CN1877475A - 网络系统、移动体装置及其控制方法、以及计算机程序 - Google Patents
网络系统、移动体装置及其控制方法、以及计算机程序 Download PDFInfo
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Abstract
一种网络系统、移动体装置及其控制方法、以及计算机程序,具有传感器功能的各移动体装置自主地进行动作形成自组织性的网络拓扑结构,相互共享获取的传感器数据。作为传感器节点进行动作的装置,具备传感器、运算处理部、无线通信功能部、移动功能部。经过网络共享各传感器节点得到的传感器信息,通过各节点的协调动作进行目标的搜索、聚焦以及包围,从而动态地包围目标。通过由多个传感器节点包围时刻移动的目标,能够从各个角度感知目标,从而获得更丰富的目标信息。
Description
技术领域
本发明涉及一种在分散配置具备传感器功能和无线通信功能的多个移动体装置而构成的网络上共享各移动体装置获取的传感器数据的网络系统、移动体装置及其控制方法、以及计算机程序,特别是,涉及各移动体装置不利用作业空间中的位置信息而自主分散地进行动作形成临时的网络拓扑结构、相互共享获取的传感器数据的网络系统、移动体装置及其控制方法、以及计算机程序。
进一步详细地说,本发明涉及一种相互共享与各移动体装置在作业空间内发现的目标有关的传感器数据的网络系统、移动体装置及其控制方法、以及计算机程序,特别是,涉及各移动体装置搜索作业空间内部,检测到相同目标的多个移动体装置进行目标的追踪,共享与目标有关的传感器数据的网络系统、移动体装置及其控制方法、以及计算机程序。
背景技术
伴随着最近的MEMS(Micro Electro Mechanical Systems:微机电系统)技术的急速发展,逐渐变得能够实现小型价廉、还具有与超级计算机相当的高性能的计算机。通过广泛普及这种计算机系统,期待着支持我们以使日常生活变得更加丰富。
另外,通过计算机网络的普及,可灵活利用信息的共享、流通、发布等信息资源。通过因特网、宽带网络的发展,信息通信的便利性被显著提高。进而,通过PDA或手机等能够连接因特网的移动设备的普及,无论在哪里都能够利用、允许来自全局空间的接入的无所不在的网络或者无所不在的计算机正被受到关注。
另外,计算机系统的形式也逐渐多样化,可以举出如个人计算机(PC)那样由显示器和键盘/鼠标构成的典型类型的计算机,具备利用了声音识别、图像识别的用户接口的先进的计算机,进而还有自主地进行动作的机器人等。
尤其是机器人,与固定的计算设备不同,能够通过自由地移动作业空间,支持我们的活动。例如,代替进行原子能发电厂、火力发电厂、石油化学厂中的维护作业、制造工厂中的部件搬运/组装作业、高层大厦中的清扫、火灾现场及其他救助的危险作业/困难作业。
机器人能够搭载以照相机为首的各种传感器。因此,机器人在自主地移动作业空间的同时,能够根据传感器数据实时地获取物理现实世界的信息(背景)。
例如,将具备传感器功能和无线通信功能的移动机器人作为传感器节点使用,使无数的传感器节点分散配置在相对广的区域,从而能够进行时刻变化的环境信息的获取、跨越广范围的信息的同时把握等、现实世界中的信息获取、流通。通过作为传感器节点的各移动机器人在进行协调的同时,自主地进行移动来形成网络拓扑结构,能够构成临时或者自组织性的网络、即“移动传感器网络”。
本发明人认为:根据移动传感器网络,将给我们带来无法从连接传感器设备的简单网络、具备传感器功能的单个机器人得到的新的服务。
但是,当前的传感器网络大多是由人设置传感器节点的类型。为了提高拓扑结构的效率,必须把握范围整体的拓扑结构来进行设置,这也是困难的工作。此外,关于静态构成拓扑结构的传感器网络系统或者数据收集系统,提出了几个专利申请(例如,参照专利文献1以及专利文献2)。
各传感器节点具备移动单元,动态构成网络拓扑结构的方法在网络领域中还不太引人关注。在机器人学领域中,可以见到几个领先研究,但是设想到具体应用的提案很少。
作为具备传感器功能的移动机器人的一个应用,可以举出目标的搜索、追踪。例如,在受灾地投入作为传感器节点的机器人,能够在发现受灾者的救助活动中发挥作用。或者在夜间无人区域内配设作为传感器节点的移动机器人,能够进行入侵的可疑人的搜索或追踪。
例如,提出了关于捕捉静止或者移动目标的方法(例如,参照专利文献3)。但是,由于该方法要使用事先得到的位置信息来进行目标的捕捉、地图的制作,因此不能应用在没有配备基础设施的作业环境中。另外,由于该方法设想了通过作为目标捕捉装置的单个机器人捕捉目标,因此与协调多个装置自主地进行移动来形成网络拓扑结构的移动传感器网络没有关系。另外,可以料想到不能靠从单个装置得到的传感器数据来得到与目标有关的信息。
另外,也提出了如下的机器人:即使移动到电波没有到达的地方后,也能够自主地返回到电波到达的地方继续进行动作,另外,能够与多个移动机器人协作来扩大可通信范围(例如,参照专利文献4)。但是,该移动机器人以全部知道称为电波强度图的建筑物布局和坐标信息、电波到达情况等为前提,并且以机器人自身也知道自己位置为前提,换言之,在没有配备基础设施的作业环境中无法应用该移动机器人。
专利文献1日本特开2004-260526号公报
专利文献2日本特开2003-44974号公报
专利文献3日本特开平7-134031号公报
专利文献4日本特开2005-25516号公报
发明内容
本发明的目的在于提供一种优秀的网络系统、移动体装置及其控制方法、以及计算机程序,各移动体装置不利用作业空间中的位置信息,而是自主地进行动作来形成临时的或者自组织性的网络拓扑结构,从而能够适宜地相互共享获取的传感器数据。
本发明的另一目的在于提供一种优秀的网络系统、移动体装置及其控制方法、以及计算机程序,各移动体装置能够相互共享在作业空间内发现的与目标有关的传感器数据。
本发明的另一目的在于提供一种优秀的网络系统、移动体装置及其控制方法、以及计算机程序,各移动体装置搜索作业空间内部,检测到相同目标的多个移动体装置进行目标的追踪,从而能够得到与目标有关的足够的信息。
