JP6778760B2 - 制御装置、制御方法、および制御プログラム - Google Patents

Description

本発明は、制御対象を制御する制御装置、制御方法、および制御プログラムに関する。

センサを用いた装置の開発において、センサ値を取得するためのセンサを入手できないという課題がある。例えば、天気を考慮した輝度センサを開発したいが、天気を計測するセンサは価格が高価であったりするなど、入手が難しい。

そこで、特許文献１は、いくつかのセンサ入力およびいくつかのクライアント入力を備えたセンサインタフェースを開示する。いくつかのクライアント入力は、いくつかのクライアントからのデータ要求を受信でき、いくつかのデータ要求は、特定の種類のデータを取り込むときに使用されるべき特定の物理センサを識別することなく、戻されるべき特定の種類のデータを指定する少なくとも１つのデータ要求を含む。また、センサインタフェースは、プロセッサを備え、このプロセッサは、ｉ）いくつかのデータ要求を満たすにはどのセンサデータを使用することができるかを決定し、ｉｉ）いくつかの物理センサからセンサデータを受信するようにセンサ入力の中のいくつかを環境設定し、そして、ｉｉｉ）可能であれば、受信されたセンサデータを用いていくつかのデータ要求を満たすように、環境設定されている。

このように、特許文献１は、任意の種類および個数の物理センサを抽象化する仮想センサと、その仮想センサとのインタフェースであるクライアント入力装置を開示する。

国際公開ＷＯ２００７／１１８２４７号

しかしながら、特許文献１は、物理センサを有しない装置に対しては適用できず、また非センサデータを扱うことができない。Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ（ＩｏＴ）事業では比較的安価な装置を用いるため、すべての装置が特定の物理センサからのデータを扱うようには設計されているとは限らない。

たとえば、クラウド上に存在する非センサによるデータを周囲の物理センサからのデータと組み合わせたり、または、周囲の物理センサからのデータを解析し精度を向上させたりしたうえで、仮想的なデータとして出力したい場合がある。このようなデータ出力を、特許文献１の技術では実現することができない。

本発明は、制御パラメータを検出するデバイスに依存することなく制御パラメータを制御対象に与えることを目的とする。

本願において開示される発明の一側面となる制御装置、制御方法、および制御プログラムは、制御対象を制御するための制御パラメータを前記制御対象に与える制御装置、制御方法、および制御プログラムであって、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶するとともに前記制御パラメータの調節量と前記調節量の特定要因となる分析情報の値とを対応付けた対応情報を記憶する記憶デバイスと、前記分析情報の特定要因となる観測情報の観測値を観測対象から観測する１以上の物理センサと通信するとともに前記１以上の物理センサの位置における前記分析情報および前記観測情報の値を記憶するサーバと通信する通信インタフェースと、を有し、前記プロセッサは、前記１以上の物理センサのうち前記制御装置の位置から許容範囲内に位置する特定の物理センサから、当該特定の物理センサが前記制御対象を制御する制御処理時刻に観測した前記観測情報の第１観測値を取得する第１取得処理と、前記制御装置の位置から前記許容範囲内の位置で、かつ、前記制御処理時刻を含む期間における前記観測情報の第２観測値および前記分析情報の値を、前記サーバから取得する第２取得処理と、前記第１取得処理によって取得された前記第１観測値と前記第２取得処理によって取得された前記第２観測値との差分を算出する算出処理と、前記第２取得処理によって取得された前記分析情報の値に対応する前記制御パラメータの調節量を前記対応情報から特定する特定処理と、前記特定処理によって特定された調節量を前記算出処理による算出結果に基づいて補正して、補正結果を前記制御対象に出力する補正処理と、を実行することを特徴とする。

本発明の代表的な実施の形態によれば、制御パラメータを検出するデバイスに依存することなく制御パラメータの制御量を制御対象に与えることができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

図１は、仮想センサを用いた制御パラメータによる制御対象の制御例を示す説明図である。 図２は、制御装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図３は、アドレス文字列格納テーブルの記憶内容例を示す説明図である。 図４は、天候情報格納テーブルの記憶内容例を示す説明図である。 図５は、調節輝度格納テーブルの記憶内容例を示す説明図である。 図６は、実施例１にかかる制御装置の機能的構成例を示すブロック図である。 図７は、実施例１にかかる制御装置による制御処理手順例を示すフローチャートである。 図８は、第１観測値の経時的変化を示すグラフである。 図９は、観測値格納テーブルの記憶内容例を示す説明図である。 図１０は、実施例２にかかる制御装置の機能的構成例を示すブロック図である。 図１１は、第１観測値の取得処理手順例を示すフローチャートである。 図１２は、実施例３にかかる第１観測値の取得例を示す説明図である。 図１３は、重み付けテーブルの記憶内容例を示す説明図である。 図１４は、第１観測値の取得テーブルの記憶内容例を示す説明図である。 図１５は、実施例３にかかる制御装置の機能的構成例を示すブロック図である。 図１６は、第１観測値の取得処理手順例を示すフローチャートである。

＜仮想センサを用いた制御パラメータによる制御例＞
図１は、仮想センサを用いた制御パラメータによる制御対象の制御例を示す説明図である。ここでは、例として、制御対象を制御装置１０１の内部または外部に接続された表示デバイス１１３とし、制御パラメータを表示デバイス１１３の輝度とし、外部の物理センサを温度センサ１０２とする。制御装置１０１は、制御対象の一例である表示デバイス１１３を制御するための制御パラメータを表示デバイス１１３に与える。制御装置１０１は、たとえば、制御装置１０１周囲の明るさである輝度を検出する輝度センサを実装せずに、表示デバイス１１３の輝度を調整する。そのかわり、制御装置１０１は、仮想センサ１１１を有する。仮想センサ１１１とは、制御装置１０１近隣の温度センサ１０２が観測した気温を収集して気温の統計値を得、制御装置１０１の位置における気温を天気予報サイト１０３から気温と天気を取得する仮想的なセンサデバイスである。

