WO2019013011A1 - 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 - Google Patents

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 Download PDF

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WO2019013011A1
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monitoring
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target
risk potential
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竜也 宮野
一騎 柴田
神保　智彦
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株式会社豊田中央研究所
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Definitions

  • the present disclosure relates to a coverage device that covers a target area with a sensor unit, a moving object, a control device that moves a specified monitoring target so as to become a monitoring range, and a distributed control program of the moving object.
  • Japanese Patent Laid-Open No. 2016-118996 describes a monitoring system for controlling the movement of a flight device to a position suitable for handling a monitoring target.
  • the monitoring system at least includes a flight device that monitors the ground from above and a center device.
  • the center apparatus stores a storage unit that stores the elevation angle with respect to the monitoring target for each control type, and the control signal including the control type is input
  • the storage unit refers to the target position corresponding to the elevation angle corresponding to the control type
  • a flight device control unit for moving the flight device to the target position.
  • the predetermined area is divided into Voronoi areas, By setting each of the divided areas as the area in charge of each mobile object, collision between mobile objects can be avoided.
  • the technology that defines the Voronoi region can provide optimal logic that assumes multiple mobiles. In addition, it is not necessary to make a detailed start-up plan for each mobile unit, and each mobile unit can make decisions in an autonomous distributed manner while communicating with the neighborhood.
  • the processing is not centralized processing but distributed processing, the computational load is small, and it is possible to obtain a solution in a realistic time without depending on the size of the scale.
  • the moving body repeatedly moves to the barycentric position of the risk potential in the Voronoi region surrounded by the vertical bisector between the moving bodies. Also, the definition of the Voronoi region can change from moment to moment.
  • the monitoring target is an unknown monitoring target which is an area that has not been monitored until now, and a known area which is an area where monitoring should be continued.
  • the monitoring control by multiple mobile units it is difficult to optimize the selection of the monitoring target to be monitored.
  • the present disclosure is directed to a coverage device, a mobile object, a control device, and a mobile object capable of performing monitoring and control by optimizing each other even if unknown monitoring objects and known monitoring objects coexist in the monitoring objects.
  • the purpose is to obtain a distributed control program.
  • a coverage apparatus includes a sensor unit that senses external environment information, a definition unit that defines an external environment region where sensing information can not be obtained as a target region, and state quantities including uncertainty and importance of each target region.
  • Target area to be covered so that the search degree according to the uncertainty of each target area and the follow-up degree according to the importance of each target area become a predetermined level based on the prediction result by the prediction processing to predict
  • a determination unit includes a determination unit, and an instruction unit that instructs distribution of actuators for coverage of the target area determined by the determination unit as coverage.
  • an external environment region where sensing information can not be obtained from the sensor unit is defined as a target region, and based on the prediction result by the prediction processing, the target is such that the search degree and the tracking degree become a predetermined level. Determine the area.
  • the controller instructs the distribution of actuators for coverage of the target area such that the search degree of the target area and the follow-up degree of the known target area are each at a predetermined level. Therefore, it is possible to mutually optimize and monitor and control each other.
  • the search degree is an lx norm of the uncertainty of each target area
  • the follow-up degree is a product of the importance of the target area and the coverage when the target area is covered. It is characterized by
  • the present disclosure is characterized in that the determination unit is configured to determine that the target area should be covered when it is determined that the target area is not covered in a global manner.
  • the area of interest can be covered globally.
  • the acquiring unit acquires the transition of the state quantity of the target area as the prior knowledge information, the prior knowledge information acquired by the acquiring unit, and the actuator from the present to the predetermined past.
  • the model that predicts the amount of change of the state quantity of each target area from the state quantity of each target area, which is determined based on the coverage history information, the state quantity of each target area from the present to the predetermined future is predicted And a prediction unit.
  • the transition of the state quantity of the target area is acquired as prior knowledge information, and the acquired prior knowledge information and coverage history information by the actuator from the present to the past determined in advance
  • the state quantity of each target area from the present to the predetermined future is predicted using a model that predicts the amount of change of the state quantity of each target area from the state quantity of each target area, which is determined based on.
