四脚ロボットのためのサッカー行動設計

MULTI-AGENT SYSTEMS
四脚ロボットのためのサッカー行動設計
RoboCup は実世界で動くロボットの知能を考えるための標準問題である．東京大学チー
ム「ARAIBO」はその中の SONY Legged Robot League（脚型ロボットリーグ）の 2000 年第
2 回大会（Melbourne）を戦った．その中の認識･行動設計について紹介する．
認識系においては，局所近傍における認識能力を向上させるため，フィールド内に存在
する壁，ラインを高速に認識するアルゴリズムを開発した．エッジ抽出および逆透視変換
を用いた他ロボット認識を実現し，他のロボットの回避を実現した（Fig. 4）．
行動計画系においては，実時間性が要求される中で視野の狭いロボットの観測コストを
最小限に抑えるための行動決定手法を提案した．動的計画法により事前に行動を計画した
行動計画マップ(Fig.1)とばらつきの大きい存在確率表現に適した自己位置同定手法である
SRL(Sensor Resetting Localization)(Fig.2)とを組み合わせた．観測を行った場合の時間的コス
トと観測を行わない場合のタスク達成時間のロスとを比較することで，行動の最適性を失
わない範囲での必要最小限の観測行動の決定を達成した．タスクとしてナビゲーション問
題(Fig.3)を例に扱い，有効性を確認した．
Keywords: Quadruped Robots, Soccer Behavior, Observational Cost
References
上田隆一, 小林祐一, 横井真浩，深瀬武, 湯浅秀男，新井民夫:“四脚ロボットにおける Monte
Carlo Localization による環境認識,” 日本機会学会ロボティクス･メカトロニクス講演会、高松
2001 年
2) Masahiro Yokoi, Yuichi Kobayashi, Takeshi Fukase, Hideo Yuasa and Tamio Arai :“Self-localization
by Teaching System,”In Proc. of the Int. Conf on Intelligent Robots(IROS) , pp.558, Takamatsu, October,
2000.
1)
Θ
Right
y
Forward
x
360/15=24
Left
Target
5000[
Fig. 1
Motion planned map
Fig.2
Fig. 4
Sensor Resetting Localization
Fig. 3
Avoidance based on other robot’s recognition
3
Navigation task