天気を考慮した輝度センサを開発したいが、天気を輝度センサで計測するのは難しい場合がある。このため、制御装置１０１は、物理的な輝度センサを実装せずに仮想センサ１１１からの情報を用いて、気温の変化に応じて表示デバイス１１３の輝度を調整する。これにより、輝度センサを実装しなくても表示デバイス１１３の輝度を調整することができる。

制御システム１００は、制御装置１０１と、物理センサの一例である温度センサ１０２と、サーバの一例である天気予報サイト１０３と、がネットワーク１０４を介して通信可能に接続されたシステムである。ネットワーク１０４の一例としてセンサネットワークがある。センサネットワークとは、物理センサを実装するセンサノード同士を繋ぐネットワークであり、センサノードのアドホック機能を利用し、他のセンサノードから中継ノードへデータを送るための中継ルーティング機能を活用するネットワークである。センサネットワークは、センサノード間の中継通信に障害が出た場合、別の中継経路を自律的に再構築して中継ノードへのデータ到達を確保する機能がある。また、センサネットワークではなく、無線アクセスポイントを用いた無線通信ネットワークでもよい。無線通信ネットワークは、ＴＣＰ／ＩＰのパケットを送受信するネットワークである。

制御装置１０１は、仮想センサ１１１から得られるデータを用いて、制御対象を制御する。制御装置１０１は、固定された装置でもよく移動体でもよい。温度センサ１０２は、ネットワークに接続された通信端末に含まれる。また、温度センサ１０２は、直接ネットワーク１０４に接続されてもよい。温度センサ１０２は、固定された装置でもよく移動体でもよい。サーバは、複数地点における気温および天気を定期的に取得して保持する。サーバは、たとえば、天気予報サイト１０３である。

（１）制御装置１０１は、仮想センサ１１１により、制御装置１０１の近隣の温度センサ１０２から、温度センサ１０２の位置および気温を取得する。近隣の温度センサ１０２とは、制御装置１０１の位置を含む許容範囲内に静的にまたは動的に存在する物理センサである。許容範囲は、たとえば、気温や天気が変わらない程度の範囲でよい。また、制御装置１０１または温度センサ１０２が移動体である場合、制御装置１０１が接続するネットワーク内の無線基地局（たとえば、ｗｉｆｉスポット）の通信圏内において接続された物理センサが、近隣の物理センサに該当する。制御装置１０１は、内部テーブル１２０に、取得した位置および気温を含むエントリ１２１を登録する。なお、近隣の温度センサ１０２が複数存在する場合、位置フィールドの値は、地域Ａに含まれれば、いずれかの近隣の物理センサの位置ａでよい。また、日付時刻フィールドの値は、制御処理時刻ｂでよい。また、気温フィールドの値は、複数の近隣の物理センサからの気温の統計値（たとえば、平均値、中央値、最大値、最小値）でよい。

（２）また、制御装置１０１は、仮想センサ１１１により、天気予報サイト１０３にリクエストを送信する。リクエストには、制御処理時刻（たとえば、最新の取得日時）と制御装置１０１の位置（緯度および経度）とが含まれる。天気予報サイト１０３は、リクエストを受け付けると、その制御処理時刻を包含する時間帯で制御装置１０１の位置を含む許容範囲の気温および天気をレスポンスとして仮想センサ１１１に返す。制御装置１０１は、レスポンスを受信すると、仮想センサ１１１により、内部テーブル１２０に、制御装置１０１の位置、時刻、取得した天気、および取得した気温を含むエントリ１２２を登録する。

（３）制御装置１０１は、仮想センサ１１１により、エントリ１２２の気温（例では２６．０度）とエントリ１２１の気温（例では、２８．０度、２８．０度、２８．６度の平均値の２８．２度）との差分Ｄを求める。この場合の差分Ｄは、Ｄ＝＋２．２度となる。

（４）そして、制御装置１０１は、仮想センサ１１１により、エントリ１２２の天気「曇り」に対応する輝度の調節量を特定し、特定した調節量を差分Ｄに応じて補正する。

（５）制御装置１０１は、仮想センサ１１１により、制御対象のドライバ１１２に補正後の調節量である補正量を出力する。ドライバ１１２は、制御対象を制御するソフトウェアである。

（６）制御装置１０１は、ドライバ１１２からの調節量により制御対象の輝度を調整する。これにより、制御パラメータを検出するセンサデバイス（輝度センサ）に依存することなく制御パラメータの調節量を制御対象に与える。なお、ここでは、制御装置１０１が、ドライバ１１２および制御対象を有する構成について説明したが、ドライバ１１２および制御対象は、制御装置１０１外に設けられてもよい。また、ここでは、制御装置１０１は、センサデバイス（輝度センサ）を有しない構成について説明したが、当該センサデバイスと仮想センサ１１１を併用する構成とし、当該センサデバイスが使用されない場合に仮想センサ１１１を用いる構成としてもよい。