  • the information processing apparatus further includes an aggregation unit that aggregates coverage history information of a plurality of actuators, the aggregation unit aggregates coverage history information of non-specific actuators that can share coverage with a specific actuator, and It is characterized in that coverage history information used to determine a model is coverage history information aggregated by the aggregation unit.
  • More accurate prediction can be achieved by aggregating coverage history information used for prediction obtained with surrounding actuators, rather than coverage history information used to determine a model obtained with a single actuator.
  • coverage of an unknown target area which is a target area to be covered such that the search degree satisfies a predetermined level, and a known target area which should be covered such that the tracking degree satisfies a predetermined level It is characterized in that the coverage of the target area is associated with each dedicated actuator.
  • the distribution management control can be simplified by dividing in advance the team in charge of the coverage of the unknown target area and the team in charge of the coverage of the known target area. In addition, you may divide moving space (for example, flight altitude etc.).
  • the target area is a blind spot area other than the sensing area of the sensor unit, and the blind spot area is characterized in that its position and size change with time.
  • the target area defined as the external environment area from which the sensing information can not be obtained is, for example, a non-imaging dead area hidden by any obstacle if the sensor unit is an imaging device.
  • the sensor unit is an imaging device.
  • the sensor unit is an infrared sensor, the type of obstacle varies depending on the sensor type so that the obstacle becomes a heating element.
  • the mobile unit of the present disclosure is placed in a responsible area that does not interfere with each other, mounts a sensor whose monitoring range can be changed, and transmits and receives positional information to change the responsible area while avoiding a collision. It is a mobile unit that moves as described above, and based on the prediction result of the prediction processing that predicts the state quantity including the uncertainty and the importance of each monitoring target in the area of its own charge by the predetermined prediction processing.
  • the movement control unit moves so that the search degree corresponding to the uncertainty of each monitoring target in the area in charge of and the follow-up degree corresponding to the importance degree of each monitoring target become a predetermined level.
  • the uncertainty of each monitored object in the region of responsibility of the own aircraft based on the prediction result of predicting the state quantity including the uncertainty and the importance of each monitored object in the region of responsibility of the own aircraft Are moved so that the degree of search according to B.sub.1 and the degree of follow-up according to the degree of importance of each monitoring target become a predetermined level.
  • the moving object moves such that the search degree of the monitoring target and the tracking degree of the known monitoring target each become a predetermined level.
  • monitoring control of an unknown monitoring target area and a known monitoring target can be mutually optimized.
  • the control device of the present disclosure is arranged in a responsible area that does not interfere with each other, and a plurality of mobiles each mounted with a sensor whose monitoring range can be changed, and the plurality of mobiles mutually transmit and receive position information.
  • the degree of search according to the uncertainty of each monitored object in the assigned area of the own mobile unit and the degree of following according to the importance of each monitored object are respectively predetermined levels based on the prediction result of the prediction processing for predicting As described above, it has a designation unit for designating a monitoring target of a movement destination for each of the mobile units, and a movement control unit for moving so that the monitoring target designated by the designation unit becomes a monitoring range.
  • the responsible area of the mobile unit based on the prediction result of predicting the state quantity including the uncertainty and the importance of each monitored object within the charged area of the mobile unit.
  • the target of monitoring of the moving destination is designated to each of the mobile objects so that the search degree corresponding to the uncertainty of each of the targets to be monitored and the follow-up degree corresponding to the importance of each of the targets become each a predetermined level.
  • the movement control unit moves the monitoring target designated by the designation unit so as to become the monitoring range.
  • the movement control unit when the search degree corresponding to the uncertainty of each monitoring target in the responsible area of the own mobile unit and the follow-up degree corresponding to the importance degree of each monitoring target are each at a predetermined level, Judgment that it should move to the charge domain of other mobiles where the search degree according to the uncertainty of each monitor object in the area and the follow degree according to the importance degree of each monitor object do not become each predetermined level
  • the movement control unit is characterized in that the movement control unit moves the own mobile unit to an area in charge of the other mobile units determined to be moved by the determination unit.
