JP6428230B2 - センサ管理プログラム、センサ管理装置及びセンサ管理方法 - Google Patents

Description

本明細書は、センサ管理プログラム、センサ管理装置及びセンサ管理方法に関する。

近年、広域に設置した複数のセンサノードから、センサデータを無線で取得して、解析するシステムの開発・運用が進められている。センサノードには、例えば、マンホール蓋の裏側に設置したセンサ等がある。センサノードは、下水の水位やガス濃度を計測し、計測値を診断することにより異常を検知する。

このようなシステムとして、例えば、観測された振動の観測値を用いて設備の予防保全を行う異常診断・予防保全システムがある。当該異常診断・予防保全システムでは、診断に必要十分となる最適な観測時間を算出し、算出された最適観測時間で観測することによって、無線通信データ量を削減する。

特開２０１０−１４８０２７号公報 特開２００８−２５６６７３号公報

上記のようなセンサノードは屋外に設置されることが多いため、外部給電ではなく、小型電池および太陽光発電等の小型発電機能により数年間稼働させることが求められる。したがって、必要以上にセンサノードが観測動作を行う、すなわち観測時間が長いと、電池が消耗しやすくなる。一方、観測時間が短いと、適切な観測データを取得することができない。そのため、センサノードには、適切な観測時間を設定することが求められる。

上述した異常診断・予防保全システムの技術では、測定対象の振動パターンは測定部位により異なるため、その測定部位に設置したセンサノードごとに観測時間を決定している。しかしなから、観測対象物等のあらゆる状態時の観測時間を定義するために、あらゆる状態が発生するまで待たなければならず、その間システムの運用ができない。

本発明は、一側面として、対象物の状態に応じて最適な観測時間を短時間でセンサ装置に設定する技術を提供する。

本発明の一側面に係るセンサ管理プログラムは、コンピュータに次の処理を実行させる。すなわち、コンピュータは、記憶部から、複数の検知装置に設定された第１観測時間で計測された計測値と、計測値の計測誤差と第１観測時間との相関関係から計測誤差が収束する最短の時間である第２観測時間と、が関係付けられた計測関係情報を取得する。コンピュータは、計測関係情報に基づいて、計測値と第２観測時間との関係を示す近似式を算出する。コンピュータは、近似式を用いて、複数の検知装置のそれぞれから直近に取得した計測値に対応する第３観測時間を算出する。コンピュータは、第３観測時間を複数の検知装置のそれぞれに通知する。

本明細書に記載の技術によれば、対象物の状態に応じて最適な観測時間を短時間でセンサ装置に設定することができる。

本実施形態におけるセンサ管理システムの一例を示す。 本実施形態（実施例１）におけるセンサ管理システムの一例を示す。 本実施形態（実施例１）における計測データＤＢの一例を示す。 本実施形態（実施例１）における観測時間ＤＢの一例を示す。 本実施形態（実施例１）におけるセンサノードの観測処理のフローチャートである。 （Ａ）計測値のばらつきの例及び（Ｂ）計測値の正規分布を示す図である。 観測時間と計測誤差の相関グラフである。 本実施形態（実施例１）における管理サーバの処理のフローチャートである。 横軸が観測時間、縦軸が計測データのグラフである。 本実施形態（実施例２）におけるセンサ管理システムの一例を示す。 本実施形態（実施例２）における管理サーバの処理のフローチャートである。 本実施形態（実施例３）におけるセンサ管理システムの一例を示す。 本実施形態（実施例３）における再計測履歴ＤＢの一例を示す。 本実施形態（実施例３）における管理サーバの処理のフローチャート（その１）である。 本実施形態（実施例３）における管理サーバの処理のフローチャート（その２）である。 本実施形態（実施例４）におけるセンサ管理システムの一例を示す。 本実施形態にかかるセンサノードのハードウェア構成の一例を示す。 本実施形態におけるプログラムを実行するコンピュータのハードウェア環境の構成ブロック図の一例である。

本実施形態では、一例として、赤外線等の照射により、非接触で対象物を計測するセンサノードを対象としている。照射による計測方式の場合、対象物や周囲環境の状態の影響を受け、計測値がばらつき、誤差が発生する。この計測値のばらつきは、計測対象物の状態により変化することが多い。

例えば、下水の水位を計測する場合、水位が低いときはばらつきが多く、水位が高いときはばらつきが少ない。また、例えば、高温になる物体温度を計測する場合、温度が低いときはばらつきが多く、温度が高いときはばらつきが少ない。また、例えば、外部光が強いときはばらつきが多く、外部光が弱いときはばらつきが少ない。

このように、計測値にばらつきが発生し、１回の計測では誤差が発生する可能性が高い場合、複数回計測して、平均や正規分布等の統計処理により計測データを導出することが考えられる。そして、計測値のばらつきが多いほど、計測回数を増やしていき、誤差を低減させていく。

ここで、観測時間について説明する。センサによる計測が例えば１０ｍｓ（ミリ秒）毎に行われるとすると、観測時間は、１０ｍｓ×観測回数で示される。したがって、観測時間が短いとは計測回数が少ないことであり、観測時間が長いとは計測回数が多いことになる。そして、観測時間が経過する度に、センサノードは、サーバに計測データを送信する。

観測時間を長め（計測回数を多め）にして、対象物等の状態に関わらず計測データの誤差を無くす方式が使われているが、計測にも電力を消費するため、不必要に長く観測することでセンサノードの消費電力量が多くなる。