＜ハードウェア構成例＞
図２は、制御装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。制御装置１０１は、プロセッサ２０１と、記憶デバイス２０２と、入力デバイス２０３と、出力デバイス２０４と、通信インターフェース（通信ＩＦ２０５）と、を有する。プロセッサ２０１、記憶デバイス２０２、入力デバイス２０３、出力デバイス２０４、および通信ＩＦ２０５は、バス２０６により接続される。プロセッサ２０１は、制御装置１０１を制御する。記憶デバイス２０２は、プロセッサ２０１の作業エリアとなる。また、記憶デバイス２０２は、各種プログラムやデータを記憶する非一時的なまたは一時的な記録媒体である。記憶デバイス２０２としては、たとえば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリがある。入力デバイス２０３は、データを入力する。入力デバイス２０３としては、たとえば、キーボード、マウス、タッチパネル、テンキー、スキャナ、ＧＰＳ受信機、各種センサがある。出力デバイス２０４は、データを出力する。出力デバイス２０４としては、たとえば、ディスプレイ（制御対象の表示デバイス１１３）、プリンタがある。通信ＩＦ２０５は、ネットワーク１０４と接続し、データを送受信する。

＜各種テーブルの説明＞
つぎに、実施例１で用いる各種テーブルの記憶内容例について説明する。なお、実施例１ではテーブル形式でデータ構造を説明するが、必ずしもテーブルによるデータ構造で表現されていなくてもよく、リスト、ＤＢ、キュー等のデータ構造やそれ以外で表現されていてもよい。

図３は、アドレス文字列格納テーブルの記憶内容例を示す説明図である。アドレス文字列格納テーブル３００は、フィールドとして、ウェブサイト名３０１と、アドレス文字列３０２と、を有する。ウェブサイト名３０１は、値として、ウェブサイトの名称を示す文字列を格納するフィールドである。ウェブサイト名３０１は、アドレス文字列格納テーブル３００の主キーとなる。アドレス文字列３０２は、値として、ウェブサイトのアドレスを示す文字列（たとえば、ＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ））を格納するフィールドである。アドレス文字列格納テーブル３００は、たとえば、図２に示した記憶デバイス２０２に格納される。

図４は、天候情報格納テーブルの記憶内容例を示す説明図である。天候情報格納テーブル４００は、フィールドとして、位置４０１と、時刻４０２と、天気４０３と、気温４０４と、を有する。各フィールドは、図１に示した内部テーブル１２０の各フィールドに対応する。位置４０１は、値として、たとえば、観測地点の緯度および経度を格納するフィールドである。時刻４０２は、値として、観測時刻を格納するフィールドである。時刻４０２の値の間隔は、観測間隔となる。本例では、観測間隔は１時間である。たとえば、時刻４０２の値が「１３：００」である場合、観測間隔は１時間であるため、当該時刻４０２の時間帯は「１３：００〜１３：５９」となる。

天気４０３は、たとえば、制御パラメータの調節量の特定要因となる分析情報の分析値として、時刻４０２における位置４０１の地表に影響をもたらす大気の状態を示す気象情報を格納するフィールドである。たとえば、「快晴」や「晴れ」といった日本の気象庁により定められている一般市民向けの１５種類の気象情報が値として天気４０３に格納される。気温４０４は、たとえば、物理センサで観測される観測情報の観測値として、時刻４０２における位置４０１での大気の温度を示す気象情報を格納するフィールドである。天候情報格納テーブル４００は、たとえば、図２に示した記憶デバイス２０２に格納される。

図５は、調節輝度格納テーブルの記憶内容例を示す説明図である。調節輝度格納テーブル５００は、制御パラメータの調節量と調節量の特定要因となる分析情報の分析値とを対応付けた対応情報である。調節輝度格納テーブル５００は、フィールドとして、天気５０１と、調節輝度５０２と、を有する。天気５０１は、分析情報の分析値として、気象情報を格納するフィールドである。調節輝度５０２は、値として、制御対象の一例である表示デバイス１１３に対する輝度の調節量を格納するフィールドである。調節輝度格納テーブル５００は、たとえば、図２に示した記憶デバイス２０２に格納される。

＜制御装置１０１の機能的構成例＞
図６は、実施例１にかかる制御装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。制御装置１０１は、アドレス文字列格納テーブル３００と、天候情報格納テーブル４００と、調節輝度格納テーブル５００と、第１取得部６０１と、第２取得部６０２と、算出部６０３と、特定部６０４と、補正部６０５と、制御部６０６と、を有する。第１取得部６０１〜制御部６０６は、具体的には、たとえば、図２に示した記憶デバイス２０２に記憶されたプログラムをプロセッサ２０１に実行させることで実現される機能である。第１取得部６０１〜補正部６０５は、図１に示した仮想センサ１１１に対応する機能であり、制御部６０６は、図１に示したドライバ１１２に対応する機能である。

第１取得部６０１は、プロセッサ２０１に第１取得処理を実行させることで実現する機能である。第１取得処理は、１以上の物理センサのうち制御装置１０１の位置から許容範囲内に位置する特定の物理センサから、当該特定の物理センサが制御対象を制御する制御処理時刻に観測した観測情報の第１観測値を取得する処理である。

ここで、物理センサは、たとえば、図１に示した制御装置１０１外の温度センサ１０２である。特定の物理センサは、たとえば、図１に示した近隣ユーザの温度センサ１０２である。制御処理時刻は、たとえば、現在時刻である。制御処理時刻は、過去の時刻でもよい。この場合、制御処理時刻は、あらかじめ設定された時刻でもよく、入力デバイス２０３から与えられる時刻でもよい。観測情報の第１観測値とは、特定の物理センサからの観測値、たとえば、近隣ユーザの温度センサ１０２の観測値であり、図１の内部テーブル１２０のエントリ１２１の気温の算出元となる。

第１取得処理では、プロセッサ２０１は、特定の物理センサが複数存在する場合、複数の特定の物理センサによって観測された観測情報の複数の観測値について統計値を算出してもよい。統計値は、たとえば、複数の近隣の温度センサ１０２からの気温の統計値（たとえば、平均値、中央値、最大値、最小値）でよい。

