JP2018097651A - 情報処理装置及び情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複数のセンサの検出情報の統合処理の後段の処理において、精度と待ち時間の適正化とを両立させること。【解決手段】情報処理装置１は、センサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄから取得されたセンサデータが入力され、センサデータを処理して統合情報を生成する主統合部６と、センサデータの予測値が入力され、主統合部６の処理に対応する処理を実行する副統合部１３と、センサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄからのセンサデータの取得予測時刻と、取得予測時刻に取得されるセンサデータの予測値とを算出し、算出した予測値を、当該予測値に対応する取得予測時刻の順番に副統合部１３に入力する予測値算出部１２と、予測値の入力に応じた副統合部１３による処理結果である推定値を基にした影響度に関する情報を、予測値に対応する取得予測時刻に関する情報とともに出力する出力部１４と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、複数のセンサからの情報を統合して処理する情報処理装置及び情報処理方法に関するものである。

従来から、複数のセンサで計測された情報を統合して新たな統合情報を生成するソフトセンサ（バーチャルセンサとも呼ばれる。）が用いられている。例えば、下記特許文献１に記載されたバーチャルセンサシステムでは、複数の測定パラメータに対応する一組の値を得て、その一組の値とバーチャルセンサプロセスモデルとに基づいて、複数の検出パラメータの値を同時に計算する処理が用いられている。また、下記特許文献２に記載された移動体把持装置では、計測装置による計測結果から得られた対象物の位置と姿勢の予測値と、その誤差と、共分散行列とを用いて精度指標値を算出し、その精度指標値を基に対象物の把持の可否を判定するという処理が用いられている。また、下記特許文献３に記載されたセンサ情報の統合方法では、あるセンサ情報の観測時刻と同じかそれよりも新しいセンサ情報が全てのセンサから受信されていることの第１条件が満たされているか判定し、第１条件を満たす場合には、各センサ情報を観測時刻順に用いて対象物の内部状態を予測し、その内部状態を出力している。

特許第５０２６４３３号公報 特許第５７３３５１６号公報 特許第５７４１３２８号公報

ところで、上記のような従来のソフトセンサにおける統合情報の生成方法では、統合情報を後段の処理で利用しようとする場合に、後段の処理における精度と待ち時間の適正化とを両立させることが困難である。すなわち、複数のセンサによる計測の時間がばらばらである場合には様々な時刻に複数のセンサから計測結果が取得されるので、ソフトセンサの統合処理のタイミングによって統合情報の精度が変動する。上記特許文献３に記載の方法のように、全てのセンサから情報が受信されていることを条件に統合処理を起動することも考えられるが、この場合は統合処理を利用する後段の処理の待ち時間が長くなる傾向にある。

そこで、本発明は、かかる課題に鑑みて為されたものであり、複数のセンサの検出情報の統合処理の後段の処理において、精度と待ち時間の適正化とを両立させることが可能な情報処理装置及び情報処理方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の一側面に係る情報処理装置は、複数のセンサからの情報を統合して処理する情報処理装置であって、複数のセンサから取得された検出情報が入力され、検出情報を処理して統合情報を生成する主統合部と、検出情報の予測値が入力され、主統合部の処理に対応する処理を実行する副統合部と、複数のセンサからの検出情報の取得予測時刻と、取得予測時刻に取得される検出情報の予測値とを算出し、算出した予測値を、当該予測値に対応する取得予測時刻の順番に副統合部に入力する算出部と、予測値の入力に応じた副統合部による処理結果である推定値を基にした影響度に関する情報を、予測値に対応する取得予測時刻に関する情報とともに出力する出力部と、を備える。

本発明の他の側面に係る情報処理装置は、複数のセンサからの情報を統合して処理する情報処理装置であって、複数のセンサから取得された検出情報が入力され、検出情報を処理して統合情報を生成する主統合部と、複数のセンサからの検出情報の取得予測時刻と、取得予測時刻に取得される検出情報の予測値とを算出し、算出した予測値を、当該予測値に対応する取得予測時刻の順番に主統合部に入力し、主統合部によって予測値を処理させる算出部と、予測値の入力に応じた主統合部による処理結果である推定値を基にした影響度に関する情報を、予測値に対応する取得予測時刻に関する情報とともに出力する出力部と、を備える。

