WO2017203660A1

WO2017203660A1 - データ処理装置、データ処理方法、及び自律システム

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Publication number: WO2017203660A1
Application number: PCT/JP2016/065602
Authority: WO
Inventors: 昌能西
Original assignee: 株式会社日立製作所
Priority date: 2016-05-26
Filing date: 2016-05-26
Publication date: 2017-11-30

Abstract

未観測状態値推論の決定不能性により信頼性が保証されない状態値について決定不能を正しく判定し、観測情報異常であれば異常要因を検出することができるデータ処理装置、データ処理方法、及び自律システムを提供する。未定変数を含む入力値を引数とする要件制約式および統計制約式を共に充足することを判定する第１の手段と、要件制約式および統計制約式を共に充足する第１の充足解があるとき、第１の充足解についてさらに許容基準制約式に充足する第２の充足解があることを判定する第２の手段と、第２の充足解の有無ごとに、推論値及び推論結果を出力する第３の手段と、要件制約式および統計制約式を共に充足する第１の充足解がないとき、第１の充足解がないことを意味する充足不能解を用いて、要件制約式および統計制約式を評価し、評価結果を推論値及び推論結果として出力する第４の手段を備える。

Description

データ処理装置、データ処理方法、及び自律システム

　本発明は、データ処理装置、データ処理方法、及び自律システムに係り、特に状態観測器の設計手法、および開放環境で動作する自律システムの外界計測情報の検査・補完機能に応用するに好適なデータ処理装置、データ処理方法、及び自律システムに関する。

　従来から例えば移動体の自動運転システムとして、操縦者の介在を必要とせず、動作環境の状況の計測手段を搭載し、内蔵のプログラムに従って自己動作を判断及び調整する自律機能を有するシステムに関する研究が行われてきた。しかし、長期にわたる技術開発にも関わらず、限定的な動作環境でしかこのようなシステムは導入されておらず、現在に到っている。

　システムの導入を阻害する要因は、外界の認知、状況判断、システム制御のすべての処理工程が計算機に実装された制御ソフトウェアで実施されるにも関わらず、制御ソフトウェアが用いるデータの信頼性を保証する事が出来ていない為、誤ったデータを入力されたせいで正しく設計された制御ソフトウェアが誤動作してしまうという点にある。

　制御ソフトウェアにデータを提供する入力機能部分である、外界状態の計測手段としては、例えばレーダやカメラ、レーザーレンジファインダ等が挙げられるが、これらの計測手段は不完全で、視野角の制約、視認度、Ｌｉｎｅ－ｏｆ－Ｓｉｇｈｔの制約等の為に、部分的な状態しか直接観測出来ず、また画像認識手段を援用した場合には誤った出力を出してしまい、信頼性が担保されないという課題を有する。なお、個別の計測手段の多重化・冗長化等の対策が考えられるが、個別の計測手段の改善では前述の低信頼性の解決は容易ではない。

　他方、部分的な観測情報と観測対象の入出力関係に関する内部モデルを用いて、内部モデルで用いられる、直接観測していない未観測状態値を推論する手法がある。これらの手法は、システム制御理論の分野では状態観測器と呼称され、計算機科学の分野では推論システムと呼称されている。また統計分野では、手動設計ではなく、実測データに基づいて統計的手段で内部モデルを設計する方法が用いられており、有向グラフ表現に基づくベイジアンネットワーク、およびその派生であるマルコフモデルと呼称されているものがある。

　このように、システム制御理論、計算機科学の分野、また統計分野などの、それぞれの分野では、特定の内部モデルの構造を前提とした推論手法が提案されてきた。しかし、前述の外界状態を推論する移動体の自動運転システムなどの用途には、容易には適用することができないものであった。

　第一に、データとして連続値及び離散値が混合している場合、及び内部モデルが非線形的な制約で記述される場合には、前述のいずれの推論手法でも対処出来ない。

　第二に、内部モデルの状態量は実際には高次元であり、統計的手段だけで十分に高い信頼度で推定できるようにするために必要な実測データの数は次元に対して、少なくとも多項式的、最悪の場合には指数関数的に増加してしまう。

　第三に、推論に用いる内部モデルが経時変化する場合には、実測データは無効になってしまう為、膨大な時間をかけてこれらのデータを再度収集する事は実質的には不可能である。

　第四に、外界計測手段自体が計測誤差を含む為、推論結果の定量的精度には限界がある。

　ある一つの異常な推論結果に対処・改善する際に、実測データが不足している段階では、データ不足に起因するものなのか、統計的異常値であるのか判別する事が出来ず、通常期待される、実測データの蓄積により信頼性を漸進的に改善する事が出来なくなる。特に、前述した３つの適用限界のため、実測データの不足は解消されない。

　また、一般的に、部分的な観測情報から全状態値を推論する為には、システム制御分野で定義されている可観測性の条件を満たす必要がある。この条件は、未観測状態値の影響が、観測情報になにかしら影響を与える事、と理解すればよい。観測情報が不十分である場合、または影響が不明または存在しない場合には、推論したい未観測状態値は決定不能である。また、観測情報と整合する未観測状態値の推論結果が存在しない場合には、計測手段自体に異常が発生しているか、または内部モデルが不適切であると理解される。

　実際には、不完全な外界状態の計測手段を通じて取得した不完全な状態値を用いて、制御ソフトウェアが正しい動作を出来るようにする方法はある。状態値が不完全であっても、有界な範囲での不確実性に留まる限り、制御ソフトウェアはロバスト制御する事で対処出来る為である。その為には、状態値自体の検査をし、正しさが保証されない状態値であるか否かを検査する必要がある。

