JPH10133704A

JPH10133704A - 状態推定装置

Info

Publication number: JPH10133704A
Application number: JP8289619A
Authority: JP
Inventors: Nobuo Makimoto; 伸生牧本; Yasushi Iwamura; 康史岩村; Akira Maeda; 章前田; Shinichi Takahashi; 紳一高橋; Nobuhiro Fujino; 伸弘藤野; Kazuhiko Hino; 一彦日野
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1996-10-31
Filing date: 1996-10-31
Publication date: 1998-05-22

Abstract

(57)【要約】【課題】追尾性の異なる状態推定部の出力の差を解析す
ることにより、従来困難であった絶対的かつ安定な動特
性モデル適当性判定を行なうことを課題とする。【解決手段】動特性判定装置（１００）は、追尾性の異
なる2個の状態推定部（１０１、１０２）と推定値解析
部（１０３）からなる。想定している動特性モデル（１
０４）が正しい場合は量状態推定部の出力には差が出な
いが、誤っている場合は追尾性の違いから出力に差が現
れる。これを定量的に解析する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、システム（特に動
的システム）の制御に係り、制御対象のシステムの状態
を推定する状態推定に関する。

【０００２】

【従来の技術】動的システムを解析する場合、まず問題
になるのがシステムの動特性の判定である。動特性を判
定するための従来手法は大きく次のように分類できる。 1．一つの動特性モデルに従って状態推定を行ない、そ
の結果と観測値の適合度を評価する。 2．複数の動特性モデルに従って状態推定を行ない、そ
れぞれの適合度を比較評価する。

【０００３】１．の方法の例として状態推定値と観測値
の差の大きさをχ２乗検定する方法がある。その手順は
例えば次の通りである。（１）状態推定用のフィルタを1個用意する。このフィ
ルタは状態推定値ｘとその誤差共分散Pを保持し、それ
らは観測モデルHにより観測空間の量に変換できるとす
る。（２）観測値y（誤差共分散＝Ｒ）と状態推定値の差の
大きさを表す量（数１）が自由度dim yのχ２乗分布の
（上側）100α％点であるとき、αを適合度とする。

【０００４】

【数１】

【０００５】（３）適合度が一定値以下になったとき、
動特性モデルは誤りであると判定する。（４）観測値により各フィルタを更新する。

【０００６】状態推定値と比較する量として、例えば過
去一定時間内の観測値をフィルタリングして得られた状
態推定値などを用いる方法もある。

【０００７】２．の方法の例として適応フィルタリング
を利用する方法がある（図8）。その手順は例えば次の
通りである。（１）異なる動特性モデルを用いた状態推定用のフィル
タとその適合度の組を複数用意する。適合度の初期値は
各動特性モデルがあてはまる経験的確率、更新後の値は
観測による事後確率とする。（２）観測値により各適合度を更新する（Bayesの定
理）。（３）適合度最大となる動特性モデルを動特性の推定値
とする。（４）観測値により各フィルタを更新する。適合度として、運動モデルがあてはまる確率の代りに例
えば運動モデルの尤度ないしAICなどを用いる方法もあ
る。

【０００８】動特性の判定に続いて問題になるのはシス
テムの状態推定である。ここでは音響センサを用いた移
動体音源の運動状態を推定する例を考える。多くの場合
（少なくともある時間スパン内で）音源の運動は等速直
進とみなせるので、動特性モデルとして等速直進運動モ
デル（従って推定の対象は音源の位置と速度）を用い
る。センサとしては2個以上の方位センサを用いる。セ
ンサと移動体音源が互いに一般の配置にあれぱある一時
刻での観測により位置が推定でき、さらにもう一時刻で
の観測により速度が推定できる。以下、非線形最小2乗
法もしくは拡張カルマンフィルタなどを用いて位置・速
度の推定精度を上げて行く。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】前節で述べた動特性判
定の2つの方法の主な課題は次の通りである。１．方法
では、動特性判定が不安定でまた時間遅れが生じ易
い。これは（精度の悪い）センサの観測値をそのまま判
定に用いているからである。

【００１０】２．に示した方法ではフィルタが実際に
正しい値に収束しているかどうか分からない。これは
「適合度」が他のモデルとの相対的なものに過ぎないか
らである。前節で述べた運動状態推定の方法の課題は次
の通りである。方位センサの原理を簡単に述べると指向
性のある2個の音響センサを互いに異なる方向に組合せ
それぞれのセンサにより共通の周波数の音を検出そのレ
ベル比から方位を算出となる。このことに起因して、方
位の観測は（無指向性のセンサを用いて周波数のみを観
測する場合に比べて）弱い音を検出できないセンサの指
向特性による誤差が混入するという好ましくない性質を
持っており、したがって従来の（方位センサを用いた）
運動状態推定方式にはセンサが移動体音源の十分近く
になけれぱ観測不可能。

