部状態系列（学習用系列）学習されたモード遷移系列

線形システムの切り替わりにより生成された信号

モード数
（クラス
タ数）

N は線形動的システム（モード）数であり、N=6 程度を用いることで、学習時に与えられた結合振動子の内部状態系列をうまく再現するような信号を生成できる。

図２

線形動的システムの階層的クラスタリング

３.２ マルチエージェントの協調制御
マルチエージェントの協調制御については、移動ロボットの位置に応じた適切な制御則を与えておくことボットの群制御に関する研究、および複数のエージェで、全体としては自律的にフォーメーション制御などント間の協調的タイミング調整に関する研究を行った。

を行うことができる（図 3）[9]。このロボット群全体

たとえば、災害等の場面で人が複数の移動ロボットを誘導するといった場面において、人から与えられた群を操作することを想定した際、一部の個体を操作し操作入力を群全体に最適に伝搬させるには、人の操作てロボット群全体を制御するという「群制御」が考え情報（どのロボットを操作するか、もしくは操作方向られる。このとき、各移動ロボットには周囲の他のロ等）に基づいて、各ロボット同士が結合トポロジ（ど4TELECOM FRONTIER No.89 2015 AUTUMN

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Adaptive Timing Control of Perception-Action Systems under Dynamic Environmentsのロボットがどのロボットの位置情報を用いるか）や、ロボット群の「応答性（responsiveness）」および「可結合強度（周囲のロボットの位置情報をどれだけ用い操作性（manipulability）」を提案し[10]、ロボット同るか）を適応的に変更することが考えられる*4。そこ

士の結合方式の最適化に用いることができることを示

で、どのような結合方式が人からの入力を効率よく群した（図 4）。

全体に伝搬させるかを調べるための指標として、移動ロボット B,C: A との距離を一定に保つよう自律制御
ロボット A: 外部より直線的に制御

1 台は直線的に移動するよう外部から制御されており、残りの 2 台は自律的にその 1 台と適切な距離を保つように設定している。

図３

初期状態

ロボットの群制御の例

(t=0)

(t=2)

Case1

After t=2

Case2

自律的にフォーメーションを維持する移動ロボット群（白丸）に対し、外部から制御できるロボットを導入（黒丸）。
その操作方向（左図、黒丸から延びる線分方向）に合わせて自律ロボッ
ト間の情報伝達ネットワークが自動構築され（中央）、外部からの操作入力を効率化的に群全体に伝搬する（右図）。

After t=2
図４ 群制御におけるトポロジ最適化（シミュレーション）

5TELECOM FRONTIER No.89 2015 AUTUMN

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マルチエージェントの協調制御に関するもう一つのれの生成する信号が干渉しないなど）を持つような状

テーマとして、エージェント同士がタイミングを調整況を考える。そして、分散最適化[11]の枠組みによっし合うためのメカニズムについて検討を行った。対話て、各エージェントが個別の目的と全体の目的をすりや物の受け渡しでは、互いの状態を推定しながら、各合わせながら、モード切り替えの最適タイミング制御

人が発話開始・終了や力を加えるタイミングを協調さを行うアルゴリズムを開発した。

せるといった共同行為を行っている。本研究は、共同

具体的な音声対話システム等における評価は、ター

行為におけるこの協調機構をモデル化しようとするもンテイキングや相槌生成などの課題を通じて今後行っのである。まず、各エージェントをそれぞれハイブリていく予定であるが、本研究の考え方をそのまま需要ッドシステムなどのモード切り替え系としてモデル化家の分散エネルギーマネジメントに応用することがでし、それらを結合させた系を考える。このとき、各エきる。まず、各需要家のエネルギーマネジメントシスージェントが最適にタイミング調整を行うことで、たテムが、それぞれの需要家内での電力使用に関するモとえば、円滑なインタラクションを続ける、スムーズードを持つものとする。つまり、各需要家は希望の電にものを受け渡すといった目的を達成しようとする。

力使用パターンをモードの切り替えによって表現して本研究では、この基礎的検討として、個々のエージェおく。すると、異なる需要家間で互いにモード切り替ントがそれぞれ独自の「目的」（特定のタイミングでモえタイミングを協調させ、可能な範囲で融通しあうこード遷移を行いたいなど）を持ち、一方で、エージェとで、需要家全体の電力使用ピークを削減するといっント群全体ではインタラクションの共通目的（それぞた目的を達成することができる（図 5）[12][13]。

プロファイル𝑥𝑖

コーディネータ 𝑔(∑𝑖 𝑥𝑖 )

PT
需要家側:
要求プロファイル𝑥𝑖

𝑥1

𝑓2 (𝑥2 )𝑓1 (𝑥1 )Mode 1

𝑥2𝑏

EMS

EMS

Mode 2𝑏𝑏

コーディネータ側:
ブロードキャスト
プロファイル𝑏𝑥𝑁

𝑓𝑁 (𝑥𝑁 )EMS

Mode 1Mode 3Mode 2Mode 3Mode 4

最適化前

各需要家は各反復で内部機器の１日のモード系列を最適計画

5 回反復
1 日の電力使用計画プロファイル（全需要家の総電力 [kW]）20 回反復コーディネータのローカル価格情報𝑏の更新と、それに基づく各需要家の電力使用プロファイル（事前計画）の更新が反復的に行われ、全体としてのピークカットを実現する（左図の青線）。