一方で、観測時間が短いと、適切な観測データを取得することができない。そのため、センサノードには、適切な観測時間を設定することが求められる。

ところが、上述したように、異常診断・予防保全システムの技術では、観測対象物等のあらゆる状態時の観測時間を定義するために、あらゆる状態が発生するまで待たなければならず、その間システムの運用ができない。

そこで、本実施形態では、各センサノードにて指定された観測時間内に計測した複数の計測値から算出される、誤差の無い計測データが算出可能となる最短の観測時間を用いて、複数のセンサノードから、計測データと、該計測データの最短観測時間とを集約する。ことにより、短期間で対象物の状態に応じた最適な観測時間が算出可能となる。

図１は、本実施形態におけるセンサ管理システムの一例を示す。センサ管理システム１は、センサ管理装置２、検知装置１０を含む。センサ管理装置２は、取得部３、格納部４、近似式算出部５、観測時間算出部６、通知部７を含む。

取得部３は、計測値と、第２観測時間とを取得する。計測値は、複数の検知装置１０に設定された第１観測時間で計測された値である。第２観測時間とは、計測値の計測誤差と第１観測時間との相関関係から計測誤差が収束する最短の時間を示す。取得部３の一例として、図２で説明する受信部２３が挙げられる。第２観測時間の一例として、本実施形態で説明する最短観測時間が挙げられる。検知装置１０の一例として、図２で説明するセンサノード１２が挙げられる。

格納部４は、取得部３により取得された計測値と、第２観測時間と、を関係付けた計測関係情報を格納する。格納部４の一例として、図２で説明する記憶部２８が挙げられる。計測関係情報の一例として、図２で説明する観測時間ＤＢ２９が挙げられる。

近似式算出部５は、計測関係情報に基づいて、計測値と第２観測時間との関係を示す近似式を算出する。近似式算出部５の一例として、図２で説明する近似式算出部２５が挙げられる。

観測時間算出部６は、近似式を用いて、複数の検知装置１０のそれぞれから直近に取得した計測値に対応する第３観測時間を算出する。観測時間算出部６の一例として、図２で説明する最適観測時間算出部２６が挙げられる。第３観測時間として、本実施形態で説明する最適観測時間が挙げられる。

通知部７は、第３観測時間を複数の検知装置１０のそれぞれに通知する。通知部７の一例として、図２で説明する通知部２７が挙げられる。

このように構成することにより、センサにて指定された観測時間で取得された複数の計測値から生成される観測時間と計測誤差の相関関係から得られた高精度な計測値の計測が可能な観測時間に基づいて、観測時間と計測値の関係を示す近似式の生成ができる。そして、その近似式を用いて、計測値ごとの最適観測時間を算出することができる。これにより、計測対象物の状態に応じた最適な観測時間を算出し、短時間でセンサノードに設定することができる。

センサ管理装置２は、さらに、判定部８を含む。第３観測時間をいずれかの検知装置に通知後に検知装置から計測値と第２観測時間を取得した場合、観測時間算出部６が近似式を用いて、取得した計測値に対応する第３観測時間を算出した場合、判定部８は次の処理を行う。すなわち、判定部８は、第２観測時間と第３観測時間との差異が所定の閾値以上であるか否かを判定する。通知部７は、第２観測時間と第３観測時間との差異が所定の閾値以上である場合、第３観測時間を検知装置１０に通知する。

このように構成することにより、センサノードから受信した計測データと、観測時間とが、近似式から一定以上差異がある場合、受信した計測データに基づいた最適観測時間で、再計測を通知することにより、計測対象物の状態の急変にも対応することができる。

センサ管理装置２は、さらに、補正処理部９を含む。取得部３は、第２観測時間と第３観測時間との差異が所定の閾値以上である場合に第３観測時間がいずれかの検知装置に通知された後に、検知装置から計測値と第２観測時間を取得する。判定部８により近似式を用いて算出した計測値に対応する第３観測時間と、第２観測時間との差異が所定の閾値以上であると判定された場合、補正処理部９は、次の処理を行う。すなわち、補正処理部９は、第３観測時間と第２観測時間との差分に基づいて補正値または補正式を算出する。補正処理部９の一例として、図１２の近似式算出部２５にて実行される補正処理５１が挙げられる。この場合、観測時間算出部６は、補正値または補正式を用いて第３観測時間を補正する。通知部７は、補正した第３観測時間を検知装置１０に通知する。

このように構成することにより、再計測をしても、受信した計測値と、観測時間とが、近似式から一定以上差異がある場合、センサノード固有の補正値を策定することにより、センサノードの固有差にも対応することができる。

以下に、本実施形態の実施例を詳述する。
（実施例１）
図２は、本実施形態（実施例１）におけるセンサ管理システムの一例を示す。センサ管理システム１１は、複数のセンサノード１２と、管理サーバ２１を含む。複数のセンサノード１２と、管理サーバ２１とは、所定の通信ネットワークにより接続されている。所定の通信ネットワークとは、一例として、アドホッグモードによるセンサネットワーク、アクセスポイント、インターネットの組み合わせがあるが、これに限定されない。また、管理サーバ２１として、複数のセンサノードを束ねるゲートウェイ装置（ＧＷ）をもちいてもよい。