かかる構成の情報処理装置によれば、主統合部によって複数のセンサから取得された検出情報が処理されて統合情報が生成される一方で、検出情報の予測値を対象にした主統合部の処理によって統合情報が生成される。ここで、算出部によって、検出情報の取得予測時刻毎に検出情報の予測値が算出され、これらの予測値が取得予測時刻の順番に上記処理に対して入力され、それに応じた処理結果である推定値が得られる。さらに、出力部によって、得られた推定値を基にした影響度に関する情報が取得予測時刻に関する情報とともに出力される。これにより、統合情報を利用する後段の処理部において、取得予測時刻における主統合部の処理結果の精度を予測することができるので、後段の処理部の処理が要求する精度の範囲で待ち時間を適正化することができる。

或いは、本発明の他の側面に係る情報処理方法は、１又は複数の装置によって構成される情報処理装置が、複数のセンサからの情報を統合して処理する情報処理方法であって、複数のセンサから取得された検出情報が入力されて、検出情報を処理して統合情報を生成する主統合ステップと、検出情報の予測値が入力されて、主統合ステップにおける処理に対応する処理を実行する副統合ステップと、複数のセンサからの検出情報の取得予測時刻と、取得予測時刻に取得される検出情報の予測値とを算出し、算出した予測値を、当該予測値に対応する取得予測時刻の順番に副統合ステップにおける処理に対して入力する算出ステップと、予測値の入力に応じた副統合ステップにおける処理結果である推定値を基にした影響度に関する情報を、予測値に対応する取得予測時刻に関する情報とともに出力する出力ステップと、を備える。

かかる構成の情報処理方法によれば、主統合ステップにおいて複数のセンサから取得された検出情報が処理されて統合情報が生成される一方で、検出情報の予測値を対象にした主統合ステップの処理に対応する処理によって統合情報が生成される。ここで、算出ステップにおいて、検出情報の取得予測時刻毎に検出情報の予測値が算出され、これらの予測値が取得予測時刻の順番に上記対応する処理に対して入力され、それに応じた処理結果である推定値が得られる。さらに、出力ステップにおいて、得られた推定値を基にした影響度に関する情報が取得予測時刻に関する情報とともに出力される。これにより、統合情報を利用する後段の処理部において、取得予測時刻における主統合ステップの処理結果の精度を予測することができるので、後段の処理部の処理が要求する精度の範囲で待ち時間を適正化することができる。

複数のセンサから取得された検出情報に関する履歴を保持する履歴記憶部をさらに備え、算出部は、履歴を基に検出情報の予測値を算出する、ことも好適である。

かかる構成を採れば、検出情報の予測値を精度よく算出することができ、出力部によって出力される確からしさに関する情報の信頼度も向上させることができる。

また、算出部は、複数のセンサによる検出情報の取得周期あるいは計測予定時刻と、複数のセンサとの通信の遅延時間とを基に取得予測時刻を算出する、ことも好適である。

この場合、検出情報の取得予測時刻を正しく予測することができ、出力部によって出力される取得予測時刻に関する情報の信頼度も向上させることができる。

さらに、出力部は、影響度に関する情報として、推定値の誤差あるいはエントロピーに関する情報、又は誤差あるいはエントロピーの変化量を基にした情報を出力する、ことも好適である。

こうすれば、統合情報を利用する後段の処理部において、取得予測時刻における主統合部の処理結果の精度を効率的に予測することができる。

本発明によれば、複数のセンサの検出情報の統合処理の後段の処理において、精度と待ち時間の適正化とを両立させることができる。

本発明の好適な一実施形態に係る情報処理装置の構成概略図である。 図１の情報処理装置１を構成するコンピュータ１００のハードウェア構成を示すブロック図である。 図１の情報処理装置１による統合情報の生成処理の手順を示すフローチャートである。 図１の情報処理装置１による出力データの構成例を示す図である。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一又は相当要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

