JP2003242434A - ミッションプランニング方法およびミッションプランニングシステム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 プランの事後解析と評価を可能とするミッシ
ョンプランニング方法およびミッションプランニングシ
ステムを提供する。 【解決手段】 プラン作成時にプランナは選択可能な複
数のアクション候補の中から一つを選択するために、各
アクションを実行した場合の効果を上記実世界シミュレ
ータを用いて模擬することにより比較してより質の高い
プランを生成するステップと、プラン実行時に外部環境
の変化をログファイルへ記録するステップと、実行後に
プランナエンジン１２と知識ベース１３と実世界シミュ
レータ１４から構成される最適プランナ部分を用いて、
実行時に得たログファイル１８を実世界シミュレータへ
のシナリオデータとして用い最良のプランを求めるステ
ップと、最良のプランと事前に作成したプランを比較す
ることにより、プランの事後解析と評価を行うステップ
と、を備えた。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、災害救助活動や
軍事作戦など実世界における複雑なミッションのプラン
ニングとプランの事後解析評価を支援するミッションプ
ランニング方法およびミッションプランニングシステム
に関する。

【０００２】ミッションプランニングとは、災害救助や
軍事作戦など、実世界における複雑なミッションのプラ
ンを作成することである。プランニングシステム(以後
プランナとも呼ぶ)におけるプランの作成とは、現在の
状況(初期状態)とミッションの目標(目標状態)が入力と
して与えられた時、知識ベースに格納されたルールを適
用することにより、初期状態から目標状態へ至るために
取る行動(アクション)の系列を求めることである。

【０００３】例えば、大都市で大規模な災害が発生した
時には、各被災地における現況データを初期状態とし、
人命を救出するという目標を設定すると、知識ベースに
格納された制約条件やアクションの候補の選択と評価を
繰り返すことにより、消防署員や警察官や一般市民等が
取るべきアクションの系列を求めることがミッションプ
ランニングである。

【０００４】

【従来の技術】従来のこの種の方法として特開平９−２
４５０１５号公報に開示された「階層的プランニング方
法」がある。この方法は、初期状態から目標状態へ状態
を変化させるアクションの系列を求めるプランニング方
法に関するもので，初期状態を展開する際，初期状態か
ら基本的なアクションのノードあるいは補助的なノード
のみを介して接続されるアクションやゴールノードを選
択する方法である。すなわち，例えば初期状態から全て
のアクションを展開して探索を行うのではなく、展開す
るための知識を使うことにより，価値の高いアクション
のみを展開することにより、無駄なアクションを含むプ
ランを抑制し、同時に全体のプラン生成効率を向上させ
るものである。

【０００５】しかしながら上記特開平９−２４５０１５
号公報のものでは、探索処理を削減するためのアイデア
であり、後述する実世界シミュレータを使うことにより
質の高いプランを作成し、実行を完了した後に実世界シ
ミュレータを使う事によりプランの事後解析と評価を行
うこの発明のものとは異なる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】一般にプランの作成
を、プランニングシステムが行う従来の方法の一つとし
て探索による方法がある。探索による方法は、初期状態
が与えられた時、知識ベースの中から次に選択可能なア
クションの候補を探し、その中から目標状態へ達するた
めに最も良いアクションを一つ選択し、次の状態へ遷移
する方法である。１つのアクションで目標状態へ遷移で
きない場合には、それぞれの候補について同様にアクシ
ョンの選択と状態の遷移を繰り返し試み、目標状態へ達
するアクション列の中から良いものを選択する。

【０００７】探索によるプランの作成方法において、ア
クション列を生成するために必要な機能は、現在状態に
対して選択可能なアクションを提案するための仕組み
と、列挙されたアクションの中から良いアクションを選
択する仕組みである。選択可能な候補を提案するのは、
現在の状態とマッチするルールを知識ベースから見つけ
ることにより行う。知識ベースの各ルールは一般的はＩ
Ｆ−ＴＨＥＮ型で記述される。複数のルールがマッチす
る場合には、候補として提案した後に選択する。複数の
候補から１つを選択するためには、各候補同士を比較す
るための評価値を計算し、評価値を比較することにより
良い評価値を持った候補を選ぶ。

【０００８】探索による方法とは別に、手続きネットワ
ークを用いて階層的にプランニングを行う方法もある。
手続きネットワークとは、プランニング過程のプランの
内部表現形式であり、ゴールノード(目標状態)とアクシ
ョンノードの２種類の基本ノードと、プランの開始や終
了を示す補助ノードからなる。手続きネットワークによ
りプランを作成する場合、ゴールノードやアクションノ
ードを、より具体的なゴールノードやアクションノード
からなるサブネットワークへ置き換えること、すなわち
展開することによって行う。展開は、知識をルール化し
た知識ベースを使う方法が一般的である。全ての基本ノ
ードが具体的なアクションノードとなった時が、プラン
の生成が完了した事を示す。手続きネットワークを用い
た方法も、知識ベース中のルールを次々適用することに
より、状態を小さな状態の組み合わせへと置き換えてい
く点においては同じであり、以下の説明においては、探
索による方法を例として説明する。

【０００９】従来のミッションプランニングシステム
は、上記に示すような知識ベースとプランナエンジンか
ら構成され、知識ベースには探索を制御するためのルー
ルや、ゴールノードを展開するためのルールが記述され
る。そして、初期状態と目標状態が入力として与えられ
ると、プランナエンジンが目標状態に至るまでのアクシ
ョン列を、探索や状態の展開を繰り返す事により生成す
る。

【００１０】以上のように、従来のミッションプランニ
ング方法およびそのシステムでは、ミッションプランを
作成した時点でプランの作成作業は完了であり、従って
現実世界へ事前に作成したプランを適用した場合、たと
え実際には更に良いプランが存在するにもかかわらず、
その事実を知る手段はなかった。また、現実世界へ適用
した時点でそのプランの実行が不可能だった場合も、何
が原因で実行できなかったかを知る手段がなかった。

【００１１】また、従来のミッションプランニング方法
およびそのシステムでは、プランを作成して実行した後
に、そのプランより更に良いプランが存在したか否かを
知る手段がなく、質の良いプランの作成に必要な知識ベ
ースの改良に、プランの事後解析評価結果を反映するた
めの手段を持たないという問題点があった。

【００１２】プランニングとは、プランナに対して初期
状態と目標状態とが入力として与えられ、あらかじめ知
識ベースとして保持されたルールを適用することによ
り、可能なアクションの列をプランナが求めることであ
る。

