The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014
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ン
SOA
基
協調
構築
System Architect for Multi-Robot Coordination Services Based on Ontologies and SOA.
樋川
暁
*1
小川
雄平
*1
森
雄一郎
*1
山口
高平
*2
Akatsuki Hikawa Yuhei Ogawa Yuichiro Mori Takahira Yamaguchi
*1
慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学専攻
Keio University, Graduate School of Science and Technology, Open and Environmental System*2
慶應義塾大学理工学部管理工学科
Keio University, Faculty of Science and Technology, Administration Engineering
From view of ontologies, we integrate dialogue knowledge, behavior and built-in software by aligning different level ontologies. To realize totally robot services by robot coordination and modal interaction, we design the multi-layer architecture based on SOA (Service-Oriented Architecture). Service robots achieve whole of service by combinations of processes and each process are executed. Case studies show us how multi-robot coordination services built from our architecture go well.
1.
はじめに
， 々 ン 視 点 構
要素 あ 対話知識，振舞い，組込 ソ 世界 ，日 本語Wikipedia ン ，振舞い ン ，部位 ン
複 数 ン 連携 統 合 対 話 動 作 融合 HRI 実現 [Kobayashi 11]．本研究
ン ン， 協調 、
実現 ，Web キ
あ ，SOA Service-Oriented Architecture 考 え方 用 い ， 階層 キ 設 計 ． 各 実行単位 あ ， 組合
構築 ， 間 他 連 携
実 行 い ， 達 ．各 具体的 処理 行う 移植性，再利用性 考慮 構 築 ．構 築 協 調 有用 性
通 示 ．
2.
関連研究
実 環 境 関 連 研 究 ，
KnowRob[M.Tenorth 12] あ ．KnowRob ROS 基盤技
術 ，画像 ン 処理技術 用い ，移動， ン ン 等 実 現 い ． ， 知 識 処 理 関 WordNet，
OpenCyc い ン 利 用 い ， 対 話 動
作 展 開 実 現 さ い い． ， 振 舞 い 構築 対 関連 研究 ， ン ン
あ ．本 研究 動作 関 ，振舞 い ン 予
物理 え ， 実行
大規模 ，言葉 扱え 点 HRI い 重要 あ いう考え あ ．
3.
ロボッテ協調コヺビシサシツム
本 研 究 協 調 構
述 ．
3.1 使用ロボッテ
本 研 究 使 用 い 説 明 ． 人型，双腕 半身型，移動型 3 種類，計７機種
使用 能 あ ．人型 Aldebaran社製NAO，富士 ソ 社製 Palro，ROBOTIS社製 DarwIn-OP 利用 能 あ
． 人 型 特 徴 人 間 い動 作 対 話 能 力 優 点 あ ．双腕 半身型 川田工業製 HIRONX 用 い ．HIRONX 大 型 備 え ，NAO 比 実世界 ン ン 優 い ． 本研 究 用い い い ， ， ン 載
， 画 像 処 理 加 え 制 御 能 あ ． 移 動 型
MobileRobots社製 Pioneer3DX，AmigoBot，WillowGarage社
製TurtleBot あ ．TurtleBot 載さ Kinect ン 通 人間 骨格 得 能 あ ． 本研究 人 型 対 話 能 力 移 動 型 移 動 能 力 NAOTorso
TurtleBot2 土 Kobuki 組合わ 構築 利用
い ．
Pioneer3DX 環境地図作 ソ Mapper3 付属
， 位置 対象物 標 Mapper3 作 環境地図 得 ．
協調 行う ， 述 う 持 身体性 特徴 行う 求 制約
