JP2018045444A - Existence probability estimation device, existence probability estimation method, and existence probability estimation program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の実施形態は、存在確率推定装置、存在確率推定方法、および存在確率推定プログラムに関する。 Embodiments described herein relate generally to an existence probability estimation device, an existence probability estimation method, and an existence probability estimation program.
従来、人物や車両等の対象移動体における最新の位置情報に基づいて、経過時間に応じた存在位置を推定する技術が知られている。しかしながら、従来の技術では、対象移動体の存在位置を推定するための条件が十分ではないため、存在可能性のある領域を見落としたり、存在可能範囲の網羅性が欠如する場合があった。 2. Description of the Related Art Conventionally, a technique for estimating an existing position according to elapsed time based on the latest position information on a target moving body such as a person or a vehicle is known. However, in the conventional technology, conditions for estimating the location of the target mobile object are not sufficient, and thus there are cases where an area where there is a possibility of being overlooked or the coverage of the possible range is lacking.
本発明が解決しようとする課題は、対象移動体が存在する可能性のある領域を適切に推定することができる存在確率推定装置、存在確率推定方法、および存在確率推定プログラムを提供することである。 The problem to be solved by the present invention is to provide an existence probability estimation device, an existence probability estimation method, and an existence probability estimation program capable of appropriately estimating an area where a target mobile object may exist. .
実施形態の存在確率推定装置は、取得部と、存在確率導出部とを持つ。取得部は、基準時点における対象移動体の位置情報、前記位置情報を基準とした地図情報、および外乱情報を取得する。存在確率導出部は、前記取得部により取得された基準時点における対象移動体の位置情報、前記位置情報を基準とした地図情報、および外乱情報に基づいて、前記取得部により取得された前記地図情報に対応づけて、前記基準時点よりも後の時点における前記対象移動体の存在確率を導出する。 The existence probability estimation device according to the embodiment includes an acquisition unit and an existence probability derivation unit. The acquisition unit acquires position information of the target moving body at the reference time point, map information based on the position information, and disturbance information. The existence probability deriving unit is configured to acquire the map information acquired by the acquiring unit based on the position information of the target moving body at the reference time acquired by the acquiring unit, map information based on the position information, and disturbance information. , The existence probability of the target moving body at a time later than the reference time is derived.
以下、実施形態の存在確率推定装置、存在確率推定方法、および存在確率推定プログラムを、図面を参照して説明する。 Hereinafter, an existence probability estimation device, an existence probability estimation method, and an existence probability estimation program according to embodiments will be described with reference to the drawings.
図1は、実施形態の存在確率推定装置100を含む対象移動体発見支援システム1のシステム構成の一例を示す図である。対象移動体発見支援システム1は、例えば、存在確率推定装置100と、少なくとも1つの通信端末200とを備える。以下の説明において、通信端末200−1〜200−nは、それぞれ同様の構成とし、いずれの通信端末であるかを区別しないときは、いずれの通信端末であるかを示すハイフン以降の符号を省略し、「通信端末200」と称して説明する。
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a system configuration of a target mobile object
