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ロボカップ＠ホーム入門
- 2. 自己紹介：経歴
• 委員
– RoboCup@Home Executive Committee、ロボカップジャパン
オープン @Homeリーグ実行委員
• 受賞
– RoboCup世界大会優勝（2008, 2010）、準優勝（2009, 2012）
• 専門
– 知能ロボティクス、ロボット対話、機械学習
1998-2002 京都大学工学部 電気電子工学科
2002-2007 京都大学情報学研究科 修士課程・博士課程
2006-2008 学術振興会 特別研究員
2008- 情報通信研究機構 研究員
- 4. ロボカップ＠ホーム関連文献（解説）
References Focus
大橋健, “RoboCup@Homeにおける課題設定と技術開発”, 計測と制御,
Vol. 52, No. 6, pp. 481-486, 2013.
移動
杉浦孔明, 長井隆行, "ロボカップ＠ホームにおける日用品マニピュ
レーション", 日本ロボット学会誌, Vol. 31, No. 4, pp. 370-375, 2013.
2012タスク
杉浦孔明, "ロボカップ道しるべ第８回「ロボカップ＠ホームリー
グ」", 情報処理, Vol. 53, No. 3, pp. 250-261, 2012.
音声処理
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.
2009タスク
J. Stuckler, 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.
日用品把持
L. Iocchi, and T. van der Zant, “RoboCup@Home: Adaptive Benchmarking
of Robot Bodies and Minds,” Proc. of SIMPAR, pp.171–182, 2010.
得点分布
- 9. 規定タスク（2013年）
Stage Task name Abstract 場所
1
Robot Inspection
and Poster Session
競技形式で移動機能・停止スイッチ等の動作を確認する フィールド
Follow Me 人混みやエレベータの中で未知ユーザを追従する 外部
Clean Up ２０個のオブジェクトを指定された場所に移動させる フィールド
Cocktail Party
ロボットを呼んでいる３人を見つけて注文を聞き、飲み物を取り
に行く
フィールド
Emergency 煙と要救助者を探索してマップにまとめる フィールド
Open Challenge ロボットの性能に関する，研究面で優れている点のデモ フィールド
2
Enduring General Purpose
Service Robot
複文の指示の解釈、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
フィールド
Restaurant
未知環境（実際の店舗）で棚から３個のオブジェクトを持ってく
る
外部
Demo Challenge 毎年変更されるテーマに沿ったデモ フィールド
決勝 Final 自由に選んだテーマに沿ったデモ フィールド
- 10. 規定タスク例：Cocktail Party
項目 配点 項目毎最高点 平均点
呼んでいる人を発見 150 x 3 300 95
人名・飲み物名を復唱 100 x 3 300 108
オブジェクトを把持 200 x 3 400 32
• ロボットを呼んでいる３人を見つけて注文を聞き、飲み物を取りに
行く
- 11. 規定タスク例：Restaurant
項目 配点 項目毎最高点 平均点
Guide phaseで５箇所移動 50 x 5 250 143
Navigation phaseで４箇所移動 100 x 4 200 50
オブジェクトを把持 250 x 3 500 45
• 未知環境（実際の店舗）で棚から３個のオブジェクトを持ってくる
• ロボットを別の会場（実際の店舗）に輸送してタスクを行う
- 14. ルールは、いつ誰がどうやって決めるのか？
• When?
– ２年ごとにタスクを大改正
– ドラフト版は２～３月にリリース（e.g. 2011/3/13, 2010/2/12)
• Who?
– EC(Executive Committee)：ルール執筆
– TC(Technical Committee)：ルール執筆
– OC(Organizing Committee)：事前審査
• How?
– Google groupsで意見を募る
– http://groups.google.com/group/athome2012
– TCは方向性の決定・投票・執筆を行う
- 17. 音声対話機能の標準的構成
• 上位５チームの音声認識・合成ソフトウェア
– ATRASR, Loqendo, MS & CSLU Toolkit, pocket sphinx
– XIMERA, Loquendo TTS, MAC OS X Leopard Speech Synthesis API,
festival
音声モジュール
音声認識 発話理解 応答生成
タスクシナリオ管理
システム
音声応答
音声入力
他モジュールからの入力
（センサ、画像認識結果
等）
他モジュールへの出力
（アクチュエータ、
表示、学習等）
- 19. 未知語学習[Nakamura&Sugiura,et al 2011]
• 未知語学習の難しさ：音素認識の精度は高くない
• 提案手法
– 音素列（認識用）
– EigenVoice Gaussian Mixture Modelによる声質変換（合成）
Nakamura, T., Sugiura, K.et al, Learning Novel Objects for …", Journal of Intelligent and Robotic Systems, 2011
CMOS（２者の比較）を評価尺度として比較
• ベースライン手法（音素列を合成）より
提案手法が好まれた
- 22. まとめ
• 背景
• ＠ホームタスク例
– Cocktail party, Restaurant, E-GPSR
• eR@sersの音声対話機能
– 雑音抑圧、未知語学習、音声合成
ジャパンオープン2013出場ロボット 世界大会2013出場ロボット