【００１３】プランナがプランを作成する際には、将来
外部環境がどのように変化するかを的確に予測した上で
アクション列を生成する必要があるが、この発明では外
部環境の変化を予測するためには実世界シミュレータを
用いる。

【００１４】更に、実世界シミュレータで予測するため
には想定するシナリオを与える必要があるが、様々なシ
ナリオに適合するプランを得られることが望ましい。そ
こで、複数のシナリオを実世界シミュレータに与え、多
くのシナリオに適合するプランを生成する。

【００１５】また、過去に予測した現在の状態と、現実
世界における現在の状態とがマッチしない場合には既に
作成したプランが無効となり、その場合は再度プランニ
ングを行うことにより対処する。

【００１６】この発明は、より質の高いプランを生成
し、またプランの事後解析と評価を可能とするミッショ
ンプランニング方法およびミッションプランニングシス
テムを提供することを目的とする。

【００１７】

【課題を解決するための手段】上記の目的に鑑み、この
発明は、現在の状況である初期状態とミッションの目標
である目標状態が与えられたとき、初期状態から目標状
態へ至るアクションの系列を知識ベースを用いて求め、
これらのアクションの系列であるプランを用いて実行し
た後に、作成したプランを事後解析評価する、コンピュ
ータを用いて災害救助および軍事作戦を含む実世界にお
けるミッションのプランニングを支援するミッションプ
ランニング方法であって、プランを作成するプランナが
実世界である外部環境を模擬する実世界シミュレータを
備え、プラン作成時に上記プランナは選択可能な複数の
アクション候補の中から一つを選択するために、各アク
ションを実行した場合の効果を上記実世界シミュレータ
を用いて模擬することにより比較してより質の高いプラ
ンを生成するステップと、上記実行時に外部環境の変化
をログファイルへ記録するステップと、実行後にプラン
ナエンジンと知識ベースと実世界シミュレータから構成
される最適プランナ部分を用いて、実行時に得たログフ
ァイルを実世界シミュレータへのシナリオデータとして
用い最良のプランを求めるステップと、最良のプランと
事前に作成したプランを比較することにより、プランの
事後解析と評価を行うステップと、を備えたことを特徴
とするミッションプランニング方法にある。

【００１８】また、上記最良のプランを求めるステップ
において、上記最適プランナ部分が事前に作成したプラ
ンより良い評価値を持つ全ての可能なプランを生成する
ことを特徴とする。

【００１９】また、上記最適プランナ部分が生成した各
プランと事前に作成したプランとの相違部分を表示する
ステップと、これに基づき関連する知識ベースを修正す
るステップと、を備えたことを特徴とする。

【００２０】また、現在の状況である初期状態とミッシ
ョンの目標である目標状態が与えられたとき、初期状態
から目標状態へ至るアクションの系列を知識ベースを用
いて求め、これらのアクションの系列であるプランを用
いて実行した後に、作成したプランを事後解析評価す
る、コンピュータを用いて災害救助および軍事作戦を含
む実世界におけるミッションのプランニングを支援する
ミッションプランニングシステムであって、プランを作
成するプランナが実世界である外部環境を模擬する実世
界シミュレータを備え、プラン作成時に上記プランナは
選択可能な複数のアクション候補の中から一つを選択す
るために、各アクションを実行した場合の効果を上記実
世界シミュレータを用いて模擬することにより比較して
より質の高いプランを生成する手段と、上記実行時に外
部環境の変化をログファイルへ記録する手段と、実行後
にプランナエンジンと知識ベースと実世界シミュレータ
から構成される最適プランナ部分を用いて、実行時に得
たログファイルを実世界シミュレータへのシナリオデー
タとして用い最良のプランを求める手段と、最良のプラ
ンと事前に作成したプランを比較することにより、プラ
ンの事後解析と評価を行う手段と、を備えたことを特徴
とするミッションプランニングシステムにある。

【００２１】また、上記最良のプランを求める手段にお
いて、上記最適プランナ部分が事前に作成したプランよ
り良い評価値を持つ全ての可能なプランを生成すること
を特徴とする。

【００２２】また、上記最適プランナ部分が生成した各
プランと事前に作成したプランとの相違部分を表示する
手段と、これに基づき関連する知識ベースを修正する手
段と、を備えたことを特徴とする。

【００２３】この発明では、上述した従来例に係る問題
点を解決するためになされたもので、動的に変化する外
部環境をシミュレーションにより予測するための実世界
シミュレータを備え、プランナは実世界シミュレータと
協調して動作することにより、従来と比べてより質の高
いプランを生成すること、実行時には外部環境の変化
(発生する事象)をログファイルへ記録し、実行後にプラ
ンナエンジンと知識ベースと実世界(外部環境)シミュレ
ータから構成される最適プランナエンジンを備え、実行
時に得たログファイルを実世界シミュレータへのシナリ
オデータとして用いることにより最良のプランを求め、
最良のプランと、事前に作成したプランを比較すること
により、プランの事後解析と評価を可能にする。

【００２４】

【発明の実施の形態】(全体構成)以下、この発明を図面
を用いて詳細に説明する。図１は、この発明によるミッ
ションプランニングシステムの全体の構成の一例を示す
図である。図１において、１はプランを作成するための
プランナで、２のプランナエンジンと３の知識ベースと
４の実世界シミュレータから構成されている。プランナ
１への入力は、実世界すなわち外部環境５で発生する事
象(イベント)のうち、時刻Ｔ−０で発生する事象である
５ａと、初期状態と目標状態を示す入力６、実世界シミ
ュレータ４を用いて将来を予測するために必要な想定シ
ナリオデータ７である。

【００２５】プランナ１の出力は、プランナエンジン２
によって生成したプランで、ここでは事前プランと呼ぶ
８と、実世界シミュレータ４により将来を予測した将来
予測データ９である。

【００２６】１０はプラン事後解析評価装置で、事前プ
ラン８を実行した後に事前プラン８の解析と評価を行う
ための装置であり、以下の各部分から構成される。１１
は外部環境記録機構で、事前プラン８を実行する際に、
時々刻々と変化する外部環境５の変化(図中では５ａ、
５ｂ、５ｃ、５ｄ)を記録し、外部環境ログファイル１
８に格納する。

【００２７】１２は最適プランナエンジンで、１３の知
識ベースと１４の実世界シミュレータを使って事前プラ
ン８よりも良い最適プラン１９を生成する(１９ａ、１
９ｂ、１９ｃ)。１４は実世界シミュレータで、４の実
世界シミュレータと同一機能のものであるが、入力とし
て与えるシナリオデータは、１１の外部環境記録機構が
実行時にログを採集した外部環境ログファイル１８を用
いる。