センサノード１２は、センサ１３、計測部１４、送受信部１５を含む。センサ１３は、例えば、水位センサ、温度センサ、湿度センサ、ガスセンサ、光センサ、音センサ等の監視対象物をモニタリングする検知装置である。説明の便宜上、本実施形態では、センサ１３として水位センサを用いるが、これに限定されない。

計測部１４は、管理サーバ２１から指定された観測時間の間、定期的にセンサ１３の計測値を取得する。定期的とはセンサノードもしくはシステム全体で予め決められた間隔でよく、例えば１ミリ秒毎等でよい。計測部１４は、例えば、最初の１０ミリ秒間分、最初の２０ミリ秒間分、・・・、それぞれのセンサの計測値群から、平均や正規分布等により計測データを導出する。

計測部１４は、指定された観測時間全て使った際の計測データに基づいて、最初の１０ミリ秒間分、最初の２０ミリ秒間分、・・・、それぞれの計測データの誤差を算出する。計測部１４は、観測時間と誤差の相関グラフを作成する。計測部１４は、誤差がほぼ０になった最短の観測時間、すなわち高精度の計測値を最短で取得可能な観測時間（以下、「最短観測時間」と称する。）を取得する。

なお、計測部１４は、管理サーバ２１側にあってもよく、これについては実施例４にて説明する。

送受信部１５は、センサノードＩＤと、指定された観測時間全て使った際の計測データ（計測値）と、最短観測時間とを、管理サーバ２１に送信する。また、送受信部１５は、管理サーバ２１から送信された最短観測時間を受信し、計測部１４に通知する。

管理サーバ２１は、制御部２２、記憶部２８を含む。記憶部２８は、メモリ、大容量記憶装置等の総称であり、オペレーティングシステム、本実施形態に係るプログラム、本実施形態にかかるデータベース（ＤＢ）を格納する。本実施形態にかかるＤＢとは、例えば、計測データＤＢ２９、観測時間ＤＢ３０である。

計測データＤＢ２９は、各センサノード１２から取得した計測データを逐次格納し蓄積する。観測時間ＤＢ３０は、複数のセンサノード１２から取得した計測データと、その計測データに対応する最短観測時間とを格納する。

制御部２２は、管理サーバ２１の全体の動作を制御するプロセッサ等の演算装置である。制御部２２は、本実施形態に係るプログラムを記憶部２８から読み出して実行することにより、受信部２３、管理部２４、近似式算出部２５、最適観測時間算出部２６、通知部２７として機能する。

受信部２３は、各センサノード１２から、センサノードＩＤ、計測データ、最短観測時間とのセットを受信する。受信部２３は、その受信した情報から、計測データと、最短観測時間とのセットを管理部２４に通知する。また、受信部２３は、受信したセンサノードＩＤと、計測データとのセットを計測データＤＢ２９に登録する。

管理部２４は、受信部２３から通知された計測データと、最短観測時間とのセットを観測時間ＤＢ３０に登録する。

近似式算出部２５は、観測時間ＤＢ３０内のデータから、横軸が観測時間、縦軸が計測データのグラフを作成する。近似式算出部２５は、そのグラフにプロットされたデータに基づいて、近似式を算出する。

最適観測時間算出部２６は、計測データＤＢ２９から、センサノードＩＤ毎に、最新の計測データを取得する。それから、最適観測時間算出部２６は、近似式算出部２５で算出された近似式から、センサノードＩＤ毎に、該計測データに対応する最適観測時間を算出する。最適観測時間算出部２６は、センサノードＩＤと、算出した最適観測時間とのセットを、通知部２７に通知する。

通知部２７は、最適観測時間算出部２６から通知されたセンサノードＩＤと、算出した最適観測時間とのセットとに基づいて、そのセンサノードＩＤに対応するセンサノード１２に、その最適観測時間を通知する。

図３は、本実施形態（実施例１）における計測データＤＢの一例を示す。計測データＤＢ２９は、各センサノード１２から取得した計測データを逐次格納し蓄積する。計測データＤＢ２９は、「センサノードＩＤ」、「計測データ」の項目を含むテーブルを格納する。

「センサノードＩＤ」は、センサノードを識別する情報（センサノードＩＤ）を格納する。「計測データ」は、センサノードＩＤに対応するセンサノードから受信した計測データが格納される。

図４は、本実施形態（実施例１）における観測時間ＤＢの一例を示す。観測時間ＤＢ３０には、複数のセンサノード１２から取得した計測データ（計測値）と、その計測データに対応する最短観測時間とが格納される。

観測時間ＤＢ３０は、「計測値」、「最短観測時間（ミリ秒）」の項目を含むテーブルを格納する。「計測値」は、複数のセンサノード１２から取得したセンサ１３の計測値を格納する。「最短観測時間（ミリ秒）」は、その計測値に対応する最短観測時間（センサノードよりその計測値とセットで送信された最短観測時間）を格納する。

図５は、本実施形態（実施例１）におけるセンサノードの観測処理のフローチャートである。図６は、図５のＳ２の処理を説明するための図であり、（Ａ）計測値のばらつきの例、及び（Ｂ）計測値の正規分布を示す。図７は、図５のＳ４の処理を説明するための図であり、観測時間と計測誤差の相関グラフである。以下では、図６、図７を用いて、図５を説明する。

計測部１４には、管理サーバ２１より通知された観測時間が設定されている。計測部１４は、その設定された観測時間の間、センサ１３から所定の時間間隔（例えば、１０ミリ秒毎）でセンサ値（計測値）を取得する（Ｓ１）。