  • each monitoring target in the area in charge of the mobile unit in charge is each at a predetermined level, each monitoring target in the area in charge
  • the movement control unit can move the own mobile unit to the area in charge of the other mobile unit determined to be moved.
  • information indicating the degree of monitoring of the monitoring target in the coverage area of the own mobile unit after the movement by the movement control unit is transmitted, and the monitoring target of the monitoring target in the coverage area of another mobile unit is also transmitted.
  • the arbitration unit is configured to determine a moving object among a plurality of moving objects including a determining unit that determines whether the moving condition is established and the moving object of which the moving condition is satisfied in the determining unit. And an arbitration unit.
  • a plurality of mobile units equipped with sensors capable of changing the monitoring range by being arranged in the area of the area in which they do not interfere with each other and moving within the area in the area of the area
  • move the assigned area to change For example, Voronoi division control can be applied as control in the case of moving a moving body while avoiding a collision.
  • the information communicating unit transmits / receives information indicating the monitoring degree of the monitoring target area after moving by the movement control means.
  • the determination unit determines, based on the received information, whether or not the condition for moving to the area in charge of the other mobile unit is satisfied, and the arbitration unit includes the own mobile unit for which the movement unit is established at the determination unit. Arbitration is performed to determine a moving mobile from among a plurality of mobiles.
  • the present disclosure is characterized in that the determination unit determines based on the presence or absence of a collision with another mobile object on a movement trajectory to a target monitoring target.
  • the condition is that there is no other-vehicle moving object on the movement trajectory to the target monitoring target area. If there is another mobile object on the movement trajectory to the target monitoring area, the collision avoidance is given top priority and the movement is abandoned.
  • the arbitration unit is characterized in that arbitration is performed based on at least one of a time until satisfaction of the condition, a time taken for movement, and a required sensor function.
  • the arbitration based on the time until the condition is established in the arbitration unit is to transmit information for restricting the movement of the moving object of another machine when the condition is satisfied in the shortest among the plurality of moving objects.
  • Select a mobile is to transmit information for restricting the movement of the moving object of another machine when the condition is satisfied in the shortest among the plurality of moving objects.
  • the arbitration based on the time taken for the movement selects the moving body that can move to the target monitoring object at the earliest.
  • the arbitration by the required sensor function for example, there is a moving body for obtaining visual information captured as information for each moving body, or a moving body for obtaining a special signal by an ultrasonic sensor or an infrared sensor, etc.
  • an acquisition unit that acquires, as prior knowledge information, the transition of the state quantity to be monitored by the prediction process, the prior knowledge information acquired by the acquisition unit, and the moving object up to the past determined in advance from the present Using the model that predicts the amount of change in the amount of state of each monitored object from the amount of state of each monitored object determined based on the monitoring history information according to And a prediction unit for predicting.
  • the transition of the monitoring target is acquired as prior knowledge information, and based on the acquired prior knowledge information, monitoring history information by the moving body from the present to the past determined in advance is determined. Based on the generated monitoring history information, the transition of the monitoring from the present to a predetermined future is predicted.
  • the present disclosure further includes an aggregation unit that aggregates monitoring history information of a plurality of moving objects, and the aggregation unit aggregates monitoring history information of non-specific moving objects that can share monitoring with a specific moving object.
  • the monitoring history information used to determine the model is the monitoring history information aggregated by the aggregation unit.
  • More accurate prediction can be achieved by aggregating monitoring history information used for prediction obtained by surrounding moving objects, rather than monitoring history information used for prediction obtained by a single moving object.
  • monitoring of an unknown monitoring target to be monitored such that the search degree satisfies a predetermined level and a known monitoring target to be monitored such that the tracking degree satisfies a predetermined level It is characterized in that monitoring of the monitoring target is made to correspond to each dedicated mobile unit.
  • the division management control can be simplified by sharing in advance the team in charge of monitoring of the unknown monitoring target and the team in charge of monitoring the known monitoring target. In addition, you may divide moving space (for example, flight altitude etc.).