【００２８】１５はプラン比較機構で、最適プランナエ
ンジンが生成したプラン１９と、プランナエンジン２が
生成したプラン８とを比較し、同一の部分と異なる部分
を比較により求める。１６は将来予測結果比較機構で、
実世界シミュレータ４が予測した将来予測データ９と、
外部環境ログファイル１８とを比較し、同一の部分と異
なる部分を比較により求める。１７は結果の表示、編集
を行う表示・編集機構である。

【００２９】また、図中の矢印はいずれも処理装置間を
データが流れる向きを示しており、処理装置間がネット
ワーク等のデータ交換手段で有線あるいは無線で接続さ
れている。

【００３０】(プランナの構成)上記ミッションプランニ
ング方法およびシステムにおいて、プランナ１の構成を
以下に説明する。図２は図１中のプランナ１の構成を拡
大したものである。プランナ１は、プランナエンジン２
と知識ベース３と実世界シミュレータ４から構成されて
いる。

【００３１】プランナ１はプランの作成を目的とした装
置であり、プランの作成開始時には、入力データ６とし
て与えられた各情報と想定シナリオ７と、現在の実世界
の状況を示す外部環境データ５ａが入力データとして与
えられる。ここで、入力データ６は、外部環境５からの
事象５ａが発生する前の外部環境の状態(初期状態)と、
目標とする最終的な状態(目標状態)から構成される。

【００３２】入力データ６はプランナ１がプラン作成処
理を開始する際に用いる。想定シナリオ７は、実世界シ
ミュレータ４が実世界の将来予測処理を行うために用い
る。プランナエンジン２は、入力データ６で与えられた
初期状態から目標状態に至るまでのアクションの系列を
生成する。アクション系列の生成法、すなわちミッショ
ンプランの作成方法は、図２を用いて後程説明する。

【００３３】プランナ１が作成したプランは事前プラン
８として出力し、プランを作成する際に実世界シミュレ
ータ４が予測した将来の外部環境の情報は、将来予測９
として出力する。

【００３４】(ミッションプラン作成方法)プランナ１に
おけるミッションプランの作成方法を以下に説明する。
図２に示す構成を示すプランナ１は図３に示すフローチ
ャートに従ってミッションプランを作成する。

【００３５】図３のフローチャートを以下に説明する。
開始するとまず初期化を行う。初期化の際、入力６で与
えられた初期状態を現在状態とし、目標状態を終了状態
とする(ステップＳ１)。続いて、現在状態に対して適用
可能なルールを知識ベース３から検索し、適用可能なも
のを全てアクション候補として提案する(ステップＳ
２)。

【００３６】続いて、複数のアクション候補の中からど
のアクションを選択するのが良いかを決めるため、各ア
クション候補に対して評価値を求めることを目的とし、
以下の処理を繰り返す(ステップＳ３)。

【００３７】アクション候補の一つに対しては、そのア
クションを適用した場合に実世界がどのように変化する
かを予測するため、実世界シミュレータ４の上でアクシ
ョンを適用し、その結果得られた状態を、次の時刻にお
ける予測状態とする(ステップＳ５)。次に、予測状態が
目標とする終了状態であるか否かを判定し(ステップＳ
６)、終了状態であれば、そこに至るまでのアクション
列に対して評価値を与え(ステップＳ７)、次のアクショ
ン候補の処理に移行する。ステップＳ６で終了状態でな
ければ、次に適用可能なルールを知識ベース中から検索
し、次に適用可能なアクション候補として提案する(ス
テップＳ８)。

【００３８】以上の処理を繰り返し、全ての候補に対す
る処理が完了すると(ステップＳ４)、最も良い評価値を
持ったアクション候補を事前プラン８として出力する
(ステップＳ９)。

【００３９】(実行時の処理方法)プランの作成が完了し
て事前プラン８を得た後、実世界において事前プラン８
に基づいて実行、すなわち実世界において実際のアクシ
ョンの適用を行う。以下に、この発明における実行時の
処理を説明する。

【００４０】プラン事後解析評価装置１０は外部環境記
録機構１１を備え、実行時に外部環境５で時間と共に変
化する事象(５ａ、５ｂ、５ｃ、５ｄ)を入力とし、全て
の事象を外部環境ログファイル１８に記録する。

【００４１】(実行後のプラン解析評価方法)事前プラン
の実行を完了した後、事前プランの解析と評価を行うた
め、プラン事後解析評価装置１０は、最適プランナエン
ジン１２を用いて事前プラン８よりも良いプラン、すな
わち最適プラン１９を作成し、これを事前プラン８と比
較することにより解析、評価を行う。

【００４２】(プラン事後解析評価装置の構成−最適プ
ランナ部−)次に、プラン事後解析評価装置１０の構成
を、最適プランナ部分と、プラン比較部分と、将来予測
結果比較部分とに分けて、以下に説明する。

【００４３】最適プランナ部分は、最適プランナエンジ
ン１２と知識ベース１３と実世界シミュレータ１４とか
ら構成されている。最適プランの作成開始時には、入力
６として与えられた各情報と、外部環境ログファイル１
８とが入力データとして与えられる。ここで、入力デー
タ６は、プラン開始時の外部環境の状態(初期状態)と、
目標とする最終的な状態(目標状態)から構成される。外
部環境ログファイル１８は、実世界シミュレータ１４が
実世界の将来予測処理を行うためのシナリオデータとし
て用いる。

【００４４】最適プランナエンジン１２は、入力データ
６で与えられた初期状態から目標状態に至るまでのアク
ションの系列のうち、事前プラン８よりも良いプランを
生成する。最適プランナエンジン１２が作成したプラン
は最適プラン１９として出力し、事前プラン８と比較す
ることにより事後解析と評価に用いられる。

【００４５】(事後解析評価の方法： 最適プラン作成
方法)プラン事後解析評価装置１０における最適プラン
の作成方法を以下に説明する。まずここで最適プランを
定義する。最適とは、事前プラン８よりも何らかの基準
で良いプランのことであり、複数存在する場合には全て
を最適プランと呼ぶことにする。基準の決め方はどのよ
うな方法でも良く、基準の例としてはプランの実行に要
する費用や時間等である。以下に示す説明では、例とし
てコストの低いプランの方が良いものと仮定した場合で
説明する。

【００４６】以下に最適プランの作成方法を図４に示す
フローチャートに従って説明する。開始するとまず初期
化を行う。初期化の際、６の入力で与えられた初期状態
を現在状態とし、目標状態を終了状態とする(ステップ
Ｓ１)。続いて、現在状態に対して適用可能なルールを
知識ベースから検索し、適用可能なものを全てアクショ
ン候補として提案する(ステップＳ２)。