本发明是参考上述问题而作出的发明,其第一侧面是一种网络系统,具备传感器功能和无线通信功能的多个移动体装置相互通信与目标有关的传感器信息,进行目标追踪,其特征在于,具备:
目标搜索单元,在多个移动体装置进行移动的同时获取传感器信息,通过无线通信在各移动体装置之间相互通知传感器信息;
目标聚焦单元,响应任意一个移动体装置检测到目标的情况,与其邻近的移动体装置进行协调,使传感器对准该目标;
目标包围单元,使用传感器对准相同目标的多个移动体装置包围该目标。
但是,这里所说的“系统”,是指多个装置(或者实现特定功能的功能模块)在逻辑上集中之物,与各装置或功能模块是否在单一壳体内没有特别关系(以下相同)。
与本发明的有关的网络系统构成了移动传感器网络,将具备传感器功能和无线通信功能的移动体装置(即、机器人)作为传感器节点而使用,多个传感器节点在作业空间内自主地进行动作来在临时的或者自组织性地形成的网络上,能够共享由各传感器节点获取的数据。
与本发明有关的移动传感器网络系统,是使用移动的多个传感器节点能够实现目标的搜索、聚焦、以及包围的目标动态包围系统(Dynamic Surrounding System:DSS)。应用了本发明的DSS,不必设想各传感器节点的初始设定位置、各传感器节点的位置信息,就能够在没有配备基础设施的作业环境下动态且适宜地构筑移动传感器网络。
作为传感器节点的各移动体装置,在初始搜索模式下,根据规定指标进行移动。这里可以举出以下作为考虑的指标。
(1)利用了建筑物布局的移动
(2)利用了与邻近节点间的密度的移动
(3)利用了过去的传感器(捕捉图像)履历的移动
(4)利用了过去的移动模式的移动
当然,也可以不依照这些指标而仅仅是随机行走。在以下的说明中,也有包含这些称为“随机行走”的情况。而且,各移动体装置作为传感器功能具备照相机,相互通知各移动体装置中的照相机的图像信息。此时,操作各移动体装置的照相机,使得各移动体装置中的照相机图像信息的类似度为最小,能够将作为系统整体的感知范围进行最大化处理。
另外,在与本发明有关的网络系统中,各移动体装置的主要的传感器信息是来自照相机的图像信息,当然也可以除具备照相机以外还具备至少一个传感器功能,使用照相机图像信息和这些传感器输出的组合来尝试检测目标。例如,移动体装置在搭载照相机以外也可以搭载相当于视觉的光传感器、相当于听觉的音压传感器、相当于嗅觉的气味传感器(化学物质传感器)、味觉传感器、相当于触觉的半导体激光传感器或者焦热电传感器等。
另一方面,前述目标聚焦单元,与在目标搜索中将感知区域最大化的处理相反,通过将邻近的各移动体装置中的照相机图像的类似度最大化,来尝试与邻近节点相同的目标的检测。
另外,前述目标聚焦单元也可以限制传感器对准一个目标的移动体装置的台数。这是由于为了避免在作业空间内存在多个目标的情况下,焦点只偏向特定目标,从而无法得到剩余的目标信息的情况。具体地说,在通知目标检测的检测包中记载对该目标进行聚焦的传感器节点的最大值。而且,接收到比该值多的检测包的传感器节点忽视针对该目标的检测包。
另外,系统还可以具备距离推断单元,该距离推断单元推断移动体装置之间的相对距离。在这种情况下,根据由前述距离推断单元推断的、传感器对准相同目标的各移动体装置间的相对距离的信息,能够判断是否包围了该目标,进一步根据判断结果移动各移动体装置。
在各移动体装置发送根据距离而衰减的无线信号的情况下,前述距离推断单元能够根据各移动体装置中的接收信号的电波强度信息,推断移动体装置间的相对距离。
另外,前述目标包围单元能够根据各移动体装置间的相对距离信息是否符合期望的正多边形模型,判断是否包围了该目标。即,当包围目标时,首先把握进行包围的移动体装置的台数,将使用这些移动体装置形成正多边形时得到的理想的电波强度、即距离相对关系作为正多边形模型导出。而且,能够在邻近的移动体装置间相互发送电波信号,根据实际得到的移动体装置之间的距离的相对关系是否符合该正多边形模型,判断是否包围了该目标。这种包围判断处理是不使用位置信息的简易方法。
正多边形模型,在包围目标的传感器节点的台数是偶数时和奇数时,成为不同的模型。正多边形模型利用了以下两点:当假设多个传感器节点形成了正多边形时,距离为相等边数的节点对是相同程度的距离、即成为相同程度的电波强度;随着边数的增大电波强度也相对变小。
另外,与本发明有关的网络系统也可以具备目标设定单元,该目标设定单元该目标对前述目标搜索单元静态或动态地设定作为搜索对象的目标。当动态地设定了目标时,能够根据使用了多次跳接(マルチホツプ)的泛洪(フラツデイング)或者其他数据发布协议、利用各移动体装置的无线通信功能进行传播。也可以将根据某个移动体装置的传感器功能而检测到的移动物体设定为目标。
另外,本发明的第二侧面是一种计算机程序,以计算机可读形式记述,在计算机系统上执行用于移动体装置和其他通信节点相互通信传感器信息、进行目标追踪的动作控制,该移动体装置具备传感器功能和无线通信功能以及移动单元,在无线网络上作为通信节点进行动作,该计算机程序的特征在于,使前述计算机系统执行下述步骤:
目标搜索步骤,在使用前述移动单元移动的同时获取传感器信息,在与邻近的通信节点之间相互通知传感器信息;
目标检测步骤,将根据自身获取的传感器信息而检测到目标的情况通知给邻近的通信节点,或者响应从邻近的通信节点收到了检测到目标的内容的通知,来尝试检测相同目标;
目标追踪步骤,传感器对准根据自身获取的传感器信息而检测到的目标进行追踪。
与本发明第二侧面有关的计算机程序定义了以计算机可读形式记述的计算机程序使得在计算机系统上实现规定处理。换言之,通过在计算机系统上安装与本发明第二侧面有关的计算机程序,在计算机系统上发挥协作作用,能够在与本发明第一侧面有关的网络系统上将具备传感器功能和无线通信功能的移动体装置作为通信节点进行动作控制。通过多起动多个这样的移动体装置来构筑移动传感器网络,能够得到与本发明的第一侧面有关的网络系统相同的作用效果。