計測部１４は、例えば、１〜１０ミリ秒、１〜２０ミリ秒、・・・間のそれぞれのセンサ値から、平均や正規分布等の統計的手法により計測データを算出する（Ｓ２）。ここでは、正規分布を用いて計測データを算出する場合について説明する。なお、説明の便宜上、以下では観測時間を１００ミリ秒として説明するが、これに限定されない。

観測時間内に取得された計測値は、図６（Ａ）に示すように、計測毎に、分散している。そこで、計測部１４は、図６（Ｂ）に示すように、観測時間内の１ミリ秒〜ｎ（ｎ：任意の整数）ミリ秒間でｍ（ｎ：任意の整数）回計測された計測値の正規分布を求め、その正規分布のピークに対応する計測値を計測データとする。計測部１４は、この処理を、１〜１０ミリ秒間の１回の計測で取得された計測値、１〜２０ミリ秒の２回の計測で取得された計測値、・・・、１〜１００ミリ秒間の１０回の計測で取得された計測値のそれぞれについて行う。

計測部１４は、全観測時間分の計測データから、１〜１０ミリ秒、１〜２０ミリ秒、・・・１〜１００ミリ秒間のそれぞれの計測データの誤差を算出する（Ｓ３）。説明の便宜上、観測時間１００ミリ秒（１０回）の計測で得られた計測データを基準値とする。例えば、観測時間１００ミリ秒（１０回）の計測で得られた水位の計測データ（基準値）が５０［ｃｍ］であるとする。また、１〜１０ミリ秒、１〜２０ミリ秒、・・・１〜１００ミリ秒間のそれぞれの計測データは、以下であるとする。
基準値：５０
１〜 １０ミリ秒（計測１回）：４７
１〜 ２０ミリ秒（計測２回）：４９
１〜 ３０ミリ秒（計測３回）：４９．５
・・・・
１〜１００ミリ秒（計測１０回）：５０
ここで、計測誤差は、｛｜計測データ−基準値｜／基準値｝×１００より算出される。例えば、１〜１０ミリ秒（計測１回）の場合、計測データは４７［ｃｍ］であるから、誤差は、｜４７−５０｜＝３［ｃｍ］となり、誤差（％）＝３／５０×１００＝６０（％）が算出される。１〜２０ミリ秒、・・・１〜９０ミリ秒間のそれぞれの計測データについても、計測部１４は、同様に誤差（％）を算出する。

計測部１４は、Ｓ２で得られた１〜１０ミリ秒、１〜２０ミリ秒、・・・１〜９０ミリ秒間のそれぞれの観測時間と、Ｓ３で得られたそれぞれの計測誤差に基づいて、図７に示すように、観測時間と計測誤差の相関グラフを作成する（Ｓ４）。

計測部１４は、相関グラフから、計測誤差がほぼ０（％）（例えば、計測誤差（％）が所定の閾値以下になれば０％として扱う）になる最短の観測時間があるか否かを判定する（Ｓ５）。

計測誤差がほぼ０（％）（例えば、計測誤差（％）が所定の閾値以下になれば０％として扱う）に収束しない場合（Ｓ５でＮＯ）、計測部１４は、観測時間を所定時間増やし（Ｓ６）、再度、Ｓ１〜Ｓ４の処理を行う。

計測誤差がほぼ０（％）（例えば、計測誤差（％）が所定の閾値以下になれば０％として扱う）になる最短の観測時間がある場合（Ｓ５でＹＥＳ）、計測部１４は、誤差がほぼ０になった最短の観測時間を最短観測時間として取得する（Ｓ７）。

計測部１４は、センサノードＩＤと全観測時間分の計測データと最短観測時間とを管理サーバ２１に送信する（Ｓ８）。

図８は、本実施形態（実施例１）における管理サーバの処理のフローチャートである。図９は、図８のＳ１５の処理を説明するための図であり、横軸が観測時間、縦軸が計測データのグラフである。以下では、図９を用いて、図８を説明する。

まず、システム運用開始直後は、管理サーバ２１は、センサノード１２にデフォルト観測時間（最長）を指定して、計測依頼を通知する（Ｓ１１）。

受信部２３は、各センサノード１２から、センサノードＩＤ、計測データ、最短観測時間のセットを受信する（Ｓ１２）。受信部２３は、その受信した情報から、計測データと、最短観測時間とのセットを管理部２４に通知する。また、受信部２３は、受信したセンサノードＩＤと、計測データとのセットを計測データＤＢ２９に登録する（Ｓ１３）。

管理部２４は、受信部２３から通知された計測データと、最短観測時間とのセットを観測時間ＤＢ３０に登録する（Ｓ１４）。

Ｓ１２〜Ｓ１４は、センサノード１２から計測データを取得する度に実行される。

近似式算出部２５は、観測時間ＤＢ３０から計測データと最短観測時間とが関係付けられた情報を取得する。近似式算出部２５は、観測時間ＤＢ３０から取得した情報から、横軸が観測時間、縦軸が計測データのグラフを作成する。すなわち、近似式算出部２５は、図９に示すように、横軸が観測時間、縦軸が計測データを示すグラフに、観測時間ＤＢ３０内のデータをプロットしていく。近似式算出部２５は、プロットされたデータに基づいて、線形近似、多項式近似、対数近似、指数、累乗近似等の近似式（または近似曲線式）を算出する（Ｓ１５）。

