JP7366410B2 - 移動体、無線通信システム、移動体の制御方法、および制御プログラム - Google Patents

Description

本発明は、通信範囲内に存在する他の移動体と共に、所定の対象を自律的に探索する移動体等に関する。

自律移動する移動体を複数用いて所定の対象を探索する技術の研究・開発が従来から進められている。例えば、下記特許文献１には、複数の移動ロボットに、各ロボットのプロセッサモジュールまたはセンサ部からの情報と、無線通信部からのロボット相互の通信情報とに基づいて群行動を行わせて、災害現場での調査や人命探索等に役立てることが記載されている。

特開２００５－３４９５１７号公報

ここで、探索対象の位置や数が不明である場合、移動体に複数の群を形成させて探索させた方が、１つの群で探索させるよりも、効率的に探索対象を検出することが可能である。しかしながら、上記特許文献１の群行動では、群を分けるという概念はなく、このため、探索の効率化に限界があるという問題があった。

また、探索対象が複数存在していても、各移動体が各探索対象を識別できる場合には、探索対象毎に複数の群を形成させることは可能であるが、各探索対象を識別できない場合には、複数の群を形成させることはできなかった。

本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、複数の探索対象を相互に識別できない場合であっても、それら複数の探索対象を複数の移動体で効率的に探索することができる移動体等を提供することにある。

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る移動体は、複数の対象のそれぞれが発する物理情報を検知して当該対象を探索する動作を、自機の通信範囲内に存在する他の移動体と共に実行する移動体であって、自機による上記物理情報の検知結果に基づいて、自機の位置を上記対象との近さにより評価した第１評価値を算出する第１評価値算出部と、上記他の移動体による上記物理情報の検知結果に基づいて、当該他の移動体の位置を上記対象との近さにより評価した第２評価値を算出する第２評価値算出部と、上記第１評価値と上記第２評価値との比較結果に基づき、自機による上記物理情報の検知結果に基づいて探索を行うか、上記他の移動体に追従して探索を行うかを決定する移動方針決定部と、を備える。

上記の課題を解決するために、本発明の他の一態様に係る移動体は、複数の対象のそれぞれが発する物理情報を検知して当該対象を探索する動作を、自機の通信範囲内に存在する他の移動体と共に実行する移動体であって、自機による上記物理情報の検知結果と、上記他の移動体による上記物理情報の検知結果とに基づいて、自機による上記物理情報の検知結果に基づいて探索を行うか、上記他の移動体に追従して探索を行うかを周期的に決定する移動方針決定部と、自機を変異移動体に遷移させるか否かを所定の周期で判定する変異制御部と、を備え、上記移動方針決定部は、上記変異制御部が変異移動体に遷移させると判定した場合、当該判定から所定期間継続して自機による上記物理情報の検知結果に基づいて探索を行うことを決定する。

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る移動体の制御方法は、複数の対象のそれぞれが発する物理情報を検知して当該対象を探索する動作を、自機の通信範囲内に存在する他の移動体と共に実行する移動体の制御方法であって、当該移動体による上記物理情報の検知結果に基づいて、当該移動体の位置を上記対象との近さにより評価した第１評価値を算出する第１評価値算出ステップと、上記他の移動体による上記物理情報の検知結果に基づいて、当該他の移動体の位置を上記対象との近さにより評価した第２評価値を算出する第２評価値算出ステップと、上記第１評価値と上記第２評価値との比較結果に基づき、上記移動体による上記物理情報の検知結果に基づいて探索を行うか、上記他の移動体に追従して探索を行うかを決定する移動方針決定ステップと、を含む。

上記の課題を解決するために、本発明の他の一態様に係る移動体の制御方法は、複数の対象のそれぞれが発する物理情報を検知して当該対象を探索する動作を、自機の通信範囲内に存在する他の移動体と共に実行する移動体の制御方法であって、上記移動体は、当該移動体による上記物理情報の検知結果と、上記他の移動体による上記物理情報の検知結果とに基づいて、上記移動体による上記物理情報の検知結果に基づいて探索を行うか、上記他の移動体に追従して探索を行うかを決定する処理を周期的に行うものであり、上記移動体の制御方法は、上記移動体を変異移動体に遷移させるか否かを判定する変異制御ステップと、上記変異制御ステップで遷移させると判定された場合、当該判定から所定期間継続して上記移動体による上記物理情報の検知結果に基づいて探索を行う変異探索ステップと、を含む。

本発明の一態様によれば、複数の探索対象を相互に識別できない場合であっても、それら複数の探索対象を複数の移動体で効率的に探索することができる。

本発明の一実施形態に係る移動体の要部構成の一例を示すブロック図である。 複数の上記移動体を含む無線通信システムの概要を示す図である。 自機情報と他機情報の例を示す図である。 群れ度合いの計算方法を説明する図である。 移動体が探索中に繰り返し実行する処理の一例を示すフローチャートである。 変異移動体の振る舞いを説明する図である。 変異移動体数の制約を説明する図である。 上記移動体が実行する処理のうち、突然変異に関する処理の一例を示すフローチャートである。 シミュレーションの条件を示す図である。 移動体の数と突然変異体の上限数とを変えて測定した最終捕捉時間の測定結果を示す図である。 探索対象とするフィールドの広さを変えて測定した最終捕捉時間の測定結果を示す図である。

〔システム概要〕
本発明の一実施形態に係る無線通信システムの概要を図２に基づいて説明する。図２は、無線通信システム５の概要を示す図である。図２に示す無線通信システム５には、自律移動する移動体１ａ～１ｆが含まれている。図２には、これらの移動体１ａ～１ｆにより探索対象であるイベントＥＶ１～ＥＶ３の探索を行う例を示している。なお、移動体１ａ～１ｆを区別する必要がないときには、単に移動体１と記載する。イベントＥＶ１～ＥＶ３についても同様である。

詳細は以下で説明するが、無線通信システム５では、各移動体１が相互に無線通信することにより、複数の移動体１の中から、群のリーダーとして振る舞う群リーダーが動的に決まるようになっている。そして、群リーダー以外の移動体１は、群リーダーに追従するフォロワーとして振る舞い、これにより移動体群が形成される。

図２における時刻ｔ１の状況では、移動体１ａが群リーダーとなっており、移動体１ｂ～１ｆがフォロワーとなっている。この状況においては、１つの移動体群ＳＷ１が形成されている。白抜き矢印で示すように移動体１ａはイベントＥＶ１に向かっているので、移動体群ＳＷ１は全体としてイベントＥＶ１に向かうことになる。

時刻ｔ１より後の時刻ｔ２になると、移動体１ａは引き続き群リーダーとしてそのフォロワーである移動体１ｂ～１ｄと共にイベントＥＶ１に向かっている一方で、時刻ｔ１ではフォロワーであった移動体１ｆが新たに群リーダーとなっている。また、時刻ｔ１では移動体１ａのフォロワーであった移動体１ｅが移動体１ｆのフォロワーになっており、これにより新たな移動体群ＳＷ２が形成されている。移動体群ＳＷ２は、移動体群ＳＷ１とは異なるイベントＥＶ３の探索を行う。

このように、無線通信システム５は、フォロワーが自発的に群リーダーに遷移して、１つの移動体群が動的に複数に分かれる群分離メカニズムを備えているので、複数のイベントＥＶの探索処理を並列化し、効率化することができる。この群分離メカニズムは、図２の例のように、移動体群の近傍に相互に識別不能な複数のイベントＥＶが存在する場合の探索に適している。