【００１１】推定精度が悪い、という課題もある。本
発明の目的はこれら〜の課題を解決することであ
る。

【００１２】

【課題を解決するための手段】前節の課題およびを
解決するための手段を説明する。それは、次の通りであ
る。

【００１３】（１）追尾性の悪い状態推定部と追尾性の
良い状態推定部とに共通の観測値を入力してシステムの
状態を推定させる。（２）各状態推定部は状態推定値と状態推定値誤差共分
散を出力する。（３）推定値解析部は各状態推定部出力の差分を計算す
る。（４）推定値解析部は各状態推定部出力の差分の共分散
を計算する。（５）推定値解析部は各状態推定部出力の差分とその共
分散から、動特性モデルの適合度を出力する。追尾性の典なる状態推定方式としては程度の異なる忘却
効果を加えた拡張カルマンフィルタを用いれば良い（詳
細は後述）。

【００１４】想定している動特性モデルが正しい場合、
共通の観測値を入力していることにより二つの推定結果
は大きな相関を持ち、殆んど差が生じない。一方動特性
モデルが誤っている場合、追尾性の違いにより二つの推
定結果に差が生じる。従ってこの相関と差の兼合いを評
価すれば動特性モデルの適合性を判定できる（図9）。

【００１５】前節の課題およびを解決するための手
段を説明する。前節で課題および原因を記述してい
る部分からもわかるように、周波数の観測だけで移動体
音源の運動状態が推定できれば課題およびは解決で
きる。周波数から移動体音源の運動状態を推定するに
は、例えば方位からカルマンフィルタで運動状態を推定
する従来方式を次のように変更すれば良い。

【００１６】●状態量に音源周波数を加える。 ●観測モデルとして移動体音源（及ぴセンサ自身）の運
動によるドップラー効果を含んだ音源周波数を用いる。

【００１７】

【発明の実施の形態】以下第1の実施例を図面を用いて
説明する。以下記号、2個の状態推定部（程度の異なる
忘却効呆を加えた拡張カルマンフィルタのアルゴリズ
ム）、推定値解析部（フィルタ聞出力差分散計算のアル
ゴリズム、動特性モデル適合度判定基準）の順に説明す
る。忘却効果を加えた拡張カルマンフィルタX＝A,Bの漸
化式は次の（数２）〜（数７）の通りである。

【００１８】

【数２】

【００１９】

【数３】

【００２０】

【数４】

【００２１】

【数５】

【００２２】

【数６】

【００２３】

【数７】

【００２４】ここで、（数２）及び（数３）は状態およ
びその誤差の時間発展を表している。（数４）は忘却効
果を表している（通常の拡張カルマンフィルタはこれを
含まない）。（数５）はいわゆるka1man gain（最小分
散推定となるための、旧状態推定値と新観測値の重み付
け）を表している。（数６）及び（数７）は新しい（ka
Iman gainの分だけ修正して最小分散となった）状態推
定値及びその誤差共分散を表している。

【００２５】程度の異なる忘却効果を加えた2個の拡張
カルマンフィルタA,Bのフィルタ間出力差分散を計算す
る漸化式は次の通りである。

【００２６】

【数８】

【００２７】

【数９】

【００２８】

【数１０】

【００２９】

【数１１】

【００３０】また、動特性モデル適合度判定基準は次の
通りである。

【００３１】

【数１２】

【００３２】

【数１３】

【００３３】

【数１４】

【００３４】但し、「動特性モデル不適合」を「動特性
変化検知」と解釈する場合もある。

【００３５】次に第2の実施例について説明する。第1実
施例においてフィルタBの忘却効果をフィルタAに近付け
た極限をとり、忘却効果に関する差分商で表される部分
を微分で置き換えると、フィルタBは不要となる。すな
わち推定値解析部の判定基準量を（数１５）のものから
（数１６）に示したものに置き換えればよい。

【００３６】

【数１５】

【００３７】

【数１６】

【００３８】

【数１７】

【００３９】

【数１８】

【００４０】次に第3の実施例を説明する。拡張kalman
n1terを用いた従来の運動状態推定方式として示した例
においては次のような方位の観測モデルが用いられてい
た。

【００４１】

【数１９】

【００４２】これを次のようなドップラー効果を含んだ
音源周波数の観測モデルに置き換え、状態空間に音源周
波数γを加えれば良い。

【００４３】

【数２０】

【００４４】ここで、各センサがgenericな配置にあれ
ば、センサ数3個で移動体音源の運動を決定できる。

【００４５】次に第4の実施例を説明する。第3の実施例
において、移動体音源および全てのセンサが静止してい
るような配置は先験的に非常に起こりやすい配置である
と同時にgenericでない（従って移動体音源の運動が観
測から決定できない）配置でもある。そこで例えば、各
センサをランダムな速力でランダムな方向に運動させ
る。これによって確実にgenericな配置が得られ、従っ
て移動体音源の運動が決定できる。