なお、グラフを作成するタイミングは、定期的でもよいし、観測時間ＤＢ３０の更新時でもよい。また、近似式（または近似曲線式）の算出の際には、例えば、１次、２次、またはｎ次式を求め、Ｒ−２乗値が１に最も近い近似式を選択してもよい。

最適観測時間算出部２６は、計測データＤＢ２９から、センサノードＩＤ毎に、最新の計測データを取得する。それから、最適観測時間算出部２６は、センサノードＩＤ毎に、近似式算出部２５で算出された近似式から、最新の計測データに対応する最適観測時間を算出する（Ｓ１６）。例えば、算出された近似曲線式が図９の場合であって、あるセンサノードＩＤの最新の計測データが３０［ｃｍ］の場合、最適観測時間は図９の近似式より４５ミリ秒が最適観測時間として算出される。

最適観測時間算出部２６は、センサノードＩＤと、算出した最適観測時間とのセットを、通知部２７に通知する。センサノードＩＤと、算出した最適観測時間とのセットは、不図示のＤＢに保持しても良い。

なお、センサノードＩＤ毎の最新の計測データが、１つ前の計測データとほぼ同じで、最適観測時間に差異が無い場合は、最適観測時間算出部２６は、センサノードＩＤと最適観測時間とのセットを、通知部２７に通知しなくてもよい。

通知部２７は、最適観測時間算出部２６から通知されたセンサノードＩＤと、算出した最適観測時間とのセットとに基づいて、そのセンサノードＩＤに対応するセンサノード１２に、その最適観測時間を通知する（Ｓ１７）。

実施例１によれば、センサにて指定された観測時間で取得された複数の計測値から生成される観測時間と計測誤差の相関関係から誤差のない高精度な計測値の計測が可能な最短の観測時間を得ることができる。そして、各センサから収集した最短の観測時間と計測値の関係情報から近似式を生成することができる。その近似式を用いて、計測値ごとの最適観測時間を算出することができる。これにより、計測対象物の状態に応じた最適な観測時間を算出し、センサノードに設定することができる。

（実施例２）
実施例２では、管理サーバ２１が指定した観測時間と、センサノードから返ってきた観測時間とが適合していない場合、最適観測時間を再計算することについて説明する。

図１０は、本実施形態（実施例２）におけるセンサ管理システムの一例を示す。実施例２のシステム構成は、実施例１の管理サーバ２１に、差異判定部４１を追加したものである。なお、実施例２において、実施例１と同じ構成、機能、または処理については実施例１と同一の符号を付し、その説明を省略する。

受信部２３は、各センサノード１２から、センサノードＩＤ、計測データ、最短観測時間とのセットを受信し、その受信したセットを最適観測時間算出部２６に渡す。

最適観測時間算出部２６は、実施例１で近似式算出部２５により算出された近似式を用いて、その受信した計測データに対応する最適観測時間を算出する。最適観測時間算出部２６は、算出結果を差異判定部４１に渡す。

差異判定部４１は、受信した最短観測時間と、算出した最適観測時間を比較する。比較の結果、受信した最短観測時間と算出した最適観測時間との差異が所定の閾値以上である場合、差異判定部４１は、センサノードＩＤと、算出した最適観測時間とのセットを、通知部２７に渡す。

通知部２７は、差異判定部４１から通知されたセンサノードＩＤと、算出した最適観測時間とのセットとに基づいて、そのセンサノードＩＤに対応するセンサノード１２に、その最適観測時間を通知する。

なお、比較の結果、受信した観測時間よりも算出した最適観測時間の方が閾値以上長いか否かに応じて、差異判定部４１は、通知部２７に通知するようにしてもよい。すなわち、受信した観測時間よりも算出した最適観測時間の方が閾値以上長い場合には、差異判定部４１は、通知部２７に通知するようにしてもよい。なぜなら、受信した観測時間よりも算出した最適観測時間の方が短い場合には正確に測定されている可能性が高いが、受信した観測時間よりも算出した最適観測時間の方が長い場合には正確に測定されていない可能性があるからである。

図１１は、本実施形態（実施例２）における管理サーバの処理のフローチャートである。

受信部２３は、各センサノード１２から、センサノードＩＤ、計測データ、最短観測時間とのセットを受信する（Ｓ２１）。

最適観測時間算出部２６は、実施例１で近似式算出部２５により算出された近似式を用いて、その受信した計測データに対応する最適観測時間を算出する（Ｓ２２）。

差異判定部４１は、受信した最短観測時間と、算出した最適観測時間を比較する（Ｓ２３）。比較の結果、受信した最短観測時間と算出した最適観測時間との差異が所定の閾値未満である場合（Ｓ２４でＮＯ）、本フローは終了する。

比較の結果、受信した最短観測時間と算出した最適観測時間との差異が所定の閾値以上である場合（Ｓ２４でＹＥＳ）、差異判定部４１は、受信した最短観測時間より、算出した最適観測時間の方が長いか否か判定する（Ｓ２５）。受信した最短観測時間より、算出した最適観測時間の方が短い場合、本フローは終了する。

受信した最短観測時間より、算出した最適観測時間の方が長い場合（Ｓ２５でＹＥＳ）通知部２７は、受信したセンサノードＩＤに対応するセンサノード１２に、その算出した最適観測時間を通知する（Ｓ２６）。