探索対象であるイベントＥＶは、移動体１が検出可能な物理情報を発しているものであればよく、特に限定されない。例えば、イベントＥＶは、ガスや放射線のように個々のイベントＥＶに特有の識別情報を持たない物理情報を発するものであってもよい。また、イベントＥＶから伝搬された物理情報の強度は距離に応じて減衰するものであってもよく、複数のイベントＥＶから発せられた物理情報が重なる範囲では、移動体１はそれらが積算された強度を取得するようになっていてもよい。

また、移動体１は、検出したイベントＥＶに対して能動的処理を行ってもよい。例えば、イベントＥＶは、有事の際の構造物の破損箇所、要救助者、または資源等であってもよい。そして、これらの場合、移動体１は、上記能動的処理として、構造物の故障箇所の修理、要救助者の救助、または資源の回収等を行ってもよい。なお、以下では上記能動的処理を捕捉と呼ぶ。捕捉作業を並行して行うことができる移動体１を用いれば、捕捉作業も効率的に行うことができる。これらの例から分かるように、無線通信システム５によれば、人による作業が困難な環境においても探索対象の検出および捕捉を速やかに行うことが可能である。

〔装置構成〕
移動体１の構成を図１に基づいて説明する。図１は、移動体１の要部構成の一例を示すブロック図である。図示のように、移動体１は、移動体１の各部を統括して制御する制御部１０、移動体１が使用する各種データを記憶する記憶部２０を備えている。また、移動体１は、移動体１が他の移動体１と通信するための通信部３０、探索対象であるイベントが発する物理情報を検知する検知部４０、および移動体１を駆動する駆動部５０を備えている。

検知部４０としては、探索対象であるイベントが発する物理情報に応じたセンサ等を適用すればよい。例えば、イベントが電波を発するものであれば、電波強度を検出するセンサを検知部４０として用いればよい。

駆動部５０は、移動体１を移動させることができるものであればよい。例えば、移動体１がドローンと呼ばれる無人航空機である場合、移動体１を空中で移動させる駆動部５０を適用すればよい。なお、移動体１は、空中を移動するものに限られず、水中あるいは地上等の任意の場所を任意の方法で移動するものであってもよい。

また、制御部１０には、他機情報取得部１０１、ＰＢ評価値算出部（第１評価値算出部）１０２、移動方針決定部１０３、移動制御部１０４、反発ベクトル算出部１０５、および位置算出部１０６が含まれている。さらに、制御部１０には、群れ度合い算出部１０７、ＬＢ評価値算出部（第２評価値算出部）１０８、接近度算出部１０９、自己評価値算出部１１０、変異制御部１１１、および自機情報通知部１１２が含まれている。

他機情報取得部１０１は、無線通信システム５に含まれる他の移動体１が発信する情報を取得する。そして、他機情報取得部１０１は、取得した情報を他機情報２０２として記憶部２０に記憶させる。他機情報２０２の詳細は図３に基づいて後述する。

ＰＢ評価値算出部１０２は、自機の検知部４０による物理情報の検知結果に基づいて、自機の位置をイベントとの近さにより評価したＰＢ評価値（Personal Best評価値／第１評価値）を算出する。そして、ＰＢ評価値算出部１０２は、算出したＰＢ評価値を自機情報２０１として記憶部２０に記憶させる。自機情報２０１の詳細は図３に基づいて後述する。また、ＰＢ評価値の詳細およびその算出方法については後述する。

移動方針決定部１０３は、移動体１の移動方針を決定する。移動方針には、自機の検知部４０による物理情報の検知結果に基づいて探索を行う方針、すなわち群リーダーとして探索を行う方針と、他の移動体に追従して探索を行う方針、すなわちフォロワーとして探索を行う方針とが含まれる。移動方針の決定方法の詳細は後述する。

移動制御部１０４は、移動方針決定部１０３の決定に基づいて移動ベクトルを算出し、算出した移動ベクトルに従って駆動部５０を駆動することにより、移動体１を移動させる。また、移動制御部１０４は、反発ベクトル算出部１０５が算出する反発ベクトルを用いて移動ベクトルを算出してもよい。移動ベクトルの算出方法については後述する。

反発ベクトル算出部１０５は、自機と他の移動体１との接触を避けるために上記移動ベクトルに加算される、当該他の移動体１から離れる方向のベクトルである反発ベクトルを算出する。反発ベクトルの算出方法については後述する。

位置算出部１０６は、自機の位置を算出する。位置の算出には、例えばＧＰＳ（Ground Positioning System）等を利用してもよい。そして、位置算出部１０６は、算出した位置を示す位置情報を自機情報２０１として記憶部２０に記憶させる。

群れ度合い算出部１０７は、自機と他の移動体１との間の領域に位置するさらに他の移動体１の数の多さを示す指標として群れ度合いを算出する。群れ度合いの算出方法については後述する。

ＬＢ評価値算出部１０８は、他の移動体１による物理情報の検知結果に基づいて、他の移動体１（より詳細には他の移動体１のうち探索対象であるイベントに最も近い局所最良移動体）の位置を、イベントとの近さにより評価したＬＢ評価値（Local Best評価値／第２評価値）を算出する。ＬＢ評価値の詳細およびその算出方法については後述する。

接近度算出部１０９は、自機と他の移動体１との接近度を算出する。接近度は、２つの移動体１の接近具合を表す指標である。例えば、２つの移動体１の距離やそれに対応する電波強度を接近度としてもよい。詳細は後述するが、接近度はＬＢ評価値の算出に用いられる。

自己評価値算出部１１０は、探索対象であるイベントに対する自機の現在位置の評価値である自己評価値を算出する。そして、自己評価値算出部１１０は、算出した自己評価値を自機情報２０１として記憶部２０に記憶させる。自己評価値の詳細およびその算出方法については後述する。

変異制御部１１１は、所定の周期で自機を変異移動体に遷移させるか否か（自機を突然変異させるか否か）を判定する。変異移動体は、群を構成するための振る舞い、すなわち移動方針決定部１０３の決定に基づく群リーダー／フォロワー間の遷移を行わない移動体１である。突然変異の詳細は後述する。

自機情報通知部１１２は、自機の通信範囲内に存在する他の移動体１に対して、自機の情報を通知する。具体的には、自機情報通知部１１２は、記憶部２０に記憶されている自機情報２０１を通信部３０の通信範囲内の各移動体１にブロードキャスト送信する。

以上のように、移動体１は、自機による物理情報の検知結果に基づいて自機の位置を評価したＰＢ評価値を算出するＰＢ評価値算出部１０２と、他の移動体１による物理情報の検知結果に基づいて当該他の移動体１の位置を評価したＬＢ評価値を算出するＬＢ評価値算出部１０８とを備える。

そして、詳細は後述するが、移動方針決定部１０３は、ＰＢ評価値とＬＢ評価値との比較結果に基づき、自機による物理情報の検知結果に基づいて探索を行うか、他の移動体１に追従して探索を行うかを決定する。

これにより、複数の対象を相互に識別できない場合であっても、それらを効率的に探索することができる。例えば、上記移動体がある対象の近傍に位置しており、他の移動体は他の対象の近傍に位置している場合には、他の移動体には他の対象の探索を行わせる一方で、上記移動体には新たな群リーダーとしてある対象の探索を行わせることが可能になる。これは、当該場合には、上記移動体において第１評価値の方が第２評価値よりも良好な値となり得るためである。