図１は、本発明の好適な一実施形態に係る情報処理装置の構成概略図である。同図に示される情報処理装置１は、プラント内の設備（例えば、ガスタービンシステム）、物流管理システム、機器類（例えば、ジェットエンジン、ロボット等）又は工場における生産装置の制御・診断システム、あるいはＩｏＴ（Internet of Things）システムなどに使用される。情報処理装置１は、複数のセンサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄから取得されたセンサデータ（検出情報）を統合して統合情報を生成し、その統合情報を上位制御装置３に出力する装置である。上位制御装置３は、情報処理装置１から出力された統合情報を利用して、ガスタービン、ジェットエンジン、ロボット等の制御対象機器４を制御する。この情報処理装置１は、機能的な構成要素として、データ受信部５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄ、主統合部６、履歴作成部７、履歴記憶部８、周期情報記憶部９、通信遅延情報記憶部１０、予測時刻算出部（算出部）１１、予測値算出部（算出部）１２、副統合部１３、及び出力部１４を含んで構成されている。

図２は、情報処理装置１を構成するコンピュータ１００のハードウェア構成を示すブロック図である。同図に示すように、コンピュータ１００は、物理的には、ＣＰＵ１０１、主記憶装置であるＲＡＭ１０２及びＲＯＭ１０３、入力キー、タッチセンサ等の入力デバイスである入力装置１０４、タッチパネルディスプレイ、液晶ディスプレイ等の出力装置１０５、データ送受信デバイスである通信モジュール１０６、半導体メモリ等の補助記憶装置１０８、などを含むコンピュータシステム（情報処理プロセッサ）として構成されている。情報処理装置１の後述する処理機能は、図２に示されるＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２等のハードウェア上に１又は複数の所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１０１の制御のもとで入力装置１０４、出力装置１０５、及び通信モジュール１０６を動作させるとともに、ＲＡＭ１０２や補助記憶装置１０８におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。なお、情報処理装置１は、１つのコンピュータ１００によって構成されてもよいし、階層的に接続された複数のコンピュータ１００によって構成されてもよい。

ここで、情報処理装置１の具備する構成要素の機能の詳細について説明する。

データ受信部５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄは、それぞれ、センサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄから、センサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄによって検出された温度データあるいは圧力データ等のセンサデータ（検出情報）を受信する。本実施形態ではセンサデータを受信するセンサを４つとしているが、４つ未満であってもよいし、４つ以上であってもよい。データ受信部５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄは、センサデータを有線通信あるいは無線通信を利用したプッシュ通信あるいはプル通信により受信する。プッシュ通信とは、センサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄから送信されたセンサデータを受動的に受信することを意味し、プル通信とは、データ受信部５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄからの要求を契機にセンサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄから送信されたセンサデータを能動的に受信することを意味する。ここで、センサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄにおいては、それぞれ異なる検出周期でセンサデータが検出され、データ受信部５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄは、それぞれ、センサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄの検出周期に対応するタイミングでセンサデータを受信するように動作する。情報処理装置１の受信するセンサデータは、計測値に限らず任意の情報であって構わない。ここでは、説明を容易にするため、情報の発生源を「センサ」と呼んでいるが、これにより情報源を必ずしも物理センサに限定するものではない。例えば、個々の情報源を仮想的なセンサとみなすことで、本特許は任意の情報源に適用できる。例えば仮想的なセンサには、プログラムの出力値又は物理現象ではないシミュレーションから発生した値、情報統合を実施した後のソフトセンサの出力値などであっても構わない。

主統合部６は、いわゆる、ソフトセンサ（バーチャルセンサともいう。）と呼ばれる機能部分であり、データ受信部５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄによってセンサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄから取得された複数のセンサデータが入力され、それらの複数のセンサデータを処理して統合情報を生成する。主統合部６の機能は、例えば、ＣＰＵ１０１により実現される。この主統合部６においては、新しいセンサデータが入力される都度、内部状態を示すデータ（内部状態データ）が更新され、その内部状態に応じた統合情報が生成される。統合情報の生成方法としては、カルマンフィルタ、パーティクルフィルタ、情報フィルタ、データベースモデルを利用した手法、あるいは、重回帰モデルを利用した手法等が用いられる。主統合部６によって生成された統合情報は、上位制御装置３において制御対象機器４の制御処理に用いられる。この例では情報統合を一度に実施しているが、必ずしも一度に実施する必要はない。センサの数の多いシステムにおいては、情報処理装置１を含んだ階層構造のシステムを構築し、部分的に情報統合した情報をさらに情報処理装置１に対して上位階層の情報統合装置で統合した後、その情報統合装置から統合情報を上位制御装置３に送付しても構わない。