　特許文献１では、故障の発生有無を未観測の内部状態値として選択し、観測値から見出された異常性の判定結果から前述の故障要因を逆推定する問題を、ＭＡＸＳＡＴ（充足性最大化問題）に帰着させて解く方法が開示されている。

特開２０１５－１０３１４６号公報

　計測手段が不完全である為に、必要とする観測状態値の一部が欠損しているか、又は直接観測できない場合に、妥当な推定値を算出し、観測状態値の異常があればそれを正しく検出したい。

　特に、部分的な観測情報から、直接観測していない未観測状態値を推論する方法、および推論手法の決定不能性により信頼性が保証されない状態値があれば、決定不能である事を正しく判定し、異常値であれば異常要因を正しく検出する機能が必要である。

　特許文献１で記載された技術は、正常時データが前述の実測データに対応しており、内部モデルは収集した正常時データが表現する部分空間に留まるという制約条件を用いている。異常発生後に、状態値の関係の崩れ構造から前述の故障発生有無を推論する。

　しかし、言及された課題、特に、実際には十分な量の正常時データを収集できない点に着目しておらず、決定不能である事を正しく判定していない点、および未知変数の補完機能を提供していない。

　以上のことから本発明においては、未観測状態値を推論する方法、および推論手法の決定不能性により信頼性が保証されない状態値があれば、決定不能であることを正しく判定し、観測情報異常であれば、異常要因を正しく検出することができるデータ処理装置、データ処理方法、及び自律システムを提供することを目的とする。

　以上のことから本発明においては、未定変数を含む入力値を引数とする要件制約式および統計制約式を共に充足することを判定する第１の手段と、要件制約式および統計制約式を共に充足する第１の充足解があるとき、第１の充足解についてさらに許容基準制約式に充足する第２の充足解があることを判定する第２の手段と、第２の充足解の有無ごとに、推論値及び推論結果を出力する第３の手段と、要件制約式および統計制約式を共に充足する第１の充足解がないとき、第１の充足解がないことを意味する充足不能解を用いて、要件制約式および統計制約式を評価し、評価結果を推論値及び推論結果として出力する第４の手段を備えることを特徴とするデータ処理装置としたものである。

　さらに本発明は、未定変数を含む入力値、入力値を引数とする要件制約式群および統計制約式群、および判定時許容基準を用いて、制約式群を充足する推論値が存在する場合には、さらに推定出力値が判定時許容誤差基準を満たさない場合に充足解が存在するか否かを判定し、存在しない場合には有効な推論結果とする推論値を出力し、存在する場合には決定不能とする推論結果を出力し、推論値が存在しない場合には、要件制約式群の内、入力値が充足出来ていない要件制約式を特定して観測値異常とする推論結果を出力し、要件制約式をすべて満たす場合には、充足していない統計制約式を特定して、統計制約式異常とする推論結果と共に出力する事を特徴とするデータ処理方法としたものである。

　また本発明は、データ処理装置に外界計測手段を備えた自律システムであって、外界計測手段が正しく取得できなかった欠損値、および未観測状態値を補完し、取得した観測計測値の異常があればそれを検出する事を特徴とする自律システムとしたものである。

　本発明によれば、部分的な観測状態値、および観測状態値と未観測状態値の関係を拘束する制約式群を用いることにより、未観測状態値を推論し、推論手法の決定不能性により信頼性が保証されない状態値があれば、決定不能であることを正しく判定し、観測情報異常であれば、異常要因を正しく検出することができる。

本発明の実施例１に係るデータ処理装置の一般的な構成例を示す図。内蔵のプログラムにより実行されるＳＡＴソルバ機能の処理フローを示す図。充足解有の場合の判定式１の処理内容の概念を説明するための図。充足解無の場合の判定式１の処理内容の概念を説明するための図。複数の観測状態値と、対応する複数の統計制約式の間で、有効な推論値が得られる場合を説明するための図。複数の観測状態値と、対応する複数の統計制約式の間で、許容基準を満たす推論値が決定不能である場合を説明するための図。複数の観測状態値と、対応する複数の統計制約式の間で、統計制約式異常又は観測状態値異常である場合を説明するための図。移動体が信号付交差点に差し掛かった状況を示す図。図２の処理フローで得られる推論結果及び推論値又は異常要因を、計測値異常を含む観測状態値Ｙとともに示した図。図２の処理フローで得られる推論結果及び推論値又は異常要因を、未観測値を含む観測状態値Ｙとともに示した図。

　以下、本発明を実現する具体的な手順について、図を用いて詳細に説明するが、その前に、本発明に至る考え方、並びに発明者らの知見を纏めて説明しておく。

　まず、システム制御分野で取り扱われていた連続値・線形の内部モデルを用いた状態観測器の設計問題を拡張して、連続・離散値を状態値に追加し、離散的・非線形的な制約を取り込んだ内部モデルに拡張したとしても、依然として、部分的な観測情報から全状態値を推論する問題とみなせる。この推論問題を解く適当な計算手順を個別設計する代わりに、推論対象として選択した状態値を未定変数とみなし、これを含む状態値間の関係を拘束する制約式群の充足可能性判定問題（ＳＡＴ）に帰着させて解けばよい。