第２取得部６０２は、プロセッサ２０１に第２取得処理を実行させることで実現する機能である。第２取得処理は、制御装置１０１の位置からその許容範囲内の位置で、かつ、制御処理時刻を含む期間における観測情報の第２観測値および分析情報の分析値を、サーバから取得する処理である。

サーバとは、たとえば、天気予報サイト１０３である。制御処理時刻を含む期間とは、制御処理時刻を含む時間帯である。たとえば、観測間隔が１時間であり、それぞれ０分のタイミングで観測する場合、制御処理時刻が１３：２７だとすると、制御処理時刻を含む期間は、１３：００〜１３：５９という時間帯となる。観測情報の第２観測値とは、第１観測値と同様、特定の物理センサからの観測値、たとえば、近隣ユーザの温度センサ１０２の観測値であり、図１の内部テーブル１２０のエントリ１２１の気温の算出元となる。第１観測値と第２観測値は、観測元となる近隣の温度センサ１０２が異なる観測値である。分析情報は、天気予報サイト１０３に格納されている制御処理時刻を含む時間帯での天気であり、分析値は、たとえば、「晴れ」や「曇り」といった具体的に特定された値である。

算出部６０３は、プロセッサ２０１に算出処理を実行させることで実現する機能である。算出処理は、第１取得処理によって取得された第１観測値と第２取得処理によって取得された第２観測値との差分Ｄを算出する。具体的には、たとえば、算出処理では、プロセッサ２０１は、第１観測値から第２観測値を減算する。差分Ｄが正である場合、天気予報サイト１０３の観測よりも気温が高いことを示し、差分Ｄが負である場合、天気予報サイト１０３の観測よりも気温が低いことを示す。

また、特定の物理センサ、すなわち、近隣ユーザの温度センサ１０２が複数存在する場合、算出処理では、プロセッサ２０１は、上述した統計値と第２観測値との差分を算出してもよい。具体的には、たとえば、図１に示したように、近隣ユーザの３台の温度センサ１０２でそれぞれ、２８．０度，２８．０度，２８．６度が観測された場合、平均値として２８．２度が算出される。

特定部６０４は、プロセッサ２０１に特定処理を実行させることで実現する機能である。特定処理は、第２取得処理によって取得された分析値に対応する制御パラメータの調節量を対応情報から特定する処理である。具体的には、たとえば、特定処理では、プロセッサ２０１は、第２取得処理によって取得された天気の値に対応する調節輝度の値を、対応情報である調節輝度格納テーブル５００から特定する。たとえば、天気５０１の値が「曇り」であれば、調節輝度５０２の値「δ％」が特定される。

補正部６０５は、プロセッサ２０１に補正処理を実行させることで実現する機能である。補正処理は、特定処理によって特定された調節量を算出処理による算出結果に基づいて補正して、補正結果を制御対象に出力する処理である。補正処理では、プロセッサ２０１は、たとえば、特定された調節量と算出結果である差分Ｄとを乗算する。乗算の際、あらかじめ設定された補正係数を乗じてもよい。この乗算結果が補正結果となる。プロセッサ２０１は、補正結果を制御部６０６を介して制御対象に出力する。

制御部６０６は、プロセッサ２０１に制御処理を実行させることで実現する機能である。制御処理は、補正結果を用いて制御対象を制御する処理である。制御処理では、プロセッサ２０１は、補正結果に応じて制御対象を制御する。輝度調整の場合は、プロセッサ２０１は、補正結果が正の値であれば、輝度が高くなるよう制御する。補正結果が負であれば、輝度が低くなるよう制御してもよい。また、プロセッサ２０１は、補正結果が負であれば、輝度調整をしないように制御してもよい。また、プロセッサ２０１は、補正結果の正負にかかわらず、天気が「晴れ」や「快晴」のように「晴れ」以上の気象情報であれば、輝度調整をしないように制御してもよい。

また、プロセッサ２０１は、表示デバイス１１３の輝度調整に限らず、他のデバイスの他の特定の調整をしてもよい。たとえば、カメラの露出やレンズのＦ値といった明るさ調整の場合、プロセッサ２０１は、補正結果の値が小さいほど明るくなるように制御してもよい。

＜制御処理手順例＞
図７は、実施例１にかかる制御装置１０１による制御処理手順例を示すフローチャートである。制御装置１０１は、制御指示を待ち受ける（ステップＳ７０１：Ｎｏ）。具体的には、たとえば、制御装置１０１のユーザが制御指示を入力した場合、または、例えば、温度センサ１０２からの観測値の取得タイミングのように、あらかじめ設定された時刻に到達した場合に制御指示が発行される。制御指示には、上述した制御処理時刻が含まれる。なお、以降の処理では、制御処理時刻を、制御指示を受け付けたタイミングである「現在時刻」とする。制御装置１０１は、制御処理時刻における制御装置１０１の位置をＧＰＳ受信機により取得する（ステップＳ７０２）。

また、制御装置１０１は、近隣ユーザの温度センサ１０２から第１観測値を取得する（ステップＳ７０３）。第１観測値が複数取得された場合、プロセッサ２０１は第１観測値の統計値を算出する。制御装置１０１は、ステップＳ７０２の取得位置を含むリクエストを天気予報サイト１０３に送信し、その結果、天気予報サイト１０３から解析結果を取得して、天候情報格納テーブル４００に格納する（ステップＳ７０４）。