存在確率推定装置100は、例えば、一以上のプロセッサにより実現される。存在確率推定装置100は、例えば、LAN(Local Area Network)やWAN(Wide Area Network)、セルラー網、Wi−Fi網、専用回線、プロバイダ、インターネット等を含むネットワークNWを介して、通信端末200と通信を行う。
The existence
存在確率推定装置100は、例えば、取得部110と、存在確率導出部120と、存在可能性マップ生成部(推定部)130と、表示部140と、通信部150と、記憶部160とを備える。これらの機能部は、例えばCPU(Central Processing Unit)等のプロセッサがプログラムメモリに格納されたプログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部である。これらの各機能部のうち一部または全部は、LSI(Large Scale Integration)やASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)等のハードウェアで実現されてもよい。
The existence
取得部110は、基準時点における対象移動体の位置情報、位置情報を基準とした地図情報、および外乱情報を取得する。基準時点とは、対象移動体の位置が既知である時点をいう。具体的には、対象移動体が最後に目撃された時点、或いは、存在確率推定装置100または通信端末200の利用者から指示された時点等が基準時点に設定される。対象移動体とは、例えば、人物や動物等の生命、或いは車両等の移動可能な物体である。
The
地図情報は、例えば、現実の位置をメッシュに分割し、それぞれに対して高度の情報が対応付けられたものである。また、地図情報のメッシュには、位置情報(座標情報)、地形に関する情報(標高、斜度、稜線、平地等)、水源に関する情報(沢、河川、池、湖、海等の有無、水深、流れの緩急等)、道路の有無、建物等に関する情報が含まれてよい。稜線とは、高度が周囲に比して高い位置を線状に連ねたものである。地図情報は、予め地図情報162として記憶部160に記憶されていてもよい。
For example, the map information is obtained by dividing an actual position into meshes and associating altitude information with each mesh. In addition, the map information mesh includes location information (coordinate information), information on topography (elevation, slope, ridgeline, flat land, etc.), information on water sources (existence of rivers, rivers, ponds, lakes, seas, etc., water depth, Information about the presence or absence of roads, buildings, etc. A ridge line is a line in which positions with a higher altitude than the surrounding are connected in a line. The map information may be stored in advance in the
外乱情報は、例えば、天候情報を含む。また、天候情報は、例えば、天気、温度、湿度、風向、風速、降雨、積雪、降灰等の情報である。また、外乱情報には、例えば、時刻情報に関連した昼夜の別や対象領域内の明度に関する情報が含まれてよい。また、外乱情報には、対象移動体のダメージに関する情報が含まれてよい。例えば、対象移動体が生命体である場合、ダメージに関する情報には、生命体の病歴や怪我の有無(或いは怪我をしている位置)の情報が含まれてよい。また、対象移動外が車両である場合、ダメージに関する情報には、車両の故障または燃料切れ等に関する情報が含まれてよい。 The disturbance information includes, for example, weather information. The weather information is information such as weather, temperature, humidity, wind direction, wind speed, rainfall, snow cover, and ash fall. Also, the disturbance information may include, for example, information related to the daytime and nighttime related to the time information and the brightness in the target area. Further, the disturbance information may include information regarding damage to the target moving body. For example, when the target moving body is a living body, the information on the damage may include information on the medical history of the living body and the presence / absence of injury (or an injured position). Further, when the target movement is not a vehicle, the information related to damage may include information related to a vehicle failure or running out of fuel.
また、取得部110は、対象移動体の属性情報を取得してもよい。属性情報とは、例えば、対象移動体の能力や状況等に関する情報であり、具体的には、人物の年齢や性別、目的地、山道等の経験、山道等に対する知識、性格、当時の服装および装備等の情報である。
Moreover, the
取得部110は、上述の各種情報を、ネットワークNWに接続された通信端末200から取得してもよく、他の外部装置から取得してもよい。この場合、取得部110は、存在確率推定装置100の利用者により直接入力操作を受け付ける操作受付部を含んでもよい。取得された各種の情報は、記憶部160に記憶される。
The