実施例２によれば、センサノードから受信した計測データと、観測時間とが、近似式から一定以上差異がある場合、受信した計測データに基づいた最適観測時間で、再計測を通知することにより、計測対象物の状態の急変にも対応することができる。

（実施例３）
実施例３では、実施例２により、管理サーバ２１が再計算した最適観測時間をセンサノードに通知しても、その後に受信した最短観測時間と、その受信した計測データに対応する最適観測時間との差異が再度所定の閾値以上である場合について説明する。この場合、個体差、またはそのセンサノードが設置されている環境が特殊である等、そのセンサノード特有の問題があると考えられる。そこで、そのセンサノードの提供する最適観測時間を補正することにより、その問題に対処する。

図１２は、本実施形態（実施例３）におけるセンサ管理システムの一例を示す。図１２では、図１０の管理サーバ２１に、近似式算出部２５に後述する補正処理５１を行わせると共に、記憶部２８に再計測履歴ＤＢ５２を追加したものである。なお、実施例３において、実施例２と同じ構成、機能、または処理については実施例２と同一の符号を付し、その説明を省略する。

図１３は、本実施形態（実施例３）における再計測履歴ＤＢの一例を示す。再計測履歴ＤＢ５２は、記憶部２８に格納されている。再計測履歴ＤＢ５２は、センサノードＩＤ毎の再計測履歴を格納する。

再計測履歴ＤＢ５２は、「センサノードＩＤ」、「計測値」、「最短観測時間（ミリ秒）」、「補正値／補正式」の項目を含むテーブルを格納する。「センサノードＩＤ」は、センサノードを識別する情報である。「計測値」は、そのセンサノードＩＤに対応する、差異が所定の閾値以上時の、センサノードから取得した計測値を格納する。「観測時間（ミリ秒）」は、その計測値に対応する最短観測時間（センサノードよりその計測値とセットで送信された最短観測時間）を格納する。「補正値／補正式」は、近似式算出部２５の補正処理５１により算出された補正値または補正式を格納する。

図１４Ａ及び図１４Ｂは、本実施形態（実施例３）における管理サーバの処理のフローチャートである。実施例２の処理により、センサノードは、再計算された最適観測時間を受信し、その最適観測時間を用いて計測を行い、センサノードＩＤと、指定された観測時間全て使った際の計測データ（計測値）と、最短観測時間とを、管理サーバ２１に送信する。

受信部２３は、各センサノード１２から、センサノードＩＤ、計測データ、最短観測時間とのセットを受信し（Ｓ３１）、その受信したセットを最適観測時間算出部２６に渡す。

最適観測時間算出部２６は、実施例１で近似式算出部２５により算出された近似式を用いて、その受信した計測データに対応する最適観測時間を算出する（Ｓ３２）。最適観測時間算出部２６は、算出結果を差異判定部４１に渡す。

差異判定部４１は、受信した最短観測時間と、算出した最適観測時間を比較する（Ｓ３３）。比較の結果、受信した最短観測時間と算出した最適観測時間との差異が所定の閾値より小さい場合（Ｓ３４でＮＯ）、本フローは終了する。

比較の結果、受信した最短観測時間と算出した最適観測時間との差異が所定の閾値以上である場合（Ｓ３４でＹＥＳ）、差異判定部４１は、センサノードＩＤと、最新の計測データとのセットを、近似式算出部に通知する。このとき、差異判定部４１は、センサノードＩＤ毎の再計測履歴を再計測履歴ＤＢ５２に登録する（Ｓ３５）。

近似式算出部２５は、差異判定部４１より通知があった場合、最適観測時間についての補正処理５１を行う。すなわち、近似式算出部２５は、再計測履歴ＤＢ５２を参照し、再計測履歴ＤＢ５２に登録されたあるセンサノードの計測データが、ある水位に限定されているか否かを判定する（Ｓ３６）。

再計測履歴ＤＢ５２に登録されたあるセンサノードの計測データが、ある水位に限定されている場合（Ｓ３６でＹＥＳ）、近似式算出部２５は、次の処理を行う。すなわち、近似式算出部２５は、その計測値に対応する最短観測時間と、実施例１で算出した近似式を用いて算出されるその水位に対する最適観測時間との差分を算出する（Ｓ３７）。

近似式算出部２５は、その差分について、平均、正規分布等の統計的処理を行って、その結果を補正値とする。近似式算出部２５は、その算出した補正値を計測値と関連付けて再計測履歴ＤＢ５２に格納する（Ｓ３８）。

再計測履歴ＤＢ５２に登録されたあるセンサノードの計測データが、複数の水位にわたっている場合（Ｓ３６でＮＯ）、近似式算出部２５は、次の処理を行う。すなわち、近似式算出部２５は、再計測履歴ＤＢ５２に登録されたあるセンサノードの計測データを用いて、実施例１で説明したのと同様に近似式（補正式）を算出する。近似式算出部２５は、その算出した補正式を計測値と関連付けて再計測履歴ＤＢ５２に格納する（Ｓ３９）。

最適観測時間算出部２６は、計測データＤＢ２９から、センサノードＩＤ毎の最新の計測データを取得する（Ｓ４０）。

計測データＤＢ２９から取得したセンサノードＩＤが、再計測履歴ＤＢ５２に補正値または補正式が登録されているセンサノードＩＤである場合（Ｓ４１でＹＥＳ）、最適観測時間算出部２６は、再計測履歴ＤＢ５２から補正値または補正式を取得する。最適観測時間算出部２６は、その補正値または補正式を用いて、受信した計測データに対応する最適観測時間を算出する（Ｓ４２）。