【００４７】続いて、複数のアクション候補の中からど
のアクションを選択するのが良いかを決めるため、各ア
クション候補に対して評価値を求めることを目的とし、
以下の処理を繰り返す(ステップＳ３)。

【００４８】アクション候補の一つに対しては、そのア
クションを適用した場合に実世界がどのように変化する
かを予測するため、実世界シミュレータ１４の上でアク
ションを適用し、その結果得られた状態を、次の時刻に
おける予測状態とする(ステップＳ５)。次に、予測状態
が目標とする終了状態であるか否かを判定し(ステップ
Ｓ６)、終了状態であれば、そこに至るまでのアクショ
ン列に対して評価値を与え、次のアクション候補の処理
に移行する(ステップＳ７)。ステップＳ６で終了状態で
なければ、次に適用可能なルールを知識ベース１３中か
ら検索し、次に適用可能なアクション候補として提案す
る(ステップＳ８)。

【００４９】以上の処理を繰り返し、全ての候補に対す
る処理が完了すると(ステップＳ４)、事前プランの評価
値よりも良いプランを全て最適プラン１９として出力す
る(ステップＳ９)。

【００５０】(事後解析評価の方法： 事前プランの解
析評価方法)プラン事後解析評価装置１０における、プ
ラン比較機構１５を用いた事前プランの解析評価方法を
以下に説明する。プラン比較機構１５は、事前プラン８
と最適プラン１９中の各最適プラン(１９ａ、１９ｂ、
１９ｃ)との相違点を比較し、その評価結果を表示・編
集機構１７に伝える。

【００５１】以下にプランの比較方法を図５に示すフロ
ーチャートに従って説明する。開始するとまず、事前プ
ラン８の状態遷移図を作成し(ステップＳ１)、続いて最
適プラン１９の状態遷移図を作成する(ステップＳ２)。
次に、それぞれの状態遷移図を開始点から順に比較し、
状態の遷移が異なる部分を結果として表示・編集機構１
７に出力する(ステップＳ３，Ｓ４)。

【００５２】表示された結果を本システムのオペレータ
は見、図示されていない入出力装置等を使用して(以下
同様)知識ベースの編集を行い、新たにルールを変更し
たり、既存のルールの編集を行うことにより、より良い
知識ベースを構築することが可能となる。

【００５３】(事後解析評価の方法： 将来予測の解析
評価方法)プラン事後解析評価装置１０における、将来
予測結果比較機構１６を用いた将来予測結果の解析評価
方法を以下に説明する。将来予測結果比較機構１６は、
実世界シミュレータ４が予測した将来予測データ９と、
外部環境ログファイル１８との相違点を比較し、その評
価結果を表示・編集機構１７に伝える。

【００５４】以下に将来予測結果の比較方法を図６に示
すフローチャートに従って説明する。開始すると、まず
将来予測データ９の状態遷移図を作成し(ステップＳ
１)、続いて外部環境ログファイル１８の状態遷移図を
作成する(ステップＳ２)。次に、それぞれの状態遷移図
を開始点から順に比較し、状態の遷移が異なる部分を結
果として表示・編集機構１７に出力する(ステップＳ
３)。

【００５５】表示された結果を本システムのオペレータ
は見、実世界シミュレータの中で修正可能なパラメータ
の調整を行い、実世界シミュレータの予測をより現実に
近い精度で行うことができるよう調整する。

【００５６】(動作の例)次に、上記構成に係る動作につ
いて説明する。以下の説明では、地震に代表される大規
模災害発生時の災害救助をミッションの例として用い、
地震が発生してから災害救助を行うミッションの例を用
いてこの発明による実施の形態と動作の例を説明する。

【００５７】(外部環境データの説明)まず、以下の動作
の説明で用いる外部環境データの例を説明する。大規模
災害時の災害救助ミッションのプランニングを行う場
合、外部環境とは実世界全体の状況のことである。ミッ
ションのプランニングのために必要な情報は、実世界全
体の全ての状況データではなく、目的とするミッション
のプランニングに必要な事象(イベント)であり、災害救
助ミッションにおけるイベント例は以下の通りである。 １． 地震または余震の発生 ２． 家屋や高層建築物の倒壊 ３． 高速道路の倒壊 ４． 道路の閉塞や渋滞 ５． 津波の発生 図７は以下の説明で用いる外部環境データの例を示し、
５ａは時刻Ｔ−０において発生するイベントの例を示し
ている。５ａのイベントは、時刻Ｔ−０、すなわちこの
場合は時刻１０：０８に震源地(Ｘ、Ｙ)でマグニチュー
ド７の地震が発生したとき、この事象が外部環境からの
入力データとしてミッションプランニングシステムのプ
ランナ１に入力される。

【００５８】(ミッションプラン作成開始時に必要なデ
ータの説明)ミッションプランの作成は、例えば図７に
示すイベント５ａの発生が契機となって開始する。ここ
では、作成開始にあたってプランナ１に入力として与え
る各データを説明する。

【００５９】図７の例で示すような地震の発生の場合、
これに対処するためのミッションとは災害救助である。
説明を簡単にするため、ここでは人命救助をミッション
とする。更に説明を簡単化するため、地震が発生した後
に高速道路が倒壊した場合を想定し、倒壊した高速道路
の下敷となったバスの中の人命を救助することとする。
災害時における人命救助のためのミッションプラン作成
を本システムで行う場合、本システムに入力として与え
る情報は、図７に示す外部環境データ５ａと、図１の６
に示す初期状態、終了状態、および想定シナリオ７であ
る。図８にこれらの具体例の一例を示す。

【００６０】例では、初期状態が平常状態の時に、外部
環境から地震の発生を通知するイベントが入力されたと
き、目標状態である人命救助のためのミッションプラン
を作成する状況を示している。この時、実世界シミュレ
ータ４に与える想定シナリオ７としては、神戸淡路震災
シナリオを与えている。

【００６１】(プランの作成例：シナリオの例)想定シナ
リオ７は、実世界シミュレータ４を動作させるために必
要なデータであり、想定シナリオ７の例を図９に示す。
ここでは後の説明上３種類の異なるシナリオ７、７ａ、
７ｂを示し、内容を以下に説明する。

【００６２】実世界においては、図７に示した外部環境
データ５ａのように、時刻１０：０８に震源地(Ｘ、Ｙ)
でマグニチュード７の地震が発生する。これに対して、
マクロ実世界シミュレータを用いて予想可能なシナリオ
は、例えば以下のようなシナリオが考えられる。 (ａ) ｎ分後に余震が発生する (ｂ) 構造物が壊れる。