根据本发明,能够提供一种优秀的网络系统、移动体装置及其控制方法、以及计算机程序,各移动体装置能够不利用作业空间中的位置信息,而自主地进行动作来形成特定或者自组织性的网络拓扑结构,适宜地相互共享获取的传感器数据。
另外,根据本发明,能够提供一种优秀的网络系统、移动体装置及其控制方法、以及计算机程序,各移动体装置能够搜索作业空间内部,检测到相同目标的多个移动体装置进行目标追踪,获取与目标有关的足够的信息。
本发明的另外的其他目的、特征、优点,根据基于后述的本发明的实施方式、附图的更详细的说明得以明确。
附图说明
图1是表示具有照相机和移动单元的多个传感器节点包围了作为目标的可疑人物的情况的图。
图2是示意性地表示在与本发明有关的移动传感器网络上能够作为传感器节点进行动作的装置结构的图。
图3是表示通过将邻近的各传感器节点中的照相机图像的类似度最小化来将感知范围最大化的情况的图。
图4是表示通过将邻近的各传感器节点中的照相机图像的类似度最大化来尝试检测相同目标的情况的图。
图5是表示邻近的各传感器节点对作为目标的可疑者对准焦点进行追踪行走的情况的图。
图6是表示判断某传感器节点与邻近的各传感器节点A~B的距离的相对关系的情况的图。
图7是用于说明以传感器节点间的电波强度之间的相对关系来定义邻近节点间的正多边形模型的结构的图。
图8是表示通过控制从正多边形模型越出的传感器节点的移动、使包围目标的邻近节点的配置接近正多边形模型的情况的图。
图9是在移动传感器网络系统中作为传感器节点进行动作的移动体装置的状态转换图。
图10是表示搜索模式下的传感器节点的动作过程的流程图。
图11是表示检测模式下的传感器节点的动作过程的流程图。
图12是表示追踪模式下的传感器节点的动作过程的流程图。
图13是表示目标判断处理过程的流程图。
图14是表示目标判断处理过程的流程图。
图15是表示与本发明有关的动态包围系统中的动作序列例的图。
图16是表示与本发明有关的动态包围系统中的动作模拟结果的图。
图17是表示与本发明有关的动态包围系统中的动作模拟结果的图。
图18是表示与本发明有关的动态包围系统中的动作模拟结果的图。
图19是表示与本发明有关的动态包围系统中的动作模拟结果的图。
图20是表示与本发明有关的动态包围系统中的动作模拟结果的图。
图21是表示与本发明有关的动态包围系统中的动作模拟结果的图。
图22是表示与本发明有关的动态包围系统中的动作模拟结果的图。
图23是表示与本发明有关的动态包围系统中的动作模拟结果的图。
图24是表示与本发明有关的动态包围系统中的动作模拟结果的图。
图25是表示与本发明有关的动态包围系统中的动作模拟结果的图。
图26是表示与本发明有关的动态包围系统中的动作模拟结果的图。
图27是表示与本发明有关的动态包围系统中的动作模拟结果的图。
图28是表示与本发明有关的动态包围系统中的动作模拟结果的图。
图29是表示与本发明有关的动态包围系统中的动作模拟结果的图。
图30是表示与本发明有关的动态包围系统中的动作模拟结果的图。
图31是表示与本发明有关的动态包围系统中的动作,模拟结果的图。
附图标记说明
10:移动体装置(传感器节点);11:传感器;12:运算处理部;13:无线通信功能部;14:移动功能部。
具体实施方式
下面参照附图详细说明本发明的实施方式。
本发明涉及如下的移动传感器网络系统:将具备传感器功能和无线通信功能的移动体装置(即机器人)作为传感器节点使用,在多个传感器节点在作业空间内自主地进行动作而临时地或者自组织性地形成的网络上,共享各传感器获取的数据。
与本发明有关的移动传感器网络系统,其最大特征在于,是能够使用移动的多个传感器节点来实现目标的搜索、聚焦以及包围的目标动态包围系统(Dynamic Surrounding System:DSS)。应用了本发明的DSS,不必设想各传感器节点的初始设定位置、各传感器节点的位置信息,就能够在没有配备基础设施的作业环境下也能动态并且适宜地构筑移动传感器网络。图1中表示了具有照相机和移动单元的多个传感器节点包围作为目标的可疑人物的情况。当然,在与本发明有关的动态包围系统中,也可以并用从GPS等得到的位置信息。
图2中示意性地表示了在与本发明有关的传感器网络上能够作为传感器节点进行动作的装置结构。图示的传感器节点10具备传感器11、运算处理部12、无线通信功能部13和移动功能部14。
传感器11由照相机以及处理照相机输入图像进行面部图像识别的图像处理单元、麦克风以及处理输入声音进行声音识别的音响处理单元等、用于检测成为追踪对象的目标的设备以及识别功能单元构成。另外,传感器11中能够包含温度传感器、用于采集其他各种环境信息的测量设备。
在后述的说明中,主要以从照相机得到的图像信息作为基础进行目标的搜索。但是,当仅靠图像信息在目标搜索精度上有问题的情况下,也可以使各传感器节点除了具备照相机以外还具备至少一个传感器功能,使用照相机的图像信息和这些传感器输出的组合来尝试检测目标。具体地讲,至少一部分的传感器节点除了搭载照相机以外,还可以搭载相当于视觉的光传感器、相当于听觉的音压传感器、相当于嗅觉的气味传感器(化学物质传感器)、味觉传感器、相当于触觉的半导体激光传感器或者焦热电传感器等。例如,在具备身体感觉传感器等几个传感器的情况下,能够利用身体感觉传感器区别人和物。或者在具有温度传感器的情况下,当探寻山林火灾时,通过在称为“红的火的图像”的抽象信息上附带“70度以上的气温”等条件,就能够提高检测目标的精度。
与本发明有关的移动传感器网络系统的最大特征在于,通过将各传感器节点得到的传感器信息经由网络共享,根据各节点的协调动作执行目标的搜索、聚焦、以及包围的处理步骤,实现目标的动态包围。在进行以照相机等视觉传感器作为基础的感知处理时,不必注意二维、三维等情况,就能够由简单的处理进行控制。
例如,在现有方法大多根据利用的位置信息进行传感器控制使得各传感器节点的感知区域不重复的情况下,需要进行传感器的朝向角度、传感器节点的当前位置、障碍物的有无等复杂的参数、计算处理。另外,以数值参数预先保持未知环境中的障碍物的存在等是非常困难的,因而根据位置信息的系统缺乏灵活性。