存在確率導出部120は、取得部110により取得された基準時点における対象移動体の位置情報および外乱情報に基づいて、取得部110により取得された地図情報162に対応づけて、基準時点よりも後の時点における対象移動体の存在確率を導出する。基準時点よりも後の時点とは、例えば存在確率推定装置100や通信端末200の利用者から指示された時点(例えば、5分後、1時間後、1日後)でもよく、予め設定された固定の時点でもよい。また、基準時点よりも後の時点は、複数の時間でもよく、最終時点とは限らない。また、存在確率導出部120は、対象移動体の想定される移動量に基づいて、波及的に存在確率を導出する。なお、以下の説明では、移動量の一例として移動速度を用いて説明する。
The existence
存在確率導出部120は、例えば、存在不可能領域設定部122と、推定移動ベクトル生成部124と、存在可能領域重み付け部126と、を備える。
The existence
存在不可能領域設定部122は、取得部110により取得された基準時点の対象移動体の位置情報に基づいて設定される所定領域において、地図情報162および対象移動体の属性情報等が、存在不可能領域の条件を満たすか否かを判定する。所定領域とは、基準時点の対象移動体の位置情報から所定距離にある同心円上の領域でもよく、対象移動体の想定される移動速度や地図情報に基づいて設定される最大移動領域でもよい。このように領域を限定することで、対象移動体の存在可能領域を推定する時間を短縮することができる。また、存在不可能領域の条件は、存在不可能領域判定基準情報164として記憶部160に記憶されている。存在不可能領域設定部122は、地図情報162および対象移動体の属性情報が、存在不可能領域の条件を満たす場合に、その領域を存在不可能領域として設定する。
The non-existent
図2は、存在不可能領域判定基準情報164の一例を示す図である。存在不可能領域判定基準情報164には、地図情報と属性情報とに対応づけられた存在不可能領域として判定するための基準(閾値)が設定されている。図示の例では、地図情報として、地面の斜度、泥濘の深さ、河川の緩急等がある。また、図示の例では、属性情報として、年齢、性別等がある。
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the nonexistent area
存在不可能領域設定部122は、所定領域内の各地点において、存在不可能領域判定基準情報164に示す基準を満たすと判定された場合に、その地点を存在不可能領域とする。例えば、存在不可能領域設定部122は、対象移動体が車両である場合に、車両が山を登ったり、河川や湖を走行することがないため、傾斜や河川の部分を存在不可能領域として設定する。また、存在不可能領域設定部122は、対象移動体が生命体である場合に、落雷発生地域や、植生地域を存在不可能領域として設定する。このように、実施形態では、存在不可能領域判定基準情報164を用いることで、捜索者等の経験則によらずに、定量化した基準で存在不可能領域を設定することができる。
The non-existent
推定移動ベクトル生成部124は、基準時点における対象移動体の位置情報に基づいて、対象移動体の推定移動ベクトルを生成する。推定移動ベクトル生成部124は、例えば、地図情報の各地点を細分化する格子状のメッシュを設定し、対象移動体の位置を基準として、上下方向、左右方向、右斜め上方向、右斜め下方向、左斜め上方向、左斜め下方向の全8方向のそれぞれに対して移動ベクトル量を生成する。移動ベクトル量は、例えば、対象移動体の属性情報に基づいて設定される移動速度を基準に設定される量である。
The estimated movement
また、推定移動ベクトル生成部124は、推定移動ベクトルで推定される領域に基づいて、基準時点よりも後の時点の対象移動体の存在確率を設定する。また、推定移動ベクトル生成部124は、上述した属性情報および外乱情報に基づいて、予め記憶部160に記憶された移動速度調整情報166を参照して移動速度を調整し、調整した移動速度に基づいて推定移動ベクトルを生成する。
Further, the estimated movement
図3は、移動速度調整情報166の一例を示す図である。移動速度調整情報166には、外乱情報と対象移動体とに対応づけられた移動速度の調整量が設定されている。属性情報は、例えば、対象移動体の年齢および性別の情報である。外乱情報は、例えば、対象移動体における怪我の位置、天候情報に基づく積雪量、夜間であるか否か、および降雨等である。
FIG. 3 is a diagram showing an example of the movement
例えば、対象移動体が15歳以上の男性であり、下半身に怪我をしている場合、推定移動ベクトル生成部124は、移動時の速度を通常時の移動速度の30%の速度に調整する。これにより、推定移動ベクトル生成部124は、属性情報や外乱情報に対応させて適切な移動速度で推定移動ベクトルを生成することができる。
For example, when the target moving body is a man over 15 years old and the lower body is injured, the estimated movement
図4は、推定移動ベクトル生成部124における処理内容を説明するための図である。図示のように、推定移動ベクトル生成部124は、基準時点における対象移動体の位置300−1を基準として、対象移動体の想定される移動速度に基づいて、各方向における推定移動ベクトル310を生成する。
FIG. 4 is a diagram for explaining the processing contents in the estimated movement
例えば、基準時点における対象移動体の位置300−1に対し、対象移動体の想定される移動速度の調整がない場合、推定移動ベクトル生成部124は、対象移動体の想定される移動速度からの調整比率を「1」として、各方向の推定移動ベクトルを生成する。
For example, when there is no adjustment of the assumed moving speed of the target moving body with respect to the position 300-1 of the target moving body at the reference time point, the estimated movement
また、推定移動ベクトル生成部124は、対象移動体の位置300−1から右方向の位置300−2に移動した時点を基準にして、同様に推定移動ベクトルを生成する。推定移動ベクトル生成部124は、各方向に対象移動体の位置を移動させながら、それぞれの位置で推定移動ベクトルを生成する。また、推定移動ベクトル生成部124は、基準時点よりも後の目的の時点になるまで、推定ベクトルの生成を波及的に続けることで、存在可能領域320を生成する。
In addition, the estimated movement