　その際に制約式群として、実測データ群に統計的傾向が見出される場合には、それを状態値間の関係を拘束する制約条件式として用いるのがよい。これを統計制約式と呼称する。

　外界状態を表現する状態値は高次元であるにも拘らず、実際には複数の、互いに性質が異なるという意味で多様な、独立した構成要素に帰属する状態値群で構成されている為、状態値間の拘束関係は疎である。拘束関係が見出される状態値の一部に関する統計制約式を同定しさえすれば良い為、低次元化により必要な実測データ量を低減できる。

　システム制御分野では線形時不変の内部モデルを同定する手法がそれに相当する。実測データに基づくシステム同定により、この拘束条件に相当する線形制約式を推定する手法を一般化したものと理解すればよい。

　また、実際の動作環境では取りえない状態値で構成される部分空間が存在しており、対応する実測データが存在しないことがある。つまり、統計制約式を同定する際には、実測データの不足、実測データ自体の欠損、または存在しない状態値部分空間である事を判別できないという欠点がある。

　そのため、統計的に見出される拘束関係と併用して、実測データがそもそも存在しない状態部分空間に属する推論結果が出力されないように除外する必要がある。内部モデルの構造に関する自明な制約、十分に高い信頼度で成立する前提条件、異常な推論結果を検知した際に、推論過程で不足している事が見出された自明な制約条件、および決定不能という推論結果を検知した際に、推論結果を確定させるのに有用であると見出された制約条件等を追加する必要がある。この制約式を要件制約式と呼称する。

　未観測状態値を未定変数と対応付ける。未定変数を正しく推論出来ている事を確認するためには、所与の制約式群を充足可能であるとして得られた、状態値の具体的な割り当て値が唯一である事を証明すればよい。ＳＡＴソルバは、複数の割り当て値がある場合にはその内の一つ以上の所定数個の割り当て値を算出する機能しか持たない。その為、割り当て値の否定論理を用いて、前記推論結果以外の解が無い、つまり充足不能（ＵＮＳＡＴ）であることを判定すればよい。

　割り当て値が唯一でなく、他の充足可能な割り当て値が存在する場合が、決定不能な状態値である判定をするべき場合に相当する。可観測性の条件が満たされない場合が該当する。この場合には、決定不能な未定変数である事を出力し、さらに、計測手段から得られた観測可能状態値及び未観測状態値の関係を限定する、何らかの拘束条件を要件制約式として導入する必要がある。

　なお、未定変数が離散値ではなく連続値であって、割り当て値が存在する場合は、充足可能である割り当て値は、無数に存在する。その為、未定変数の推論結果に許容誤差を追加して、充足可能とする割り当て値を閉部分空間の形式にして、許容誤差を逸脱する別の割り当て値の有無を判定する事で、決定可能な推論結果を得られる。

　最後に、所与の制約式群が充足不能である場合には、内部モデルに対応する拘束条件、又は計測手段から得られた観測状態値が異常であると理解すればよい。

　充足不能に陥った、一部の拘束条件群を特定することで、異常要因の候補を限定できるという意味で、外界計測値の検査機能を実現している。

　つまり、要件制約式を違反する、異常な観測状態値がある場合には観測状態値の異常であると判定する。少なくとも観測状態値がすべての要件制約式を充足する場合には、違反する統計制約式を除外して、再度ＳＡＴソルバを用いて推論結果を得る。

　以下、上記知見などに基づいて構成される本発明の実施例について説明する。

　図１は、本発明の実施例１に係るデータ処理装置の一般的な構成例を示している。データ処理装置１０１は、例えば移動体の自動運転システムとして自律機能を有するシステムを構成する場合に、中核となる計算機装置を表している。

　本発明の一適用事例である移動体の自動運転システムでは、操縦者の介在を必要とせず、動作環境の状況の計測手段を搭載し、内蔵のプログラムに従って自己動作を判断及び調整するが、このうち動作環境の状況を意味しているものが、観測状態値Ｙ、および未定変数Ｘである。観測状態値Ｙは計測手段により計測可能であるが、未定変数Ｘは計測手段により計測できない、或は計測していない未観測状態値である。

　またこのシステムにおいて内蔵のプログラムに相当している機能が、ソルバ用エンコード部１０２、ＳＡＴソルバ１０３、ソルバ出力解析部１０４であり、ソルバでの処理のために各種の制約式群（統計制約式群ｇ^ｓｔａｔ（Ｘ、Ｙ）、要件制約式群ｇ^ｓｐｅｃ（Ｘ、Ｙ）、許容基準制約式群ｈ_ｋ（Ｘ、Ｘ_ｒｅｆ））が予め設定されている。これらの制約式群は、未定変数Ｘと観測状態値Ｙを拘束する制約式である。また、許容基準制約式（許容誤差制約式）は、未定変数Ｘの真値からの乖離度合いを限定する制約式である。なお、統計制約式群ｇ^ｓｔａｔ（Ｘ、Ｙ）、要件制約式群ｇ^ｓｐｅｃ（Ｘ、Ｙ）は、複数個数存在する場合があり、以下に示す式中、図１などでは、この個数を下付き文字ｊ（ｊ０、ｊ１）で表している。

　またこのシステムにおいて出力として得られるものは、例えば自己動作を判断及び調整するデータであり、推論値１０７と推論結果１０８がこれに対応する。推論結果１０８は、推論値１０７の妥当性を示す根拠データということができる。図示の例では、推論値Ｘ_{ＶＡＬＩＤ}は正常または有効であるという推論結果を附して提供され、推論値Ｘ_{ＢＲＯＫＥＮ}は観測状態値Ｙ異常または統計制約式ｇ^ｓｔａｔ異常という推論結果を附して提供され、Ｘ_{ＩＮＶＡＬＩＤ}は決定不能という推論結果を附して提供される。