【００６３】様々なシナリオを想定可能であるが、例え
ば過去の事例を参考にしていくつかのシナリオを仮定
し、その中から最も現実に近いと考えるシナリオを１つ
選択する。図９の例では、各３つのシナリオはそれぞれ
余震が発生する時刻は同じであるが規模が異なり、７の
シナリオでは家屋倒壊、７ａのシナリオでは高速道路の
倒壊、７ｂのシナリオでは家屋と高速道路の双方が倒壊
するシナリオとなっている。

【００６４】(プランの作成：前準備)プランの作成はプ
ランナ１が行うが、以下にそのための手順の例を説明す
る。プランナ１には想定シナリオ７と、６の初期状態と
目標状態と、５ａの外部環境データが与えられてプラン
作成が開始する。プランを作成するとは、地震が発生し
た時の状態を＜初期状態＞としたとき、その後に発生す
る災害により発生する人命を危険にする様々な状況へと
状態が遷移する中、最終的に目標状態である＜人命救出
＞という状態へ遷移するためのアクション列を生成する
ことである。

【００６５】(プランの作成：将来予測例の例)プランの
作成例を説明するに際して、与えられた想定シナリオ７
に対してプランナ１の中の実世界シミュレータ４が予測
する将来の外部環境、すなわち将来予測データ９の例
を、図１０を用いて説明する。後の説明のため、想定シ
ナリオ７ａと７ｂを与えた場合の例も併せて説明する。

【００６６】図１０の将来予測９は、想定シナリオ７と
現在の外部環境データ５ａが入力として与えられた時
に、実世界シミュレータ４が予測するであろう将来の外
部環境の一部を示したものである。実世界シミュレータ
４は、現在の外部環境データとシナリオで与えられた将
来発生するイベントをベースに、外部環境の将来予測を
行う。実世界シミュレータは、後述するプラン作成時に
提案したアクションを選択することにより、そのアクシ
ョンを実行した場合の外部環境の変化も含めて模擬した
上で予測するので、最終的に９が確定するのはプランの
作成が完了した時である。

【００６７】同様に将来予測９ｂ及び９ｃはそれぞれ図
９の想定シナリオ２、３(７ａ、７ｂ)を用いた場合の将
来予測の例を示す。

【００６８】(プランの作成：アクションの候補を提案)
「地震発生」という初期状態を「人命救出」という終了
状態へ遷移させるために適用可能な災害救助ミッション
におけるアクションの例は図１１に示す通りである。プ
ランを作成するには、図１１に示すアクション中から１
つを選択して状態を更新し、それに対して更に次のアク
ションを選択するという操作を繰り返す必要がある。

【００６９】しかし、どのアクションを選択するのが良
いかを決定するためには、そのアクションを適用する事
により外部環境がどのように変化するかを何らかの手段
で予測することが不可欠となる。予測が実世界の挙動と
大きく異なった場合には、プラン自体が実行不可能なも
のとなるため、予測の確からしさとプランの質の間には
密接な関係がある。

【００７０】(プランの作成例：従来のプラン作成法の
例と問題点)アクションの選択法の例としては、過去の
知識をルール化した知識ベースをプランナが持つという
方法がある。この方法は、ある現在状態に対して発火す
るルール(適用可能なルール)を選択することにより次の
状態へ遷移し、更にルールの発火と状態の遷移を繰り返
すことにより、終了状態へ遷移するための良いアクショ
ン列を探索的に求める方法である。例えば特開平９−２
５８９８５号公報の「プランニング装置」に示された手
続きネットワークによる方法は、知識ベースを用いて状
態の展開を繰り返す点において、探索的に求める方法の
代表例である。

【００７１】この発明の方式の場合、複数のアクション
が選択可能な時には、それぞれを仮に実施した場合の各
アクションの効果を比較する必要があり、アクションの
適用後の状態を、知識ベースのルールに記述された範囲
内で予測する。すなわち、知識ベース中のルールに記述
された範囲内で状態の遷移を繰り返すことにより予測す
る。従って、ルールが実世界を全ての状態と状態遷移を
網羅している場合には大変有効であり、簡単なプランニ
ング問題を扱う場合に適する方法である。

【００７２】しかし、災害救助や軍事作戦などの実世界
におけるミッションのプランを作成する場合、取り得る
状態の数は膨大であり、各状態間を遷移するための完全
な知識ベースを作るのは現実的ではない。従って、知識
ベースは不完全であるという前提を置いた上でプランを
作成する必要がある。

【００７３】(プランの作成例：従来のプラン作成法の
例と問題点−続き−)ここで、知識ベースが不完全だっ
た場合に知識ベースを用いた探索法ではプラン作成がう
まくいかない例を説明する。知識ベースには図１２に示
すようなルールが格納されている。ここで、ルールの記
述法は以下の例の通りとし、［条件］がマッチしたら
［アクション］を実行するというルールを示す。

【００７４】 ｉｆ ［条件］ ｔｈｅｎ ［アクション］ ；

【００７５】図１２の知識ベースを用いて、図７の５ａ
に示すような事象が発生した場合、人命救出という目標
状態に向けてのプランを生成する過程を図示すると図１
３のようになる。図中各円は状態を示し、矢印は状態か
ら状態へ遷移することを示す。一部の矢印には説明が付
いているが、これはその事象が発生した時に矢印の先の
状態へ遷移することを示す。各知識ベースを適用するこ
とにより、状態は更に詳細な状態遷移へと書き換えられ
る。この様子を以下に示す。

【００７６】まず、地震発生の事象が外部環境データと
して入力されると、初期状態は災害状態という状態に遷
移する(ステップ２０、２１)。災害状態という状態にマ
ッチする知識ベース中のルールは、図１２のルール２と
ルール３の２つである。ルール２の場合は被災情報入手
状態へ遷移し、被災情報を入手してから次の行動を実行
する(ステップ２２)。ルール３の場合は救助用資源準備
状態へ遷移し、今後必要となると予想される救助用の資
源(人や機材)の確保を直ちに行ってから次の行動を実行
する(ステップ２４)。

【００７７】このように、ある条件の時に複数のルール
を適用可能な場合、どちらを選ぶ方が良い選択であるか
を決めるためには、それぞれを適用した場合の効果を予
想し、より効果的な方を選択する必要がある。従って、
この例の場合にはルール２を適用した場合とルール３を
適用した場合の双方について、人命救出状態に至るまで
アクションを継続した場合を予想せねばならない。以下
にルール２を適用した場合とルール３を適用した場合の
例を説明する。