図5は、対象移動体の想定される移動速度を調整した場合の推定移動ベクトル310の生成例を示す図である。例えば、対象移動体の属性情報が「15歳以上の男性」であり、外乱情報が、「下半身の怪我」である場合、推定移動ベクトル生成部124は、移動速度調整情報166に基づいて、対象移動体の想定される移動速度を基準速度の30%(0.3)の比率に調整する。次に、推定移動ベクトル生成部124は、調整された移動速度を基準に対象移動体の位置300−1に基づく存在可能領域322を生成する。
FIG. 5 is a diagram illustrating a generation example of the estimated
また、推定移動ベクトル生成部124は、上述した存在不可能領域設定部122により設定された存在不可能領域がある場合に、その存在不可能領域がある方向への移動速度の比率を減らしてもよい。この場合、推定移動ベクトル生成部124は、存在不可能領域の存在により比率を減らした方向に近い方向を、迂回する可能性がある方向として、比率を高くしてもよい。
Further, when there is a non-existent region set by the non-existent
図6は、存在不可能領域に対応させた推定移動ベクトルの生成例を説明するための図である。例えば、対象移動体の位置300−1の付近に存在不可能領域330がある場合、推定移動ベクトル生成部124は、存在不可能領域330までの距離に応じて、存在不可能領域330が存在する方向への移動速度が、通常時の移動速度よりも遅くなるように1以下の比率に調整する。また、推定移動ベクトル生成部124は、存在不可能領域330を迂回する方向に対応する推定移動ベクトルについては、通常時の移動速度よりも速くなるように1以上の比率に調整する。推定移動ベクトル生成部124は、上述の処理を対象移動体の位置300−1を基準に、各方向に波及的に行うことで、存在可能領域324が生成される。これにより、存在確率に対応する存在可能領域を、より適切に導出することができる。
FIG. 6 is a diagram for explaining an example of generating an estimated movement vector corresponding to a nonexistent region. For example, when there is a
なお、推定移動ベクトル生成部124は、上述した対象移動体の属性情報および外乱情報に基づく移動速度の調整内容と、上述した存在不可能範囲に基づく移動速度の調整内容とを組み合わせて、上述した存在可能領域を導出してもよい。これにより、より高精度に存在確率分布を生成することができる。
In addition, the estimated movement
存在可能領域重み付け部126は、地図情報162から得られる地形情報等に基づいて、存在可能領域の重み付けを行う。例えば、存在可能領域重み付け部126は、推定移動ベクトル生成部124により生成される存在可能領域のうち、地図情報162から得られる沢や河川等の水源付近、または、稜線上や平地、道路等の領域については、対象移動体が存在する可能性が高いと判定する。そして、存在可能領域重み付け部126は、対象移動体が存在する可能性が高いと判定した領域の存在確率が高くなるように重みを付与する。
The existable
また、存在可能領域重み付け部126は、地図情報162から得られる対象移動体が通過できないような崖や海等の領域については、対象移動体が存在する可能性が低いと判定し、判定した領域の存在確率が低くなるように重みを付与する。また、存在可能領域重み付け部126は、既に捜索者が捜索した領域について、対象移動体が存在する可能性が低いと判定し、判定した領域の存在確率が低くなるように重みを付与してもよい。
Further, the possible
ここで、存在可能領域重み付け部126は、重み付けされた領域の情報を推定移動ベクトル生成部124に出力し、推定移動ベクトルの生成時に作用させてもよい。また、推定移動ベクトル生成部124は、上述の重み付けされた領域の情報のみを用いて推定移動ベクトルを生成してもよい。
Here, the possible
存在可能性マップ生成部130は、存在確率導出部120により導出された存在確率の情報に基づいて、対象移動体の存在可能領域を推定する。具体的には、存在可能性マップ生成部130は、基準時点の対象移動体の位置情報に基づいて設定される所定領域において、存在確率導出部120により生成された推定移動ベクトルで表現した存在可能領域に基づく、存在可能性マップを生成する。
The existence possibility
図7は、存在可能性マップ400の一例を示す図である。存在可能性マップ生成部130は、まず、地図情報402に、基準時点における対象移動体の位置情報に対応するオブジェクト404を重畳させる。また、存在可能性マップ生成部130は、存在可能性マップ生成部130は、地図情報402に、例えば、対象移動体の最大移動範囲を超える範囲を、所定の色や模様で識別することができるオブジェクト406で重畳させる。
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the
また、存在可能性マップ生成部130は、存在不可能領域設定部122で設定された存在不可能領域が識別可能となるオブジェクト408−1および408−2を、地図情報402に重畳させる。
Further, the existence possibility
また、存在可能性マップ生成部130は、推定移動ベクトル生成部124で生成した対象移動体の推定移動ベクトルに基づく存在可能範囲が識別可能となるオブジェクト410を、地図情報402に重畳させる。このとき、存在可能性マップ生成部130は、存在可能領域重み付け部126により重み付けされた領域を識別可能となるようにオブジェクトを設定してもよい。図示の例では、存在可能範囲に対応するオブジェクト410−1および410−2は、存在可能領域重み付け部126により高い重み付けがなされた領域(重点捜索領域)であり、オブジェクト410−3および410−4は、存在可能領域重み付け部126により重み付けがされていない領域である。
Further, the existence possibility
このように、存在可能性マップ生成部130は、各種条件に応じて存在可能性マップ400を生成することができる。したがって、実施形態では、例えば、対象移動体が怪我をしていた場合に移動速度を低下させたり、対象移動体が子供(例えば、10歳以下)である場合に、引き返さず、知識よりも生存本能に従うといった性格に関する情報に基づいて存在確率を変動させたり、対象移動体の装備が不十分である場合に存在不可能範囲を拡大させたりすることで、適切な存在可能性マップ400を生成することができる。
Thus, the existence possibility
なお、存在可能性マップ生成部130は、対象移動体の目的地を存在可能性マップ400に重畳して表示させてもよく、通信端末200から位置情報を取得し、取得した通信端末の位置を、地図情報162の座標に対応させて存在可能性マップ400に重畳表示してもよい。これにより、他の捜索者の位置を把握することができるため、より効率的に対象移動体の捜索を行うことができる。