理 解 能 形 表 現 必 要 あ ．
備え 物理的構 要素 部位 ン 体 系化 ．
3.2 振舞いオンテロザヺ
振舞い ン 各 実行
動作 必要 物理 言葉 世界 抽象化 ，体系化 特化 ン あ ．振舞い 言 葉 世界 体系化 ， 述 間 動作定義 共 有 ． ，本 研 究 直 接 関 係 い ， 対話 通 ン 新 い振舞い 教示
う 使用 能 ，拡張性 持 い ．
連絡先：小川雄平,森雄一郎,山口高平，慶應義塾大学理工学部
〒223-8522 神奈川県横浜市港北区日吉3-14-1 TEL:045-566-1614
{ogawa@z7,blue-red.7x-v@a5}.keio.jp, [email protected]
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振舞い ン ，基 本動作 複合 動作
弁 さ い ． 基本動 作 動作 構築 基本単位 あ 単 一関節 単 一命 <立 ， ， 前進 > あ ，複 合 動 作 基 本動 作 結 合<並 列 ， 直 列> 記 述さ 動 作 単 位 あ ． 基 本 動 作 単 一 関 節 屈 伸 さ
，振舞い 用い 部位 ，関節角 ，実行速 弁 行 う． 例 えば， 肩 普 通 横 直 角 広 あ ば ，
得 さ 動 作 情 報 ， {Behavior:“Bend”,
Joint:“RightShoulderRoll”, Angle:“90°”, speed:“100”} ． 情報 間 共 通化さ い ，各 制 御
実行 出来 い． ，各物理 調整 必要 あ ，振舞い ン ン 関連 付 さ 部 位 ン 情 報 参 照 ， 各
制御 ン ン 行う．
3.3 部位オンテロザヺ
部 位 ン ， 振 舞 い ン 様
特化 領域 ン あ ，各 関節部 位 ン 構 要素 観点 身体性
体 系 化 あ ． 各 部 位 体 系 化 ， 振 舞 い 実 行 能 前 抽 出
．本研 究 ， 実 行 必 要 部位 ン
用い 抽出 ， 適 選
択 競合解消時 利用 ．
部 位 ン ， 各 関 節
hasParts 用 い 記 述 ． う 単 純 hasParts 記 述 物理 的 構 造 体 あ 自 体
表 現 明 十 あ ． ， あ 実行 群 抽出 いう点
，hasParts 記述 有用性 あ ． ， 制 御 動 作 時 必 要 表 関 節 あ ， 情 報 重 要 あ ． 部 位 ン
一部 示 (図1)．
3.4 サシツム゠ヺキツクチャ
本研究 ン 知識 情報 利
用 ， 実現 ， 拡張 能 協 調 開 発 ， SOA(Service-Oriented
Architecture) 考 え 用 い 設計 ． 示 通 提 案
キ 5 階層 構 さ ． キ 先行研究 び，既存 AI 技術 用
い 必要 ン ，
具体的 内容 構 含 い ．
特 ，各 SOA 特長 あ 再利用性 重視 ， 機種 環 境 依存 ，機 能 利 用 ． 図2 キ 各層 役割 示 ．最
位 ワ 位 階層 従い
実現 具体的 処理 展開さ ．
層：１ 連携 対
提供さ ． ワ 複
数 ，ワ 従い 行う
実現さ ．
層：
実 現 具 体 的 機 能
構 ．1 用
い 実 現 ． ．
実現 構 要素 複数 利用 ．
層：
実現 実際 処理単位 ソ ．使用 ， ， ，API，外 部機能 利用 ソ 再利用性 考慮 粒
．
ン 層：
協 調 び 対 話 行 う 知識 言葉 世界 体系化 抽象化 ． ン 連携 ，異 領域 士 関係性 付 ， 実現 ．
層：実際 機械 利用 能 構造．
図1 部位オン ロ の構成
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本研究 9 用い 3 協調
構築 ． 記 い 簡潔
述 ．
3.5 ユヺゴ対応コヺビシ
日本語音声 対話 行う．認識 能 質問文 ， X い 教え 日本語 Wikipedia ン
検索要求 ， X 振舞い要求 ， X 持
具体物運 要求 ， A B 何 ？ 単純 実 型 質 問 限 定 ． 認 識 質 問 文 対 応
SPARQL 構文 変換さ ，日本語 Wikipedia ン
検索 行 わ ． ， 具体的 振 舞い 要求 さ 場合 ， 処理 展開さ ．
一 方 抽 出 ン ， さ 振 舞 い 認 識 ， さ 意 図 原 因 関 連 目 日 本 語
Wikipedia ン 抽出 ， 提供 ．認識
能 さ 手 伸び ， 首 等比較的大 振舞 い 限 定 さ い ． ， さ 意 図 原 因 網 羅 能 ， さ 原因候 補 あ
化 ， 対話 定 ． ， 日 本 語 認 識 及 び 発 話
依存 い ， 備え
利用 能 あ ．Kinect ン 独立 い ， ベ 間 共通 あ ．
3.6 具体物運搬コヺビシ
具体物運 ，対話 連携 ，環境 内 あ 対 象 物 得 ， 位 置 運 行 う． 従
具体物 運 得 移動 実
現さ ． 要求さ 場合，
