JP7069896B2 - 制御装置、移動体、自律分散制御プログラム - Google Patents

制御装置、移動体、自律分散制御プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP7069896B2
JP7069896B2 JP2018050191A JP2018050191A JP7069896B2 JP 7069896 B2 JP7069896 B2 JP 7069896B2 JP 2018050191 A JP2018050191 A JP 2018050191A JP 2018050191 A JP2018050191 A JP 2018050191A JP 7069896 B2 JP7069896 B2 JP 7069896B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
moving
monitoring
objects
moving object
monitored
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2018050191A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2019160244A (ja
Inventor
竜也 宮野
一騎 柴田
智彦 神保
健志 畑中
政之 藤田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toyota Central R&D Labs Inc
Original Assignee
Toyota Central R&D Labs Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toyota Central R&D Labs Inc filed Critical Toyota Central R&D Labs Inc
Priority to JP2018050191A priority Critical patent/JP7069896B2/ja
Publication of JP2019160244A publication Critical patent/JP2019160244A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7069896B2 publication Critical patent/JP7069896B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Description

本発明は、指定された監視対象が監視範囲となるように移動させる制御装置、移動体、自律分散制御プログラムに関する。
特許文献１には、監視対象に対して対処を行うのに適した位置まで飛行装置を移動制御する監視システムが記載されている。
より詳しくは、監視システムは、上空から地上を監視する飛行装置と、センタ装置を少なくとも備える。センタ装置は、制御種別ごとに監視対象に対する俯仰角を記憶する記憶部と、制御種別を含む制御信号の入力があると、記憶部を参照して制御種別に対応する俯仰角に相当する目標位置を算出する目標算出部と、目標位置に飛行装置を移動させる飛行装置制御部と、を備えている。
しかし、この特許文献１では、複数の移動体を想定したロジックになっていない。また、移動体に対してきめ細かい軌道計画を施さなければならない。
さらに、特許文献１では、センタ装置による集中処理となっているため計算負荷が高く、規模が大きくなると現実的時間内に解を求めることができない。
ここで、複数の移動体の集中管理せずに制御する技術として、ボロノイ領域を定義する分散管理技術がある。
例えば、カメラを備えた複数の移動体を、予め定めた領域内に設定されたリスクポテンシャル（監視対象領域）に移動させ、当該リスクポテンシャルを監視する場合、予め定めた領域をボロノイ領域に分割し、分割した各領域をそれぞれの移動体の担当領域として設定することで、移動体同士の衝突回避が可能となる。
ボロノイ領域を定義した技術は、複数の移動体を想定した最適なロジックを提供することができる。また、各移動体に対してきめ細かい軌道計画を施す必要がなく、各移動体が近傍とコミュニケーションをとりながら、自律分散的に意思決定することができる。
さらに、集中処理ではなく、分散処理であるため、計算負荷が小さく、規模の大きさに依存せず、現実的時間内で解を求めることができる。
なお、移動体は、移動体間の垂直二等分線で囲まれたボロノイ領域内において、リスクポテンシャルの重心位置に移動することを繰り返し行うことになる。また、ボロノイ領域の定義は、時々刻々と変化し得るものである。
さらに、本明細書において、リスクポテンシャルに対して、移動体が監視し得る監視領域の比率を「被覆率」という。被覆率は、そのままの比率（「監視領域の面積／リスクポテンシャルの面積」）でもよいし、百分率で表現してもよい（「監視領域の面積／リスクポテンシャルの面積」×１００％）。ここで、センサの捕捉領域を監視領域とする。
また、参考として、非特許文献１には、移動センサ（移動体）が近傍の移動センサとの垂直二等分線で定義されるボロノイ図による領域分割を行い、自身の領域の重心へ自律分散的に移動することを繰り返す、基本的な動作が開示されている。
特開２０１６－１１８９９６号公報