【００４６】第5の実施例を説明する。簡単のため装置
および音源は共通の2次元平面内を運動するものとす
る。駆動装置は装置全体を等速円運動させる。無指向性
音響周波数センサは音源の周波数を観測し続ける。観測
される音源の周波数は装置自らの運動によるドップラー
効果で変化する。この周波数が最大になるときの進行方
向が音源の方位である。

【００４７】第6の実施例を説明する。時刻tにおける音
源追走装置の進行方向をθ（t）、周波数の観測値をf
（t）とする。駆動部は駆動制御部の指示に従って装置
全体を運動させる。駆動制御部は速力を常に最大にし、
進行方向を次のように制御する。

【００４８】

【数２１】

【００４９】このような制御により、追走装置は（蛇行
しながら）観測周波数が最大になる方向（＝音源の方
向）に運動する。すなわち、音源の方位を観測すること
なく音源に接近することができる。

【００５０】第7の実施例を説明する（図10）。2次元平
面内を運動する移動体音源の位置、速度を推定し、その
位置成分を表示する場合を考える。（1010）は表示のた
めのウインドウであり、状態空間からウインドウヘの写
像は与えられているとする。忘却効果の小さいほうの状
態推定部による状態推定値ｘAを、例えぱそれを中心と
した十字形として（1020）のように表示する。その誤差
共分散を表す行列ＰAを、ｘAを中心とした楕円として
（1030）のように表示する。推定値解析部による状態推
定部出力差共分散ＰABを、ｘBを中心とした楕円として
（1040）のように表示する。共分散行列Pの楕円の表示
方法をより具体的に述べると次のようになる。Pを位置
‐位置部分に制限したものをＱとし、α√Ｑ（αは与え
られた定数）の2個の固有ベクトルを長径・短径とする
楕円を描く。

【００５１】この表示方法を用いると、動特性の適合度
判定を目視で容易に行なうことができる。すなわち、Ｐ
ABを表す楕円（1040）がｘAを表す十字形（1020）を含
まないとき想定している動特性は誤りであると判定でき
る。同様に、他の方法でも、動特性の変化が検知でき
る。

【００５２】

【発明の効果】本発明の構成により、上述した及び
が解決できる。このため、動特性判定（請求項13の場合
は動特性変化の検知）が安定でまた時間遅れが生じにく
い。十分にフィルタリングを行なった推定値を判定に用
いているため、精度の悪い観測値そのものを用いる従来
手法に比べ安定である。

【００５３】また次のような理由で判定の時間遅れも生
じにくい。二つのフィルタは同じ観測値を用いているた
め、想定している動特性モデルが正しい場合二つのフィ
ルタの推定結呆には殆んど差が出ない。従って逆に動特
性モデルが誤っている場合、早期に（推定結果の差がま
たそれぞれの誤差の程度よりずっと小さい段階で）動特
性の適合性が判定できる。

【００５４】また、動特性変化の時刻を推定することな
く動特性変化を検知することができる。これにより、従
来のように多くの仮想的動特性変化時刻に対して同時に
状態推定する必要がなくなり、処理負荷・処理時間が軽
減する。

【００５５】さらに、フィルタが実際に正しい値に収束
していることを保証する、効果もある。これは絶対的
（⇔相対的）な「適合度」を判定基準に用いているから
である。

【００５６】さらに、センサが移動体音源から離れてい
ても観測できる、運動状態の推定精度が良い、との効果
もある。これは課題及びの原因であった方位センサ
を使用していないからである。

【００５７】以下、その他の効果を述べる。周波数セン
サの他に音源識別情報、方位情報を併用することによ
り、請求項4よりも少ないセンサ数で運動解析が可能で
ある。また、観測した音響スペクトルのパターンをより
原音に近く復元することができ、従って識別装置をより
正確に動作させることができる。さらに、特異な（まれ
に起こる、移動体音源の状態が可観測でないような）セ
ンサの配置を避けることができる。

【００５８】この上、方位センサなしで方位センサと同
等の機能を実現できる。状態推定部が想定している動特
性モデルが正しいかどうかの適合度判定を目視で行なう
ことができる。また、従来より誤警報（動特性が正しい
のに誤りであると判定する、動特性が変化していないの
に動特性変化を検知するetc）が少ない動特性判定・動
特性変化検知の支援が可能になり、オペレータの負荷が
軽減される。また時間遅れ（動特性が実際に変化してか
らそれを検知するまでの時間）が少ない動特性判定・動
特性変化検知の支援が可能になり、オペレータはより余
裕を持って処理を行なうことができる。