运算处理部12,由处理器、存储器构成,通过处理器执行规定的程序代码,总体控制该移动体装置10整体的动作。例如,运算处理部12控制目标设定处理、目标搜索处理、目标聚焦处理、目标包围处理的动态包围系统中的作为传感器节点的装置动作。关于各个处理的详细过程将在后面叙述。
无线通信功能部13,按照IEEE802.11、Bluetooth通信、或者其他任意通信协议,在与其他传感器节点之间进行无线通信。在本实施方式中,通过无线通信功能部13自主分散的动作(即,以临时模式)构筑网络。另外,在与本实施方式有关的动态包围系统中,设想了进行移动的传感器节点彼此能够直接或者通过多次跳接进行信息交换。关于多次跳接方式,能够利用临时网络的路由协议。
另外,设想无线通信功能部13送出的无线信号是根据距离衰减的信号。这是由于根据接收电波强度推断与周边传感器节点之间的相对位置关系。例如,当实现目标包围时,不利用位置信息而利用与邻近节点间的衰减信号值。通过由多个节点包围目标,分别从不同的角度进行传感器检测,关于相同目标能够获取更丰富的信息。但是,关于目标包围处理的详细内容将在后叙述。
大多数无线通信机在物理层中接收发送电波强度信息,因此,设想衰减信号信息的存在是妥当的。或者也可以不利用与距离对应的信号衰减,而是利用如UWB(超宽带)通信那样能够在实际的两台节点间测距的通信机。
移动功能部14,例如由车轮型移动、使用可动脚的步行型移动等机械性的移动机构所构成,按照运算处理部12执行移动作业。在与本实施方式有关的动态包围系统中,设想通过移动少数传感器节点感知广区域,因此,基本上采用随机行走的目标搜索方法。另外,根据情况,使用过去的感知数据进行移动。此外,也可以具备移动作业中的冲撞回避、姿势稳定控制等功能,但是由于不直接与本发明的要点相关联,在此省略说明。
另外,移动体装置10,除具备图示的以外,还可以具备以目标设定处理为首的进行用户输入的用户接口、其他功能部。
与本发明有关的移动传感器网络系统是动态包围系统DSS,其使用进行移动的多个传感器节点包围时刻移动的目标,从各种角度动态获取与一个目标相关的传感器信息。该DSS的主要处理,分为目标设定处理、目标搜索处理、目标聚焦处理、还有目标包围处理。以下,对这些各处理进行说明。
目标设定处理:
这里所说的目标是作为传感器节点的移动体装置搜索的对象物。为了使传感器节点搜索目标,需要设定搜索信息。搜索有:如迷路搜索那样的、预先知道搜索目标的情况,和如可疑人物的搜索那样的、不知道目标的情况。并且,在预先知道目标的情况下,能够分为静态设定方法和动态设定方法。
例如,在以搜索特定目标为前提设置传感器节点的情况下,静态地设定目标。具体地说,将目标图像信息预先存储在传感器节点中。由于搜索中利用了类似度(后述),也能够以只记述例如称为“红的圆的物体”目标的不同点的形式,指定几个目标检测条件。
另外,在动态地设定目标的情况下,利用使用了多次跳接的如泛洪那样的数据发布协议,使观察者观察到的目标图像传播到移动传感器网络内的各传感器节点。为了避免从多个传感器节点观察互不相同的目标,各种目标信息混杂的情况,也可以根据序列号码使新信息优先。另外,由于在发现目标时在邻近节点间共享目标信息,因此,能够补偿泛洪并不到达网络内的全部节点的缺点。
另外,也可以考虑当各传感器节点中由照相机检测到移动物体时、随时设定为目标的动态设定方法。该设定方法预先不知道目标,能够被利用于在特定场所中监视可疑者的状况。在这种情况下的图像处理中,利用了运动检测的结构。
此外,需要注意的是:应用了本发明的动态包围系统,为了检测作为搜索对象的目标,不限定于照相机图像处理等特定的技术。在以下说明的动态包围系统中利用的图像处理,与本领域的技术水准相比并不偏离,作为设想技术是妥当的。在与本发明有关的动态包围系统中重要的不是在各个传感器节点中的图像处理精度(传感器精度),而是以多个传感器节点形成网络时实现的功能和其系统设计。
目标搜索处理:
当在传感器节点中根据目标设定处理决定了目标时,执行搜索该目标的处理。
初始设定时的传感器节点为“搜索模式”,在根据规定指标进行移动的同时搜索目标。在此,可以举出以下作为考虑的指标。
(1)利用了建筑物布局的移动
(2)利用了与邻近节点的密度的移动
(3)利用了过去的传感器(捕捉图像)履历的移动
(4)利用了过去的移动模式的移动
当然,也可以不依照这些指标,而仅仅是随机行走。在以下的说明中,也有包含这些称为“随机行走”的情况。在分散多个传感器节点进行有效的搜索的情况下,无论根据任意指标进行移动,对感知每个传感器节点不同的范围、即作为系统的感知区域进行最大化是重要的。
由于感知区域的最大化,在与本实施方式有关的动态包围系统中,进行根据图像类似度的照相机控制。各传感器节点,定期地通过广播向邻近的节点发送图像信息。这样,通过相互交换图像信息,各传感器节点能够实时地把握邻近节点当前映现的图像(即感知到的信息)。并且,各传感器节点,操作自身的照相机(的视线方向)使得从邻近节点发送来的图像、和自身映现的图像的类似度最小化。这样,在邻近节点间、即作为系统能够实现感知区域的最大化。图3中表示通过使邻近的各传感器节点中的照相机图像的类似度最小化、从而使感知范围最大化的情况。
另外,各传感器节点,不仅保持实时的传感器信息,还将从邻近节点接收的图像或从自身的照相机获取的图像作为履历保持。通过对该履历信息的类似度进行最小化,还能够在搜索处理中进行高效地感知新范围的功能扩展。
目标聚焦处理
当某传感器节点检测到目标时,通过将其通知给邻近节点,进行目标聚焦处理,该目标聚焦处理使用多个传感器节点将照相机的焦点集中到特定目标。
检测到目标的传感器节点,从搜索模式切换到检测模式,通过广播将包含目标图像的检测包发送给邻近的传感器节点。在该检测包中设定了随机数作为标识符,该随机数是从能够以高概率保证唯一性的足够大的区域中被选择的。即,最初检测到目标的传感器节点,对该目标设定独一无二的随机数标识符。该标识符用于控制聚焦于特定目标的传感器节点的最大数。