J.Cortes,S.Martinez,T.Karatas,and F.Bullo, Coverage Control for Mobile Sensing Networks,IEEE Transactions on Robotics and Automation,20(2),pp.242-255,(2004)
しかしながら、従来のボロノイ領域を含め、特定の環境下での自律分散制御では、特に複数の移動体で複数のリスクポテンシャルを監視する場合、それぞれの移動体の移動動作に基づく総移動距離が、移動時間及びエネルギー消費量に影響を及ぼす。
本発明は上記事実を考慮し、複数の移動体の移動動作に基づく総移動距離を最小化することができ、移動時間短縮及びエネルギー消費量軽減を含む要求に応じた追従の最適化を図ることができる制御装置、移動体、自律分散制御プログラムを得ることが目的である。
本発明にかかる制御装置は、特定の領域内で、監視機能を備えた複数の移動体で複数の監視対象を監視する場合に、自律分散的に追従するように、前記移動体の移動を制御する制御装置であって、複数編成された移動体の情報を収集する収集手段と、前記移動体の数と、前記監視対象の数とを比較して、前記移動体の数が前記監視対象の数以上の場合の制約として、各移動体が何れかの前記監視対象に向かわなければならない、かつ、各監視対象には少なくとも１台の前記移動体が向かわなければならない第１制約と、前記移動体の数が前記監視対象の数未満の場合の制約として、各移動体が少なくとも１以上の監視対象を向かう先の候補にしなければならない、かつ、各監視対象が１台の前記移動体が向かう先の候補でなければならない第２制約とを設定する、設定手段と、前記設定手段で設定された制約の下で、前記複数の移動体と前記複数の監視対象との全ての組み合わせに対する総移動距離を取得し、ユークリッドノルムを使用して、移動体と監視対象とを結ぶ二点間の距離の組み合わせを抽出して、各組み合わせの中から移動体と監視対象とを結ぶ二点間の距離の合計が最小となる組み合わせを選定する選定手段と、前記選定手段で選定された、移動体と監視対象とを結ぶ二点間の距離の合計が最小となる組み合わせを選択して、前記複数の移動体を前記複数の監視対象に割り当てる割り当て手段と、
を有している。
本発明によれば、制御装置は、特定の領域内で、監視機能を備えた複数の移動体で複数の監視対象を監視する場合に、自律分散的に追従するように、前記移動体の移動を制御する。
制御手段では、複数編成された移動体の情報を収集し、設定手段では、移動体の数と、監視対象の数との関係によって、移動体を前記監視対象へ向かわせるための制約を設定する。選定手段では、設定手段で設定された制約の下で、複数の移動体と複数の監視対象との全ての組み合わせに対する移動距離を取得し、取得した移動距離に基づいて、複数の移動体の総移動距離が最小化する組み合わせを選定する。
割り当て手段では、選定手段で選択された組み合わせに基づいて、複数の移動体を前記複数の監視対象に割り当てる。
これにより、複数の移動体の移動動作に基づく総移動距離を最小化することができ、移動時間短縮及びエネルギー消費量軽減を含む要求に応じた追従の最適化を図ることができる。
移動体の数と監視対象の数との差によって制約を設定することで、差に応じた適正な割り当てが可能となる。
本発明において、前記割り当て手段が、前記第２制約の下で割り当てに際し、全ての監視対象に少なくとも１台の移動体を向かわせるために、監視し終えた監視対象を除いた、残りの監視対象に対して、前記移動体の前記監視対象への割り当てを繰り返すことを特徴としている。
移動体の監視対象への追従を繰り返すことで、最終的に、移動体の数が監視対象の数よりも多くなる。
本発明において、前記選定手段が、複数の移動体の総移動距離を最小化する線形問題として定式化して、求解することを特徴としている。
計算に係る処理の負担が軽減される。
本発明において、前記線形問題を、ＡＤＭＭとして求解することを特徴としている。
計算に係る処理の負担が、さらに軽減される。
本発明において、前記収集手段が、前記複数の移動体の情報を一括管理する統合機構、並びに、前記複数の移動体同士が連携して情報を伝搬する伝搬方式、の少なくとも一方によって、前記情報を収集することを特徴としている。
確実に情報を収集することができる。
本発明に係る移動体は、監視機能を備え、移動しながら複数の監視対象を監視する複数編成された移動体であって、それぞれの移動体が、他機と連携して複数の監視対象を監視する場合に、自律分散的に追従するように移動を制御する制御手段を有し、前記制御手段が、複数編成された移動体の情報を一括管理する統合機構、並びに、他機との間で連携して情報を伝搬する伝搬方式、の少なくとも一方によって収集する収集手段と、前記監視対象の数に基づき、自機の移動体の数とを比較して、編成された複数の移動体の数が前記監視対象の数以上の場合の制約として、各移動体が何れかの前記監視対象に向かわなければならない、かつ、各監視対象には少なくとも１台の前記移動体が向かわなければならない第１制約と、編成された複数の移動体の数が前記監視対象の数未満の場合の制約として、各移動体が少なくとも１以上の監視対象を向かう先の候補にしなければならない、かつ、各監視対象には、１台の前記移動体が向かう先の候補でなければならない第２制約とを設定する、設定手段と、前記設定手段で設定された制約の下で、前記収集手段で収集した情報から、複数編成された移動体と前記複数の監視対象との全ての組み合わせに対する総移動距離を取得し、ユークリッドノルムを使用して、移動体と監視対象とを結ぶ二点間の距離の組み合わせを抽出して、各組み合わせの中から移動体と監視対象とを結ぶ二点間の距離の合計が最小となる組み合わせを選定する選定手段と、前記選定手段で選定された移動体と監視対象とを結ぶ二点間の距離の合計が最小となる組み合わせを選択して、前記監視対象に割り当てる割り当て手段と、備えている。