  • the search degree is an lx norm of the uncertainty of each monitored object
  • the follow-up degree is a product of the importance of the monitored object and the coverage when the monitored object is monitored. It is characterized by
  • the moving speed of the monitoring target, the moving speed of the moving object, and the moving speed of the moving object based on the moving speed information of the monitoring target and an acquisition unit that acquires movement plan information, and the moving speed information acquired by the acquisition unit.
  • the movement plan information acquired by the acquisition unit when it is determined that the movement speed of the monitoring target is faster than the movement speed of the moving object according to the judgment unit which judges the speed difference of the vehicle and the judgment result by the judgment unit An identifying unit for identifying an estimated movement path for which movement of the monitoring target is estimated up to an estimated position ahead of the predetermined time which is estimated from the current position of the monitoring target and an estimated position ahead of the predetermined time;
  • a shortcut control unit configured to move the movable body to the estimated position ahead of the predetermined time specified by the identification unit, and control the movable body to move corresponding to the estimated movement path;
  • the monitoring target tracking control device for controlling the mobile object is disposed in the responsible area not interfering with each other, and the plurality of mobile objects and the plurality of mobile objects respectively mounted with the sensor units capable of changing the monitoring range mutually position information By transmitting and receiving, it is basically controlled to move to change the assigned area while avoiding the collision.
  • the acquisition unit acquires moving speed information of the monitoring target and movement plan information, and based on the acquired moving speed information, the speed difference between the moving speed of the monitoring target and the moving speed of the moving object judge.
  • the identifying unit estimates from the current position of the monitoring target based on the movement plan information acquired by the acquiring unit.
  • the estimated movement path in which the movement of the monitoring target is estimated to the estimated position ahead of the predetermined time which is to be performed and the estimated position ahead of the predetermined time is specified.
  • the shortcut control unit controls the movable body to move to the estimated position ahead of the predetermined time specified by the identification unit, and to move the movable body corresponding to the estimated movement path.
  • the identifying unit is characterized by selecting from among a plurality of important transit points which are scattered on a predetermined monitoring target movement route and in which monitoring is prioritized, and identifies an estimated position. I assume.
  • the shortcut control unit when the shortcut control unit moves the movable body by the shortest distance to the estimated position, calculates the surplus time that arrives earlier than the monitoring target, and calculates the surplus time and tracking that are calculated. It is characterized in that the following movement of the monitoring object is continued so as to minimize the distance to the object.
  • the shortcut control unit is an arc-shaped moving path connecting the current position of the moving body to the estimated position ahead of the predetermined time specified by the identification unit,
  • the mobile object may be controlled to move along the movement route correspondingly.
  • the estimated position can be reached in the shortest time in which the linear movement is shortest, but the surplus time that arrives earlier than the monitoring target is calculated, and the calculated surplus time and the tracking target
  • the following movement of the monitoring target is continued so as to minimize the distance. For example, by moving along a circular arc trajectory so as to approach the movement trajectory of the monitoring target as much as possible for linear movement, and advancing ahead, the monitoring degree (coverage) of the monitoring object is not sufficient.
  • the monitoring along the movement trajectory can be continued at the minimum necessary.
  • the monitoring control can be performed with mutual optimization.
  • FIG. 1 is a schematic view of a mobile unit distributed control system according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram of a control system for operating the moving body, showing the distributed control system of the moving body according to the present embodiment. It is the block diagram which classified execution of a distributed control program run with CPU of a mobile according to a function.
  • the schematic shows the observation log
  • it is the schematic which shows the observation prediction of the transition of the risk potential in the area
  • FIG. 9 is a control flowchart showing a mobile object distribution subroutine showing the details of the process of step 308 of FIG. 8; FIG. It is a control flowchart which shows the information provision subroutine which shows the detail of a process of step 310 of FIG.
  • the distributed control system of the mobile body which concerns on Example 1 of this Embodiment is shown, and it is a top view of the area
  • FIG. 7 is a coverage transition diagram showing a change in coverage according to the degree of priority when importance is set to the risk potential.
  • FIG. 7 is a coverage transition diagram showing a change in coverage according to the degree of priority when importance is set to the risk potential.
  • FIG. 7 is a coverage transition diagram showing a change in coverage according to the degree of priority when importance is set to the risk potential.