〔自機情報と他機情報〕
自機情報２０１と他機情報２０２は、例えば図３に示すような情報であってもよい。図３は、自機情報２０１と他機情報２０２の例を示す図である。自機情報２０１には、位置情報と、ＰＢ評価値と、自己評価値とが含まれている。上述のように、位置情報は位置算出部１０６が算出し、ＰＢ評価値はＰＢ評価値算出部１０２が算出し、自己評価値は自己評価値算出部１１０が算出する。これらの情報の算出は所定時間毎に行われ、最新の情報が自機情報２０１として記憶される。そして、自機情報通知部１１２は、自機情報２０１をブロードキャスト送信する。

他機情報２０２は、他の移動体１がブロードキャスト送信した自機情報を、他機情報取得部１０１が取得し、記憶部２０に記憶させたものである。他機情報２０２には、自機情報２０１と同様に、位置情報と、ＰＢ評価値と、自己評価値とが含まれている。これらは何れも他の移動体１に関する情報である。

このように、無線通信システム５に含まれる各移動体１は、自機情報２０１を周期的に更新し、ブロードキャストすると共に、他の移動体１がブロードキャストする自機情報２０１を取得して他機情報２０２として記憶する。これにより、各移動体１間で情報の共有が実現される。

〔移動ベクトルの算出〕
移動制御部１０４は、例えば下記の数式（１）を用いて移動体１の移動ベクトルを算出してもよい。この場合、当該移動ベクトルに従って移動した後の移動体１の位置は下記の数式（２）で表される。

数式（１）（２）において、ｔは時刻、ｗは移動体１の慣性重量、ｖ_ｉ（ｔ）は時刻ｔにおける移動体ｉの移動ベクトル、ｐｂ_ｉ（ｔ）は時刻ｔにおける移動体ｉのパーソナルベストパラメータ（以下、ＰＢパラメータと呼ぶ）、ｌｂ_ｉ（ｔ）は時刻ｔにおける移動体ｉのローカルベストパラメータ（以下、ＬＢパラメータと呼ぶ）、ｘ_ｉ ^{Ｐｂｅｓｔ}（ｔ）は時刻ｔにおける移動体ｉが検知したイベントの物理情報から推測されるイベントの位置（以下、ＰＢ位置と呼ぶ）、ｘ_ｉ ^{Ｌｂｅｓｔ}（ｔ）は時刻ｔにおける移動体ｉが近傍の移動体１の中で最もイベントに近いと評価した移動体１の位置（以下、ＬＢ位置と呼ぶ）である。

上記数式（１）におけるＬＢパラメータの値を０とすれば、移動体ｉをＰＢ位置に向かわせる移動ベクトルが算出される。この場合、移動体ｉは群リーダーとして振る舞う。一方、上記数式（１）におけるＰＢパラメータの値を０とすれば、移動体ｉをＬＢ位置に向かわせる移動ベクトルが算出される。この場合、移動体ｉはフォロワーとして振る舞う。

なお、移動体ｉは無線通信システム５に含まれる移動体１の１つであり、移動体ｉの近傍の移動体１とは、無線通信システム５に含まれる移動体１のうち、移動体ｉが通信可能な範囲に位置する移動体１を指す。以下、特に断らない限り、「近傍」は「無線通信可能な範囲」の意味で使用する。

また、ＰＢ位置は、下記の数式（３）のように定式化してもよい。

上記数式（３）において、αはｖ_ｉ（ｔ－１）がｘ軸（探索対象のフィールドに設定された水平方向の軸）となす角、βは［－θ，θ］の範囲で一様な乱数により決定される角度、Ｅ_ｉ ^{Ｐｂｅｓｔ}（ｔ）は時刻ｔにおける移動体ｉのＰＢ評価値である。

ＰＢ評価値は、ＰＢ評価値算出部１０２が算出する。ＰＢ評価値は、イベントから発せられた物理情報に基づいて算出すればよい。例えば、ＰＢ評価値は次のように定式化できる。

なお、Ｅ_ｉ ^ｄｉｒ（ｔ）は、時刻ｔにおける移動体ｉが検知した物理情報の強度から算出される値であり、検知した物理情報の強度に対して単調減少する。移動体１が探索対象から近いほど、検知される物理情報の強度は強くなるから、Ｅ_ｉ ^ｄｉｒ（ｔ）が小さいほど移動体１は探索対象から近い位置（良い位置）に存在することになる。つまり、ＰＢ評価値は、その値が小さいほど高評価である。これは、他の評価値（ＬＢ評価値および自己評価値）についても同様である。

上記数式（３）によれば、ＰＢ評価値が良くなった場合（Ｅ_ｉ ^{Ｐｂｅｓｔ}（ｔ）＜Ｅ_ｉ ^{Ｐｂｅｓｔ}（ｔ－１）のとき）には進行方向が概ね維持され、それ以外の場合（otherwise）には進行方向が概ね逆向きとなる。したがって、数式（３）で表されるＰＢ位置を用いることにより、移動体１をＰＢ評価値が良くなる方向に移動させる移動ベクトルを算出することができる。

なお、群知能の一種であるParticle Swarm Optimization（ＰＳＯ）では、ＬＢ位置ではなく、群全体において過去最良となる評価値を得た位置情報であるグローバルベスト位置を考慮して探索を行う。しかし、無線通信システム５では、移動体１間の情報共有に無線通信を用いるため、ある移動体１が直接通信できる移動体１の数は限定的となり、グローバルベスト位置を決定することは難しい。よって、上記のとおりＬＢ位置を用いることが好ましい。また、通信量や通信遅延の観点からもＬＢ位置を用いることが好ましい。

〔移動方針の決定方法〕
上述のように、数式（１）におけるＬＢパラメータの値を０とすることにより、移動体ｉを群リーダーとすることができ、ＰＢパラメータの値を０とすることにより、移動体ｉをフォロワーとすることができる。

したがって、移動方針決定部１０３は、ＬＢパラメータとＰＢパラメータの値を調整することにより、移動体１の移動方針を決定することができる。移動方針決定部１０３は、数式（１）におけるＬＢパラメータおよびＰＢパラメータの値を、例えば下記の数式（５）および（６）に基づいて決定してもよい。

上記数式（５）は基本条件と追加条件の何れかが充足された場合にＰＢパラメータの値を１とし、それ以外の場合にＰＢパラメータの値を０とするというものである。また、上記数式（６）は、基本条件と追加条件の何れかが充足された場合にＬＢパラメータの値を０とし、それ以外の場合にＬＢパラメータの値を１とするというものである。つまり、これらの数式によれば、基本条件と追加条件の何れかが充足された移動体１は群リーダーとして振る舞い、何れも充足されない移動体１はフォロワーとして振る舞うことになる。

したがって、移動方針決定部１０３は、上記基本条件が充足されている場合に、ＰＢパラメータの値を１とし、ＬＢパラメータの値を０とすることにより、群リーダーとして移動する移動方針に決定することができる。また、移動方針決定部１０３は、上記基本条件が充足されていない場合であっても、上記追加条件が充足されていれば、群リーダーとして移動する移動方針に決定することができる。そして、移動方針決定部１０３は、上記基本条件および上記追加条件の何れも充足されていない場合には、フォロワーとして移動する移動方針に決定することができる。

上記基本条件は、移動体ｉの近傍に存在する移動体ｊ（x∈neighbor_ｉ（ｔ））が算出したＰＢ評価値の最小値よりも、移動体ｉが算出したＰＢ評価値の方が小さいというものである。なお、上述のように、ＰＢ評価値の値が小さいほど、検出した物理情報の強度が大きく、その移動体１がイベントに近い可能性が高い。したがって、自機がイベントに最も近いと評価された場合に、上記基本条件が充足されるといえる。この条件は、複数の移動体１に移動体群を形成させるための基本的な条件である。