【００７８】(プランの作成例：最初にルール２を適用
した場合)ルール２を適用した場合の状態遷移図(２２)
に対して適用可能なルールは、情報入手状態に対して適
用可能なルールであり、通報等情報が入ってきたとき
に、通報の種類に応じてルール４、５、６、７、８、
９、１０が適用可能となる。例えば、建物倒壊情報が通
報された時には、救急用資源準備状態へ遷移した後、ル
ール１１を適用して救急用小型重機を手配し、完了した
ら被災情報入手状態へ戻った後、ルール４に従って初動
捜索隊を派遣して初動捜索状態へ遷移する。初動捜索の
結果、がれきの下に人を発見したとの通報が入った場合
には、ルール６に従って救急用資源準備状態へ遷移した
後、ルール１２を適用して救急用大型重機を手配し、完
了したら災害情報入手状態へ戻った後、ルール６に従っ
て二次救助隊を派遣し、救助状態へ遷移する。

【００７９】このように、ルール２を適用した場合には
緊急通報の種類に応じて救急用の資源を手配することに
より、資源の配分効率が良いという特徴がある。この一
連のルール適用によりミッションプランを作成すると、
図１３の２６に示すようなプランとなる。このプランの
コスト(評価値)を、例えば救助用重機のコストの総計に
すると仮定すると、小型重機を手配するコストがプラン
のコストとなる。例えば小型重機手配コストを１００万
円とすると、ルール２を適用する本プランのコストは１
００万円ということになる。

【００８０】(プランの作成例：最初にルール３を適用
した場合)一方ルール３を適用した場合の状態遷移図の
ステップ２４に対して適用可能なルールは、救助用資源
準備状態に対して適用可能なルールであり、この場合は
ルール１１と１２が適用可能となる。どちらのルールを
選択するかその基準を示すルールはなく、更に両方のル
ールを適用しても矛盾はないため、ここでは両方を適用
したとする。すなわち、その結果救助用の小型重機と大
型重機の双方を手配して災害状態へと戻る。ここで再度
ルール２と３の両方を選択可能となるが、ここでは既に
適用したルールは再度適用しないことにすると、ルール
２を適用して被災情報入手状態へ遷移する。

【００８１】続いて建物倒壊通報が通報された時には、
既に救急用資材は準備完了となっているため、ルール５
を適用して通報と共に初動捜索隊を派遣して、初動捜索
状態へと遷移する。更にがれきの下に人を発見したとい
う通報を受けた時にも、同様に通報と共に二次救助隊を
派遣し、救助状態へと遷移する。このように、ルール３
を適用した場合には緊急通報が来る前に救急用の資源を
手配していることにより、緊急通報が来ると同時に救助
を開始できるという利点がある。しかし、このプランの
コストは小型重機と大型重機のコストの和だとし、大型
重機のコストが２００万円とする場合、本プランのコス
トは２００万円ということになる。

【００８２】以上の結果、救助コストが少ないプランを
選択した結果、図１３の２６に示すようなコストが１０
０万円のプランを得られる。

【００８３】(プランの作成例：プランの問題点)上記で
求めたミッションプランは、建物が倒壊した場合には有
効である。しかし、図９のシナリオ２(７ａ)の例のよう
に、知識ベース中には想定していない高速道路の倒壊が
発生した場合には、必要な救助用リソースが準備されて
おらず、救助隊を派遣することができない、あるいは派
遣しても有効な活動ができないという問題点が生ずる。
すなわち、現実の現場においてこのミッションプランニ
ング装置を用いてプランを作成した場合には、道路倒壊
情報を入手した時点でそれ以降のプランは無駄になると
いうことを意味している。このように、プランナエンジ
ンと知識ベースによる方法では限界があり、プランの作
成方法を工夫するとともに、知識ベースを段階的に改良
するための仕組みを工夫する必要がある。

【００８４】(プランの作成例：この発明によるプラン
作成例の説明)そこで、この発明によるミッションプラ
ンニング方法では、知識ベースのみによる将来予測の限
界を解消するため、プランナ１の中に実世界シミュレー
タ４を備え、プランナが出したアクションの候補に対し
て実世界の状態がどのように変化するかは実世界シミュ
レータが行うという特徴を備える。

【００８５】例えば、上記の例では知識ベース中のルー
ルには道路倒壊という状況を予想できずに、救助コスト
１００万円のプランを選択した。しかし、実世界シミュ
レータ４に図９に示した想定シナリオ７ａあるいは７ｂ
を与えたとすると、プランナ１は高速道路倒壊に対応可
能なプランを生成することが可能となる。この発明によ
るプラン作成の具体例を以下に説明する。

【００８６】(プランの作成例：この発明によるプラン
作成例の説明)まず、図９の想定シナリオ１(７)を例と
してプラン作成例を説明する。シナリオ１(７)を実世界
シミュレータ４を用いて将来を予測した例は図１０の将
来予測１(９)の通りである。すなわち、プランナ１のプ
ランナエンジン２は、初期状態として図１４の状態遷移
図２７の状態からプラン作成を開始するが、将来予測１
(９)を使うことにより、状態遷移の図１４の２８の状態
に直ちに遷移し、ここからプランニング処理を開始可能
となる。その後プラン作成上情報が不足する場合には実
世界シミュレータから情報を得ることにより、知識ベー
スのルールのみを用いてプランを作成するのと比べて得
られる情報が多いため、より詳細なプランを作成するこ
とができる。

【００８７】図１４の２９にはプランナ１がプラン作成
時に作成した最終的な状態遷移図を示し、図１５には作
成したプラン１(８)の例を示す。従来の方式による知識
ベースだけで作成したプラン図１３の２６と比べると、
被災情報が入る前に、予想される停電や渋滞や火災や家
屋倒壊に対する救助用資源の準備をできる点が大きく異
なり、その結果、通報があった際には直ちに救助活動を
開始できるという特徴がある。

【００８８】同様に、図９の想定シナリオ２(７ａ)を用
いた場合のプラン２(８ａ)と、想定シナリオ３(７ｂ)を
用いた場合のプラン３(８ｂ)の例も図に示す。想定シナ
リオ２(７ａ)の場合は、高速道路倒壊に関するルールは
知識ベース３中には記述されていないが、図１２のルー
ル１３に示す通り、高速道路倒壊が発生した場合に必要
な救助用資源を実世界シミュレータに問い合わせること
により、大型重機が必要であるとの結果を得、救助用資
源を通報前に準備していることを示している。従来の方
式により得られたプラン(図１３の２６)では、高速道路
倒壊が発生した場合には作成したプランは無効となる点
が大きく異なる。