　データ処理装置１０１は、観測状態値Ｙ、統計制約式群ｇ^ｓｔａｔ（Ｘ、Ｙ）、要件制約式群ｇ^ｓｐｅｃ（Ｘ、Ｙ）を用いて、未定変数Ｘに対する許容基準制約式群ｈ_ｋ（Ｘ、Ｘ_ｒｅｆ）を満たすような未定変数Ｘを推論する機能を提供するものであり、この判断がソルバ用エンコード部１０２、ＳＡＴソルバ１０３、ソルバ出力解析部１０４にて行われる。

　まず、充足可能性を判定する為に利用可能なＳＡＴソルバ１０３は多数あり、どれを選択するかに応じてソルバ用エンコード部１０２の設計が変わる。既存のソルバとして、状態変数値をビットベクタ表現にエンコードして解くＢｏｏｌｅａｎＳＡＴソルバ、状態変数の型を保持して、制約式の演繹と背景理論を用いて解くＳＭＴソルバ、及び数値的に充足解を算出する数値ソルバが挙げられる。

　ソルバ用エンコード部１０２は、利用するソルバにあったエンコード方法を採用する必要があるが、ここでは適宜のエンコード方法が採用されているものとする。またここでは、制約式として、論理和・論理積で結合された複数の単体関数が指定された場合には、ソルバ内部の分岐探索機能をそのまま利用出来る。一方、数値ソルバとして例えば非線形最適化法を用いたソルバを用いる場合、単体制約式の論理積の形式でしか解けないという制約がある。この場合には、ソルバ用エンコード部１０２で、論理和に起因した分岐を展開し、単体関数の論理積を連結した個別制約式を解く等の方法がある。

　ＳＡＴソルバ１０３は、形式化された充足解の表現形式を返す機能のみを備えている為、ソルバ出力解析部１０４で、未定変数Ｘの割り当て値を再解釈する処理が必要である。一例として、ＢｏｏｌｅａｎＳＡＴソルバは、未定変数をビットベクタとして表現し、ＢｏｏｌｅａｎＳＡＴソルバはビット値列の形で充足解を返す為、ビット値列を数値として解釈する必要がある。後述するが、本発明では、（１）式に示されるＦｏｒｍｕｌａ１の充足解の有無を判定するものである。

　図２は、内蔵のプログラムにより実行されるＳＡＴソルバ機能の処理フローを示しており、未観測値Ｘの推論及び観測値Ｙの検査機能を実行する。ソルバ用エンコード部１０２、ＳＡＴソルバ１０３、ソルバ出力解析部１０４において実行される処理ステップの範囲は図２に示した通りであるが、以下の説明においては、処理の流れに従って説明する。

　最初の処理ステップＳ３０１では、（１）式に示される判定式１（Ｆｏｒｍｕｌａ１）の充足解の有無を判定する。なお判定式１は、統計制約式群ｇ^ｓｔａｔ（Ｘ、Ｙ）と、要件制約式群ｇ^ｓｐｅｃ（Ｘ、Ｙ）がともに成立するときに充足解ありとしたものである。なお（１）式において、記号「∩」は論理積を意味する。

　図３ａ、図３ｂは、判定式１（Ｆｏｒｍｕｌａ１）の処理内容の概念を説明するための図であり、図３ａは充足解有の場合、図３ｂは充足解無の場合の概念を示している。これらの図では、観測状態値Ｙ、および未定変数Ｘが存在する領域がＡ１で示されており、これに対し統計制約式群ｇ^ｓｔａｔ（Ｘ、Ｙ）、要件制約式群ｇ^ｓｐｅｃ（Ｘ、Ｙ）が成立する領域がＡ２、Ａ３で示されている。統計制約式群ｇ^ｓｔａｔ（Ｘ、Ｙ）と要件制約式群ｇ^ｓｐｅｃ（Ｘ、Ｙ）が成立する領域Ａ０が、充足解Ｘ_ＳＡＴということになる。なお、充足解Ｘ_ＳＡＴがある場合とは、各種制約式群と整合する未観測状態値の割り当て値が少なくとも一つ以上存在する事を意味する。充足解Ｘ_ＳＡＴ有の場合には、処理ステップＳ３０２に進み、充足解Ｘ_ＳＡＴが無い場合には、処理ステップＳ３０５に進む。

　充足解Ｘ_ＳＡＴ有の場合に、処理ステップＳ３０２では、処理ステップＳ３０１で得た充足解Ｘ_ＳＡＴを用いて、これが唯一解である事を確認するために、（２）式に示す判定式２（Ｆｏｒｍｕｌａ２）で充足解Ｘ_ＳＡＴを評価する。なお（２）式において、記号「￢」は論理否定を意味する。

　判定式２（Ｆｏｒｍｕｌａ２）は、要するに判定式１（Ｆｏｒｍｕｌａ１）で求めた充足解Ｘ_ＳＡＴが、許容基準制約式（許容誤差制約式）ｈ_ｋ（Ｘ、Ｘ_ｒｅｆ）で定まる範囲内か否かを判定したものである。（２）式の例では誤差範囲内であることを充足解無しとしており、充足解が無い場合には、判定式１の充足解Ｘ_ＳＡＴが唯一解であるため、処理ステップＳ３０３に進み、推論結果を［正常かつ有効］とし、推論値Ｘ_{ＶＡＬＩＤ}＝Ｘ_ＳＡＴとして出力して処理を終了する。