各移動体は、複数編成された移動体の情報を一括管理する統合機構、並びに、他機との間で連携して情報を伝搬する伝搬方式、の少なくとも一方によって収集し(収集手段）、監視対象の数に基づき、自機を監視対象へ向かわせるための制約を設定し（設定手段）、
設定された制約の下で、収集した情報から、複数編成された移動体と複数の監視対象との全ての組み合わせに対する移動距離を取得し、取得した移動距離に基づいて、複数の移動体の総移動距離が最小化する組み合わせを選定し、選定された組み合わせに基づいて、監視対象に割り当てる。
これにより、複数の移動体の移動動作に基づく総移動距離を最小化することができ、移動時間短縮及びエネルギー消費量軽減を含む要求に応じた追従の最適化を図ることができる。
移動体の数と監視対象の数との差によって制約を設定することで、差に応じた適正な割り当てが可能となる。
本発明において、前記割り当て手段が、全ての監視対象に少なくとも１台の移動体を向かわせるために、監視し終えた監視対象を除いた、残りの監視対象に対して、前記移動体の監視対象への割り当てを繰り返すことを特徴としている。
移動体の監視対象への追従を繰り返すことで、最終的に、移動体の数が監視対象の数よりも多くなる。
本発明の制御装置は、コンピュータによって自律分散制御プログラムが実行される。
以上説明した如く本発明では、複数の移動体の移動動作に基づく総移動距離を最小化することができ、移動時間短縮及びエネルギー消費量軽減を含む要求に応じた追従の最適化を図ることができるという効果を奏する。
第１の実施の形態に係る移動体の自律分散制御システムの概略図である。 第１の実施の形態に係る移動体の自律分散制御システムにおいて、移動体を動作させるための制御ブロック図である。 第１の実施の形態に係るマイクロコンピュータで実行される自律分散制御を機能別に示した機能ブロック図である。 （Ａ）は移動体とリスクポテンシャルの分散状態を示す領域の平面図、（Ｂ）は移動体の総数ｎ、リスクポテンシャル２８の総数ｍを設定し、ｌ２ノルムを使用した場合の移動先演算結果を示す領域の平面図である。 第１の実施の形態に係る自律分散制御の流れを示すフローチャートである。 配分制約としての射影行列の演算イメージ図である。 非負制約としての二次計画問題の演算イメージ図である。 表１の実施例１の計算を実現するための回路図である。 表１の実施例２の計算を実現するための回路図である。 表１の実施例４の計算を実現するための回路図である。 表１の実施例９の計算を実現するための回路図である。 移動体が情報を得る伝搬方式を示すグラフ理論図である。
（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態に係る移動体分散制御システム５０の概略図である。
第１の実施の形態の移動体分散制御システム５０は、複数の移動体１０、及び移動体１０が監視するために移動する複数の領域１２が示されている。
図１では、複数の移動体１０が３つの群５２に分類され、それぞれの群５２が３ヶ所の領域１２を担当して監視する構成としている。
なお、移動体１０の群構成、監視領域数等は、図１の「３」に限定されるものではなく、単一の群５２で単一の領域１２を監視する構成であってもよいし、２及び４以上の群５２及び領域１２であってもよい。
図２は、第１の実施の形態に適用される移動体１０（図１参照）を動作させるための制御系のブロック図である。
図２に示される如く、移動体１０は、領域１２の範囲内を無人で移動可能であり、当該移動を含む制御を実行するマイクロコンピュータを備えた制御装置１４が搭載されている。
制御装置１４のマイクロコンピュータは、ＣＰＵ１６Ａ、ＲＡＭ１６Ｂ、ＲＯＭ１６Ｃ、入出力ポート（Ｉ／Ｏ）１６Ｄ及びこれらを接続するデータバスやコントロールバス等のバス１６Ｅを有している。Ｉ／Ｏ１６Ｄには、監視モジュール１８、移動モジュール２０、位置認識モジュール２２及び通信モジュール２４が接続されている。
制御装置１４は、例えば、ＲＯＭ１６Ｃに予め記憶された移動体の分散制御プログラムをＣＰＵ１６Ａで起動させ、監視モジュール１８、移動モジュール２０、位置認識モジュール２２及び通信モジュール２４の動作を制御する。
(監視モジュール１８）
監視モジュール１８に適用されるデバイスは、例えば、カメラが代表的であり、移動体１０の位置から特定の監視範囲（視野）を撮像する。
なお、監視モジュール１８は、カメラによる撮像に限定されず、電波（レーダー、レーザー、超音波等）照射等による地理上の特徴物（ランドマーク）の検出等であってもよい。
(移動モジュール２０）
第１の実施の形態に係る移動体１０は、飛行体（一例として、ドローン）であり、移動モジュール２０に適用されるデバイスとして、独立した駆動源（モータ）で駆動する複数のプロペラを備えており、モータの駆動を制御することで、目的の方向に向けて飛行可能、かつ目的の位置空間で停止（ホバリング）可能である。