一方、上記追加条件は、１つの移動体群を複数に分割可能とするために追加された条件であり、ＰＢ評価値がＬＢ評価値よりも小さい、すなわち自機のＰＢ位置がＬＢ位置よりも良い位置である、というものである。この条件を追加することにより、無線通信システム５を構成する複数の移動体１のうち、基本条件を充足した移動体１が群リーダーとなると共に、基本条件を充足しないフォロワーの中に追加条件を充足した移動体１が存在すれば、その移動体１も群リーダーとなる。

上記数式（６）におけるＬＢ評価値は、例えば下記の数式（７）により算出してもよい。数式（７）は、移動体ｉの近傍に存在する移動体ｊが算出した自己評価値（Ｅ_ｊ（ｔ））の最小値を移動体ｉのＬＢ評価値とする、というものである。ＬＢ評価値は、自機の近傍の移動体１が持つ自己評価値の中で最良の自己評価値である。

また、自己評価値とは、イベントに対する自機の現在位置の評価値である。自己評価値は、下記の数式（８）により算出してもよい。数式（８）は、移動体ｉの近傍に存在する移動体ｊが算出したＰＢ評価値よりも移動体ｉが算出したＰＢ評価値の方が小さければ、すなわち上述の基本条件を充足していれば、移動体ｉが算出したＰＢ評価値の値を移動体ｉの自己評価値とする、というものである。つまり、数式（８）によれば、群リーダーである移動体１の自己評価値はその移動体１が算出したＰＢ評価値の値となる。

また、数式（８）は、上記基本条件が充足されていなければ（otherwise）、ＬＢ評価値とＣ_ｉ ^{Ｌｂｅｓｔ}（ｔ）との和を移動体ｉの自己評価値とする、というものである。つまり、数式（８）によれば、フォロワーである移動体１の自己評価値はその移動体１が算出したＬＢ評価値とＣ_ｉ ^{Ｌｂｅｓｔ}（ｔ）との和となる。

なお、Ｃ_ｉ ^{Ｌｂｅｓｔ}（ｔ）は、時刻ｔにおける移動体ｉがローカルベストとする移動体１、すなわち局所最良移動体までの接近度であり、接近度算出部１０９により算出される。

〔ＬＢ評価値の劣化〕
ＬＢ評価値算出部１０８は、他の移動体１のうち探索対象であるイベントに最も近い局所最良移動体と自機の間の領域に位置する他の移動体１の数の多さに応じて当該局所最良移動体の位置の評価を劣化させたＬＢ評価値を算出してもよい。

これにより、局所最良移動体と自機の間の領域に位置する他の移動体１の数が多い場合に、数式（５）における追加条件が充足しやすくなるので、自機が群リーダーになりやすくなる。例えば、自機と局所最良移動体との間の領域に多数の他の移動体１が位置しており、局所最良移動体に追従した探索の効果が低いと考えられる状況において、自機が群リーダーとなって他のイベントの探索を行うことも可能になる。

具体的には、ＬＢ評価値算出部１０８は、例えば、上記数式（７）の代わりに下記数式（９）を用いてＬＢ評価値を算出してもよい。

上記数式（９）におけるＮ_ｉ ^ｊは群れ度合い集合であり、下記数式（１０）で表される。また、上記数式（９）におけるｃ_４は群れ度合い係数である。

ここで、群れ度合いについて図４に基づいて説明する。図４は、群れ度合いの計算方法を説明する図である。より具体的には、図４には、移動体１ｉと移動体１ｊについて群れ度合いを計算する例を示している。なお、図４には、二次元平面上で群れ度合いを計算する例を示しているが、三次元空間においても同様にして群れ度合いを計算することができる。

群れ度合いの計算においては、移動体１ｉの位置ｘ_ｉから移動体１ｊの位置ｘ_ｊまでの距離を半径とする円形の領域Ａｉを設定する。この領域Ａｉに含まれる移動体１の数が、上記（１０）における「x∈neighbor_ｉ（ｔ）」である。

同様に、移動体１ｊの位置ｘ_ｊから移動体１ｉの位置ｘ_ｉまでの距離を半径とする円形の領域Ａｊを設定する。この領域Ａｊに含まれる移動体１の数が、上記数式（１０）における「x∈neighbor_ｊ（ｔ）」である。

そして、領域Ａｉに含まれ、かつ、領域Ａｊにも含まれる移動体１の数を算出する。この値が、上記数式（１０）で算出される群れ度合い集合の値である。図４の例では、領域Ａｉに含まれ、かつ、領域Ａｊにも含まれる移動体１の数は７であるから、群れ度合い集合の値は７となり、この値に群れ度合い係数を乗じれば群れ度合いが算出される。群れ度合い算出部１０７は、以上のようにして群れ度合いを算出する。そして、ＬＢ評価値算出部１０８は、算出された群れ度合いを用いてＬＢ評価値を算出する。

ここで、移動体群の分布範囲における周縁部付近のフォロワーは、移動体群を構成する移動体１の中でも、その移動体群が探索対象とするイベントとは異なる他のイベントに比較的近いと想定される。そして、このような位置のフォロワーでは、上記群れ度合いの値が大きくなる可能性が高い。

よって、上記の構成によれば、このようなフォロワーを群リーダーに遷移させやすくして他のイベントを探索する移動体群が新たに形成されやすくすることができ、これにより効率的な探索を行うことが可能になる。

また、追加条件を充足して群リーダーとなった移動体１が検知していた物理情報が、上記移動体群が探索対象とするイベントが発する物理情報であった場合には、当該群リーダーとこれに追従するフォロワーは、上記移動体群と同じ方向・場所へ向かうことになる。このため、このような場合、当該群リーダーとこれに追従するフォロワーは、数式（５）（６）に基づいて上記移動体群に合流することになる。したがって、追加条件を充足して群リーダーとなった移動体１が他のイベントに近いという想定が外れた場合であっても、群の振る舞いとして不利になる可能性は低い。

〔衝突抑制〕
反発ベクトル算出部１０５は、例えば下記の数式（１１）により反発ベクトルを算出してもよい。数式（１１）は、時刻ｔにおける移動体ｉの反発ベクトルの算出式である。

なお、ｃ_３ｉ（ｔ）は時刻ｔにおける移動体ｉの反発係数、Ｖ_ｉｊは移動体ｊから移動体ｉへのベクトル、ｎは移動体ｉの近傍移動体群、ｄ_ｉｊ（ｔ）は時刻ｔにおける移動体ｉと移動体ｊの距離、ｋは反発ベクトルにおけるノルムパラメータである。

上記の数式（１１）で算出される反発ベクトルは、近傍の移動体１に対して反発する向きのベクトルであり、そのノルムは自機と近傍の移動体１との距離に応じて決定される。つまり、近傍の移動体１との距離が近い場合は大きく反発し、距離が遠い場合は小さく反発するようになっている。

移動制御部１０４は、移動ベクトルの算出において、上述の数式（１）に上記反発ベクトルを追加した下記の数式（１２）を用いればよい。これにより、移動方針決定部１０３の決定に従って算出された移動ベクトル（数式（１２）の右辺第２項または第３項）と反発ベクトルとを用いて算出された移動ベクトルに従って移動体１を移動させることができる。そして、反発ベクトルが考慮されているため、移動体１同士の衝突の可能性を低減することができる。

〔探索フェーズと捕捉フェーズ〕
上述のように、移動体１は、イベントの探索を行う探索フェーズにてイベントを検出した場合、捕捉フェーズに移行して捕捉作業を行ってもよい。例えば、移動体１は、Ａ_ｔ秒前の座標と現在位置との距離が閾値Ａ_ｄ（ｍ）を下回った場合に、自機がイベント付近に停滞していると判断し、捕捉フェーズへ移行して捕捉作業を行ってもよい。