【図面の簡単な説明】

【図1】本発明による動特性判定装置の第1の構成例を示
す図である。

【図2】本発明による動特性判定装置の第２の構成例を
示す図である。

【図3】本発明における運動解析装置の第1の構成例を示
す図である。

【図4】本発明における運動解析装置の第２の構成例を
示す図である。

【図5】本発明における運動解析装置の第３の構成例を
示す図である。

【図6】本発明における運動解析装置の第４の構成例を
示す図である。

【図7】本発明における移動体音源識別装置の構成例を
示す図である。

【図8】従来の動特性判定装置の構成例を示す図であ
る。

【図9】本発明における動特性判定の仕方（その１）を
示す図である。

【図10】本発明の第７の実施例を示す図である。

【図11】本発明における動特性判定の仕方（その２）を
示す図である。

【符号の説明】

100…動特性判定装置、200…動特性判定装置、300…動
特性判定装置、400…移動体音源運動解析装置、500…移
動体音源運動解析装置、600…移動体音源運動解析装
置、700…移動体音源運動解析装置、800…移動体音源識
別装置、1000…動特性判定支援のための表示装置、1010
…表示装置のウインドウ、1020…状態推定値、1030…状
態推定値共分散を表す楕円、1040…状態推定値差分の共
分散を表す楕円

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者高橋紳一神奈川県横浜市戸塚区戸塚町216番地株式会社日立製作所情報通信事業部内 (72)発明者藤野伸弘神奈川県横浜市戸塚区戸塚町216番地株式会社日立製作所情報通信事業部内 (72)発明者日野一彦神奈川県横浜市戸塚区戸塚町216番地株式会社日立製作所情報通信事業部内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】センサを用いた観測により対象の動特性で
あるを判定する状態判定装置であって、特性の異なる2個の状態推定部と1個の推定値解析部を有
し、前記状態推定部は、与えられた動特性モデルと観測値を
用いて系の状態推定を行なって、状態推定値とその誤差
の大きさの指標を出力し、前記推定値解析部は前回の解析結果と各状態推定部の出
力から動特性モデルの適合度を算出することを特徴とす
る動特性判定装置。
【請求項２】請求項1において、前記2個の状態推定部と
して程度の異なる忘却効果を加えた2個の状態推定部を
用いることを特徴とする動特性判定装置。
【請求項３】請求項1に記載の動特性判定装置におい
て、前記状態推定部は、与えられた動特性モデルと観測値を
用いて系の状態推定を行なって、状態推定値とその誤差
の大きさの指標を出力し、前記推定値解析部は、前回の解析結呆と状態推定部の出
力から動特性モデルの適合度を算出することを特徴とす
る動特性判定装置。
【請求項４】3個以上の周波数センサと運動解析部から
なり、前記各センサは相異なる場所に配置され、前記運動解析部は、前記各センサの観測値から移動体音
源の運動状態を算出することを特徴とする移動体音源運
動解析装置。
【請求項５】運動解析部と識別部と2個以上の周波数セ
ンサからなり、相異なる場所に配置されたセンサを有し、前記識別部は各センサからの入力により移動体音源の識
別を行なって、音源の周波数を出力し、前記運動解析部は、各センサ及び識別部からの入力によ
り移動体音源の運動解析を行なうことを特徴とする移動
体音源運動解析装置。
【請求項６】1個以上の周波数センサと1個の方位センサ
と運動解析部からなり、各センサは相異なる場所に配置され、前記運動解析部は、各センサの観測値から移動体音源の
運動状態を算出することを特徴とする移動体音源運動解
析装置。
【請求項７】運動解析部と識別部と1個の音響方位・周
波数センサからなり、前記運動解析部は、周波数センサからの入力により移動
体音源の運動解析を行ない、前記識別部は、各センサおよび前記運動解析部からの入
力により移動体音源の識別を行なう移動体音源運動解析
装置。
【請求項８】運動解析部と識別部からなり、前記運動解析部は、周波数センサからの入力により移動
体音源の運動解析を行ない、前記識別部は各センサ、運動解析部の出力を入力とし、各センサからの周波数情報を運動解析部の情報により補
正し、補正された周波数情報のパターンを用いて移動体
音源の識別を行なうことを特徴とする移動体音源識別装
置。
【請求項９】請求項８に記載の移動体音源識別装置にお
いて、前記各センサが駆動装置と自己運動解析装置を備えたこ
とを特徴とする移動体音源識別装置。
【請求項１０】駆動装置と1個の無指向性音響周波数セ
ンサからなる音響方位観測装置。
【請求項１１】駆動装置と音響周波数センサと駆動制御
装置からなり、前記駆動制御装置が、音響周波数センサからの周波数情
報の時間変化に基づいて駆動装置に進行方向を指示する
ことを特徴とする音源追走装置。