履歴作成部７は、データ受信部５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄによってセンサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄから取得されたセンサデータに関する履歴情報を作成する。このような履歴情報には、例えば、センサデータの受信時刻に関する時刻情報と、その受信時刻に受信されたセンサデータと、そのセンサデータの取得先のセンサを特定する取得先情報とが含まれている。履歴記憶部８は、センサデータが取得される度にそのセンサデータに関する履歴情報を蓄積して保持する。

周期情報記憶部９は、複数のセンサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ毎にセンサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄによるセンサデータの検出周期（取得周期）に関する情報を記憶する記憶部である。通信遅延情報記憶部１０は、複数のセンサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ毎に、センサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄと対応するデータ受信部５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄとの間の通信の遅延時間（待ち時間）に関する情報を記憶する記憶部である。情報処理装置１が複数のコンピュータ１００の階層構造によって構成されている場合には、通信遅延情報記憶部１０は、その階層構造に関する情報と、センサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ及びコンピュータ１００を含む各ノード間のホップ数の情報（経路長に関する情報）とを記憶していてもよい。

予測時刻算出部１１は、将来センサデータが受信される見込みの複数のセンサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄからのセンサデータの取得予測時刻を算出する。詳細には、予測時刻算出部１１は、各センサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ毎に次のようにして取得予測時刻を算出する。例えば、センサ２ａを対象にした場合は、まず、予測時刻算出部１１は、履歴記憶部８を参照することにより、センサ２ａからセンサデータを受信した最新の受信時刻を特定する。次に、予測時刻算出部１１は、周期情報記憶部９及び通信遅延情報記憶部１０を参照することにより、センサ２ａとデータ受信部５ａとの間の通信の遅延時間と、センサ２ａの検出周期とを特定する。このとき、予測時刻算出部１１は、通信遅延情報記憶部１０から直接遅延時間を読み出してもよいし、階層構造に関する情報、経路長に関する情報等から遅延時間を計算して求めてもよい。そして、予測時刻算出部１１は、センサ２ａに関する受信時刻に、特定した通信の遅延時間及び検出周期を加味することによってセンサ２ａからのセンサデータの取得予測時刻を算出する。予測時刻算出部１１は、同様にして、他のセンサ２ｂ，２ｃ，２ｄに関する取得予測時刻も算出する。ここでは、予測時刻算出部１１は、周期情報と遅延時間を基に取得予測時刻を算出したが、センサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄの計測予定時刻が予め決まっている場合には、それに遅延時間を加味して、取得予測時刻を算出しても構わない。

予測値算出部１２は、予測時刻算出部１１によって取得予測時刻が算出されたセンサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄを対象に、その取得予測時刻に取得されると予測されるセンサデータの予測値を算出する。例えば、予測値算出部１２は、予測対象のセンサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄに関する履歴記憶部８を参照することにより、そのセンサから過去に得られたセンサデータの値を特定し、その値と取得予測時刻とを基に予測値を算出する。この際には、例えば、センサモデルを使ったシミュレーション又は線形外挿などの手法が採用される。予測値算出部１２は、算出した複数のセンサデータの予測値を、それらの予測値に対応付けられた取得予測時刻の順番に、副統合部１３に入力する。