Note that the existence possibility
このように、存在可能性マップ生成部130は、存在確率に対応させて存在可能性マップを生成することで、対象移動体の位置を精度よく特定することができるため、対象移動体の発見を早期に行うことができる。
In this way, the existence possibility
表示部140は、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)や有機EL(Electro Luminescence)表示装置等である。表示部140は、対象移動体の存在確率を推定するために必要な各種情報の入力を受け付ける画面を表示したり、上述した存在可能性マップ等を表示する。
The
通信部150は、ネットワークNWを用いて通信端末200と通信する。通信部150は、存在可能性マップ生成部130により生成された存在可能性マップ400を通信端末200に送信する。
The
記憶部160は、例えば、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、HDD(Hard Disk Drive)、SDカード等の不揮発性の記憶媒体と、RAM(Random Access Memory)、レジスタ等の揮発性の記憶媒体とによって実現される。記憶部160は、例えば、地図情報162、存在不可能領域判定基準情報164、および移動速度調整情報166等の情報を格納する。また、記憶部160は、例えば、取得部110により取得された外乱情報や属性情報を格納してもよい。
The
通信端末200は、例えば、対象移動体を発見する捜索者等が所持する端末である。通信端末200は、例えば、スマートフォン等の携帯電話、タブレット端末、PDA(Personal Digital Assistant)等である。通信端末200は、例えば、存在確率推定装置100とネットワークNWを介して通信を行う通信部、および存在確率推定装置から得られる情報を表示する表示部の機能を備える。通信端末200は、存在確率推定装置100から得られる存在可能性マップ400を表示することで、捜索者に対する発見支援を行う。
The
なお、上述した通信端末200は、存在確率推定装置100と同様の機能を備えていてもよい。この場合、通信端末200は、存在確率推定装置100から上述した存在可能性マップを受信しなくても、単独で存在可能性マップを取得し、表示部に表示することができる。
Note that the
図8は、存在確率推定装置100における処理内容の一例を示すフローチャートである。本フローチャートは、周期的に繰り返し実行されてもよく、存在確率推定装置100または通信端末200の利用者からの実行指示により実行されてもよい。
FIG. 8 is a flowchart showing an example of processing contents in the existence
取得部110は、基準時点における対象移動体の位置情報、位置情報を基準とした地図情報、および外乱情報を取得する(ステップS100)。なお、ステップS100の処理において、取得部110は、対象移動体の属性情報を取得してもよい。次に、存在不可能領域設定部122は、地図情報162と、存在不可能領域判定基準情報164とに基づいて、最大移動範囲内の領域における対象移動体の存在不可能領域を設定する(ステップS102)。
The
次に、推定移動ベクトル生成部124は、地図情報162、外乱情報、および対象移動体の属性情報に基づいて、基準時点における対象移動体の位置情報を基準とした推定移動ベクトルを生成する(ステップS104)。次に、推定移動ベクトル生成部124は、推定移動ベクトルの生成を所定回数実行したか否かを判定する(ステップSS106)。所定回数実行するとは、例えば、存在確率を導出する範囲が、基準時点よりも後の目的の時点になるまで実行することを意味する。
Next, the estimated movement
所定回数実行していない場合は、推定移動ベクトル生成部124は、所定回数に到達するまでステップS104の処理を行う。また、所定回数実行した場合、存在可能領域重み付け部126は、最大移動範囲内の領域において、対象移動体の存在可能性の高低に応じて重み付けを行う(ステップS108)。
When the predetermined number of times has not been executed, the estimated movement
次に、存在可能性マップ生成部130は、推定移動ベクトルに基づき推定された存在可能領域、および存在不可能領域に対応するオブジェクトを地図情報に重畳させる(ステップS110)。次に、存在可能性マップ生成部130は、通信部150によって、オブジェクトを重畳させた地図情報(存在可能性マップ)を通信端末200に送信させる(ステップS112)。これにより、本フローチャートは、終了する。
Next, the existence possibility
以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、基準時点における対象移動体の位置情報、前記位置情報を基準とした地図情報、および外乱情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された基準時点における対象移動体の位置情報、前記位置情報を基準とした地図情報、および外乱情報に基づいて、前記取得部により取得された前記地図情報に対応づけて、前記基準時点よりも後の時点における前記対象移動体の存在確率を導出する存在確率導出部と、を持つことにより、対象移動体が存在する可能性のある領域を適切に推定することができる。 According to at least one embodiment described above, the position information of the target moving object at the reference time point, the map information based on the position information, and the acquisition unit that acquires disturbance information, and the reference acquired by the acquisition unit Based on the position information of the target mobile object at the time, map information based on the position information, and disturbance information, the map information acquired by the acquisition unit is associated with the map information at a time later than the reference time By having the existence probability deriving unit for deriving the existence probability of the target moving body, it is possible to appropriately estimate a region where the target moving body may exist.