捕捉フェーズでは、イベント付近でより多くの移動体１によって捕捉作業を行うことが好ましい。そのため、反発係数を小さくし、移動体１間の反発を抑えて、多くの移動体１を捕捉作業可能な範囲に集合させることが好ましい。さらに、その範囲内での衝突を防ぐために、単位時間当たりの移動量も抑制することが好ましい。これらの処理により、イベントの付近により多くの移動体１が集合することを可能にすると共に、集合した移動体１同士の衝突も抑制することができる。

反発係数の抑制を定式化すると下記の数式（１３）のようになる。また、移動量の抑制を定式化すると下記の数式（１４）のようになる。

ここで、ｃ_３ ^{Ｓｅａｒｃｈ}は探索フェーズにおける反発係数、ｃ_３ ^{Ｃａｐｔｕｒｅ}は捕捉フェーズにおける反発係数、Ａ_ｔは捕捉フェーズ移行判定における時間閾値、Ａ_ｄは捕捉フェーズ移行判定における距離閾値である。また、Ｍ_{Ｓｅａｒｃｈ} ^{ｕｐｐｅｒ}は探索フェーズにおける１秒間の最大移動量、Ｍ_{Ｃａｐｔｕｒｅ} ^{ｕｐｐｅｒ}は捕捉フェーズにおける１秒間の最大移動量である。

〔処理の流れ〕
移動体１が実行する処理の流れ（移動体１の制御方法）を図５に基づいて説明する。図５は、移動体１が探索中に繰り返し実行する処理の一例を示すフローチャートである。なお、この処理の前提として、記憶部２０には自機情報２０１が記憶されていると共に、他機情報２０２が記憶されているものとする。

Ｓ１（第１評価値算出ステップ）では、ＰＢ評価値算出部１０２が、ＰＢ評価値を算出する。上述のように、ＰＢ評価値は、自機による物理情報の検知結果に基づいて自機の位置を評価したものであり、検知部４０が検知した物理情報の強度から、数式（７）を用いて算出することができる。

Ｓ２（移動方針決定ステップ）では、移動方針決定部１０３が、群リーダーとなるための基本条件を満たしているか否かを判定する。ここでは、移動方針決定部１０３は、Ｓ１で算出されたＰＢ評価値が、他機情報２０２として記憶されている他の移動体１のＰＢ評価値のうち最良の値よりも高評価であれば基本条件を満たしている（Ｓ２でＹＥＳ）と判定する。この場合、移動方針決定部１０３は、数式（１）におけるＰＢパラメータの値を１とし、ＬＢパラメータの値を０とすることを決定し、その後、処理はＳ３に進む。ＰＢパラメータの値を１とし、ＬＢパラメータの値を０とすることにより、移動体１は群リーダーとして振る舞うことになる。

一方、移動方針決定部１０３は、Ｓ１で算出されたＰＢ評価値と同じかそれよりも高評価のＰＢ評価値が他機情報２０２として記憶されていれば、基本条件を満たしていない（Ｓ２でＮＯ）と判定し、処理はＳ７に進む。

Ｓ３では、自己評価値算出部１１０が、Ｓ１で算出されたＰＢ評価値を自己評価値とし、この自己評価値を自機情報２０１として記憶させる。この処理は数式（８）に基づいている。

Ｓ４では、移動制御部１０４が、ＰＢ位置に向かう移動ベクトルを算出する。具体的には、移動制御部１０４は、数式（３）を用いてＰＢ位置を算出し、算出したＰＢ位置を、ＰＢパラメータの値を１、ＬＢパラメータの値を０とした数式（１）に代入して移動ベクトルを算出する。

Ｓ５では、反発ベクトル算出部１０５が反発ベクトルを算出する。反発ベクトルの算出にあたり、まず、反発ベクトル算出部１０５は、数式（１３）により反発係数を決定してもよい。そして、反発ベクトル算出部１０５は、決定した反発係数を用いて、数式（１１）により反発ベクトルを算出してもよい。

Ｓ６では、移動制御部１０４が、Ｓ４で算出した移動ベクトルと、Ｓ６で算出された反発ベクトルとに従って移動体１を移動させる。具体的には、移動制御部１０４は、数式（Ｌ）により算出した移動ベクトルに従って移動体１を移動させる。Ｓ６の終了により、図５の処理は終了となる。

Ｓ７では、群れ度合い算出部１０７が、移動体１とその近傍の各移動体１との間の群れ度合いをそれぞれ算出する。具体的には、群れ度合い算出部１０７は、数式（１０）で群れ度合い集合を求め、これに群れ度合い係数を乗じることにより群れ度合いを算出する。

Ｓ８（第２評価値算出ステップ）では、ＬＢ評価値算出部１０８が、ＬＢ評価値を算出する。上述のように、ＬＢ評価値は、他の移動体１による物理情報の検知結果に基づいて当該他の移動体１の位置を評価した評価値である。具体的には、Ｓ８において、ＬＢ評価値算出部１０８は、数式（９）に基づいて、他機情報２０２に含まれる自己評価値にＳ７で算出された群れ度合いを加算した値のうち、最も小さいものをＬＢ評価値として算出する。

Ｓ９（移動方針決定ステップ）では、移動方針決定部１０３が、群リーダーとなるための追加条件を満たしているか判定する。具体的には、移動方針決定部１０３は、Ｓ８で算出されたＬＢ評価値と、Ｓ１で算出されたＰＢ評価値とを比較し、ＰＢ評価値の方が高評価であれば追加条件を満たしている（Ｓ９でＹＥＳ）と判定する。この場合、移動方針決定部１０３は、数式（１）におけるＰＢパラメータの値を１、ＬＢパラメータの値を０と決定し、その後、処理はＳ３に進む。Ｓ３以降の処理は上述したとおりであり、移動体１は群リーダーとしてＰＢ位置に向かって移動する。

一方、ＬＢ評価値の方が高評価であれば、移動方針決定部１０３は追加条件を満たしていない（Ｓ９でＮＯ）と判定する。この場合、移動方針決定部１０３は、数式（１）におけるＰＢパラメータの値を０、ＬＢパラメータの値を１と決定し、その後、処理はＳ１０に進む。ＰＢパラメータの値を０、ＬＢパラメータの値を１とすることにより、移動体１はフォロワーとして振る舞うことになる。したがって、Ｓ９では、自機の物理情報の検知結果に基づいて探索を行う（群リーダーとして振る舞う）か、他の移動体１に追従して探索を行う（フォロワーとして振る舞う）か、を決定しているともいえる。

Ｓ１０では、接近度算出部１０９が、自機がローカルベストとする移動体１すなわち局所最良移動体までの接近度を算出する。そして、Ｓ１１では、自己評価値算出部１１０が、Ｓ８で算出されたＬＢ評価値にＳ１０で算出された接近度を加算することにより自己評価値を算出する。この処理は数式（８）に基づいている。

Ｓ１２では、移動制御部１０４が、ＬＢ位置に向かう移動ベクトルを算出する。具体的には、移動制御部１０４は、ＰＢパラメータの値を０、ＬＢパラメータの値を１とした数式（１）にＬＢ位置を代入して移動ベクトルを算出する。この後処理はＳ５に進む。この場合、移動体１はフォロワーとしてＬＢ位置に向かって移動する。