接收到检测包的邻近传感器节点,操作自身的照相机使得与包含在该包中的图像的类似度最大化。这成为与在目标搜索中使感知范围最大化的处理(前述)相反的处理。图4中表示通过使邻近的各传感器节点中的照相机图像的类似度最大化、来尝试检测相同目标的情况。而且,在检测到目标的情况下,该传感器节点也成为检测模式,进而通过广播将检测包通知给邻近的传感器节点。
检测包中记载了聚焦于该目标的传感器节点的最大值。接收到比该值多的检测包的传感器节点,忽视针对该目标的检测包。这是为了避免存在多个目标的情况下,焦点只偏向特定目标,从而无法得到剩余的目标信息的情况。
当根据检测包的接收转换到检测模式的传感器节点检测到相应的目标时,转换到追踪模式,将移动功能部14的移动动作从随机行走变更到追踪行走。在追踪行走中,在目标正在移动的情况下,聚焦于其进行追踪。图5中表示了检测到相同目标的邻近的各传感器节点聚焦于作为目标的可疑者进行追踪行走的情况。
目标包围处理:
在检测相同目标,聚焦于其进行追踪的多个传感器节点间,进行自组织地包围该目标的目标包围处理。
与本实施方式有关的动态包围系统的最大特征在于,不利用位置信息,而只利用如从各传感器节点输出的无线信号的电波强度那样,根据距离而衰减的信息形成多个传感器节点的拓扑结构。
在此,如电波强度那样的信息通常易受到干扰的影响,而不稳定,因此,存在着在利用了绝对值的结构中无法得到足够的精度的问题。因此,在本实施方式中,通过不利用电波强度的绝对值,而利用相对关系来提高系统的稳定性。这里所说的相对关系是指:能够通过设定两个阈值来判断例如与A的电波强度比与B的电波强度大、小、几乎相等三种关系。
图6中表示了判断为某传感器节点与邻近的各传感器节点之间距离的相对关系的情况。在图示的例子中,某传感器节点不测定与邻近的各传感器节点A~D的绝对距离,取而代之,根据来自各传感器节点A~D的接收信号强度的大小比较,判断节点B位于比节点C远的距离、节点A位于比节点C近的距离,节点D位于与节点B几乎相等的距离的情况。其结果,能够导出下式的位置关系(但是,将到节点X为止的相对距离表述为[X])。
[B][D]>[C]>[A]
在与本实施方式有关的动态包围系统中,进行目标的包围处理时,首先把握进行包围的传感器节点的数量,导出理想电波强度的相对关系,该理想电波强度是在这些节点中形成以目标为中心的正多边形时得到的。在本说明书中称该理想状态为“正多边形模型”。正多边形模型,能够以与传感器节点间的相对距离相当的、来自各传感器节点的接收电波强度间的相对关系来定义。即,正多边形模型,当假设多个传感器节点形成了正多边形时,利用了以下两点:距离为相等边数的节点对为相同程度的距离、即相同程度的电波强度;随着边数变大,电波强度也相对变小。
图7中表示通过某传感器节点与邻近的五台传感器节点B~E的协作,形成了包围目标的正六角形的情况。当来自节点X的接收信号强度表述为SS(X)时,如图所示当形成了接近正六角形的网络拓扑结构时,在来自邻近的各传感器节点的接收信号强度之间,以下所示的相对关系成立。因此,根据来自各传感器节点的接收信号强度之间的相对关系,能够判断是否以理想状态包围目标。
SS(A)SS(B)>SS(C)SS(D)>SS(E)
正多边形模型,包围目标的传感器节点的台数是偶数时和奇数时成为各不同的模型。根据邻近的传感器节点数N是奇数还是偶数,如以下所示分开使用正多边形模型。
如果N是“奇”数
SS()SS()>SS()SS()>...>SS()SS()>SS()
如果N是“偶”数
SS()SS()>SS()SS()>...>SS()SS()
但是,这种正多边形模型归根到底是理想形态,实际上由于对电波施加影响的障碍物的有无、物理上移动困难的状态等、也存在难以形成正多边形的可能性。
可以考虑几个利用了正多边形模型的目标包围处理的利用方法。例如,各传感器节点将与全部邻近节点间的电波强度列表,通过广播发送给邻近节点。通过这种手续,包围目标的传感器节点能够知道全部节点之间的电波强度。这种情况下,由于能够把握传感器节点的位置关系,所以,如图8所示,通过控制从正多边形模型越出的传感器节点的移动,能够更接近正多边形模型。
传感器节点的移动控制,也可以是随机行走,而利用如电子罗盘等,进行高精度的移动。作为其他利用方式,还可以考虑如下的方法:当存在多个包围目标的节点时,不移动节点,从该节点中使用尽可能接近模型的模式作为包围处理节点进行选择的方法。
移动体装置的动作:
接着,说明在动态包围系统中作为传感器节点起作用的移动体装置10的动作。图9中表示在与本实施方式有关的移动传感器网络系统中作为传感器节点进行动作的移动体装置10的状态转换图。如该图所示,移动体装置10,当作为传感器节点进行动作时,根据发生的事件,在转换搜索模式、检测模式、和追踪模式之间转换。
初始设定时的传感器节点为搜索模式,通过随机行走进行移动,寻求目标进行搜索。
检测到目标的传感器节点,将包含检测到目标的照相机图像的检测包,通过广播发送给邻近的传感器节点。
另外,传感器节点,响应从邻近的传感器节点收到检测包的情况,从搜索模式切换到检测模式。在该检测模式下,操作自身的照相机使得与包含在检测包中的图像的类似度最大化,来尝试检测该目标。而且,当检测到目标的情况下,进而通过广播将检测包通知给邻近的传感器节点。
在搜索模式下最初检测到目标的传感器节点、以及在检测模式下检测到该目标的传感器节点,转换到追踪模式,不是随机行走而是聚焦于目标,当目标移动时追踪它。
另外,在追踪模式下,在追踪相同目标的传感器节点之间,进行包围该目标的目标包围处理。
在追踪模式下,当丢失了追迹中的目标时,传感器节点返回到搜索模式,在进行随机行走的同时尝试检测下一个目标。
另外,在检测模式下,在没能检测到由检测包通知的目标的情况下(例如,接收检测包设定的定时器超时),传感器节点返回到搜索模式,继续在进行随机行走的同时尝试检测下一个目标。
图10中以流程图的形式表示搜索模式下的传感器节点的动作过程。
作为传感器节点的移动体装置,在初始的搜索模式下,进行随机行走(步骤S1)。然后,从作为传感器功能的照相机获取图像V(步骤S2)。