なお、移動体１０は、飛行体に限定されず、地上や水上を移動する移動モジュール２０であってもよく、複数のデバイスを併用してもよい。さらに、広い概念では、固定配置された監視カメラを、自律分散ネットワークに組み込むことで、移動モジュール２０と定義してもよい。
なお、監視カメラは、撮影範囲が固定であってもよいし、首振り動作機構を備え監視モジュール１８の監視範囲が変更可能であってもよい。
（位置認識モジュール２２）
位置認識モジュール２２は、自機の移動体１０の位置を認識する機能であり、位置情報を得るために、デバイスとして、ＧＰＳ、レーザー、レーダー、超音波、モーションキャプチャー、カメラ、無線通信、無線強度（距離情報）の少なくとも１つのセンサを備えている。
位置認識モジュール２２は、センサで検出した結果（検出信号）に基づき、自機の移動体１０の位置を三次元空間上の座標等によって認識する。
なお、位置認識モジュール２２は、自機の移動体１０の位置の認識以外に、後述する通信モジュール２４を介して他機の移動体１０の位置情報を取得し、相互の距離を演算して複数の移動体１０の相対位置関係を認識する。
(通信モジュール２４）
通信モジュール２４は、デバイスとして、無線通信装置を備える。無線通信は、監視を統括的に管理する基地局（サーバ）５４（図１参照）及び／又は移動体１０間で通信する機能として、位置情報を送受信する位置情報送受信部と、指定された監視対象（「リスクポテンシャル」、「対象」という場合がある）の監視度合い（「被覆率」という。）に関する情報（被覆率情報）を送受信する被覆率送受信部と、リスクポテンシャルの分担に関する調停情報を送受信する調停情報送受信部と、を備える。なお、通信は、移動体１０間のみとし、基地局（サーバ）５４は無くてもよい。
なお、移動体１０が相互に情報を交換し合う機能によって移動体分散制御システム５０が成立するのであれば、基地局５４は必須ではない。過去の情報（ビッグデータ）を管理する情報量によって、設置又は非設置を決めればよい。
調停情報とは、移動体１０がリスクポテンシャルへ移動するか否かの判定を行う情報であり、リスクポテンシャルの符号（正又は負）によって使い分ける。例えば、「正」と定義されたリスクポテンシャルは監視を必要とし、「負」と定義されたリスクポテンシャルは監視を不要とすることを示す。リスクポテンシャルは、第１の実施の形態で実行される予測制御により特定される探索領域及び追従領域となり得る領域である。
また、通信モジュール２４の無線通信は、監視モジュール１８で監視した結果（例えば、カメラであれば撮像情報）を、基地局５４へ送信する監視情報送信部を備える。
図１に示される如く、移動体１０が監視する領域１２は、例えば、車両５６が存在する路面（駐車場等）であり、移動体１０は車両５６が通行する路面を監視することで、死角の無い空間データを車両５６（運転者）に提供するようになっている。
図１に示す領域１２において、リスクポテンシャル２８として、既知のリスクポテンシャル２８と未知のリスクポテンシャル２８とが存在している。
既知のリスクポテンシャル２８（図１では、矩形実線枠「網状」で示している。）は、移動体１０を向かわせて、リスクポテンシャルを追従する必要がある領域（追従領域）である。
未知のリスクポテンシャル２８（図１では、矩形点線枠「？マーク」で示している。）は、移動体１０を向かわせる必要がある領域（探索領域）である。
なお、未知のリスクポテンシャル２８は、既知のリスクポテンシャル２８の経時によって履歴が消去され、未知のリスクポテンシャル２８となる領域を含む。
（分散制御プログラムによる情報処理制御）
図３は、移動体１０のＣＰＵ１６Ａ（図２参照）で実行される自律分散制御プログラムを機能別にブロック化した図（以下、自律分散制御部５８という）。なお、図３の自律分散制御部５８は、自律分散制御のためのハードウェア構成を限定するものではないが、マイクロコンピュータに代えて、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の専用デバイスやプログラマブルロジックデバイス等のハードウェア構成で実現してもよいし、複数種類のハードウェア構成の組み合わせで実現してもよい。
自律分散制御部５８は、監視対象情報取得部６０を備えている。監視対象情報取得部６０では、リスクポテンシャル２８の情報を、自機の移動体１０の監視モジュール１８、他機の移動体１０の監視モジュール１８、及び基地局５４から取得する。
監視対象情報取得部６０は、解析部６２に送出される。解析部６２では、リスクポテンシャル２８の位置情報、及びリスクポテンシャル２８の数（ｍ）を得て、追従比較部６４へ送出する。
追従比較部６４には、移動体数記憶部６６が接続されている。移動体数記憶部６６には、領域１２において稼働している移動体１０の数（ｎ）が記憶されている。
なお、移動体１０の数は、通常は固定であるが、メンテンナンスや故障による一時的な増減、或いは、意図的な増減があった場合は、移動体数記憶部６６に記憶された移動体１０の数（ｎ）も更新できるようにすることが好ましい。
追従比較部６４では、移動体１０の数（ｎ）と、リスクポテンシャル２８の数（ｍ）とが比較され、当該比較結果情報（ｎ：ｍ）は、マッチング問題解析実行部６８へ送出される。
マッチング問題解析実行部６８では、以下の（１）式又は（２）式に基づき、ｎ台の移動体とｍ箇所のリスクポテンシャルとにおいて、それぞれの移動体１０の総移動距離に基づいて、マッチング問題の解析（演算）を実行する。