　一方、判定式２（Ｆｏｒｍｕｌａ２）において、判定式１（Ｆｏｒｍｕｌａ１）で求めた充足解Ｘ_ＳＡＴが、許容基準制約式（許容誤差制約式）ｈ_ｋ（Ｘ、Ｘ_ｒｅｆ）で定まる範囲外である場合には、充足解Ｘ_{ＩＮＶＡＬＩＤ}ありとされ、Ｘ_{ＩＮＶＡＬＩＤ}がある場合には、判定式１（Ｆｏｒｍｕｌａ１）で求めた充足解Ｘ_ＳＡＴが唯一解でない事を意味する。唯一解でない事を意味するＸ_{ＩＮＶＡＬＩＤ}がある場合には、処理ステップＳ３０４に進み、許容基準制約式ｈ_ｋ（Ｘ、Ｘ_ｒｅｆ）に違反する状態値を［決定不能］とする推論結果を出力し、違反しない状態値を推論値として出力して終了する。

　処理ステップＳ３０５では、処理ステップＳ３０１でＳＡＴソルバ１０３が保持する充足不能解Ｘ_{ＵＮＳＡＴ}を取得し、各要件制約式要件制約式群ｇ^ｓｐｅｃ（Ｘ、Ｙ）の充足可能性を判定する。

　一つ以上の要件制約式ｇ^ｓｐｅｃ（Ｘ、Ｙ）に違反する場合は、処理ステップＳ３０６において「観測値異常」とする推論結果と、違反した要件制約式ｇ^ｓｐｅｃ（Ｘ、Ｙ）の引数である状態値の一覧を出力して終了する。

　他方、すべての要件制約式群ｇ^ｓｐｅｃ（Ｘ、Ｙ）を充足する場合には、処理ステップＳ３０７において充足不能解Ｘ_{ＵＮＳＡＴ}を用いて、統計制約式群ｇ^ｓｔａｔ（Ｘ、Ｙ）を評価し、違反する統計制約式群ｇ^ｓｔａｔ（Ｘ、Ｙ）を特定する。また「統計制約式違反」とする推論結果と、当該統計制約式群ｇ^ｓｔａｔ（Ｘ、Ｙ）の引数となる状態値の一覧の割り当て値を異常推定値Ｘ_{ＢＲＯＫＥＮ}＝Ｘ_{ＵＮＳＡＴ}として出力して処理を終了する。

　実施例１のデータ処理装置を適用した自律システムの具体的な実現例は、例えば移動体の自動運転システムであり、異なる誤差傾向を持つ多様なセンサ群の計測値を用いて、精度の高い推定値を算出する機能と解釈されるセンサフュージョン手法への適用である。動作環境を移動する動体の位置や姿勢、方位が、動体に帰属される状態値Ｘの一例である。これを精度よく推定する際、レーダ、カメラその他の外界計測手段は、状態値の一部を、不十分な誤差範囲でしか計測出来ない。

　そこで本発明の実施例２においては、複数のそれぞれの計測手段が出力する観測状態値Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}０、Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}１、Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}２と、計測手段の仕様に基づいて設定した、統計的には保証されている誤差範囲を示す統計制約式ｇ^ｓｔａｔ（Ｘ、Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}０）、ｇ^ｓｔａｔ（Ｘ、Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}１）、ｇ^ｓｔａｔ（Ｘ、Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}２）を用いる。本例では、推論値と取得した観測状態値の乖離が未定変数Ｘに相当する。

　図４、図５、図６は、複数の観測状態値Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}と、対応する複数の統計制約式ｇ^ｓｔａｔの間の関係を説明した事例を示している。これらの図において、観測状態値Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}０、Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}１、Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}２は固有の値であるが、統計制約式ｇ^ｓｔａｔは観測状態値Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}０、Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}１、Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}２を含む領域Ｃ０、Ｃ１、Ｃ２として表現することができる。

　図４は、統計制約式ｇ^ｓｔａｔ（Ｘ、Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}０）、ｇ^ｓｔａｔ（Ｘ、Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}１）、ｇ^ｓｔａｔ（Ｘ、Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}２）が示す領域Ｃ０、Ｃ１、Ｃ２に重なり合う共通領域Ｃｘを有する場合を示している。かつ共通領域Ｃｘは誤差範囲を示す許容基準制約式ｈ（ｘ）の範囲内に存在する。空間位置を計測する３種のセンサが出力した観測状態値が図４で示される配置である場合は、所定の許容基準を満たす有効な充足解Ｘ_{ＶＡＬＩＤが}存在する事に相当する。

　図５は、統計制約式ｇ^ｓｔａｔ（Ｘ、Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}０）、ｇ^ｓｔａｔ（Ｘ、Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}１）、ｇ^ｓｔａｔ（Ｘ、Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}２）が示す領域Ｃ０、Ｃ１、Ｃ２に重なり合う共通領域Ｃｘを有するが、この共通領域Ｃｘは誤差範囲を示す許容基準制約式ｈ（ｘ）の範囲内に存在しないケースを示している。図５は、許容基準が、実際に外界計測手段が保証出来る精度よりも十分に高く設定されており、有効な充足解Ｘ_{ＶＡＬＩＤ}を得られない場合である。

　図６は、統計制約式ｇ^ｓｔａｔ（Ｘ、Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}０）、ｇ^ｓｔａｔ（Ｘ、Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}１）、ｇ^ｓｔａｔ（Ｘ、Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}２）が示す領域Ｃ０、Ｃ１、Ｃ２に重なり合う共通領域Ｃｘを有していないケースである。図６は、３種のセンサの計測値が、誤差要素を含めて整合するようなＸ_{ＶＡＬＩＤ}が存在せず、統計制約式ｇ^ｓｔａｔ（Ｘ、Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}０）、ｇ^ｓｔａｔ（Ｘ、Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}１）、ｇ^ｓｔａｔ（Ｘ、Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}２）のいずれかが異常である、又は観測状態値Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}０、Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}１、Ｘ_{ＳＥＮＳＯＲ}２のいずれかが異常である場合に相当する。