在此,当从邻近的传感器节点接收检测包时(步骤S3),向检测模式转换。关于检测模式下的移动体装置的动作过程将在后面叙述。
另外,当没有从邻近的传感器节点接收检测包时,将由自身的照相机捕捉到的图像V通过广播发送给邻近的传感器节点(步骤S4)。
另外,检测包中记载有聚焦于该目标的传感器节点的最大值,当是比该值多的检测包时,忽视针对该目标的检测包,不转换到检测模式,进入下面的步骤S4。这是为了在存在多个目标的情况下,避免焦点只偏向特定目标的情况。
接着,以由照相机捕捉到的图像V为基础,进行目标判断处理(步骤S5)。
传感器节点中,通过上述的目标设定处理,动态或静态设定目标的图像K。图13中表示这种情况下的目标判断处理过程。即,计算由自身的照相机捕捉到的图像V、和预先设定的目标图像K之间的类似度指数(步骤S4-1)。然后,如果算出的类似度指数超过规定最大化阈值,则判断为检测到目标,如果不是,则判断为未检测到(步骤S4-2)。或者还可以考虑动态设定方法,当由照相机检测到移动物体时,设定为随时目标。在这种情况下,如图14所示,如果从自身的照相机捕捉到的图像V中检测到移动物体时,设定目标,否则判断为未检测到(步骤S4-3)。
当通过目标判断处理判断为检测到目标的情况下,将从能够以高概率保证唯一性的足够大的区域内选择的随机数定为目标的标识符,将附加了该随机数标识符的检测包发送给邻近的传感器节点(步骤S5),自身转换到利用照相机追踪检测到的包进行移动的追踪模式。
另一方面,当通过目标判断处理判断为没有检测到目标时,进行在与邻近的传感器节点之间使感知范围最大化的处理。此时,计算由自身的照相机捕捉到的图像V、和从邻近的传感器节点发送来的图像的类似度指数(步骤S6)。而且,当算出的类似度指数不低于最小化阈值的情况下(步骤S7),变更照相机的方向重新获取图像V(步骤S8),重复进行与来自邻近的传感器节点的图像的类似度指数计算、以及阈值判断。即,传感器节点通过操作自身的照相机(的视线方向)使得从邻近节点发送来的图像、和自身映现的图像类似度最小化,即作为系统实现感知范围的最大化。
图11中以流程图形式表示了检测模式下的传感器节点的动作过程。
接收到检测包的邻近的传感器节点,操作自身照相机使得与包含在该包中的图像的类似度最大化。这成为与在目标搜索中使感知范围最大化的处理(前述)相反的处理。
作为传感器节点的移动体装置,计算由自身的照相机捕捉到的图像V、和包含在检测包中的图像K的类似度指数(步骤S11)。而且,通过将算出的类似度指数与规定的最大化阈值进行大小比较,判断能否检测与检测包的发送源节点相同的目标(步骤S12)。
在此,当判断为检测到相同目标的情况下,在接收到的检测包上附加所记载的随机数标识符,进一步将检测包发送给邻近的传感器节点(步骤S13),自身转换到利用照相机追踪检测到的包进行移动的追踪模式。
另一方面,当判断为没有检测到与由检测包通知的目标相同的目标时,变更照相机的方向重新获取图像V(步骤S14),重复进行与检测包中的图像K的类似度指数计算、以及阈值判断。即,传感器节点,操作自身的照相机使得与包含在检测包中的图像K的类似度指数最大化。
图12中以流程图的形式表示了在追踪模式下的传感器节点的动作过程。
在追踪模式下,作为传感器节点的移动体装置,代替随机行走,进行聚焦于移动的目标追踪的追踪行走。
在此,当丢失了追踪中的目标时(步骤S21),返回到搜索模式,切换到随机行走来尝试目标的再发现(但是,可以是相同目标也可以是别的目标)。
另外,当在追踪目标中从至少两台的邻近节点接收到具有相同标识符的检测包时(步骤S22),在检测到相同目标的多个传感器节点之间,协作进行包围目标的目标包围处理。
在本实施方式中,不利用位置信息,而根据从各传感器节点输出的无线信号的电波强度,利用根据距离而衰减的信息,形成多个传感器节点的拓扑结构。另外,不利用电波强度的绝对值,而通过利用相对关系来提高系统的稳定性。
在目标的包围处理中,首先通过广播发送记载了来自邻近的各传感器节点的电波强度的电波强度表(步骤S23)。
然后,当接收完从邻近的各传感器节点发送的电波强度表时(步骤S24),接着进行正多边形模型判断(步骤S25)。
正多边形模型,是指当使用包围相同目标的传感器节点、形成以目标为中心的正多边形时得到的理想的电波强度的相对关系。正多边形模型,当假设多个传感器节点形成了正多边形时,利用以下两点(前述):距离为相等边数的节点对为相同程度的距离、即为相同程度的电波强度;随着边数的变大,电波强度也相对变小。
而且,根据接收到的电波强度表进行了正多边形模型判断的结果,在判断为没有形成包围目标的理想状态的情况下,进一步判断传感器节点自身是否应该移动(步骤S26)。当自身移动时(步骤S27),返回到步骤S25,重复进行出现正多边形的判断和移动判断。
当在与邻近的传感器节点间形成了理想的正多边形模型时(步骤S25),以及当判断为没有形成理想的正多边形模型但是没有必要移动自身时(步骤S26),使照相机聚焦于目标进行追踪行走(步骤S27)。
图15中表示了与本实施方式有关的动态包围系统中的动作序列例。在图示的例子中,设想了由传感器节点#1~#4四台构成的移动传感器网络环境。但是,设为传感器节点#1只能与传感器节点2相互通信,传感器节点#2能够与传感器节点#1以及#3相互通信,传感器节点#3能够与传感器节点#2以及#4相互通信,传感器节点#4只能与传感器节点#3相互通信。
各传感器节点#1~#4,在初始的搜索模式下,各自进行随机行走。各传感器节点,对邻近的节点定期地通过广播发送图像信息,通过操作自身的照相机(的视线方向)使得从邻近节点发送来的图像、和自身映现的图像的类似度最小化,从而实现感知范围的最大化。
在此,当传感器节点#2检测到目标时,通过广播发送随机数包以及包含目标图像的检测包,并且,自身转换到追踪模式,使照相机聚焦于目标进行追踪行走。
来自传感器节点#2的检测包,到达邻接的传感器节点#1以及#3。而且,传感器节点#1以及#3,转换到检测模式,操作自身的照相机使得与包含在包中的图像的类似度最大化,同时尝试检测相同目标。