【００８９】また、想定シナリオ３(７ｂ)の場合は、家
屋倒壊と高速道路倒壊の双方が発生することを予測し、
どちらが発生しても対処可能なプランとなっている。

【００９０】以上のように、この発明によりプランを作
成することにより、現実世界で発生する可能性のある事
象を実世界シミュレータにより予測してプランを作成す
るため、より質の高いプランを作成することが可能とな
る。

【００９１】(外部環境記録機構の実施の形態)次に、図
１の外部環境記録機構１１の動作の例を説明する。外部
環境記録機構１１は、時々刻々変化する外部環境で発生
する事象を、ログファイル１８に記録するための機構で
ある。記録したログファイル１８は後に実世界シミュレ
ータ１４のシナリオデータとして用いるので、シナリオ
データとして意味のある情報のみを記録すれば良い。

【００９２】図１６には外部環境ログファイル１８の例
を３例示す(１８、１８ａ、１８ｂ)。図９の想定シナリ
オ(７、７ａ、７ｂ)の例と比べると記録する事象の数が
多くて内容が細かい。図１０の実世界シミュレータが出
力した将来予測(９、９ａ、９ｂ)と比べると事象の数が
多く、発生する時刻が異なる。

【００９３】(最適プラン作成方法の実施の形態)次に、
プラン事後解析評価装置１０の中の最適プランナ部分の
動作の例を説明する。最適プランナ部分は、最適プラン
ナエンジン１２と知識ベース１３と実世界シミュレータ
１４から構成されている。知識ベース１３に格納されて
いるルールは知識ベース３と同じであるが、後に説明す
る表示・編集機構１７を使って編集可能である点が異な
る。

【００９４】基本的なプランの作成方式はプランナエン
ジン２と類似しており、以下に相違点を中心に実施の形
態を説明する。プランナエンジン２の場合は、プランの
候補には評価値を与え、複数プランがある場合には候補
の中から最も評価値の高いプランを一つ選ぶことにより
事前プラン８を作成した。一方、最適プランナエンジン
１２の場合には、同様にプランの候補には評価値を与え
る部分は同じであるが、事前プラン８に与えた評価値よ
り良い評価値を持ったプラン全てを、最適プラン１９と
して出力する点が異なる。

【００９５】すなわち、例えば図１５のプラン１(８)が
事前プランだとし、その評価値が１００だったとする。
ここで、最適プランナエンジン１２がプラン２(８ａ)と
プラン３(８ｂ)を生成し、プラン２(８ａ)は９０、プラ
ン３(８ｂ)が１２０だったとする場合、評価値の値が大
きい方が良いとすると、プラン３(８ｂ)を最適プラン１
９として出力する。

【００９６】(プラン比較機構の実施の形態)次に、プラ
ン事後解析評価装置１０における、プラン比較機構１５
を用いた事前プランの解析評価の実施の形態を以下に説
明する。図１７には事前プラン８と最適プラン１９を示
すが、内容的には事前プランは図１５のプラン１(８)と
等しく、最適プランは図１５のプラン３(８ｂ)と同じと
する。

【００９７】まず、図５のフローチャートに示す通り、
事前プラン８の状態遷移図を作成する。例えば、この状
態遷移図は図１３の２３と同じとなる。続いて最適プラ
ン１９の状態遷移図を作成すると、図１４の２９と同じ
となる。しなわち開始すると、まず事前プラン８の状態
遷移図を作成し、続いて最適プラン１９の状態遷移図を
作成する。次に、それぞれの状態遷移図を開始点から順
に比較し、状態の遷移が異なる部分を結果として表示・
編集機構１７に出力する。

【００９８】結果の表示例は図１８に示す。この例で
は、プランの中の相違部分は太字およびアンダーライン
等で表示し、状態遷移図の中の相違部分には矢印がつけ
てある。この画面を見ながら、本システムのオペレータ
はどのようなプランを作成するのが最適であったのか知
り、その上で新たなルール追加したり、既存のルールの
編集を行うことにより、より良い知識ベースを構築する
ことが可能となる。

【００９９】(将来予測結果比較機構の実施の形態)次
に、プラン事後解析評価装置１０における、将来予測結
果比較機構１６を用いた将来予測９の事後解析評価の実
施の形態を以下に説明する。図１９には将来予測９と外
部環境ログファイル１８の例を示す。内容的には将来予
測９は図１０の将来予測１(９)と同じで、外部環境ログ
ファイル１８は図１６の外部環境ログファイル３(１８)
と同じである。

【０１００】まず、図６のフローチャートに示す通り、
将来予測９の状態遷移図を作成し、その例を図１９の９
ｓに示す。続いて外部環境ログファイル１８から状態の
遷移図を作成し、その例を図１９の１８ｓに示す。次
に、それぞれの状態遷移図を開始点から順に比較し、状
態の遷移が異なる部分を結果として表示・編集機構１７
に出力する。

【０１０１】結果の表示例は図２０に示す。この例で
は、予測データとログファイルの相違部分は太字および
アンダーライン等で表示し、状態遷移図の中の相違部分
には矢印がつけてある。この画面を見ながら、本システ
ムのオペレータは、実世界シミュレータの中で修正可能
なパラメータの調整を行い、実世界シミュレータの予測
をより現実に近い精度で行うことができるよう調整す
る。

【０１０２】

【発明の効果】以上のようにこの発明によれば、現在の
状況である初期状態とミッションの目標である目標状態
が与えられたとき、初期状態から目標状態へ至るアクシ
ョンの系列を知識ベースを用いて求め、これらのアクシ
ョンの系列であるプランを用いて実行した後に、作成し
たプランを事後解析評価する、コンピュータを用いて災
害救助および軍事作戦を含む実世界におけるミッション
のプランニングを支援するミッションプランニング方法
であって、プランを作成するプランナが実世界である外
部環境を模擬する実世界シミュレータを備え、プラン作
成時に上記プランナは選択可能な複数のアクション候補
の中から一つを選択するために、各アクションを実行し
た場合の効果を上記実世界シミュレータを用いて模擬す
ることにより比較してより質の高いプランを生成するス
テップと、上記実行時に外部環境の変化をログファイル
へ記録するステップと、実行後にプランナエンジンと知
識ベースと実世界シミュレータから構成される最適プラ
ンナ部分を用いて、実行時に得たログファイルを実世界
シミュレータへのシナリオデータとして用い最良のプラ
ンを求めるステップと、最良のプランと事前に作成した
プランを比較することにより、プランの事後解析と評価
を行うステップと、を備えたことを特徴とするミッショ
ンプランニング方法およびこれに基づくミッションプラ
ンニングシステムとしたので、プランの事後解析および
その評価を行うことができる。