　本発明の実施例３では、システム制御分野で状態観測器と呼称されている機能を、代替することについて説明する。

　ここでは、システム同定等の手段で構築した統計制約式であって、（３）（４）式に示されるような線形の入出力関係を内部モデルとして用いる。

　これらの式において、ｘ［ｋ］∈Ｒ^ｎは推定したい未観測状態値、ｙ［ｋ］∈Ｒ^ｒは観測状態値であり、ｕ［ｋ］∈Ｒ^ｍは観測状態値のうち系への入力に相当する変数である。またＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄは行列である。

　（３）式は、将来の未観測状態値ｘ［ｋ＋１］が、現在の未観測状態値ｘ［ｋ］と行列Ａの積と、現在の入力ｕ［ｋ］と行列Ｂの積の和として線形関係に定義されたことを意味しており、（４）式は、現在の観測状態値ｙ［ｋ］が、現在の未観測状態値ｘ［ｋ］と行列Ｃの積と、現在の入力ｕ［ｋ］と行列Ｄの積の和として線形関係に定義されたことを意味している。ここでは（３）（４）式により、線形の入出力関係を有する内部モデルを定義している。

　本発明の実施例３では、上記統計制約式として線形な入出力関係を用いる内部モデルについて、時系列の系への入力値ｕ［ｋ］と観測状態値ｙ［ｋ］の組み合わせを用いて、ｘ［ｋ］に関する、（５）式に示される制約式の充足可能性を判定する。なお（５）式では、処理する時間ｋがＴから０の範囲内に限定されている。

　この場合の、統計制約式群ｇ^ｓｔａｔ（ｘ［ｊ］、ｕ［ｊ］、ｙ［ｊ］）は（６）式に例示され、判定時許容基準ｈ_ｋ（ｘ［ｋ］、ｘ_ＳＡＴ［ｋ］）は（７）式に例示されているものを使用する。（５）（６）（７）式により、ＳＴソルバが評価する制約式群を形成している。

　本発明の実施例３によれば、従来は設計時に行ってきた、解析的な困難を伴う状態観測器の安定性解析を不要にする。動作時の情報から状態観測器が提供する機能を再現できる事は重要である。なぜならば、設計時点で内部モデルが時不変であるとする暗黙の前提が成立しない場合には、未観測状態値の推定値の信頼性は保証されない為である。実際、統計制約式は時不変では無く、そもそも動作環境に応じて適宜更新されるべきものである。本発明が主張する、充足可能性の判定問題に帰着させる手法と、動作中に統計制約式を更新する手法とを併用することで、推定値の信頼性を実現出来るようになる。

　線形システムに対する状態観測器の設計時に要求されていた、（３）（４）式中の行列Ａ、Ｃに関する可観測性の条件と、（５）（６）（７）式における充足可能解の唯一性に関する条件は一致する。可観測性の条件が満たされない場合は、充足可能解が複数存在する事になり、推論結果は、正しく決定不能になる。

　充足可能性判定問題に帰着させる本手法は、一般的に解析的な困難を伴う状態観測器の安定性解析をせずに、（３）（４）式中の伝達関数ｆ、ｇを非線形の関数に自然に拡張する事を可能にする。非線形の統計制約式を含む場合、充足可能解を数値的に算出する方法として、非線形最適化問題を解くソルバを用いても良い。同様に、状態値ｘ［ｋ］、観測値ｙ［ｋ］、系への入力値ｕ［ｋ］に離散値をとる変数を含むように自然に拡張する事も出来る。

　本発明の実施例４では、本発明の具体的な適用事例として市街地空間を移動する自律システムの一形態である自動運転システムを検討する。

　市街地空間を移動する自律システムの一形態である自動運転システムは、外界計測の為にカメラを備えており、画像認識技術を併用した信号の状態値を認識する手法を用いている。しかし、視認条件に依存して認識精度が低下してしまう課題がある。信号の状態値は離散値であり、低信頼性は画像認識手法の核を成す分類器が適切に設計されていない事に起因する。これは本発明の背景技術の項で言及したデータ不足又はデータ欠損、要件制約式に相当する、分類基準のロバスト性に関する制約を明示的に学習過程で組み込んでいない点等に起因する。

　しかし、本発明を適用すれば、信号値を直接観測できない、又は観測値に信頼性の問題があるとしても、周囲の移動体の動作及び道路状況から、間接的に辻褄の合う信号の状態値を推論する事が出来る。特に、道路状況と整合しない信号状態の観測値を取得した場合にはこれを正しく検出できて、分類機の設計不良が招く信号状態値の異常に起因した不安全動作を引き起こさずに済む。

　図７は、自動運転システムを搭載する移動体が信号付き交差点に差し掛かった状況を示している。交差点には、４方向から移動体Ｖ０、Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３が進入しようとしており、このうち移動体Ｖ３が右折、他は直進するものとする。右折予定の移動体Ｖ３の前方方向には信号Ｓ１、側方方向には信号Ｓ０が設置されている。