〔突然変異による広域への群分離拡散〕
上述のように、ＬＢパラメータの値を決定する数式（５）と、ＰＢパラメータの値を決定する数式（６）に追加条件を含めることにより、１つの移動体群を複数に分離させて効率的な探索を行うことが可能になる。このような移動体群の分離方式は、例えば、移動体群が移動している方向に沿って、その移動体群の近傍に複数のイベントがある場合に有効である。

以下では、移動体群が移動している方向とは異なる方向に他のイベントが存在している場合や、移動体群から離れた位置に他のイベントが存在している場合にも、それらのイベントを効率的に探索できるようにするためのメカニズムについて説明する。

図６は、変異移動体の振る舞いを説明する図である。変異移動体とは、群を構成するための振る舞い、すなわち移動方針決定部１０３の決定に基づく群リーダー／フォロワーの遷移を行わない移動体１である。

図６の例では、移動体１ａと他の６機の移動体１で構成される移動体群により、イベントＥＶ１とＥＶ２の探索を行っている。移動体１ａはフォロワーとしてＥＶ２の探索を行っていたが、時刻ｔ＝０に変異移動体となっている。

変異移動体となった移動体１ａは、フォロワーとしての行動は行わず、図６に破線矢印で示すように変異体群から離れる方向に移動し、時刻ｔ＝Ｍ_ｔ／２には移動体群から離れた位置に達している。そして、変異移動体である移動体１ａは、自機による物理情報の検知結果に基づいて利己的な探索を行い、図６に実線矢印で示す経路で移動して、時刻ｔ＝Ｍ_ｔにはイベントＥＶ１の近傍まで移動している。この後、移動体１ａは、群リーダー／フォロワー間の遷移を行う通常の振る舞いに戻る。

このように、変異移動体となった移動体１ａは、一時的に群構成の振る舞いを無視し、かつ離反して空間的に拡散するので、移動体１ａが当初属していた移動体群が探索していたイベントＥＶ２とは異なるイベントＥＶ１の探索機会が生じている。すなわち、変異移動体を生じさせることにより、広域における群分離の振る舞いを創発させることができる。

上記のような振る舞いを創発させるため、変異制御部１１１は、所定の周期で自機を変異移動体に遷移させるか否かを判定する。変異制御部１１１は、この判定において、所定の確率（以下、突然変異確率：（Ｍ_ｐ）と呼ぶ）で変異移動体に遷移させると判定してもよい。これにより、移動体１を確率的に突然変異させることができる。そして、移動方針決定部１０３は、変異制御部１１１が変異移動体に遷移させると判定した場合、当該判定から所定期間（以下、突然変異期間（Ｍ_ｔ）と呼ぶ）継続して自機による物理情報の検知結果に基づいて探索を行うことを決定する。

これにより、自機を移動体群から分離させて、その移動体群が探索中のイベントとは異なる他のイベントの探索を行い、無線通信システム５の全体として複数のイベントを効率的に探索することができる。

また、反発ベクトル算出部１０５は、突然変異期間の少なくとも前半には、反発ベクトルを他の期間よりも増大させてもよい。これにより、変異移動体となった移動体１を、それまで属していた移動体群（以下、既存群と呼ぶ）から離れる方向に移動させて、他のイベントの探索機会を生じさせることができる。

また、既存群から離れる方向に移動した後で算出されるＰＢ評価値は、既存群が探索していたイベントとは別のイベントに対する評価値である可能性が高くなる。さらに、既存群から離れていることから、群れ度合いによりＬＢ評価値は大きく劣化する可能性が高くなる。したがって、突然変異期間の終了後は、基本条件および追加条件を満たす可能性が高まり、群リーダーとして群を構成することが可能となる。

なお、移動体１が、突然変異期間中に別のイベントの近傍に移動しなかった場合には、突然変異期間の終了後、その移動体１は、数式（５）に基づいてフォロワーとなり、既存群に再合流する可能性が高い。このため、突然変異は、イベントの探索・捕捉において不利な振る舞いにはならない。

また、変異制御部１１１は、自機を突然変異させるか否かの判定を、変異移動体となっている他の移動体１の数が上限以下である場合に限って行うようにしてもよい。これにより、各移動体１の通信可能範囲内における変異移動体の数が上限以下に抑えられるので、変異移動体数が過剰に増えて、移動体群を構成する移動体１の数が大幅に減少することを防ぐことができる。

図７は、変異移動体数の制約を説明する図である。図７の例では、移動体１ａ～１ｅのうち、移動体１ａと１ｂが変異移動体となっている。ここで、変異移動体数の上限が２であるとすると、既に変異移動体数が上限に達しているため、変異移動体ではない通常の移動体である移動体１ｃ～１ｅは変異移動体にはならず、移動体群としてイベントＥＶ３の探索を続ける。

なお、変異移動体数が上限に達しているか否かを判定するためには、変異移動体数を各移動体１が認識できるようにしておく必要がある。例えば、各移動体１の自機情報通知部１１２が、自機が変異移動体であるか否かを示す情報を、位置情報、ＰＢ評価値、および自己評価値と共にブロードキャスト送信する構成としてもよい。

変異移動体数を制約しつつ、突然変異期間に反発ベクトルを増大させる制御を数式で表すと下記の数式（１５）のようになる。下記数式（１５）において、ｃ_３ ^{Ｍｕｔａｎｔ}は変異移動体用の反発係数、Ｎ_ｉ ^ｍは、時刻ｔにおける移動体ｉの近傍の変異移動体数、Ｍ_ｕは変異移動体数の上限である。

突然変異を発生させる場合、上述の数式（５）（６）は下記のように再定義される。つまり、変異移動体は、群リーダーと同様に、自機が検知した物理情報に基づき、ＰＢ位置に向かって探索を行う。

〔処理の流れ（突然変異）〕
移動体１が突然変異する場合の処理の流れ（移動体１の制御方法）を図８に基づいて説明する。図８は、移動体１が実行する、突然変異に関する処理の一例を示すフローチャートである。なお、この処理の前提として、記憶部２０には自機情報２０１が記憶されていると共に、他機情報２０２が記憶されているものとする。また、他機情報２０２には、移動体１が変異移動体であるか否かを示す情報が含まれているものとする。

Ｓ２１では、変異制御部１１１は、近傍の変異移動体の数が上限以下であるか否かを判定する。上記のとおり、他機情報２０２には、移動体１が変異移動体であるか否かを示す情報が含まれているから、変異制御部１１１は、他機情報２０２を参照することにより、Ｓ２１の判定を行うことができる。

変異制御部１１１は、Ｓ２１で上限を超えていると判定した場合（Ｓ２１でＮＯ）、所定時間後に再度Ｓ２１の判定を行う。一方、変異制御部１１１は、Ｓ２１で上限以下と判定した場合（Ｓ２１でＹＥＳ）、Ｓ２２の処理に進む。

Ｓ２２（変異制御ステップ）では、変異制御部１１１は、自機を突然変異させて変異移動体に遷移させるか否かを判定する。上述のように、変異制御部１１１は、この判定において、所定の突然変異確率Ｍ_ｐで突然変異させる（Ｓ２２でＹＥＳ）と判定してもよい。

変異制御部１１１は、Ｓ２２で突然変異させない（Ｓ２２でＮＯ）と判定した場合、Ｓ２１の処理に戻る。これにより、突然変異させるか否かの判定が周期的に行われる。一方、変異制御部１１１は、Ｓ２２で突然変異させると判定した場合、その旨を移動方針決定部１０３と反発ベクトル算出部１０５に通知し、処理はＳ２３に進む。