マッチング問題は、ｎ≧ｍの場合と、ｎ＜ｍの場合とで演算式が異なる。ｎ≧ｍの場合は、（１）式によって解析され、ｎ＜ｍ場合は、（２）式によって解析される。
［ｎ≧ｍの場合］
Figure 0007069896000001
・・・（１）
［ｎ＜ｍ場合］
Figure 0007069896000002
・・・（２）
Figure 0007069896000003
δijは、０または１の値とする。δij＝０ならば移動体１０はリスクポテンシャル２８に向かわないことを表す。δij＝１ならば移動体１０はリスクポテンシャル２８に向かうことを表す。
Figure 0007069896000004
移動体１０の総数ｎ＝１２、リスクポテンシャル２８の総数ｍ＝１０(ｌ２ノルムを使用)とした場合の数値計算結果を、図４に示す。図４（Ａ）及び（Ｂ）では、黒丸（●）が移動体１０を表し、黒四角（■）がリスクポテンシャル２８を表す。
図４（Ａ）は、移動体１０とリスクポテンシャル２８の配置関係を示し、図４（Ｂ）に示される如く、各移動体１０から出ている矢印の先が、各移動体１０が向かうリスクポテンシャル２８を表している。
これは、複数の移動体の総移動距離が最小化された結果であり、ｌ２ノルムを使用しているため、移動に伴う移動体１０の総エネルギー消費を最小化することになる。なお、ｎ≧ｍのため、１つの対象に２台の移動体１０が向かう場合もある。
Figure 0007069896000005
そのため、各移動体１０は、向かう先の候補の中で最も近い対象に実際に向かう。
また，すべての対象にいずれかの移動体を一度は向かわせるためには、一度向かった対象を取り除いたｍ－ｎのリスクポテンシャル２８と、ｎ台の移動体１０とのマッチング問題を解けばよい。
このとき、ｎ＜ｍ－ｎならば、（２）式の問題を、ｎ≧ｍ－ｎならば（１）式の問題を解く。
このように、ｎ＜ｍの場合は、ｎ≧ｍ－ｋｎとなるまでｋ回（２）式の問題を解き、その後、（１）式の問題を解くことになる。
以下に、第１の実施の形態の作用を、図５のフローチャートに従い説明する。
ステップ１００では、リスクポテンシャル２８の位置情報及び数（予測を含む）を取得する。取得元は、自機の移動体１０、他機の移動体１０、及び基地局５４の何れであってもよい。
次のステップ１０２では、領域１２において稼働可能に存在する移動体１０の数と、当該領域１２内のリスクポテンシャル２８の数をそれぞれ取得し、ステップ１０４へ移行する。
ステップ１０４では、移動体１０の数ｎと、リスクポテンシャル２８の数ｍとの比較において、ｎ≧ｍか否かを判断する。
ステップ１０４において、肯定判定（ｎ≧ｍ）された場合は、ステップ１０６へ移行して、（１）式を用いてマッチング問題を実行し、ステップ１１０へ移行する。
また、ステップ１０４で、否定判定（ｍ＞ｎ）と判定された場合は、ステップ１０８へ移行して、（２）式を用いてマッチング問題を実行し、ステップ１１０へ移行する。
例えば、図４は、ステップ１０６において、（１）式でマッチング問題を実行した結果、各移動体１０のリスクポテンシャル２８への移動先が確定する（図４の矢印参照）。なお、ステップ１０８の場合も同様である。
ステップ１１０では、ステップ１０６又はステップ１０８で確定した移動先のリスクポテンシャル２８へ、移動体１０が移動する（追従制御が実行）。
次のステップ１１２では、タスク、すなわち、リスクポテンシャル２８の追従が達成されたか否かを判断し、否定判定された場合は、ステップ１００へ戻り、上記工程を繰り返す。また、ステップ１１２で肯定判定された場合は、このルーチンは終了する。
以上説明したように、複数の移動体１０を、自律分散的に、複数のリスクポテンシャル２８に向かわせるマッチング問題として、ｌｒノルムを用い、最長移動距離の最小化に基づく要求（例えば、移動時間の短縮が要求されている、或いは、移動体１０の移動の際のエネルギー消費量の軽減が要求される等）に応じてｒを設定し、（１）式又は（２）式を解くことで、要求に応じた、移動制御が可能となる。
例えば、要求として、エネルギーの消費量軽減が要求されている場合はｒ＝２とすることで、エネルギーの消費量を軽減するように設定される。
一方、例えば、要求として、移動時間の短縮が要求されている場合はｒ＝∞とすることで、移動体の移動時間が短縮するように設定される。
（第２の実施の形態「マッチング問題の線形計画問題への変換」）
以下に、本発明の第２の実施の形態について説明する。
第２の実施の形態の特徴は、マッチング問題の実行（計算）の簡素化である。
Figure 0007069896000006
ｎ≧ｍの線形計画問題計算式
Figure 0007069896000007
・・・（３）
上記（３）式の線形計画問題の変数の定義を示す。
Figure 0007069896000008
第２の実施の形態によれば、複数の移動体１０と、複数のリスクポテンシャル２８とのマッチング問題の解析が、離散最適化問題であったのに対し、第２の実施の形態では、線形計画問題として解くことができるため、計算負荷を大幅に軽減することができる。
（第３の実施の形態「マッチング問題の線形計画問題のＡＤＭＭ表現」）
第３の実施の形態では、線形計画問題を、ＡＤＭＭ（Alternating Direction Method of Multipliers）で表現する。
Figure 0007069896000009