副統合部１３は、主統合部６と同一の処理を実行するソフトセンサの機能部分である。すなわち、副統合部１３は、センサデータが主統合部６に入力されて主統合部６によって統合情報が生成されたタイミングで、内部状態データを含む主統合部６の複製として生成される。副統合部１３は、主統合部６の複製として生成された後に、複数のセンサデータの予測値のそれぞれが取得予測時刻の順番で入力され、その都度、それぞれのセンサデータを対象に主統合部６と同一の処理を行うことにより、統合情報の推定値を生成する。例えば、センサデータとしてある箇所の温度データの予測値及び圧力データの予測値が入力されて、統合情報の推定値として、所定箇所の温度データの推定値及び圧力データの推定値が生成される。併せて、副統合部１３は、統合情報の推定値の生成処理時には、統合情報の推定値の影響度に関する情報も特定する。例えば、副統合部１３は、統合情報の推定値の推定誤差値、あるいは、統合情報の推定の際にとりうると判断された値の範囲又は値の広がりを示すエントロピーを、確からしさに関する情報として特定する。より詳細には、副統合部１３は、パーティクルフィルタを用いて統合情報の推定値を生成する場合には、求められたパーティクルの分布を基に誤差あるいはパーティクルの広がり状況を表現するエントロピーを求めることができる。その後、その確からしさを利用して影響度を算出する。影響度は、「確からしさの改善度」（例えば、現在の確からしさを、予測値を得た後の確からしさで除算したもの）、または、「予測値を加味する前後の推定値の変化量」を「予測値を得た後の確からしさ」で除算したものなどを使用する。

なお、ここでは主統合部６と副統合部１３が同一の処理を実施するとしたが、必ずしも完全に処理が同じである必要はなく、互いに対応した処理を実施していればよい。例えば、副統合部１３の応答性を良くするため，副統合部１３におけるアルゴリズムを精度は幾分落ちるが判断には十分な精度を持つ簡易版の対応したアルゴリズムに変更しても構わない。

出力部１４は、センサデータの入力に応じて主統合部６によって生成された統合情報を、上位制御装置３に対して有線通信あるいは無線通信を利用して出力する。加えて、出力部１４は、副統合部１３によって生成された統合情報の推定値、及びその推定値の確からしさに関する情報を、上位制御装置３に対して有線通信あるいは無線通信を利用して出力する。具体的には、出力部１４は、副統合部１３に入力されたセンサデータの予測値に対応する取得予測時刻の情報に情報統合処理にかかる演算時間を加味した「情報統合結果の更新予測時刻」と、その予測値の入力に応じて副統合部１３で生成された推定値の確からしさに関する情報とを含むデータ要素を、副統合部１３に入力された予測値の分だけ複数出力する。

次に、図３を参照して、情報処理装置１による統合情報の生成処理の手順を説明するとともに、本実施形態にかかる情報処理方法について詳述する。図３は、情報処理装置１による統合情報の生成処理の手順を示すフローチャートである。

情報処理装置１の動作が起動されると、データ受信部５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄによってセンサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄのいずれかからセンサデータが取得されたか否かが継続して判定される（ステップＳ０１）。センサデータが取得されていないと判定された場合には（ステップＳ０１；ＮＯ）、この判定が継続される。一方、センサデータが取得されたと判定された場合には（ステップＳ０１；ＹＥＳ）、履歴作成部７によってそのセンサデータに関する履歴情報が作成され、その履歴情報が履歴記憶部８に格納される（ステップＳ０２）。それとともに、取得されたセンサデータが主統合部６に入力される（ステップＳ０３）。その結果、主統合部６によってセンサデータが処理されて、主統合部６から上位制御装置３への出力値である統合情報が更新される（ステップＳ０４）。

次に、主統合部６の出力値が更新されたタイミングで、主統合部６の内部情報データを含む複製が副統合部１３にコピーされる（ステップＳ０５）。例えば、情報統合にパーティクルフィルタを使用する場合は、主統合部６の統合情報の生成処理に用いられたパーティクルの分布データ、各パーティクルの重み付け情報等の内部情報データが主統合部６から副統合部１３に引き継がれるとともに、主統合部６の処理アルゴリズムが副統合部１３に引き継がれる。そして、予測時刻算出部１１によって、ステップＳ０１で取得したと判定されたセンサデータの取得時刻が特定され、センサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ毎にセンサデータの取得予測時刻が算出される。その後、予測時刻算出部１１によって、取得時刻から所定時間内にセンサデータを取得予定のセンサが、取得予測時刻を基に特定される（ステップＳ０６）。さらに、予測時刻算出部１１から予測値算出部１２に対して、特定されたセンサを識別する情報とそのセンサに対応した取得予測時刻に関する情報とを含むデータレコードを、特定されたセンサの数分だけ含む一覧データが、引き渡される。