Ｓ２３では、移動方針決定部１０３が移動方針を決定する。具体的には、移動方針決定部１０３は、上記数式（１６）（１７）に基づき、突然変異期間の間、ＰＢパラメータの値を１とし、ＬＢパラメータの値を０とすることを決定し、その旨を移動制御部１０４に通知する。

Ｓ２４では、反発ベクトル算出部１０５が、数式（１５）に基づいて決定した変異移動体用の反発係数を用いて、数式（１１）により反発ベクトルを算出する。

Ｓ２５（変異探索ステップ）では、移動制御部１０４が、Ｓ２４で算出された反発ベクトルを用いて、数式（１２）により移動ベクトルを算出する。そして、移動制御部１０４は、算出した移動ベクトルに従って駆動部５０を駆動し、移動体１を移動させる。なお、上記Ｓ２３でＰＢパラメータの値を１とし、ＬＢパラメータの値を０とすることが決定されているため、Ｓ２５では、自機の物理情報の検知結果に基づいた探索、すなわち群リーダーと同様の探索が行われる。

Ｓ２６では、反発ベクトル算出部１０５が、突然変異期間となった後、所定時間が経過したか否かを判定する。ここで反発ベクトル算出部１０５が、所定時間が経過したと判定した場合（Ｓ２６でＹＥＳ）にはＳ２７の処理に進む。一方、反発ベクトル算出部１０５が、所定時間が経過していないと判定した場合（Ｓ２６でＮＯ）にはＳ２４の処理に戻る。この場合、反発ベクトル算出部１０５は、引き続き変異移動体用の反発係数を用いて反発ベクトルを算出する。

Ｓ２７では、反発ベクトル算出部１０５は、変異移動体用の反発係数ではなく、数式（１５）に基づいて決定した通常の反発係数を用いて、数式（１１）により反発ベクトルを算出する。

Ｓ２８（変異探索ステップ）では、移動制御部１０４が、Ｓ２７で算出された反発ベクトルを用いて、数式（１２）により移動ベクトルを算出する。そして、移動制御部１０４は、算出した移動ベクトルに従って駆動部５０を駆動し、移動体１を移動させる。なお、上記Ｓ２３でＰＢパラメータの値を１とし、ＬＢパラメータの値を０とすることが決定されているため、Ｓ２８においても、Ｓ２５と同様に、自機の物理情報の検知結果に基づいた探索、すなわち群リーダーと同様の探索が行われる。

Ｓ２９では、変異制御部１１１が、突然変異期間が終了したか否かを判定する。ここで、変異制御部１１１が、突然変異期間は終了していないと判定した場合（Ｓ２９でＮＯ）にはＳ２７の処理に戻る。一方、変異制御部１１１が、突然変異期間は終了したと判定した場合（Ｓ２９でＹＥＳ）には、その旨を移動方針決定部１０３に通知し、Ｓ２１の処理に戻る。また、この通知を受信した移動方針決定部１０３は、群リーダーとして振る舞うかフォロワーとして振る舞うかを周期的に決定する通常の動作に戻る。

〔実施例〕
無線通信システム５のシミュレータを構築し、無線通信システム５の性能の確認を行った結果を図９～図１１に基づいて説明する。図９は、シミュレーションの条件を示す図である。また、図１０は、移動体１の数と突然変異体の上限数とを変えて測定した最終捕捉時間の測定結果を示す図であり、図１１は、探索対象とするフィールドの広さを変えて測定した最終捕捉時間の測定結果を示す図である。なお、最終捕捉時間とは、全てのイベントの捕捉が終了するまでの所要時間である。

本シミュレーションでは、各移動体１は、１．０秒周期で自機情報２０１を送信し、イベントは識別子情報を持たない物理情報を常に発するものとした。また、各移動体１は、他の移動体１から受信した自機情報２０１を他機情報２０２として保存し、その情報に基づいて０．１秒ごとに３つの評価値（ＰＢ評価値、ＬＢ評価値、自己評価値）を算出し、移動ベクトルを決定するものとした。ただし、他の移動体１からの情報受信時の電波強度は対数値（ｄＢｍ値）として扱った。上記実施形態と同様に、ＰＢ評価値は数式（４）、ＬＢ評価値は数式（９）で算出した。

一方、自己評価値については、下記の数式（１８）により算出した。数式（１８）におけるＲＳＳＩ_ｉ ^{Ｌｂｅｓｔ}（ｔ）は、時刻ｔにおいて移動体ｉが保存している他機情報２０２のうち、局所最良移動体から発せられた情報の電波強度である。

また、本実施例では、移動体１間の距離がＤ_ｃを下回った場合、それらの移動体１は衝突したとみなし、それらの移動体１による移動ベクトルの生成と自機情報の送信をそれ以後中止させた。また、衝突により停止した移動体１に衝突した移動体１も同様の扱いとした。

このシミュレーションでは、各移動体１に上記実施形態で説明した探索フェーズと捕捉フェーズを繰り返させた。各イベントには、移動体１が捕捉を完了させるための指標である捕捉容量を設定し、捕捉容量がゼロになったイベントは捕捉が完了されたものとしてシミュレーションフィールドから消滅させた。

また、各イベントには、図９に示すように捕捉有効半径を設定した。そして、イベントから捕捉有効半径以下の領域に移動体１が存在する状態において、そのイベントの捕捉容量を、一機の移動体１につき単位時間当たり１減じる構成とした。つまり、捕捉作業は、各移動体１が独立して並行に行えるものとした。

また、数式（４）におけるＥ_ｉ ^ｄｉｒ（ｔ）は下記の数式（１９）で算出した。

数式（１９）は、複数のイベントまでの距離の２乗の総乗に対して単調増加する。一方、一般的に物理情報の強度は距離のＮ乗（Ｎは２以上）に対して比例して単調減少する。したがって、数式（１９）は、複数イベントからの物理情報の強度の総乗に対して単調減少し、かつ複数のイベントからの物理情報の取り得る強度の総和の最大値以下において、複数のイベントからの物理情報の強度の総和に対して単調減少する。すなわち、数式（４）で算出されるＰＢ評価値は、数式（１９）に従い、移動体１が検知する複数のイベントからの強度の積算強度に対して単調減少する値となる。数式（１９）は、イベントに近付くほど物理情報の強度が強くなり、複数のイベントの近くでは物理情報が重なって、移動体１はそれらの物理情報の強度が積算された値を検出することを想定した式である。

また、各移動体がＰＢ位置を目指して移動する構成としてシミュレーションを行ってこれを比較例１とし、各移動体が群リーダーとフォロワーとで切り替わる構成としてシミュレーションを行ってこれを比較例２とした。比較例２と実施例との差異は、後者が追加条件に基づいて群リーダーに遷移させる処理と、突然変異を発生させる処理とを行うのに対し、前者はこれらの処理を行なわない点にある。

図１０において、横軸はイベントの数を表し、縦軸は最終捕捉時間を表す。各手法のいずれにおいても移動体が増えるに従って最終捕捉時間を短縮できており、イベント数が増えるに従って探索・捕捉の完了に時間を要している。本実施例では、比較例１、２に比べて最終捕捉時間を最も短縮しており、イベント数および移動体数が増えるに従って、比較例１、２との差は広がっていることがわかる。

比較例２は、移動体群による探索・捕捉を行うが、複数のイベントに対して逐次的な探索・捕捉となるため、広い範囲に存在するイベントの探索・捕捉に対して時間を要していると考えられる。また、比較例１は、並列的な探索を行っているが、それぞれの移動体の最近傍のイベントが少数のイベントに集中することで各移動体の探索・捕捉が少数のイベントへと集中する。すなわち、狭い範囲に限られた複数イベントへの並列的な探索・捕捉となり、本実施例に比べ全てのイベントの探索・捕捉の完了に時間を要したと考えられる。