ＡＤＭＭ表現された数式を解く分散最適化プロセスの実施例を、以下の表１に示す。
表１における各実施例のプロセスの差は、非負制約及び配分制約をどの変数で表現し、どのような方向で解くかである。
Figure 0007069896000010
表１における、主双対法、射影行列、二次計画問題、よびｍａｘ関数の具体的な中身を示す。
（主双対法）
主双対法は、以下の（４）式により更新される。
Figure 0007069896000011
Figure 0007069896000012
・・・（４）
（射影行列）
配分制約としての射影行列を用いた更新式を示す。また、演算イメージを、図６に示す。
Figure 0007069896000013
・・・（５）
（二次計画問題）
配分制約に加えて、非負制約を入れた場合は、以下の二次計画問題を用いる。演算イメージを、図７に示す。
Figure 0007069896000014
・・・（６）
（ｍａｘ関数）
Figure 0007069896000015
表１における、実施例１のＡＤＭＭ表現の計算式は、以下の通りである。
Figure 0007069896000016
・・・（７）
表１における、実施例２のＡＤＭＭ表現の計算式は、以下の通りである。
Figure 0007069896000017
・・・（８）
表１における、実施例３のＡＤＭＭ表現の計算式は、以下の通りである。
Figure 0007069896000018
・・・（９）
表１における、実施例４のＡＤＭＭ表現の計算式は、以下の通りである。
Figure 0007069896000019
・・・（１０）
表１における、実施例５のＡＤＭＭ表現の計算式は、以下の通りである。
Figure 0007069896000020
・・・（１１）
表１における、実施例６のＡＤＭＭ表現の計算式は、以下の通りである。
Figure 0007069896000021
・・・（１２）
表１における、実施例７のＡＤＭＭ表現の計算式は、以下の通りである。
Figure 0007069896000022
・・・（１３）
表１における、実施例８のＡＤＭＭ表現の計算式は、以下の通りである。
Figure 0007069896000023
・・・（１４）
表１における、実施例９のＡＤＭＭ表現の計算式は、以下の通りである。
Figure 0007069896000024
・・・（１５）
上記表１で示した実施例１から実施例９の内、代表的な分散最適化プロセスの例として、実施例１（図８参照）、実施例２（図９参照）、実施例４（図１０参照）、及び実施例９（図１１参照）の回路図を示す。なお、図８及び図９において、変数ｘのみを表現したが、変数ｙについても同様の回路で表現可能である。なお、ｙに関しては、Ｃ信号は入らない。
（統合機構と伝搬方式について）
配分制約及びスラック変数（どの移動体１０にも属さない変数）を考慮する場合、図１２に示される如く、基地局５４（図１参照）があれば、当該基地局５４で処理すればよく、これを統合機構と称する。
一方、基地局５４が使用できない状況においては、各移動体１０が統合機構の役目を担う必要がある。
その際に、自機の移動体１０のそれぞれが、他機の移動体１０の情報を取得する必要があり、伝搬方式により他機の移動体１０の情報を取得すればよい。
通信グラフを、図１２に示す。図１２では、各ノード７０（節点）は、移動体１０を表しており、各エッジ７２（枝）は、エッジ７２の両端のノード７０間で通信可能なことを表している。なお、図１２では、各ノード７０に末尾に（１）～（６）を付して区別している。
例えば、図１２では、ノード７０（１）は、ノード７０（２）及びノード（３）とは直接繋がっているものの、他のノード７０（４）、７０（５）、７０（６）とは直接繋がっていない。
しかし、ノード７０（３）は、ノード７０（４）及びノード７０（５）と繋がっており、ノード７０（４）及びノード７０（５）は、ノード７０（６）と繋がっている。
このため、ノード７０（１）は、直接繋がったノード７０（２）又はノード７０（３）を介して、直接繋がっていないノード７０（４）、７０（５）、７０（６）の情報を間接的に取得することが可能である（伝搬方式）。
なお、図１２の情報の流れは一例であり、例えば、移動体１０同士の距離や通信強度等によって、逐次変化する場合がある。
また、本発明の各実施の形態における領域１２（外部環境領域、担当領域）は、陸海空を問わず設定可能である。
センシングを目的別で言えば、監視、調査、レスキュー、モニタリング、及び予報等が挙げられる。より具体的には、比較的狭い領域の場合、駐車場での車両や歩行者の監視、交差点での車両の往来のモニタリング、家屋等の不審者監視等がある。また、比較的広い領域の場合、発掘調査、災害現場での遭難者の捜索（レスキュー）、山林の状況管理、天候調査による予報等がある。
さらに移動体１０（アクチュエータ）として、空撮可能なドローンを挙げたが、例えば、車両、ボート等の他の移動体を自律分散制御するようにしてもよい。
１０ 移動体
１２ 領域
１６Ａ ＣＰＵ（第１選択手段、第２選択手段、確定手段）
１６Ｂ ＲＡＭ
１６Ｃ ＲＯＭ
１６Ｄ 入出力ポート（Ｉ／Ｏ）
１６Ｅ バス
１８ 監視モジュール
２０ 移動モジュール
２２ 位置認識モジュール
２４ 通信モジュール
５８ 自律分散制御部
６０ 監視対象情報取得部
６２ 解析部
６４ 追従比較部
６６ 移動体数記憶部
６８ マッチング問題解析実行部
７０（１）～７０（６） ノード
７２ エッジ