それに応じて、予測値算出部１２では、一覧データに含まれるデータレコードごとに、該当センサから得られるセンサデータの予測値が算出される（ステップＳ０７）。具体的には、データレコードに含まれるセンサを識別する情報を基に履歴記憶部８を参照し、そのセンサから過去に得られたセンサデータに関する履歴情報を抽出し、それらの履歴情報とデータレコードに含まれる取得予測時刻に関する情報とを用いてセンサデータの予測値を算出する。次に、予測値算出部１２は、データレコード毎に算出したセンサデータの予測値を、データレコードから読み取られる取得予測時刻の順番に副統合部１３に入力する（ステップＳ０８）。

その後、副統合部１３は、取得予測時刻の順番で入力された予測値を、主統合部６と同一の処理で順次処理することにより、出力値である統合情報の推定値を順次更新する（ステップＳ０９）。それに加えて、副統合部１３は、副統合部１３の内部情報データを用いて、更新された推定値毎に推定値がもたらす影響度に関する情報を特定する。そして、出力部１４は、取得予測時刻の情報と、推定値の影響度に関する情報とを含むデータ要素を、更新された複数の推定値の分だけ、上位制御装置３に向けて出力する（ステップＳ１０）。次に、情報処理装置１の動作がユーザの指示等により終了されたか否かが判定され（ステップＳ１１）、動作が終了されたと判定されなかった場合には（ステップＳ１１；ＮＯ）、処理がステップＳ０１に戻され、動作が終了されたと判定された場合には（ステップＳ１１；ＹＥＳ）、情報処理装置１の動作が終了される。

図４には、情報処理装置１から上位制御装置３に出力されるデータ要素の構成の一例を示している。同図に示すように、情報処理装置１の出力部１４が出力するデータには、例えば、情報統合結果の更新予測時刻“時刻：1:00:10:103”と、センサデータの取得対象のセンサを識別する情報“取得対象センサ：センサ２”と、統合情報の推定値の変化を示す情報“推定値の変化の見込み値：＋１０．１１”と、推定値の確からしさを示す情報“誤差の見込み値：５．２”、“エントロピーの見込み値：５３”と、推定値の影響度を示す“影響度：１．０８”とを含むデータ要素が、予測時刻算出部１１で特定されたセンサ分含まれている。このようなデータ要素を受信することにより、上位制御装置３において、取得予測時刻の時点で主統合部６からどの程度の影響度を有する統合情報を得ることができるかを判断することができ、上位制御装置３における後段の処理の処理タイミングを図ることができる。

詳細には、出力データに含まれる「推定値の変化の見込み値」により、予測値を加味する前後の推定値の変化量が判断でき、その変化量が小さい場合は影響度も小さくなり、次のセンサデータを待つ必要がないと判断できる。また、出力データに含まれる「誤差の見込み値」により、推定値の誤差の変化が判断でき、その変化が小さい場合は影響度も小さくなり、次のセンサデータを待つ必要がないと判断できる。また、出力データに含まれる「エントロピーの見込み値」により、推定値のエントロピーの変化が判断でき、その変化が小さい場合は影響度も小さくなり、次のセンサデータを待つ必要がないと判断できる。ここで、図４に示すデータの例では、「影響度」が「誤差の見込み値」を用いて計算されているが、「推定値の変化の見込み値」を用いて計算されてもよいし、「エントロピーの見込み値」を用いて計算されてもよい。具体的には、図４の例では、現在の誤差値が「５．６」の場合、「誤差の見込み値」が、「５．２」、「４．１」、「３．５」と変化している。そして、誤差が小さくなるほど大きくなる指標としての影響度は、影響度＝（現在の誤差値）÷（誤差の見込み値）で定義される。この定義によって、「影響度」は、「１．０８」、「１．３７」、「１．６」と計算される。ただし、影響度の計算式は上記式には限定されない。