計測データＤＢ２９から取得したセンサノードＩＤが、再計測履歴ＤＢ５２に補正値または近似式が登録されていないセンサノードＩＤである場合（Ｓ４１でＮＯ）、最適観測時間算出部２６は、次の処理を行う。すなわち、最適観測時間算出部２６は、実施例１で用いた近似式を用いて受信した計測データに対応する最適観測時間を算出する（Ｓ４３）。

最適観測時間算出部２６は、センサノードＩＤと最適観測時間とのセットを、通知部２７に通知する。

通知部２７は、最適観測時間算出部２６から通知されたセンサノードＩＤと、算出した最適観測時間とのセットとに基づいて、そのセンサノードＩＤに対応するセンサノード１２に、その最適観測時間を通知する（Ｓ４４）。

実施例３によれば、再計測をしても、受信した計測値と、観測時間とが、近似式から一定以上差異がある場合、センサノード固有の補正値を策定することにより、センサノードの固有差にも対応することができる。

（実施例４）
実施例１では、センサノードがセンサで検出したセンサ値から計測データを生成し、計測誤差を算出し、観測時間と計測誤差の相関グラフから最短観測時間を生成する最短観測時間算出処理を行った。それに対して、実施例４では、この最短観測時間算出処理を管理サーバ２１にて行うことについて説明する。なお、実施例４において、実施例１〜３と同じ構成、機能、または処理については実施例１〜３と同一の符号を付し、その説明を省略する。

図１５は、本実施形態（実施例４）におけるセンサ管理システムの一例を示す。図１５のセンサ管理システムは、実施例１〜３の管理サーバ２１に計測部１４ａを追加し、センサノード１２から計測部１４を除いたものに相当する。

センサノード１２では、送受信部１５は、管理サーバ２１から指定されたタイミングで取得したセンサ値、センサノードＩＤを管理サーバ２１へ送信する。

管理サーバ２１では、受信部２３がセンサノード１２から送信されたセンサ値を受信する。計測部１４ａは、その受信したセンサ値に対して、図５のＳ１〜Ｓ７の処理を行う。すなわち、計測部１４ａは、観測時間全て使った際の計測データに基づいて、最初の１０ミリ秒間分、最初の２０ミリ秒間分、・・・、それぞれの計測データの誤差を算出する。計測部１４ａは、観測時間と誤差の相関グラフを作成する。計測部１４ａは、誤差がほぼ０になった最短の観測時間（最短観測時間）を取得する。

これ以降の処理は、実施例１〜３と同様なので、その説明を省略する。
図１６は、本実施形態にかかるセンサノードのハードウェア構成の一例を示す。センサノード１２は、制御部６１、センサ部６２、記憶部６３、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）、バス６５、電源６６を含む。制御部６１、センサ部６２、記憶部６３、通信Ｉ／Ｆ６４は、バス６５で接続されている。

センサ部６２は、例えば、水位センサ、温度センサ、湿度センサ、ガスセンサ、光センサ、音センサ等の監視対象物をモニタリングする検知装置である。記憶部６３は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、不揮発性メモリ等の総称である。不揮発性メモリは、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）、または読み書き可能なＳＳＤ（Solid State Drive）等の半導体メモリである。

制御部６１は、センサノード１２全体の動作を制御するプロセッサであり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。

通信Ｉ／Ｆ６４は、通信を行うための処理を行うハードウェアである。
電源６６は、制御部６１、センサ部６２、記憶部６３、通信Ｉ／Ｆ６４等の電子部品に電力を供給して動作させるための電源であり、例えば小型電池、充電池、太陽電池等である。

図１７は、本実施形態におけるプログラムを実行するコンピュータのハードウェア環境の構成ブロック図の一例である。コンピュータ７０は、管理サーバ２１として機能する。コンピュータ７０は、ＣＰＵ７２、ＲＯＭ７３、ＲＡＭ７６、通信Ｉ／Ｆ７４、記憶装置７７、出力Ｉ／Ｆ７１、入力Ｉ／Ｆ７５、読み取り装置７８、バス７９、出力機器８１、入力機器８２によって構成されている。

ここで、ＣＰＵは、中央演算装置を示す。ＲＯＭは、リードオンリメモリを示す。ＲＡＭは、ランダムアクセスメモリを示す。Ｉ／Ｆは、インターフェースを示す。バス７９には、ＣＰＵ７２、ＲＯＭ７３、ＲＡＭ７６、通信Ｉ／Ｆ７４、記憶装置７７、出力Ｉ／Ｆ７１、入力Ｉ／Ｆ７５、及び読み取り装置７８が接続されている。読み取り装置７８は、可搬型記録媒体を読み出す装置である。出力機器８１は、出力Ｉ／Ｆ７１に接続されている。入力機器８２は、入力Ｉ／Ｆ７５に接続にされている。