図５ 需要家の電力使用タイミングの分散最適化（シミュレーション）

6

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３.３ 対話システムのためのユーザの心的状態になると予想され、個別学習やカウンセリングにおけ空間の学習る対峙感覚が得られる対話システムなど、様々な適用人に適切なタイミングで情報を提示するようなエー分野が考えられる。一方で、群制御の研究は、自律移ジェントの実現を目指す場合、インタラクションにお動ロボットや無人飛行機、ドローンなどを中心に行わける「目的」の一つは、対話者間における互いの信念れているが、魚や鳥、昆虫といった生物群を制御するの共有となる。たとえば、相手の興味状態をシステムようなロボットの実現も、非常に興味深い研究テーマがうまく聞き出して共有できれば、適切な情報の推薦である。本研究を発展させることで、これらの基盤技を適切なタイミングで行うことができる。ところが、術につながればと考えている。

興味をはじめとする心的・内的状態の表現法については、しばしば確立した手法がない。
そこで本研究では、複数の選択肢からなるコンテンツをユーザに提示し、用語解説そのときの視線の振る舞いを解析することで、ユーザ*1 状態がベクトルの形で表され、その時間発展が微の興味の状態空間を視線データからボトムアップに学分・差分方程式系で表されるようなモデル。ただ習する手法を考案した [14][15]。

し本研究では、（カルマンフィルタと同様にガウコンテンツ閲覧時のユーザの視線データを知識ベース・マルコフ過程を仮定した）線形動的システム

スとともに用いることで、ユーザがコンテンツを「どを各モードのモデルとする。のような視点から眺めているか」に関して、複数の興*2 ここでエージェントとは、人や対話システム、ロ味の軸（本研究では、これをアスペクトと呼ぶ）を学ボットなど、インタラクションの主体という広い習し、これらの軸で張られる空間によってユーザの興意味で用いている。

味状態を表現することができる。また、観測された視*3 モデルのパラメタ推定手法の一つであり、モデル線から、興味を推定することも可能となる。さらに、パラメタの事前分布を仮定するとともに、推定結コンテンツ閲覧時のユーザの興味は時々刻々と変化す

果もパラメタの事後確率分布の形で得る。
*4 結合トポロジの変化が生じる場合、群全体はハイるため、この変化をとらえることで、ユーザの興味主導で見比べを行っているのか、それとも、コンテンツブリッドシステムとなる。のデザインに影響されているのか、さらには、この割合が閲覧と選択を行う過程でどのように移り変わるかを推定する方法についても検討を行った。今後は、こ参考文献の状態推定を発展させ、ユーザの興味に基づいた適応[1] 國吉康夫, 大村吉幸, 寺田耕志, 長久保晶彦. 等身的な働きかけを行うシステムの構築を目指す。

大ヒューマノイドロボットによるダイナミック起
き上がり行動の実現. 日本ロボット学会誌, Vol.23,
pp.706-717, 2005.

４．将来展望運動レベルでのタイミング制御の実現方法から、マ[2] N. Kitaoka, M. Takeuchi, R. Nishimura, S.

ルチエージェントの枠組みでの協調制御、さらには、

Nakagawa. Response Timing Detection Using

適切なタイミングでの働きかけを行うための人の心的Prosodic

状態の表現・推定法について、特に、数理モデルとし

Human-friendly Spoken Dialog Systems. Vol.20,ての実現方法に焦点を当てて検討を行ってきた。今後

No.3, pp.220-228, 2005.

andLinguistic

Information

forは、本研究で得られた知見を実際の対話システムやロ[3] C. Bregler. Learning and Recognizing Human

ボットへ実装し、応用展開を図っていく予定である。

Dynamics in Video Sequences. International

時間感覚を共有しながら、人と「間の合った」インタ

Conference on Computer Vision and Pattern

ラクションが可能な知能システムの実現は、今後重要

Recognition, pp.568-574, 1997.
7

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Adaptive Timing Control of Perception-Action Systems under Dynamic Environments[4] Y. Tazaki & J. Imura. Planar bipedal locomotion[13] R. Verschae, H. Kawashima, T. Kato, & T.

control based on state discretization. Robotics

Matsuyama. Coordinated Energy Managementandfor Inter-Community Imbalance Minimization.

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Renewable Energy, 2015 (accepted)[5] P. Martin & M. Egerstedt. Optimal Timing[14] K. Shimonishi, H. Kawashima, R. Yonetani, E.

Control of Interconnected, Switched Systems

Ishikawa, & T. Matsuyama. Learning Aspects ofwith Applications to Robotics Marionettes.

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Journal of Discrete Event Dynamic Systems,Intelligent

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Step-Down

ヒューマンインタフェース学会論文誌, Vol.16,

DC-DC

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[11] S. Boyd, N. Parikh, E. Chu, & J. Eckstein.
DistributedOptimizationandStatistical

Learning via the Alternating Direction Methodof Multipliers. Foundations and Trends inMachine Learning, Vol.3, No.1, pp.1–122, 2010.
[12] 川嶋宏彰. 需要家間連携のための分散モードス

この研究は、平成２３年度ＳＣＡＴ研究助成の対象とケジューリング. システム制御情報学会研究発表

して採用され、平成２４～２６年度に実施されたもの

講演会予稿集, pp.54-58, 2014.

です。

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