また、上位制御装置３における後段の処理の処理タイミングの判断の具体例としては、影響度の閾値とそれに対応した待ち時間の情報とが対応付けられた判断テーブルを用いる例が挙げられる。例えば、待ち時間と影響度の閾値とが下記のように対応付けられた判断テーブルを用意する。
（待ち時間）…（閾値）
０．５ｓｅｃ…１．１、
１．０ｓｅｃ…１．２、
１．５ｓｅｃ…１．３、
２．０ｓｅｃ…１．４、
２．５ｓｅｃ…１００、
３．０ｓｅｃ…１０００００
上位制御装置３は、判断テーブルに設定された待ち時間後に閾値を超える影響度を持つセンサデータが到来する見込みであるならば、センサデータを待つことを判断する。例えば、図４の例において、現在時刻が“1:00:10:000”の場合、時刻“1:00:11:568”においては待ち時間が１．５６８秒で影響度が１．６である。上記判断テーブルを参照すれば、待ち時間２．０秒での閾値１．４を超えているので、上位制御装置３は、時刻“1:00:11:568”までセンサデータの到来を待つことを判断する。

上述した情報処理装置１或いは情報処理装置１における情報処理方法によれば、主統合部６によって複数のセンサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄから取得されたセンサデータが処理されて統合情報が生成される一方で、副統合部１３によってセンサデータの予測値を対象にした主統合部６と同一の処理によって統合情報が生成される。ここで、予測値算出部１２によって、センサデータの取得予測時刻毎にセンサデータの予測値が算出され、これらの予測値が取得予測時刻の順番に副統合部１３に入力され、それに応じた副統合部１３による処理結果である推定値が得られる。さらに、出力部１４によって、得られた推定値を基にした影響度に関する情報が取得予測時刻に関する情報とともに、上位制御装置３に向けて出力される。これにより、統合情報を利用する後段の上位制御装置３において、取得予測時刻における主統合部６の処理結果の精度を予測することができるので、上位制御装置３における後段の処理が要求する精度の範囲で待ち時間を適正化することができる。

また、予測値算出部１２によれば、センサデータの予測値を精度よく算出することができ、出力部１４によって出力される影響度に関する情報の信頼度も向上させることができる。

また、予測時刻算出部１１によれば、センサデータの取得予測時刻を正しく予測することができ、出力部１４によって出力される取得予測時刻に関する情報の信頼度も向上させることができる。

さらに、出力部１４が、影響度に関する情報として推定値の誤差あるいはエントロピーに関する情報を出力するので、統合情報を利用する上位制御装置３において、取得予測時刻における主統合部６の処理結果の精度を効率的に予測することができる。

従来のソフトセンサにおいては、接続される物理的なセンサが複数ある場合は様々な時刻でセンサデータが取得される。このソフトセンサの出力値を利用する後段の演算部は、一般に高負荷の演算を行う場合が多く、一度演算を開始すると次の演算が可能になるまで長い時間が必要となる。このような場合、早い段階でソフトセンサから出力値を後段の演算部に渡せば早く演算結果が得られるが精度が悪い一方、遅い段階で出力値を後段の演算部に渡せば精度は良くなるが演算結果が得られるのが遅くなる。従来では、後段の処理の精度と演算結果の待ち時間とのトレードオフを最適化することが困難であった。本実施形態の情報処理装置１によればこのようなトレードオフの最適化が可能となる。つまり、上位制御装置３においてはどのくらいの時間を待てば必要な精度の統合情報が得られるか判断することができる。例えば、精度が十分ではない段階で演算を開始してしまうというリスクが低減できる結果、制御の精度を向上できる。それとともに、高速応答が必要なアプリケーションに対しても対応可能にされる。

なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。例えば、予測値算出部１２は、センサデータの予測値を確率分布等の広がりを持った分布で与えてもよい。より詳細には、モンテカルロ・シミュレーションなどを実施し、その分布に従った乱数を予測値として算出してもよい。この場合、副統合部１３は、複数の乱数を用いて複数回処理することによって、複数の統合情報の推定値を算出して統合情報の分布を把握し、それらの推定値の中央値等の代表値を出力してもよい。

また、上述した実施形態における情報処理装置１は、主統合部６が副統合部１３の機能も兼ねて副統合部１３が省略されてもよい。この場合は、予測値算出部１２が、複数のセンサデータの予測値を取得予測時刻の順番に主統合部６に入力し、主統合部６によって上述した副統合部１３と同様な処理によって予測値を処理させるようにしてもよい。この際、主統合部６において予測値を処理する際には、内部状態データ等の主統合部６内の保持データが一時的に退避されることが好ましく、予測値の処理の終了後にその退避された保持データが主統合部６内に戻されることが好ましい。

１ 情報処理装置
２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ センサ
３ 上位制御装置
５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄ データ受信部
６ 主統合部
８ 履歴記憶部
１１ 予測時刻算出部
１２ 予測値算出部
１３ 副統合部
１４ 出力部

Claims (6)

1. 複数のセンサからの情報を統合して処理する情報処理装置であって、
   複数のセンサから取得された検出情報が入力され、前記検出情報を処理して統合情報を生成する主統合部と、
   前記検出情報の予測値が入力され、前記主統合部の処理に対応する処理を実行する副統合部と、
   前記複数のセンサからの検出情報の取得予測時刻と、前記取得予測時刻に取得される前記検出情報の予測値とを算出し、算出した前記予測値を、当該予測値に対応する前記取得予測時刻の順番に前記副統合部に入力する算出部と、
   前記予測値の入力に応じた前記副統合部による処理結果である推定値を基にした影響度に関する情報を、前記予測値に対応する前記取得予測時刻に関する情報とともに出力する出力部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記複数のセンサから取得された前記検出情報に関する履歴を保持する履歴記憶部をさらに備え、
   前記算出部は、前記履歴を基に前記検出情報の予測値を算出する、
   請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記算出部は、前記複数のセンサによる前記検出情報の取得周期あるいは計測予定時刻と、前記複数のセンサとの通信の遅延時間とを基に前記取得予測時刻を算出する、
   請求項１又は２記載の情報処理装置。
4. 前記出力部は、前記影響度に関する情報として、前記推定値の誤差あるいはエントロピーに関する情報、又は前記誤差あるいは前記エントロピーの変化量を基にした情報を出力する、
   請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. １又は複数の装置によって構成される情報処理装置が、複数のセンサからの情報を統合して処理する情報処理方法であって、
   複数のセンサから取得された検出情報が入力されて、前記検出情報を処理して統合情報を生成する主統合ステップと、
   前記検出情報の予測値が入力されて、前記主統合ステップにおける処理に対応する処理を実行する副統合ステップと、
   前記複数のセンサからの検出情報の取得予測時刻と、前記取得予測時刻に取得される前記検出情報の予測値とを算出し、算出した前記予測値を、当該予測値に対応する前記取得予測時刻の順番に前記副統合ステップにおける処理に対して入力する算出ステップと、
   前記予測値の入力に応じた前記副統合ステップにおける処理結果である推定値を基にした影響度に関する情報を、前記予測値に対応する前記取得予測時刻に関する情報とともに出力する出力ステップと、
   を備える情報処理方法。
6. 複数のセンサからの情報を統合して処理する情報処理装置であって、
   複数のセンサから取得された検出情報が入力され、前記検出情報を処理して統合情報を生成する主統合部と、
   前記複数のセンサからの検出情報の取得予測時刻と、前記取得予測時刻に取得される前記検出情報の予測値とを算出し、算出した前記予測値を、当該予測値に対応する前記取得予測時刻の順番に前記主統合部に入力し、前記主統合部によって前記予測値を処理させる算出部と、
   前記予測値の入力に応じた前記主統合部による処理結果である推定値を基にした影響度に関する情報を、前記予測値に対応する前記取得予測時刻に関する情報とともに出力する出力部と、
   を備える情報処理装置。

Images