制御装置１０１は、ステップＳ７０２での取得位置および制御処理時刻を含むエントリを天候情報格納テーブル４００から特定する（ステップＳ７０５）。この場合は、最新のエントリが特定されることになる。そして、プロセッサ２０１は、ステップＳ７０３で取得された最新の第１観測値と、ステップＳ７０５で特定されたエントリ内の第２観測値との差分Ｄを算出する（ステップＳ７０６）。また、プロセッサ２０１は、特定したエントリの天気の値に対応する調節輝度の値を調節輝度格納テーブル５００から特定する（ステップＳ７０７）。

そして、プロセッサ２０１は、特定した調節輝度を差分Ｄで補正して、補正結果を制御部６０６に出力する（ステップＳ７０８）。最後に、プロセッサ２０１は、補正結果で表示デバイス１１３の輝度調整を実行する（ステップＳ７０９）。これにより、制御処理を終了する。

このように、実施例１によれば、制御パラメータを検出するデバイスに依存することなく制御パラメータの制御量（本例でいう輝度の調節量）を制御対象に与えることができる。また、第１観測値が複数存在する場合は、その統計値を算出することで、制御装置１０１の位置における実際の観測値の精度が高くなる。したがって、制御パラメータの制御量の適正化を図ることができる。

実施例２は、実施例１において、第１観測値の精度を向上させる例である。第１観測値を取得する観測周期は、同じ種類のセンサであってもベンダや価格によって異なることがある。当該観測周期が短い場合はあまり問題にならないが、当該観測周期が大きい場合は、第１観測値を取得した時刻と現在時刻に大きなズレがあり、現在時刻における正しい観測値が取得できない。このため、実施例２では、第１観測値を時系列で保存しておき、過去の時系列な第１観測値の相関により、現在時刻の第１観測値を算出する。すなわち、実施例２にかかる制御装置１０１は、これまでの時系列な第１観測値から相関により回帰直線を生成し、回帰直線を用いて制御指示のタイミングでの第１観測値を予測する。これにより、第１観測値の高精度化が図られ、制御対象に対してより適切な制御をおこなうことができる。

なお、実施例２では、実施例１とは異なる点を中心に説明し、実施例１と共通する部分については説明を省略する。

図８は、第１観測値の経時的変化を示すグラフである。黒丸が第１観測値の実測値である。このうち、符号８０１が第１観測値の最新の実測値である。白丸が時系列な第１観測値から相関により回帰直線８００から予測した第１観測値の予測値８０２である。実測値の観測間隔は、例として５０［ｍｓ］とする。第１観測値８０１から次の第１観測値を取得するまでの間に、時刻ｔｃ１で制御指示を受け付けた場合、制御装置１０１において、第１取得処理では、プロセッサ２０１は、これまでの時系列な第１観測値（実測値のみ）から回帰直線８００を求め、回帰直線８００における時刻ｔｃ１の第１観測値を予測値８０２として算出する。

図９は、観測値格納テーブルの記憶内容例を示す説明図である。観測値格納テーブル９００は、近隣ユーザの温度センサ１０２ごとに時系列な第１観測値を格納するテーブルである。観測値格納テーブル９００は、フィールドとして、時刻９０１と、観測値９０２と、を有する。時刻９０１は、値として観測間隔ごとに到来する第１観測値の観測時刻を格納するフィールドである。観測値９０２は、値として時刻で観測された第１観測値を格納するフィールドである。

＜制御装置１０１の機能的構成例＞
図１０は、実施例２にかかる制御装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。図６との相違は、観測値格納テーブル９００を有し、第１取得部６０１が観測値格納テーブル９００を参照する点である。第１取得処理では、プロセッサ２０１は、特定の物理センサ（たとえば、近隣ユーザの温度センサ１０２）が制御処理時刻よりも前に観測した時系列な第１観測値の相関に基づいて、時系列な第１観測値のうち最新の第１観測値の次の第１観測値を算出する。また、特定の物理センサが複数存在する場合、第１取得処理では、プロセッサ２０１は、特定の物理センサごとに、特定の物理センサが制御処理時刻よりも前に観測した時系列な第１観測値の相関に基づいて、次の第１観測値の統計値を算出してもよい。

＜第１観測値の取得処理手順例＞
図１１は、第１観測値の取得処理手順例を示すフローチャートである。図１１の処理は、図７のステップＳ７０３に対応する処理である。図１１では、第１観測値の予測値を、「補間観測値」と称す。また、観測間隔を「スリープ時間」と称す。

まず、制御装置１０１は、第１観測値の取得処理を終了するか否かを判断する（ステップＳ１１０１）。終了しない場合（ステップＳ１１０１：Ｎｏ）、制御装置１０１は、補間観測値の取得要求があるか否かを判断する（ステップＳ１１０２）。当該取得要求は、たとえば、ステップＳ７０１の制御指示である。取得要求がない場合（ステップＳ１１０２：Ｎｏ）、制御装置１０１は、スリープ時間が経過したか否かを判断する（ステップＳ１１０３）。

スリープ時間が経過していない場合（ステップＳ１１０３：Ｎｏ）、ステップＳ１１０１に戻る。スリープ時間が経過した場合（ステップＳ１１０３：Ｙｅｓ）、制御装置１０１は、近隣ユーザの温度センサ１０２から第１観測値を取得して、現在時刻とともに観測値格納テーブル９００に格納する（ステップＳ１１０４）。そして、制御装置１０１は、スリープ時間をリセットして再計時を開始し（ステップＳ１１０５）、ステップＳ１１０１に戻る。