Claims (6)

  1. 特定の領域内で、監視機能を備えた複数の移動体で複数の監視対象を監視する場合に、自律分散的に追従するように、前記移動体の移動を制御する制御装置であって、
    複数編成された移動体の情報を収集する収集手段と、
    前記移動体の数と、前記監視対象の数とを比較して、前記移動体の数が前記監視対象の数以上の場合の制約として、各移動体が何れかの前記監視対象に向かわなければならない、かつ、各監視対象には少なくとも１台の前記移動体が向かわなければならない第１制約と、前記移動体の数が前記監視対象の数未満の場合の制約として、各移動体が少なくとも１以上の監視対象を向かう先の候補にしなければならない、かつ、各監視対象が１台の前記移動体が向かう先の候補でなければならない第２制約とを設定する、設定手段と、
    前記設定手段で設定された制約の下で、前記複数の移動体と前記複数の監視対象との全ての組み合わせに対する総移動距離を取得し、ユークリッドノルムを使用して、移動体と監視対象とを結ぶ二点間の距離の組み合わせを抽出して、各組み合わせの中から移動体と監視対象とを結ぶ二点間の距離の合計が最小となる組み合わせを選定する選定手段と、
    前記選定手段で選定された、移動体と監視対象とを結ぶ二点間の距離の合計が最小となる組み合わせを選択して、前記複数の移動体を前記複数の監視対象に割り当てる割り当て手段と、
    を有する制御装置。
  2. 前記割り当て手段が、前記第２制約の下で割り当てに際し、
    全ての監視対象に少なくとも１台の移動体を向かわせるために、監視し終えた監視対象を除いた、残りの監視対象に対して、前記移動体の前記監視対象への割り当てを繰り返す、請求項１記載の制御装置。
  3. 前記収集手段が、
    前記複数の移動体の情報を一括管理する統合機構、並びに、前記複数の移動体同士が連携して情報を伝搬する伝搬方式、の少なくとも一方によって、前記情報を収集する、請求項１又は請求項２の制御装置。
  4. 監視機能を備え、移動しながら複数の監視対象を監視する複数編成された移動体であって、
    それぞれの移動体が、他機と連携して複数の監視対象を監視する場合に、自律分散的に追従するように移動を制御する制御手段を有し、
    前記制御手段が、
    複数編成された移動体の情報を一括管理する統合機構、並びに、他機との間で連携して情報を伝搬する伝搬方式、の少なくとも一方によって収集する収集手段と、
    前記監視対象の数に基づき、自機の移動体の数とを比較して、編成された複数の移動体の数が前記監視対象の数以上の場合の制約として、各移動体が何れかの前記監視対象に向かわなければならない、かつ、各監視対象には少なくとも１台の前記移動体が向かわなければならない第１制約と、編成された複数の移動体の数が前記監視対象の数未満の場合の制約として、各移動体が少なくとも１以上の監視対象を向かう先の候補にしなければならない、かつ、各監視対象には、１台の前記移動体が向かう先の候補でなければならない第２制約とを設定する、設定手段と、
    前記設定手段で設定された制約の下で、前記収集手段で収集した情報から、複数編成された移動体と前記複数の監視対象との全ての組み合わせに対する総移動距離を取得し、ユークリッドノルムを使用して、移動体と監視対象とを結ぶ二点間の距離の組み合わせを抽出して、各組み合わせの中から移動体と監視対象とを結ぶ二点間の距離の合計が最小となる組み合わせを選定する選定手段と、
    前記選定手段で選定された移動体と監視対象とを結ぶ二点間の距離の合計が最小となる組み合わせを選択して、前記監視対象に割り当てる割り当て手段と、
    備えた移動体。
  5. 前記割り当て手段が、
    全ての監視対象に少なくとも１台の移動体を向かわせるために、監視し終えた監視対象を除いた、残りの監視対象に対して、前記移動体の監視対象への割り当てを繰り返す、請求項４記載の移動体。
  6. コンピュータを、
    請求項１～請求項３の何れか１項記載の制御装置として動作させる、自律分散制御プログラム。
JP2018050191A 2018-03-16 2018-03-16 制御装置、移動体、自律分散制御プログラム Active JP7069896B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018050191A JP7069896B2 (ja) 2018-03-16 2018-03-16 制御装置、移動体、自律分散制御プログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018050191A JP7069896B2 (ja) 2018-03-16 2018-03-16 制御装置、移動体、自律分散制御プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019160244A JP2019160244A (ja) 2019-09-19
JP7069896B2 true JP7069896B2 (ja) 2022-05-18