い ， 実 行 選択 さ ． 対 象 物
得 Gripper 持 ，対象物 載 移動
Wagon 載 抽出さ ．実
行 能 複 数 存在 場 合 環境 地 図 作業 位 置 最短距離 選択さ ．
3.7 動作教示ヹ模倣コヺビシ
図 5 動作教示 模倣 ビ 構成図
動 作 教 示 模 倣 人 型 利 用 振 舞 い ン 含 動作 利用 ， 動作 ベ
ン ン 実現 ．対話 中 関連動作 要求さ 場合 ， 動作 教示 ． ，
実行 動作 時 実行 状況 想 定 説 明 ． 動 作 教 示 い ， 骨 格 追 跡
ン キン 行う Kinect び 等 機能
XtionPro 備え 移動 中 キン 行う位
置 距離 最短 あ 選択さ ．本研究 ，太 極 拳 高 動 作 除 ， 動 作 状 況 考 慮 双方向動作 ン ン 実現 ． 定 い動作 場 合 ， 単 独 ン 行 う ． 人 間 動 作 定 骨格 得 各関節 標 時 系列
各 関 節 角 求 ， 基 本 動 作 複 合 動 作 定 結 果 統 合 ． 動 作 状 況 応 次 回 実 行 動 作 計 画 変更 ，削除 ，動的 変更 ． ，複合動 作 振 舞 い ン 共有さ い ， 実行 必要 関節 持 異機種 用い ，教示 替さ
出来 ．
， 双 方向 動 作 ン ン 延 長 ， 人間 骨 格 用い 動作模倣 能 あ ． 現時点
関節角 関節角 調整 ，制御 通 実 行 い ， 後 動作 直接動作定義 行え う ば， 拡張性 高 ， 重要 あ 考え ．
4.
ケヺシシタヅァ
4.1 実験環境
本研究 ， ，構築 利用
一般 対象 業務 行い 提供 ．環境地図 述 Mapper3 利用 構築 ．
図 3 ユ 対応 ビ 構成図
The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014
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，本 対話 行う移動型 NAO，動 作 教 示 人 型 NAO， 具 体 物 運 HIRONX，TurtleBot，
Pioneer3DX 要求さ 担 実行 ．
図 6 ケ タ ナリオ
4.2 ケヺシシタヅァ
記 ， 実 験 一 部 あ 夏 目 漱 石 関 対 話 ，具体物運 展開 流 示 ． ，U ，
N NAOTorso 発話 示 ．
N) 何 聞 い あ ？
U) 夏目漱石 表作 何？
<<質問文解析 ，日本語 Wikipedia ン 夏目
漱石 ン ン 検索>>
N) 夏 目 漱 石 表 作 、 坊 ， 明 暗 ， 門 ，
草枕 ， 行人 ， 吾輩 猫 あ ， 四郎 ， ゝ ， ．あ ，関連 物 ， 坊 ， ゝ ｓ 持 い ． 持 う ？
U) 坊 持 ．
<<環 境 地 図 坊 位 置 得 ， 実 行 能
抽出>>
N) ．Pioneer3DX ， 坊 持
う ．
<<Pioneer3DX 坊 得 ， 位置
ン>>
図 7 Pioneer3DXの具体物運搬作業
次 さ 認識 原因 推定 日本語Wikipedia ン 関連 目 展開 い 流 示 ． さ 情報 言葉 情報 ン ン 展開 ．
<< 伸び さ 認識>>
N) ， 伸び ． う 伸び ？
U)疲 ．
<<原因 あ 疲 ，疲労 関連 目 日本語 Wikipedia
ン 検索>>
N 疲 労 関 連 目 ， 睡眠 ， ， ，
嗜好品 あ ．何 聞 い あ ？
U い 教え ．
<< 様 い 日本語Wikipedia ン 検
索>>
図 8 しぐさの認識から対話への展開
5.
おわりに
本 稿 協 調 実 現
SOA 考え 入 キ 設計 ． キ
中 各 各 実行単位 あ
組合わ 構築 ， 全体
協調 実現さ ． ，HRI い ン 知識 加え ， 情報 利用 ，
実現さ 示 ． 後 課 題 ， 選択 競合解消 精 実環境
作業 性 向 必要 あ ．
参考文献
[Kobayashi 11] Shotaro Kobayashi， Susumu Tamagawa，
Takeshi Morita and Takahira Yamaguchi: Intelligent Humanoid Robot with Japanese Wikipedia Ontology and Robot Action Ontology， HRI2011 (6th International
Conference on Human-Robot Interaction)， pp．417-424
(2011).
[玉川 13] 玉川奨，香川宏 ，森田武 ，山口高平，"日本
語Wikipedia ン Linked Open Data 組
"，人工知能学会全国大会(2013)，1N4-OS-10b-3.
[M.Tenorth 12] Moritz Tenorth, Michael Beetz, “Knowledge
Processing for Autonomous Robot Control”, AAAI Spring