ステップＳ１１０２において、取得要求がある場合（ステップＳ１１０２：Ｙｅｓ）、制御装置１０１は、観測値格納テーブル９００の過去の第１観測値を取得する（ステップＳ１１０６）。制御装置１０１は、取得した過去の第１観測値から相関係数を算出し、回帰直線を生成する（ステップＳ１１０７）。制御装置１０１は、現在時刻の補間観測値を回帰直線８００から特定し（ステップＳ１１０８）、特定した補間観測値を算出部６０３に出力して（ステップＳ１１０９）、特定した補間観測値と現在時刻とを観測値格納テーブル９００に格納し（ステップＳ１１１０）、回帰直線８００にしたがって、過去の補間観測値を更新し（ステップＳ１１１１）、ステップＳ１１０１に戻る。ステップＳ１１０１において、第１観測値の取得処理を終了する場合（ステップＳ１１０１：Ｙｅｓ）、本フローチャートの処理を終了する。

これにより、観測値の取得タイミングにおいて第１観測値が存在しない場合でも、第１観測値を予測することで、制御対象を適切に調整することができる。

実施例３は、実施例１または実施例２において、第１観測値の精度を向上させる例である。近隣ユーザの温度センサ１０２の中に、観測周期が大きい温度センサ１０２があると、他の温度センサ１０２の観測値から著しく外れた、いわゆる外れ値を観測する場合がある。

図１２は、実施例３にかかる第１観測値の取得例を示す説明図である。センサＩＤ：Ｓ１の温度センサ１０２の観測周期は、３０［ｍｓ］、センサＩＤ：Ｓ２の温度センサ１０２の観測周期は、１００［ｍｓ］、センサＩＤ：Ｓ３の温度センサ１０２の観測周期は、１０［ｍｓ］とする。この例では、センサＩＤ：Ｓ２の温度センサ１０２が、外れ値となる第１観測値を観測する。

このような場合、外れ値の影響でノイズを含んだ統計値が算出されてしまう。したがって、実施例３の制御装置１０１は、取得した複数の第１観測値を、温度センサ１０２ごとの重みで加重平均して、統計値を求める。これにより、外れ値による影響を抑制することができる。

図１３は、重み付けテーブルの記憶内容例を示す説明図である。重み付けテーブル１３００は、フィールドとして、センサＩＤ１３０１と、重み１３０２と、を有する。センサＩＤ１３０１は、値として、温度センサ１０２を一意に特定する識別情報（センサＩＤ）を格納するフィールドである。重み１３０２は、値として、温度センサ１０２の観測周期に応じた重み値を格納するフィールドである。観測周期が大きいほど重み値は小さくなる。本例の場合、重み値ｗ２が他の重み値よりも小さい値となる。これにより、観測周期が大きい温度センサ１０２の第１観測値の影響を低減させることができる。

図１４は、第１観測値の取得テーブルの記憶内容例を示す説明図である。取得テーブル１４００は、フィールドとして、時刻１４０１と、観測値１４０２と、センサＩＤ１４０３と、を有する。時刻１４０１は、値として、各温度センサ１０２の観測時刻を格納するフィールドである。観測値１４０２は、値として、時刻１４０１で観測された第１観測値を格納するフィールドである。センサＩＤ１４０３は、値として、温度センサ１０２を一意に特定する識別情報（センサＩＤ）を格納するフィールドである。

ここで、第１取得処理において、最古の４個のデータ単位で順次第１観測値を取得テーブル１４００から取得するものとする。１回目〜５回目のバッファリングＢＦ１〜ＢＦ５のうち、センサＩＤ：Ｓ２の第１観測値を含むバッファリングは、ＢＦ１、ＢＦ５である。バッファリングＢＦ１、ＢＦ５において、センサＩＤ：Ｓ２の第１観測値Ｖ０Ｂ，Ｖ１０Ｂが外れ値となると、統計値にノイズが含まれてしまう。このため、第１取得処理において、プロセッサ２０１は、重み付けテーブル１３００を参照して、統計値を算出する。

たとえば、バッファリングＢＦ１〜ＢＦ５の場合は、以下のようになる。

ＢＦ１の統計値＝Ｖ０Ａ×ｗ１＋Ｖ０Ｂ×ｗ２＋Ｖ０Ｃ×ｗ３＋Ｖ１Ｃ×ｗ３
ＢＦ２の統計値＝Ｖ２Ｃ×ｗ３＋Ｖ３Ｃ×ｗ３＋Ｖ３Ａ×ｗ１＋Ｖ４Ｃ×ｗ３
ＢＦ３の統計値＝Ｖ５Ｃ×ｗ３＋Ｖ６Ｃ×ｗ３＋Ｖ６Ａ×ｗ１＋Ｖ７Ｃ×ｗ３
ＢＦ４の統計値＝Ｖ８Ｃ×ｗ３＋Ｖ９Ｃ×ｗ３＋Ｖ９Ａ×ｗ１＋Ｖ１０Ｃ×ｗ３
ＢＦ５の統計値＝Ｖ１０Ｂ×ｗ２＋Ｖ１１Ｃ×ｗ３＋Ｖ１２Ｃ×ｗ３＋Ｖ１２Ａ×ｗ１

＜制御装置１０１の機能的構成例＞
図１５は、実施例３にかかる制御装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。図１０との相違は、重み付けテーブル１３００および取得テーブル１４００を有し、第１取得部６０１が、重み付けテーブル１３００を参照したり、取得テーブル１４００に書き込んだり、読み出したりする点である。

第１取得処理では、プロセッサ２０１は、各特定の物理センサ（たとえば、近隣ユーザの温度センサ１０２）の観測間隔の長さに基づいて、各特定の物理センサの第１観測値の統計値を算出する。具体的には、たとえば、プロセッサ２０１は、観測間隔が長いほど小さい重み値を用いて、統計値として、加重平均値を算出する。