具体的には、実施形態によれば、対象移動体の最新の位置情報に基づき、経過時間に応じた存在可能領域の推定を行うことができる。また、実施形態によれば、地形形状および植生の有無等による地図情報や、対象移動体のダメージに関する情報等から存在不可能地域を設定したり、対象移動体の属性情報から移動量を推定し、これらの情報を地図情報に反映させることで、存在可能領域を精度よく取得することができる。したがって、対象移動体の捜索漏れが抑制でき、捜索するべきでない範囲も特定できるため、無駄な労力と時間の浪費を抑制し、対象移動体を迅速に発見することができる。 Specifically, according to the embodiment, it is possible to estimate the possible area according to the elapsed time based on the latest position information of the target moving body. In addition, according to the embodiment, a non-existent area is set based on map information based on terrain shape and the presence or absence of vegetation, information on damage of the target moving body, or the movement amount is estimated from the attribute information of the target moving body. By reflecting these pieces of information on the map information, it is possible to accurately obtain the possible area. Therefore, the search omission of the target mobile body can be suppressed, and the range that should not be searched can be specified. Therefore, wasteful labor and time waste can be suppressed, and the target mobile body can be found quickly.
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 Although several embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the spirit of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and gist of the invention, and are also included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.
1…対象移動体発見支援システム、100…存在確率推定装置、110…取得部、120…存在確率導出部、122…存在不可能領域設定部、124…推定移動ベクトル生成部、126…存在可能領域重み付け部、130…存在可能性マップ生成部(推定部)、140…表示部、150…通信部、160…記憶部、200…通信端末
DESCRIPTION OF
Claims (10)
前記取得部により取得された基準時点における対象移動体の位置情報、前記位置情報を基準とした地図情報、および外乱情報に基づいて、前記取得部により取得された前記地図情報に対応づけて、前記基準時点よりも後の時点における前記対象移動体の存在確率を導出する存在確率導出部と、
を備える存在確率推定装置。 An acquisition unit that acquires position information of a target mobile object at a reference time point, map information based on the position information, and disturbance information;
Based on the position information of the target moving body at the reference time acquired by the acquisition unit, the map information based on the position information, and disturbance information, the map information acquired by the acquisition unit is associated with the map information, An existence probability deriving unit for deriving the existence probability of the target moving object at a time point later than a reference time point;
An existence probability estimation device comprising:
前記存在確率導出部は、前記対象移動体の想定される移動量に基づいて、波及的に存在確率を導出し、前記天候情報に基づいて、前記対象移動体の移動量を調整する、
請求項1に記載の存在確率推定装置。 The disturbance information includes weather information,
The existence probability deriving unit derives a presence probability in a spillover manner based on an assumed movement amount of the target moving body, and adjusts a movement amount of the target moving body based on the weather information.