传感器节点#1,当发现了目标时,通过广播将检测包发送到邻接的传感器节点#2,该检测包含有包含在接收到的检测包中的随机数标识符。另外,传感器节点#1,转换到追踪模式,使照相机聚焦于目标进行追踪行走。
同样地,传感器节点#3,当发现目标时,通过广播将检测包发送到邻接的传感器节点#2以及传感器节点#4,该检测包含有包含在接收到的检测包中的随机数标识符。另外,传感器节点#3,转换到追踪模式,使照相机聚焦于目标进行追踪行走。
传感器节点#4,响应接收到检测包的情况,转换到检测模式,操作自身的照相机使得与包含在包中的图像的类似度最大化,同时尝试检测相同目标。
另外,传感器节点#2,由于从两台以上的邻近节点接收具有相同标识符的检测包,因此,起动包围目标的目标包围处理(前述)。
之后,传感器节点#2,当丢失了目标时,返回到搜索模式,切换到随机行走尝试目标的再发现(但是,可以是相同目标也可以是别的目标)。
图16~图31中表示了与本发明实施方式有关的动态包围系统中的动作模拟结果。
初始设定时的各传感器节点为搜索模式,通过随机行走进行移动。此时,为了分散多个传感器节点进行有效的搜索,如图16所示,传感器节点将各自的照相机朝向互不相同的方向,由此最大化感知范围。
在这样的作业空间中,多个目标移动着。在搜索模式下检测到目标的传感器节点,通过广播发送检测包,并且转换到追踪模式,将照相机朝向移动的目标进行追踪行走。另外,从邻近的传感器节点接受到检测包的传感器节点,转换到检测模式,操作自身的照相机的朝向,通过使与捕捉到目标的照相机图像的类似度最大化,尝试检测相同目标(例如,参照图17~图19)。
在此,检测包中记载了聚焦于该目标的传感器节点的最大值。接收到比该值多的检测包的传感器节点,忽视针对该目标的检测包,不转换到检测模式。由此,限制了检测追踪一个目标的传感器节点数,以使多个节点的焦点不会只偏向特定目标。
当检测模式下的传感器节点也检测到目标时,通过广播发送检测包,并且转换到追踪模式,将照相机朝向移动的目标进行追踪行走。
而且,当追踪相同目标的传感器节点变成两台以上时,通过相互的协作动作,进行包围目标的目标包围处理。图20~28中表示了在作业空间的数个地方,分别对移动的目标进行包围处理的情况。
在与本实施方式有关的动态包围系统中,追踪目标的传感器节点,在与邻近的各传感器节点间进行电波强度表的发送接收,使用由传感器节点间的电波强度间相对关系定义的正多边形模型进行移动判断。
图29~图31中表示了在作业空间的数个地方,由追踪一个目标的最大数的传感器节点形成理想的正多边形、来追踪相同目标的情况。
另外,传感器节点,当追踪行走中丢失了目标时,返回到搜索模式重新开始随机行走。其结果,当离开包围相同目标进行追踪的节点集团并检测到其他目标时,重新加入到追踪它的其他的节点集团中。
在与本实施方式有关的动态包围系统中,当观察各个传感器节点时,重复进行与追踪目标的各节点集团间的离合,但是,当观察系统整体时,各个目标被任意一个节点所包围,因此,能够得到关于目标的足够的信息。
工业上的可利用性
与本发明有关的动态包围系统的最大特征在于搜索包围目标。由移动的传感器节点进行的目标搜索,其自身成为受灾时的救助、行踪不明者或迷路者的搜寻、可疑者的发现等有益的应用。
另外,与固定的基础设施型的照相机传感器系统不同,根据与本发明有关的动态包围系统,从伴随移动的多个角度的高精度感知是可能的。另外,不仅能实现根据视觉的目标的粗略搜索,还能实现在传感器节点上搭载生物体认证功能,进一步进行精密的目标认证处理等扩展应用。
当着眼于目标包围处理时,根据传感器节点和目标的关系,能够将与本发明有关的动态包围系统的应用如以下所示地分为两类。
(1)获取目标信息
能够实现从多角度监视目标这一点,在目标的信息获取中存在诸多优点。例如,通过包围目标,能够由照相机获取三维质地信息。该信息通过网络被发送到其他地点的立体显示器,从而能够利用于进行全息再现。
(2)对目标提供信息或服务
通过将包围目标的节点考虑成服务设备,能够提供包围空间。例如,由五台传感器节点包围目标,从各自的传感器节点的扬声器产生不同声道的声音,从而能够实现五声道的声音空间。另外,通过按定向新鲜度连接邻接的传感器节点间,还能够实现重要人物的护卫或保护等的应用。
在本说明书中,参照特定的实施方式对本发明进行了详解。但是,毫无疑问,在不超出本发明要点的范围内,本领域技术人员能够进行该实施方式的修正或代用。即,以例示的方式公开了本发明,但不应当限定性地解释本说明书的记载内容。为了判断本发明的要点,应当参考权利要求的范围。
Claims (29)
1.一种网络系统,具备传感器功能和无线通信功能的多个移动体装置相互通信与目标有关的传感器信息,进行目标追踪,其特征在于,具备:
目标搜索单元,在多个移动体装置进行移动的同时获取传感器信息,通过无线通信在各移动体装置之间相互通知传感器信息;
目标聚焦单元,响应任意一个移动体装置检测到目标的情况,与其邻近的移动体装置进行协调,使传感器对准该目标;
目标包围单元,使用传感器对准相同目标的多个移动体装置包围该目标。
2.根据权利要求1所述的网络系统,其特征在于,
前述目标搜索单元根据规定指标移动各移动体装置。
3.根据权利要求1所述的网络系统,其特征在于,
各移动体装置作为传感器功能具备照相机,前述目标搜索单元相互通知各移动体装置中的照相机的图像信息。
4.根据权利要求3所述的网络系统,其特征在于,
各移动体装置,作为传感器功能,除了具备照相机以外还具备至少一个的传感器,前述目标搜索单元使用各移动体装置中的照相机的图像信息和其他传感器信息的组合,来尝试检测目标。
5.根据权利要求3所述的网络系统,其特征在于,
前述目标搜索单元操作各移动体装置的照相机,使得各移动体装置中的照相机的图像信息的类似度为最小,将作为该系统的感知区域进行最大化处理。
6.根据权利要求3所述的网络系统,其特征在于,
前述目标聚焦单元,通过将邻近的各移动体装置中的照相机图像的类似度最大化,来尝试检测相同目标。
7.根据权利要求1所述的网络系统,其特征在于,