記憶装置７７としては、ハードディスク、フラッシュメモリ、磁気ディスクなど様々な形式の記憶装置を使用することができる。記憶装置７７またはＲＯＭ７３には、ＣＰＵ７２を受信部２３、管理部２４、近似式算出部２５、最適観測時間算出部２６、通知部２７、差異判定部４１、計測部１４ａとして機能させる本実施形態に係るプログラムが格納されている。また、記憶装置７７は、記憶部２８として、計測データＤＢ２９、観測時間ＤＢ３０、再計測履歴ＤＢ？等を格納する。ＲＡＭ７６には、情報が一時的に記憶される。

ＣＰＵ７２は、制御部２２として、記憶装置７７またはＲＯＭ７３から本実施形態に係るプログラムを読み出し、当該プログラムを実行する。

上記実施形態で説明した処理を実現するプログラムは、プログラム提供者側から通信ネットワーク８０、および通信Ｉ／Ｆ７４を介して、例えば記憶装置７７に格納されてもよい。また、上記実施形態で説明した処理を実現するプログラムは、市販され、流通している可搬型記憶媒体に格納されていてもよい。この場合、この可搬型記憶媒体は読み取り装置７８にセットされて、ＣＰＵ７２によってそのプログラムが読み出されて、実行されてもよい。可搬型記憶媒体としてはＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＩＣカード、ＵＳＢメモリ装置など様々な形式の記憶媒体を使用することができる。このような記憶媒体に格納されたプログラムが読み取り装置７８によって読み取られる。

また、入力機器８２には、キーボード、マウス、電子カメラ、ウェブカメラ、マイク、スキャナ、センサ、タブレットなどを用いることが可能である。また、出力機器８１には、ディスプレイ、プリンタ、スピーカなどを用いることが可能である。また、ネットワーク８０は、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ、専用線、有線、無線等の通信網であってよい。

なお、本発明は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を取ることができる。

１ センサ管理システム
２ センサ管理装置
３ 取得部
４ 格納部
５ 近似式算出部
６ 観測時間算出部
７ 通知部
８ 判定部
９ 補正処理部
１０ 検知装置
１１ センサ管理システム
１２ センサノード
１３ センサ
１４ 計測部
１５ 送受信部
２１ 管理サーバ
２２ 制御部
２３ 受信部
２４ 管理部
２５ 近似式算出部
２６ 最適観測時間算出部
２７ 通知部
２８ 記憶部
４１ 差異判定部
１４ａ 計測部

Claims (5)

1. コンピュータに、
   記憶部から、複数の検知装置に設定された第１観測時間で計測された計測値と、該計測値の計測誤差と前記第１観測時間との相関関係から該計測誤差が収束する最短の時間である第２観測時間と、が関係付けられた計測関係情報を取得し、
   前記計測関係情報に基づいて、前記計測値と前記第２観測時間との関係を示す近似式を算出し、
   前記近似式を用いて、前記複数の検知装置のそれぞれから直近に取得した前記計測値に対応する第３観測時間を算出し、
   前記第３観測時間を前記複数の検知装置のそれぞれに通知する
   処理を実行させるセンサ管理プログラム。
2. 前記コンピュータに、さらに、
   前記第３観測時間を前記複数の検知装置のいずれかの検知装置に通知後に該検知装置から前記計測値と前記第２観測時間を取得した場合、前記近似式を用いて、取得した前記計測値に対応する前記第３観測時間を算出し、
   前記第２観測時間と前記第３観測時間との差異が所定の閾値以上である場合、前記第３観測時間を前記いずれかの検知装置に通知する
   処理を実行させる請求項１に記載のセンサ管理プログラム。
3. 前記コンピュータに、さらに、
   前記第２観測時間と前記第３観測時間との差異が所定の閾値以上である場合に前記第３観測時間が前記いずれかの検知装置に通知された後に、該検知装置から前記計測値と前記第２観測時間を取得し、
   前記近似式を用いて算出した該計測値に対応する前記第３観測時間と、前記第２観測時間との差異が前記所定の閾値以上である場合、前記第３観測時間と前記第２観測時間との差分に基づいて補正値または補正式を算出し、
   前記補正値または補正式を用いて前記第３観測時間を補正し、
   補正した前記第３観測時間を前記いずれかの検知装置に通知する
   処理を実行させる請求項２に記載のセンサ管理プログラム。
4. 複数の検知装置に設定された第１観測時間で計測された計測値と、該計測値の計測誤差と前記第１観測時間との相関関係から該計測誤差が収束する最短の時間である第２観測時間と、が関係付けられた計測関係情報を格納する格納部と、
   前記計測関係情報に基づいて、前記計測値と前記第２観測時間との関係を示す近似式を算出する近似式算出部と、
   前記近似式を用いて、前記複数の検知装置のそれぞれから直近に取得した前記計測値に対応する第３観測時間を算出する観測時間算出部と、
   前記第３観測時間を前記複数の検知装置のそれぞれに通知する通知部と、
   を備えることを特徴とするセンサ管理装置。
5. コンピュータが、
   記憶部から、複数の検知装置に設定された第１観測時間で計測された計測値と、該計測値の計測誤差と前記第１観測時間との相関関係から該計測誤差が収束する最短の時間である第２観測時間と、が関係付けられた計測関係情報を取得し、
   前記計測関係情報に基づいて、前記計測値と前記第２観測時間との関係を示す近似式を算出し、
   前記近似式を用いて、前記複数の検知装置のそれぞれから直近に取得した前記計測値に対応する第３観測時間を算出し、
   前記第３観測時間を前記複数の検知装置のそれぞれに通知する
   ことを特徴とするセンサ管理方法。

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