The existence probability estimation apparatus according to claim 1.
前記存在確率導出部は、前記対象移動体の想定される移動量に基づいて、波及的に存在確率を導出し、前記ダメージに関する情報に基づいて、前記対象移動体の移動量を調整する、
請求項1または2に記載の存在確率推定装置。 The disturbance information includes information on damage of the target moving body,
The existence probability deriving unit derives an existence probability in a spillover manner based on an assumed movement amount of the target moving body, and adjusts a movement amount of the target moving body based on information on the damage.
The existence probability estimation apparatus according to claim 1 or 2.
前記ダメージに関する情報は、前記生命体の怪我の情報を含む、
請求項3に記載の存在確率推定装置。 The target moving body is a living body,
The information on the damage includes information on the injuries of the life form,
The existence probability estimation device according to claim 3.
前記ダメージに関する情報は、前記車両の故障または燃料切れの情報を含む、
請求項3または4に記載の存在確率推定装置。 The target moving body is a vehicle,
The information on the damage includes information on failure of the vehicle or running out of fuel,
The existence probability estimation device according to claim 3 or 4.
前記存在確率導出部は、前記取得部により取得された属性情報に基づいて、前記基準時点よりも後の時点における前記対象移動体の存在確率を導出する、
請求項1から5のうち、いずれか1項に記載の存在確率推定装置。 The acquisition unit acquires attribute information of the target moving body,
The existence probability deriving unit derives the existence probability of the target moving body at a time point later than the reference time point based on the attribute information acquired by the acquisition unit.
The existence probability estimation device according to any one of claims 1 to 5.
前記位置情報を基準とした地図情報、および前記外乱情報に基づいて、前記対象移動体が存在することが不可能な存在不可能領域を導出する、
請求項1から6のうち、いずれか1項に記載の存在確率推定装置。 The existence probability deriving unit includes:
Based on the map information based on the position information and the disturbance information, a non-existent region where the target moving body cannot exist is derived.
The existence probability estimation device according to any one of claims 1 to 6.
請求項1から7のうち、いずれか1項に記載の存在確率推定装置。 An estimation unit that estimates the possible area of the target moving object based on the existence probability derived by the existence probability deriving unit;
The existence probability estimation device according to any one of claims 1 to 7.
基準時点における対象移動体の位置情報、前記位置情報を基準とした地図情報、および外乱情報を取得し、
取得された基準時点における対象移動体の位置情報、前記位置情報を基準とした地図情報、および外乱情報に基づいて、取得された前記地図情報に対応づけて、前記基準時点よりも後の時点における前記対象移動体の存在確率を導出する、
存在確率推定方法。 Computer
Obtain position information of the target mobile object at the reference time point, map information based on the position information, and disturbance information,
Based on the acquired position information of the target mobile object at the reference time point, map information based on the position information, and disturbance information, in association with the acquired map information, at a time point later than the reference time point Deriving the existence probability of the target moving object;
Existence probability estimation method.
基準時点における対象移動体の位置情報、前記位置情報を基準とした地図情報、および外乱情報を取得させ、
取得させた基準時点における対象移動体の位置情報、前記位置情報を基準とした地図情報、および外乱情報に基づいて、取得させた前記地図情報に対応づけて、前記基準時点よりも後の時点における前記対象移動体の存在確率を導出させる、
存在確率推定プログラム。 On the computer,
Obtaining the position information of the target mobile object at the reference time point, map information based on the position information, and disturbance information;
Based on the acquired position information of the target mobile object at the reference time, map information based on the position information, and disturbance information, the map information is acquired at a time later than the reference time in association with the acquired map information. Deriving the existence probability of the target moving object;
Existence probability estimation program.
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