【０１０３】また、上記最良のプランを求めるステップ
において、上記最適プランナ部分が事前に作成したプラ
ンより良い評価値を持つ全ての可能なプランを生成する
ことを特徴とするので、より質の高いプランを生成でき
る。

【０１０４】また、上記最適プランナ部分が生成した各
プランと事前に作成したプランとの相違部分を表示する
ステップと、これに基づき関連する知識ベースを修正す
るステップと、を備えたことを特徴とするので、実世界
シミュレータの精度を向上させるための編集が行える。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明によるミッションプランニングシス
テムの全体の構成の一例を示す図である。

【図２】 この発明によるプランナの構成の一例を示す
図である。

【図３】 この発明によるプランナの動作を示すフロー
チャートである。

【図４】 この発明によるプラン事後解析評価装置の動
作を示すフローチャートである。

【図５】 この発明によるプラン事後解析評価装置のプ
ラン比較機構の動作を示すフローチャートである。

【図６】 この発明によるプラン事後解析評価装置の将
来予測結果比較機構の動作を示すフローチャートであ
る。

【図７】 この発明における外部環境データの一例を示
す図である。

【図８】 この発明における外部データの一例を示す図
である。

【図９】 この発明におけるシナリオの一例を示す図で
ある。

【図１０】 この発明における将来予測の一例を示す図
である。

【図１１】 この発明における災害救助ミッションでの
アクションの一例を示す図である。

【図１２】 この発明における災害救助ミッションでの
知識ベースの一例を示す図である。

【図１３】 従来のミッションプランとの差異を説明す
るための図である。

【図１４】 この発明における状態遷移を示す図であ
る。

【図１５】 この発明におけるプランの一例を示す図で
ある。

【図１６】 この発明における外部環境ログファイルの
一例を示す図である。

【図１７】 この発明における事前プランと最適プラン
の一例を示す図である。

【図１８】 この発明におけるプラン事後解析評価結果
の画面表示の一例を示す図である。

【図１９】 この発明における将来予測と外部環境ログ
ファイルの一例を示す図である。

【図２０】 この発明におけるプラン事後解析評価結果
の画面表示の一例を示す図である。

【符号の説明】

１ プランナ、２ プランナエンジン、３ 知識ベー
ス、４ 実世界シミュレータ、５ 外部環境、６ 入力
データ、７ 想定シナリオ、８ 事前プラン、９将来予
測、１０ プラン事後解析評価装置、１１ 外部環境記
録機構、１２最適プランナエンジン、１３ 知識ベー
ス、１４ 実世界シミュレータ、１５プラン比較機構、
１６ 将来予測結果比較機構、１７ 表示・編集機構、
１８外部環境ログファイル、１９ 最適プラン。

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 現在の状況である初期状態とミッション
   の目標である目標状態が与えられたとき、初期状態から
   目標状態へ至るアクションの系列を知識ベースを用いて
   求め、これらのアクションの系列であるプランを用いて
   実行した後に、作成したプランを事後解析評価する、コ
   ンピュータを用いて災害救助および軍事作戦を含む実世
   界におけるミッションのプランニングを支援するミッシ
   ョンプランニング方法であって、 プランを作成するプランナが実世界である外部環境を模
   擬する実世界シミュレータを備え、プラン作成時に上記
   プランナは選択可能な複数のアクション候補の中から一
   つを選択するために、各アクションを実行した場合の効
   果を上記実世界シミュレータを用いて模擬することによ
   り比較してより質の高いプランを生成するステップと、 上記実行時に外部環境の変化をログファイルへ記録する
   ステップと、 実行後にプランナエンジンと知識ベースと実世界シミュ
   レータから構成される最適プランナ部分を用いて、実行
   時に得たログファイルを実世界シミュレータへのシナリ
   オデータとして用い最良のプランを求めるステップと、 最良のプランと事前に作成したプランを比較することに
   より、プランの事後解析と評価を行うステップと、 を備えたことを特徴とするミッションプランニング方
   法。
2. 【請求項２】 上記最良のプランを求めるステップにお
   いて、上記最適プランナ部分が事前に作成したプランよ
   り良い評価値を持つ全ての可能なプランを生成すること
   を特徴とする請求項１に記載のミッションプランニング
   方法。
3. 【請求項３】 上記最適プランナ部分が生成した各プラ
   ンと事前に作成したプランとの相違部分を表示するステ
   ップと、 これに基づき関連する知識ベースを修正するステップ
   と、 を備えたことを特徴とする請求項２に記載のミッション
   プランニング方法。
4. 【請求項４】 現在の状況である初期状態とミッション
   の目標である目標状態が与えられたとき、初期状態から
   目標状態へ至るアクションの系列を知識ベースを用いて
   求め、これらのアクションの系列であるプランを用いて
   実行した後に、作成したプランを事後解析評価する、コ
   ンピュータを用いて災害救助および軍事作戦を含む実世
   界におけるミッションのプランニングを支援するミッシ
   ョンプランニングシステムであって、 プランを作成するプランナが実世界である外部環境を模
   擬する実世界シミュレータを備え、プラン作成時に上記
   プランナは選択可能な複数のアクション候補の中から一
   つを選択するために、各アクションを実行した場合の効
   果を上記実世界シミュレータを用いて模擬することによ
   り比較してより質の高いプランを生成する手段と、 上記実行時に外部環境の変化をログファイルへ記録する
   手段と、 実行後にプランナエンジンと知識ベースと実世界シミュ
   レータから構成される最適プランナ部分を用いて、実行
   時に得たログファイルを実世界シミュレータへのシナリ
   オデータとして用い最良のプランを求める手段と、 最良のプランと事前に作成したプランを比較することに
   より、プランの事後解析と評価を行う手段と、 を備えたことを特徴とするミッションプランニングシス
   テム。
5. 【請求項５】 上記最良のプランを求める手段におい
   て、上記最適プランナ部分が事前に作成したプランより
   良い評価値を持つ全ての可能なプランを生成することを
   特徴とする請求項４に記載のミッションプランニングシ
   ステム。
6. 【請求項６】 上記最適プランナ部分が生成した各プラ
   ンと事前に作成したプランとの相違部分を表示する手段
   と、 これに基づき関連する知識ベースを修正する手段と、 を備えたことを特徴とする請求項５に記載のミッション
   プランニングシステム。