また、実施例３に適用される場合、第１取得処理では、プロセッサ２０１は、特定の物理センサが制御処理時刻よりも前に観測した時系列な第１観測値の相関に基づいて、特定の物理センサごとに次の第１観測値を算出し、各特定の物理センサの観測間隔の長さに基づいて、特定の物理センサごとに算出された次の第１観測値の統計値を算出する。

この場合、図８の時刻ｔｃ１が観測周期の時刻に一致しない温度センサ１０２については、実施例２に示したように、第１取得処理では、プロセッサ２０１は、過去の一連の第１観測値から相関係数を算出し、回帰直線８００を生成して、時刻ｔｃ１における第１観測値の予測値（補間観測値）を得ることになる。バッファリングされた観測値（実測値）ではなく、予測値が算出された場合であっても、第１取得処理では、プロセッサ２０１は、同様に重み付けテーブル１３００を参照して、加重平均値を算出する。なお、図８の時刻ｔｃ１が観測周期の時刻に一致する温度センサ１０２については、図１４に示したように実測値がバッファリングされ、加重平均に用いられる。

＜第１観測値の取得処理手順例＞
図１６は、第１観測値の取得処理手順例を示すフローチャートである。図１６の処理は、図７のステップＳ７０３に対応する処理である。まず、制御装置１０１は、現在時刻を起点時刻に設定する（ステップＳ１６０１）。つぎに、第１観測値の取得処理を終了するか否かを判断する（ステップＳ１６０２）。終了しない場合（ステップＳ１６０２：Ｎｏ）、制御装置１０１は、現在時刻から起点時刻を減算した時間が所定取得間隔より大きいか否かを判断する（ステップＳ１６０３）。大きくない場合（ステップＳ１６０３：Ｎｏ）、制御装置１０１は、センサキューにデータがあるか否かを判断する（ステップＳ１６０４）。センサキューとは、温度センサ１０２からのデータ（観測値、観測時刻、センサＩＤ）を一時的に保持するメモリである。

センサキューにデータがない場合（ステップＳ１６０４：Ｎｏ）、ステップＳ１６０３に戻る。センサキューにデータがある場合（ステップＳ１６０４：Ｙｅｓ）、制御装置１０１は、センサキューに保持されているデータを取得し（ステップＳ１６０５）、取得データ内のセンサＩＤに対応する重み値を重み付けテーブル１３００から特定する（ステップＳ１６０６）。特定されたデータは、取得テーブル１４００に書き込まれる。そして、ステップＳ１６０３に戻る。ステップＳ１６０４において、現在時刻から起点時刻を減算した時間が所定取得間隔より大きい場合（ステップＳ１６０３：Ｙｅｓ）、制御装置１０１は、加重平均値をリセットし（ステップＳ１６０７）、バッファリング領域から観測値群を読み出す（ステップＳ１６０８）。バッファリング領域とは、取得テーブル１４００のうち最古のデータ群（図１４では４個）がバッファされている領域である。

そして、制御装置１０１は、読み出した第１観測値について加重平均値を算出する（ステップＳ１６０９）。そして、制御装置１０１は、加重平均値を算出した観測値群の時間帯情報を取得する（ステップＳ１６１０）。時間帯情報とは、観測値群に関する取得テーブル１４００の時刻である。どの時刻を採用するかはあらかじめ決めておく。そして、制御装置１０１は、加重平均値と時間帯情報とを観測値情報として算出部６０３に出力し（ステップＳ１６１１）、観測値群を取得したバッファリング領域をクリアする（ステップＳ１６１２）。そして、ステップＳ１６０２に戻る。ステップＳ１６０２において、第１観測値の取得処理を終了する場合（ステップＳ１６０２：Ｙｅｓ）、本フローチャートの処理を終了する。

これにより、外れ値による影響を低減させ、ノイズを抑制した統計値を得ることができる。したがって、制御対象をより適切に制御することができる。

また、実施例３が実施例２に適用される場合、ステップＳ１６１０において、プロセッサ２０１は、現在時刻での観測値が存在しないセンサについて、補間観測値を算出し、加重平均値を算出すればよい。これにより、現在時刻での観測値が存在しない場合でも、当該観測値を予測することで、制御対象を適切に調整することができる。

なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、または置換をしてもよい。

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサ２０１がそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）の記録媒体に格納することができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

Claims (9)