Family

ID=67992642

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018050191A Active JP7069896B2 (ja) 2018-03-16 2018-03-16 制御装置、移動体、自律分散制御プログラム

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7069896B2 (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7450206B2 (ja) 2019-11-08 2024-03-15 三菱重工業株式会社 複数のビークルの移動制御方法、移動制御装置、移動制御システム、プログラム及び記録媒体

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014059860A (ja) 2012-07-18 2014-04-03 Boeing Co 複数ビークルに組織的なタスク割当を行うためのミッション再計画
JP2016051400A (ja) 2014-09-01 2016-04-11 日本電信電話株式会社 行動制御装置、方法及びプログラム
JP2016085661A (ja) 2014-10-28 2016-05-19 富士通株式会社 経路最適化装置、経路最適化プログラム及び経路最適化方法
US20160297521A1 (en) 2015-04-09 2016-10-13 Elwha Llc Systems, methods, and devices for unmanned aerial vehicle dispatch and recovery
JP2017513641A (ja) 2014-04-25 2017-06-01 メイヨ フォンデーシヨン フォー メディカル エジュケーション アンド リサーチ 磁気共鳴撮像のための統合された画像再構成および勾配非線形性補正
JP2017519279A (ja) 2014-05-05 2017-07-13 ジョージア テック リサーチ コーポレイション 群ロボットの制御

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3251855B2 (ja) * 1996-06-25 2002-01-28 沖電気工業株式会社 移動体割当システムおよび移動体割り当て方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014059860A (ja) 2012-07-18 2014-04-03 Boeing Co 複数ビークルに組織的なタスク割当を行うためのミッション再計画
JP2017513641A (ja) 2014-04-25 2017-06-01 メイヨ フォンデーシヨン フォー メディカル エジュケーション アンド リサーチ 磁気共鳴撮像のための統合された画像再構成および勾配非線形性補正
JP2017519279A (ja) 2014-05-05 2017-07-13 ジョージア テック リサーチ コーポレイション 群ロボットの制御
JP2016051400A (ja) 2014-09-01 2016-04-11 日本電信電話株式会社 行動制御装置、方法及びプログラム
JP2016085661A (ja) 2014-10-28 2016-05-19 富士通株式会社 経路最適化装置、経路最適化プログラム及び経路最適化方法
US20160297521A1 (en) 2015-04-09 2016-10-13 Elwha Llc Systems, methods, and devices for unmanned aerial vehicle dispatch and recovery

Also Published As

Publication number Publication date
JP2019160244A (ja) 2019-09-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11887377B2 (en) Acceleration of data processing for object detection
US10803328B1 (en) Semantic and instance segmentation
KR101993603B1 (ko) 다수의 무인 비행체를 이용한 광역 자율탐색 방법 및 시스템
WO2018086141A1 (en) Construction and update of elevation maps
US11209816B2 (en) Autonomous long range aerial vehicles and fleet management system
CN109307869B (zh) 用于增加激光雷达探测器的视场的设备和照明装置
US20210114622A1 (en) Movement control
JP2018154200A (ja) 経路決定装置、車両制御装置、経路決定方法、およびプログラム
JP6575493B2 (ja) 制御装置、移動体の分散制御プログラム
JP6805989B2 (ja) カバレッジ装置、移動体、制御装置、移動体の分散制御プログラム
US11662726B2 (en) Controlling movement of a device
CN117440908A (zh) 用于自动驾驶系统中基于图神经网络的行人动作预测的方法和系统
CN112639735A (zh) 计算量分配
Droeschel et al. Local multi-resolution surfel grids for MAV motion estimation and 3D mapping
Cardarelli et al. Multisensor data fusion for obstacle detection in automated factory logistics
JP7077542B2 (ja) カバレッジ装置、制御装置、移動体の分散制御プログラム
JP7069632B2 (ja) 制御装置、移動体、及び移動体の分散制御プログラム
JP7069896B2 (ja) 制御装置、移動体、自律分散制御プログラム
WO2021016920A1 (zh) 可通行性的识别方法、系统、设备及计算机可读存储介质
Politi et al. The future of safe BVLOS drone operations with respect to system and service engineering
Karlsson et al. Monocular vision-based obstacle avoidance scheme for micro aerial vehicle navigation
EP3761137B1 (en) Instructing autonomous objects
CN112313535A (zh) 距离检测方法、距离检测设备、自主移动平台和存储介质
JP7073642B2 (ja) 予測制御装置、予測制御プログラム、カバレッジ装置、移動体、分散制御装置、移動体の分散制御プログラム
Choi et al. Two tier search scheme using micro UAV swarm

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210128

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20211029

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20211102

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20211207

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220405

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220418

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7069896

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150