前述目标聚焦单元,限制传感器对准一个目标的移动体装置的台数。
8.根据权利要求1所述的网络系统,其特征在于,
还具备距离推断单元,推断移动体装置之间的相对距离,
前述目标包围单元,根据由前述距离推断单元推断的、传感器对准相同目标的各移动体装置之间的相对距离的信息,判断是否已包围该目标,根据判断结果移动各移动体装置。
9.根据权利要求8所述的网络系统,其特征在于,
各移动体装置发送根据距离而衰减的无线信号,
前述距离推断单元,根据各移动体装置中的接收信号的电波强度信息,推断移动体装置之间的相对距离。
10.根据权利要求8所述的网络系统,其特征在于,
前述目标包围单元,根据各移动体装置之间的相对距离的信息是否符合期望的正多边形模型,判断是否已包围该目标。
11.根据权利要求1所述的网络系统,其特征在于,
具备目标设定单元,对前述目标搜索单元静态或动态地设定作为搜索对象的目标。
12.根据权利要求11所述的网络系统,其特征在于,
前述目标设定单元,根据使用多次跳接的泛洪或者其他数据发布协议,利用各移动体装置的无线通信功能,传播动态设定的目标。
13.根据权利要求11所述的网络系统,其特征在于,
前述目标设定单元,将根据某移动体装置的传感器功能而检测到的移动物体设定为目标。
14.一种移动体装置,具备传感器功能和无线通信功能以及移动单元,在无线网络上作为通信节点进行动作,与其他通信节点相互通信传感器信息,进行目标追踪,其特征在于,具备:
目标搜索单元,使用前述移动单元进行移动的同时获取传感器信息,在与邻近的通信节点之间相互通知传感器信息;
目标检测单元,将根据自身获取的传感器信息而检测到目标的情况通知给邻近的通信节点,或者响应从邻近的通信节点收到了检测到目标的内容的通知,来尝试检测相同目标;
目标追踪单元,传感器对准根据自身获取的传感器信息而检测到的目标进行追踪。
15.根据权利要求14所述的移动体装置,其特征在于,
前述目标搜索单元,使用前述移动单元,根据规定指标进行移动。
16.根据权利要求14所述的移动体装置,其特征在于,
作为传感器功能具备照相机,
前述目标搜索单元,在与邻近的通信节点之间相互通知照相机的图像信息。
17.根据权利要求16所述的移动体装置,其特征在于,
作为传感器功能,除了照相机以外还具备至少一个传感器,
前述目标搜索单元,使用各移动体装置中的照相机的图像信息和其他传感器信息的组合,来尝试检测目标。
18.根据权利要求16所述的移动体装置,其特征在于,
前述目标搜索单元,操作自身的照相机,使得从邻近的通信节点发送的图像信息和自身的图像信息的类似度为最小,对在与邻近的通信节点之间形成的感知区域进行最大化处理。
19.根据权利要求16所述的移动体装置,其特征在于,
前述目标检测单元,操作自身的照相机,使得从邻近的通信节点发送的图像信息和自身的图像信息的类似度为最大,来尝试与邻近的通信节点进行相同目标的检测。
20.根据权利要求14所述的移动体装置,其特征在于,
前述目标检测单元,在通知根据自身获取的传感器信息而检测到目标的情况的包上记载通信节点的最大值,或者在收到从台数超过该最大值的通信节点收到检测到目标的内容的通知时,忽视该通知。
21.根据权利要求14所述的移动体装置,其特征在于,
前述目标追踪单元,与追踪相同目标的邻近节点协作来包围该目标。
22.根据权利要求21所述的移动体装置,其特征在于,
还具备距离推断单元,该距离推断单元推断与邻近的通信节点之间的相对距离,
前述目标追踪单元,根据由前述距离推断单元推断的、与传感器对准相同目标的各通信节点之间的相对距离信息,判断是否包围了该目标,根据判断结果控制前述移动单元的移动动作。
23.根据权利要求22所述的移动体装置,其特征在于,
根据前述通信功能发送根据距离而衰减的无线信号,
前述距离推断单元,根据来自邻近的通信节点的接收信号的电波强度信息,推断与该通信节点之间的相对距离。
24.根据权利要求22所述的移动体装置,其特征在于,
前述目标追踪单元,根据与传感器对准相同目标的邻近的各通信节点之间的相对距离信息是否符合期望的正多边形模型,判断是否包围了该目标。
25.根据权利要求14所述的移动体装置,其特征在于,
具备目标设定单元,对前述目标搜索单元静态或动态地设定作为搜索对象的目标。
26.根据权利要求25所述的移动体装置,其特征在于,
前述目标设定单元,按照使用了多次跳接的泛洪或者其他数据发布协议,在前述无线通信网络上将动态设定的目标传播到邻近的通信节点。
27.根据权利要求25所述的移动体装置,其特征在于,
前述目标设定单元,将根据前述传感器功能检测到的移动物体设定为目标。
28.一种移动体装置的控制方法,该移动体装置具备传感器功能和无线通信功能以及移动单元,在无线网络上作为通信节点进行动作,与其他通信节点相互通信传感器信息,进行目标追踪,该控制方法的特征在于,具备:
目标搜索步骤,在使用前述移动单元进行移动的同时获取传感器信息,在与邻近的通信节点之间相互通知传感器信息;
目标检测步骤,将根据自身获取的传感器信息而检测到目标的情况通知给邻近的通信节点,或者响应从邻近的通信节点收到了检测到目标的内容的通知,来尝试检测相同目标;
目标追踪步骤,使传感器对准根据自身获取的传感器信息而检测到的目标进行追踪。
29.一种计算机程序,以计算机可读形式记述,在计算机系统上执行用于移动体装置和其他通信节点相互通信传感器信息、进行目标追踪的动作控制,该移动体装置具备传感器功能和无线通信功能以及移动单元,在无线网络上作为通信节点进行动作,该计算机程序的特征在于,使前述计算机系统执行下述步骤:
目标搜索步骤,使用前述移动单元进行移动的同时获取传感器信息,在与邻近的通信节点之间相互通知传感器信息;
目标检测步骤,将根据自身获取的传感器信息而检测到目标的情况通知给邻近的通信节点,或者响应从邻近的通信节点收到了检测到目标的内容的通知,来尝试检测相同目标;
目标追踪步骤,使传感器对准根据自身获取的传感器信息而检测到的目标进行追踪。
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