1. 制御対象を制御するための制御パラメータを前記制御対象に与える制御装置であって、
   プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶するとともに前記制御パラメータの調節量と前記調節量の特定要因となる分析情報の値とを対応付けた対応情報を記憶する記憶デバイスと、前記分析情報の特定要因となる観測情報の観測値を観測対象から観測する１以上の物理センサと通信するとともに前記１以上の物理センサの位置における前記分析情報および前記観測情報の値を記憶するサーバと通信する通信インタフェースと、を有し、
   前記プロセッサは、
   前記１以上の物理センサのうち前記制御装置の位置から許容範囲内に位置する特定の物理センサから、当該特定の物理センサが前記制御対象を制御する制御処理時刻に観測した前記観測情報の第１観測値を取得する第１取得処理と、
   前記制御装置の位置から前記許容範囲内の位置で、かつ、前記制御処理時刻を含む期間における前記観測情報の第２観測値および前記分析情報の値を、前記サーバから取得する第２取得処理と、
   前記第１取得処理によって取得された前記第１観測値と前記第２取得処理によって取得された前記第２観測値との差分を算出する算出処理と、
   前記第２取得処理によって取得された前記分析情報の値に対応する前記制御パラメータの調節量を前記対応情報から特定する特定処理と、
   前記特定処理によって特定された調節量を前記算出処理による算出結果に基づいて補正して、補正結果を前記制御対象に出力する補正処理と、
   を実行することを特徴とする制御装置。
2. 請求項１に記載の制御装置であって、
   前記第１取得処理では、前記プロセッサは、前記特定の物理センサが複数存在する場合、前記複数の特定の物理センサによって観測された前記観測情報の複数の観測値について統計値を算出し、
   前記算出処理では、前記プロセッサは、前記統計値と前記第２観測値との差分を算出することを特徴とする制御装置。
3. 請求項２に記載の制御装置であって、
   前記特定の物理センサのうち少なくとも１つの観測間隔は、他の特定の物理センサの観測間隔とは異なっており、
   前記第１取得処理では、前記プロセッサは、前記各特定の物理センサの前記観測間隔の長さに基づいて、前記各特定の物理センサの第１観測値の統計値を算出することを特徴とする制御装置。
4. 請求項１に記載の制御装置であって、
   前記第１取得処理では、前記プロセッサは、前記特定の物理センサが前記制御処理時刻よりも前に観測した時系列な第１観測値の相関に基づいて、前記時系列な第１観測値のうち最新の第１観測値の次の第１観測値を算出し、
   前記算出処理では、前記プロセッサは、前記次の第１観測値と前記第２観測値との差分を算出することを特徴とする制御装置。
5. 請求項４に記載の制御装置であって、
   前記第１取得処理では、前記プロセッサは、前記特定の物理センサが複数存在する場合、前記特定の物理センサごとに、前記特定の物理センサが前記制御処理時刻よりも前に観測した時系列な第１観測値の相関に基づいて、前記次の第１観測値の統計値を算出し、
   前記算出処理では、前記プロセッサは、前記次の第１観測値の統計値と前記第２観測値との差分を算出することを特徴とする制御装置。
6. 請求項５に記載の制御装置であって、
   前記特定の物理センサのうち少なくとも１つの観測間隔は、他の特定の物理センサの観測間隔とは異なっており、
   前記第１取得処理では、前記プロセッサは、前記特定の物理センサが前記制御処理時刻よりも前に観測した時系列な第１観測値の相関に基づいて、前記特定の物理センサごとに前記次の第１観測値を算出し、前記各特定の物理センサの前記観測間隔の長さに基づいて、前記特定の物理センサごとに算出された前記次の第１観測値の統計値を算出することを特徴とする制御装置。
7. 請求項１に記載の制御装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記補正結果を用いて前記制御対象を制御する制御処理を実行することを特徴とする制御装置。
8. 制御対象を制御するための制御パラメータを前記制御対象に与える制御装置による制御方法であって、
   前記制御装置は、
   プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶するとともに前記制御パラメータの調節量と前記調節量の特定要因となる分析情報の値とを対応付けた対応情報を記憶する記憶デバイスと、前記分析情報の特定要因となる観測情報の観測値を観測対象から観測する１以上の物理センサと通信するとともに前記１以上の物理センサの位置における前記分析情報および前記観測情報の値を記憶するサーバと通信する通信インタフェースと、を有し、
   前記プロセッサは、
   前記１以上の物理センサのうち前記制御装置の位置から許容範囲内に位置する特定の物理センサから、当該特定の物理センサが前記制御対象を制御する制御処理時刻に観測した前記観測情報の第１観測値を取得する第１取得処理と、
   前記制御装置の位置から前記許容範囲内の位置で、かつ、前記制御処理時刻を含む期間における前記観測情報の第２観測値および前記分析情報の値を、前記サーバから取得する第２取得処理と、
   前記第１取得処理によって取得された前記第１観測値と前記第２取得処理によって取得された前記第２観測値との差分を算出する算出処理と、
   前記第２取得処理によって取得された前記分析情報の値に対応する前記制御パラメータの調節量を前記対応情報から特定する特定処理と、
   前記特定処理によって特定された調節量を前記算出処理による算出結果に基づいて補正して、補正結果を前記制御対象に出力する補正処理と、
   を実行することを特徴とする制御方法。
9. 制御対象を制御するための制御パラメータを前記制御対象に与える制御装置のプロセッサに実行させる制御プログラムであって、
   前記制御装置は、前記プロセッサと、前記制御プログラムを記憶するとともに前記制御パラメータの調節量と前記調節量の特定要因となる分析情報の値とを対応付けた対応情報を記憶する記憶デバイスと、前記分析情報の特定要因となる観測情報の観測値を観測対象から観測する１以上の物理センサと通信するとともに前記１以上の物理センサの位置における前記分析情報および前記観測情報の値を記憶するサーバと通信する通信インタフェースと、を有し、
   前記プロセッサに、
   前記１以上の物理センサのうち前記制御装置の位置から許容範囲内に位置する特定の物理センサから、当該特定の物理センサが前記制御対象を制御する制御処理時刻に観測した前記観測情報の第１観測値を取得する第１取得処理と、
   前記制御装置の位置から前記許容範囲内の位置で、かつ、前記制御処理時刻を含む期間における前記観測情報の第２観測値および前記分析情報の値を、前記サーバから取得する第２取得処理と、
   前記第１取得処理によって取得された前記第１観測値と前記第２取得処理によって取得された前記第２観測値との差分を算出する算出処理と、
   前記第２取得処理によって取得された前記分析情報の値に対応する前記制御パラメータの調節量を前記対応情報から特定する特定処理と、
   前記特定処理によって特定された調節量を前記算出処理による算出結果に基づいて補正して、補正結果を前記制御対象に出力する補正処理と、
   を実行させることを特徴とする制御プログラム。

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