　図７の環境を表す統計制約式ｇ^ｓｔａｔとして、交差点に備え付けられた２つの信号Ｓ０、Ｓ１の値ｘ_ｓｉｇｎ０、ｘ_ｓｉｇｎ１と、各移動体Ｖの空間位置ｘ_ｖｅｃ０、ｘ_ｖｅｃ１、ｘ_ｖｅｃ２、ｘ_ｖｅｃ３と、交差点に対応する部分領域Ｒ_Ｘと空間位置との従属関係を内部モデルとして用いる。

　このように図７の例の交差点の環境Ｘは、（８）式に示すように複数の信号Ｓ０、Ｓ１の値ｘ_ｓｉｇｎ０、ｘ_ｓｉｇｎ１と、複数の移動体Ｖの空間位置ｘ_ｖｅｃ０、ｘ_ｖｅｃ１、ｘ_ｖｅｃ２、ｘ_ｖｅｃ３により表現することができる。

　この交差点の状況を解析するために、実施例４で用いる統計制約式ｇ^ｓｔａｔ及び要件制約式要件制約式群ｇ^ｓｐｅｃを例示すると（９）式から（１２）式のようなものが想定可能である。

　このうち（９）式の要件制約式ｇ^ｓｐｅｃは、信号Ｓ０と信号Ｓ１が同時に緑になる事は無い事、および信号Ｓ０及び信号Ｓ１は緑または赤のいずれかしかとらない事を示している。停電などにより信号値がそれ以外の色例えば黒である場合には、この要件制約式違反を検出することになる。

　（１０）式の統計制約式ｇ^ｓｔａｔは、信号０が赤であれば、交通法規が遵守されているという前提が統計的に確からしい値域においては、移動体Ｖ１、Ｖ２の位置ｘ_ｖｅｃ１、ｘ_ｖｅｃ２は、交差点領域Ｒ_Ｘに属さないという制約条件が成立する事を示している。同様に、信号Ｓ１が赤である場合には、移動体Ｖ０の位置ｘ_ｖｅｃ０が交差点領域Ｒ_Ｘに属さないという制約が統計的に確からしく成立する事を示している。

　対して、（１１）式の統計制約式ｇ^ｓｔａｔは、信号Ｓ０が緑であれば移動体Ｖ０の位置ｘ_ｖｅｃ０が交差点内領域Ｒ_Ｘに属さないという制約条件が統計的に確からしく成立する事を示している。同様に、信号Ｓ１が緑であれば、移動体Ｖ１、Ｖ２の位置ｘ_ｖｅｃ１、ｘ_ｖｅｃ２は交差点内領域Ｒ_Ｘに属さないという制約条件が統計的に確からしく成立する事を示している。

　（１２）式の許容基準制約式ｈとしては、図２の処理フローで示したＸ_ＳＡＴの内、信号Ｓ０、信号Ｓ１の状態値の割り当て値と、Ｆｏｒｍｕｌａ２内で用いる状態値Ｘが一致する条件を用いる。

　図８は、信号Ｓ０及び信号Ｓ１の計測値異常を含む観測状態値を用いて、図２に示した処理フローに従った結果得られる推論結果１０８及び推論値１０７又は異常要因を、計測異常を含む観測状態値Ｙについての一覧表として示したものである。

　図７において、計測異常を含む観測状態値ＹについてＹ_０が成立するときに真値であり、推論結果１０８としては正常かつ有効とされる。同様に以下、計測異常を含む観測状態値ＹについてＹ_１が成立するときに、推論結果１０８としては観測状態値異常とされ、推論値１０７又は異常要因としては要件制約式ｇ^ｓｐｅｃ違反とされる。計測異常を含む観測状態値ＹについてＹ_２が成立するときに、推論結果１０８としては統計制約式異常とされ、推論値１０７又は異常要因としては統計制約式ｇ^ｓｔａｔ違反、あるいは信号Ｓ０の値ｘ_ｓｉｇｎ０、移動体Ｖ０の位置ｘ_ｖｅｃ０のいずれかが異常とされる。計測異常を含む観測状態値ＹについてＹ_３が成立するときに、推論結果１０８としては統計制約式異常とされ、推論値１０７又は異常要因としては統計制約式ｇ^ｓｔａｔ違反、あるいは信号Ｓ１の値ｘ_ｓｉｇｎ１、移動体Ｖ０の位置ｘ_ｖｅｃ０のいずれかが異常とされる。

　図９は、同様に信号Ｓ０及び信号Ｓ１の状態値が未観測であるか又は計測値異常である場合の観測状態値を用いて、図２に示した処理フローに従った結果得られる推論結果１０８及び推論値１０７または異常要因を、計測異常を含む観測状態値Ｙについての一覧表として示したものである。

　図９において、未観測値を含む観測状態値ＹについてＹ_４が成立するときに、推論結果１０８としては正常かつ有効とされ、推論値１０７又は異常要因としては信号Ｓ１の値ｘ_ｓｉｇｎ１は緑と判断される。同様に以下、未観測値を含む観測状態値ＹについてＹ_５が成立するときに、推論結果１０８としては正常かつ有効とされ、推論値１０７又は異常要因としては信号Ｓ０の値ｘ_ｓｉｇｎ０は赤と判断される。未観測値を含む観測状態値ＹについてＹ_６が成立するときに、推論結果１０８としては統計制約式異常とされ、推論値１０７又は異常要因としては統計制約式ｇ^ｓｔａｔ違反、あるいは信号Ｓ０の値ｘ_ｓｉｇｎ０、移動体Ｖ０の位置ｘ_ｖｅｃ０のいずれかが異常と判断される。未観測値を含む観測状態値ＹについてＹ_７が成立するときに、推論結果１０８としては統計制約式異常とされ、推論値１０７又は異常要因としては統計制約式ｇ^ｓｔａｔ違反、あるいは信号Ｓ１の値ｘ_ｓｉｇｎ１、移動体Ｖ０の位置ｘ_ｖｅｃ０のいずれかが異常と判断される。未観測値を含む観測状態値ＹについてＹ_８が成立するときに、推論結果１０８としては決定不能とされ、推論値１０７又は異常要因としては信号Ｓ０の値ｘ_ｓｉｇｎ０は赤であるが、信号Ｓ１の値ｘ_ｓｉｇｎ１は不明と判断される。