本実施例によれば、狭域での群分離メカニズムによって群を分離することで狭域において複数群による並列的な探索・捕捉を行う。さらに、広域への群分離拡散メカニズムによって移動体が既存群から離脱し空間的に拡散した後、群リーダーへと遷移することで、広域における複数群による並列的な探索・捕捉を行う。本実施例では、このような２つの振る舞いによって、狭域と広域の何れにおいても複数の識別不可イベントをより早く探索・捕捉することができていると考えられる。

また、図１１に示される結果から、フィールドが広くなるにしたがって最終捕捉時間が増加していることがわかる。また、本実施例と比較例１、２との最終捕捉時間の差は、フィールドが広くなるに従って大きくなっている。

本実施例では、広域への群分離拡散メカニズムによって移動体が既存群から離脱し空間的に拡散した後に群リーダーへと遷移する。これにより、群リーダーと既存群との距離が十分に確保され、既存群から離れた異なるイベントへの並列的な探索・捕捉が可能となるため、最終捕捉時間が短縮されたと考えられる。

〔ソフトウェアによる実現例〕
移動体１の制御ブロック（特に制御部１０に含まれる各部）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。

後者の場合、移動体１は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、実施形態に開示された各技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

〔変形例〕
移動体１は、突然変異による広域への群分離メカニズムと、追加条件による狭域での群分離メカニズムの少なくとも何れかを備えていれば、相互に識別できない複数の探索対象を効率的に探索することが可能になる。したがって、突然変異による広域への群分離メカニズムと、追加条件による狭域での群分離メカニズムの少なくとも何れかを備えた移動体１も本発明の範疇に含まれる。

突然変異による広域への群分離メカニズムを備えた移動体１は、自機による物理情報の検知結果と、他の移動体１による物理情報の検知結果とに基づいて、自機による物理情報の検知結果に基づいて探索を行うか、他の移動体１に追従して探索を行うかを周期的に決定する移動方針決定部１０３と、自機を変異移動体に遷移させるか否かを所定の周期で判定する変異制御部１１１と、を備え、移動方針決定部１０３は、変異制御部１１１が遷移させると判定した場合、当該判定から所定期間継続して自機による物理情報の検知結果に基づいて探索を行う。よって、相互に識別できない複数の探索対象を効率的に探索することができる。

１ 移動体
１０２ ＰＢ評価値算出部（第１評価値算出部）
１０３ 移動方針決定部
１０４ 移動制御部
１０５ 反発ベクトル算出部
１０８ ＬＢ評価値算出部（第２評価値算出部）
１１１ 変異制御部
５ 無線通信システム

Claims (11)

1. 複数の対象のそれぞれが発する物理情報を検知して当該対象を探索する動作を、自機の通信範囲内に存在する他の移動体と共に実行する移動体であって、
   自機による上記物理情報の検知結果に基づいて、自機の位置を上記対象との近さにより評価した第１評価値を算出する第１評価値算出部と、
   上記他の移動体による上記物理情報の検知結果に基づいて、当該他の移動体の位置を上記対象との近さにより評価した第２評価値を算出する第２評価値算出部と、
   上記第１評価値と上記第２評価値との比較結果に基づき、上記複数の対象のうちの一つの探索を行うか、上記他の移動体に追従して探索を行うかを決定する移動方針決定部と、を備える移動体。
2. 上記第２評価値算出部は、上記他の移動体のうち上記対象に最も近い局所最良移動体と自機との間の領域に位置する上記他の移動体の数の多さに応じて当該局所最良移動体の位置の評価を劣化させて上記第２評価値を算出する、請求項１に記載の移動体。
3. 自機を、上記他の移動体に追従しない変異移動体に遷移させるか否かを所定の周期で判定する変異制御部を備え、
   上記移動方針決定部は、上記変異制御部が変異移動体に遷移させると判定した場合、当該判定から所定期間継続して、上記複数の対象のうちの一つの探索を行うことを決定する、請求項１または２に記載の移動体。
4. 上記移動方針決定部の決定に基づいて上記移動体を移動させるための移動ベクトルを算出する移動制御部と、
   上記移動体と上記他の移動体との接触を避けるために上記移動ベクトルに加算される、当該他の移動体から離れる方向のベクトルである反発ベクトルを算出する反発ベクトル算出部と、を備え、
   上記反発ベクトル算出部は、上記所定期間の少なくとも前半には、上記反発ベクトルを他の期間よりも増大させる、請求項３に記載の移動体。
5. 上記変異制御部は、変異移動体に遷移している上記他の移動体の数が上限以下である場合に上記判定を行う、請求項３または４に記載の移動体。
6. 複数の対象のそれぞれが発する物理情報を検知して当該対象を探索する動作を、自機の通信範囲内に存在する他の移動体と共に実行する移動体であって、
   自機による上記物理情報の検知結果と、上記他の移動体による上記物理情報の検知結果とに基づいて、上記複数の対象のうちの一つの探索を行うか、上記他の移動体に追従して探索を行うかを周期的に決定する移動方針決定部と、
   自機を、上記他の移動体に追従しない変異移動体に遷移させるか否かを所定の周期で判定する変異制御部と、を備え、
   上記移動方針決定部は、上記変異制御部が変異移動体に遷移させると判定した場合、当該判定から所定期間継続して、上記複数の対象のうちの一つの探索を行うことを決定する、移動体。
7. 請求項１から６の何れか１項に記載の移動体を複数含み、当該複数の移動体により上記対象を探索する無線通信システム。
8. 複数の対象のそれぞれが発する物理情報を検知して当該対象を探索する動作を、自機の通信範囲内に存在する他の移動体と共に実行する移動体の制御方法であって、
   当該移動体による上記物理情報の検知結果に基づいて、当該移動体の位置を上記対象との近さにより評価した第１評価値を算出する第１評価値算出ステップと、
   上記他の移動体による上記物理情報の検知結果に基づいて、当該他の移動体の位置を上記対象との近さにより評価した第２評価値を算出する第２評価値算出ステップと、
   上記第１評価値と上記第２評価値との比較結果に基づき、上記複数の対象のうちの一つの探索を行うか、上記他の移動体に追従して探索を行うかを決定する移動方針決定ステップと、を含む、移動体の制御方法。
9. 複数の対象のそれぞれが発する物理情報を検知して当該対象を探索する動作を、自機の通信範囲内に存在する他の移動体と共に実行する移動体の制御方法であって、
   上記移動体は、当該移動体による上記物理情報の検知結果と、上記他の移動体による上記物理情報の検知結果とに基づいて、上記複数の対象のうちの一つの探索を行うか、上記他の移動体に追従して探索を行うかを決定する処理を周期的に行うものであり、
   上記移動体の制御方法は、
   上記移動体を、上記他の移動体に追従しない変異移動体に遷移させるか否かを判定する変異制御ステップと、
   上記変異制御ステップで遷移させると判定された場合、当該判定から所定期間継続して、上記複数の対象のうちの一つの探索を行う変異探索ステップと、を含む、移動体の制御方法。
10. 請求項１に記載の移動体を動作させるための制御プログラムであって、上記第１評価値算出部、上記第２評価値算出部、および上記移動方針決定部としてコンピュータを機能させるための制御プログラム。
11. 請求項６に記載の移動体を動作させるための制御プログラムであって、上記移動方針決定部および上記移動方針決定部としてコンピュータを機能させるための制御プログラム。

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