　図９によれば未観測値を補完し、計測値異常の有無を検査する機能を実現している。特に信号Ｓ０及び信号Ｓ１の状態値が共に未観測である場合、信号Ｓ０の状態値は唯一に推論できる一方、信号Ｓ１の状態値は、各移動体の空間位置の情報だけでは一意に信号状態値を補完出来ないという意味で、正しく決定不能とする推論結果を得られている。

　また信号Ｓ１の状態値が決定不能である場合でも、自移動体を制御する際には、信号Ｓ１の状態が赤であっても緑であっても動作安全性が実現されるように制御出来るロバスト動作の実現解を算出すればよい。特に、信頼性が無い値を誤って決定値であるとして動作制御する事に起因した誤動作を回避出来る。

１０１：データ処理装置，１０２：ソルバ用エンコード部，１０３：ＳＡＴソルバ，１０４：ソルバ出力解析部

Claims

　未定変数を含む入力値を引数とする要件制約式および統計制約式を共に充足することを判定する第１の手段と、
　前記要件制約式および前記統計制約式を共に充足する第１の充足解があるとき、前記第１の充足解についてさらに許容基準制約式に充足する第２の充足解があることを判定する第２の手段と、
　前記第２の充足解の有無ごとに、推論値及び推論結果を出力する第３の手段と、
　前記要件制約式および前記統計制約式を共に充足する第１の充足解がないとき、第１の充足解がないことを意味する充足不能解を用いて、前記要件制約式および前記統計制約式を評価し、評価結果を推論値及び推論結果として出力する第４の手段
　を備えることを特徴とするデータ処理装置。
　請求項１に記載のデータ処理装置であって、
　前記要件制約式は、データ処理装置の処理において対象とする対象物の構造に関する自明な制約、十分に高い信頼度で成立する前提条件、異常な推論結果を検知した際に、推論過程で不足している事が見出された自明な制約条件、および決定不能という推論結果を検知した際に、推論結果を確定させるのに有用であると見出された制約条件であることを特徴とするデータ処理装置。
　請求項１または請求項２に記載のデータ処理装置であって、
　前記統計制約式は、データ処理装置の処理において対象とする対象物の前記未定変数を含む入力および出力の間における統計的傾向であることを特徴とするデータ処理装置。
　請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のデータ処理装置であって、
　前記許容基準制約式は、前記未定変数の真値からの乖離度合いを限定するものであることを特徴とするデータ処理装置。
　請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のデータ処理装置であって、
　前記第３の手段は、前記第２の充足解が有るときに、第２の充足解のうち前記許容基準制約式に違反する前記引数である状態値を決定不能とする推論結果と、違反しない状態値を推論値として出力することを特徴とするデータ処理装置。
　請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のデータ処理装置であって、
　前記第３の手段は、前記第２の充足解がないときに、正常かつ有効な推論結果として第１の充足解を出力することを特徴とするデータ処理装置。
　請求項１から請求項６のいずれか１項に記載のデータ処理装置であって、
　前記第４の手段は、前記要件制約式の評価により１つ以上の要件制約式に違反しているとき、違反する条件制約式の前記引数に含まれる観測状態値の異常とする推論結果を出力することを特徴とするデータ処理装置。
　請求項１から請求項７のいずれか１項に記載のデータ処理装置であって、
　前記第４の手段は、全ての前記要件制約式を充足するとき、前記充足不能解を用いて前記統計制約式を評価して違反する前記統計制約式を特定し、統計制約式異常とする推論結果と、違反する統計制約式の引数である状態値を異常推定値として出力することを特徴とするデータ処理装置。
　未定変数を含む入力値、該入力値を引数とする要件制約式群および統計制約式群、および判定時許容基準を用いて、
前記制約式群を充足する推論値が存在する場合には、
さらに前記推論値が前記判定時許容基準を満たさない場合に充足解が存在するか否かを判定し、
存在しない場合には有効な推論結果とする前記推論値を出力し、
存在する場合には決定不能とする推論結果を出力し、
前記推論値が存在しない場合には、前記要件制約式群の内、前記入力値が充足出来ていない要件制約式を特定して観測値異常とする推論結果を出力し、
前記要件制約式をすべて満たす場合には、充足していない前記統計制約式を特定して、統計制約式異常とする推論結果と共に出力する、
事を特徴とするデータ処理方法。
　請求項９に記載のデータ処理方法であって、
　有界な統計的誤差傾向をもつ複数のデータ源を入力とし、前記統計的誤差の範囲にあり、かつ前記判定時許容基準を満たす妥当な推論値を出力する、又は前記データ源のいずれかを観測値異常とする推論結果を出力する事を特徴とするデータ処理方法。
　請求項１から請求項８のいずれか１項に記載のデータ処理装置に外界計測手段を備えた自律システムであって、
　前記外界計測手段が正しく取得できなかった欠損値、および未観測状態値を補完し、取得した観測計測値の異常があればそれを検出する事を特徴とする自律システム。