  • FIG. 15A is a plan view of a Voronoi-divided region according to Example 1 of the present embodiment, showing the state of FIG. 14B after movement of the mobile object based on Control Rule 2. It is a flowchart which shows the risk potential monitoring control routine which concerns on Example 1 of this Embodiment.
  • FIG. 13 is a flowchart of a risk potential monitoring control routine according to Example 2 of the present embodiment, in which a mobile moving to a target risk potential is determined according to a so-called first-come-first-served rule.
  • FIG. 13 is a flowchart of a risk potential monitoring control routine according to Example 2 of the present embodiment, in which a mobile moving to a target risk potential is determined according to a so-called first-come-first-served rule.
  • Example 3 of the present embodiment the distributed control system of mobile units is used for monitoring a security system of a house.
  • a distributed control system of mobiles for monitoring of an intersection for accident prevention according to Example 4 of the present embodiment This is an example in the case of using a distributed control system of mobiles for monitoring of an intersection for accident prevention according to Example 4 of the present embodiment.
  • FIG. 19 is a flowchart showing a tracking form selection control routine which is control of an input calculation subroutine according to control rule 1 of step 104 of FIG. 18 and an input calculation subroutine according to control rule 1 of step 108.
  • FIG. 21 is a transition diagram of a moving object according to a fifth example of the present embodiment, showing movement of a moving object and risk potential based on control law 3 in time series.
  • FIG. 10 is a transition diagram of the moving object in which the movement of the moving object 10 and the risk potential 28 based on the control rule 4 is shown in time series.
  • FIG. 21 is a plan view verifying the effect of follow-up control based on control law 4 according to the fifth embodiment by comparing it with a comparative example. It is a comparative example corresponding to FIG. 24A.
  • FIG. 1 is a schematic view of a mobile distributed control system 50 according to the present embodiment.
  • a plurality of mobiles 10 and a plurality of areas 12 in which the mobiles 10 move for monitoring are shown.
  • a plurality of mobile units 10 are classified into three groups 52, and each group 52 takes charge of and monitors three areas 12.
  • group configuration of the mobile unit 10, the number of monitoring areas, etc. are not limited to "3" in FIG. 1, and a single group 52 may be configured to monitor a single area 12 , And two or more groups 52 and regions 12.
  • FIG. 2 is a block diagram of a control system for operating the mobile unit 10 (see FIG. 1) applied to the present embodiment.
  • the mobile unit 10 is capable of unmanned movement within the range of the area 12 and is equipped with a control device 14 equipped with a microcomputer that executes control including the movement.
  • the microcomputer of the control device 14 has a CPU 16A, a RAM 16B, a ROM 16C, an input / output port (I / O) 16D, and a bus 16E such as a data bus or control bus connecting these.
  • the monitoring module 18, the movement module 20, the position recognition module 22, and the communication module 24 are connected to the I / O 16D.
  • the control device 14 controls the operation of the monitoring module 18, the movement module 20, the position recognition module 22, and the communication module 24 by, for example, loading the distributed control program of the moving object stored in advance in the ROM 16C into the CPU 16A and executing it. Do.
  • the distributed control program may be recorded on a non-temporary recording medium such as a CD-ROM or a DVD, and may be loaded from the non-temporary recording medium to the ROM 16C.
  • the device applied to the monitoring module 18 is, for example, a camera, and images a specific monitoring range (field of view) from the position of the moving object 10.
  • the monitoring module 18 is not limited to imaging by a camera, but may be detection of a geographical feature (land mark) by radio wave (radar, laser, ultrasonic wave, etc.) irradiation, etc.
  • radio wave radar, laser, ultrasonic wave, etc.
  • the moving body 10 is a flying body (as an example, a drone), and includes a plurality of propellers driven by independent drive sources (motors) as devices applied to the moving module 20, By controlling the drive of the motor, it can fly in the direction of the target and can stop (hover) in the target position space.
  • a flying body as an example, a drone
  • independent drive sources motors
  • the moving body 10 is not limited to a flying body, and may be a moving module 20 moving on the ground or on the water, and a plurality of devices may be used in combination. Furthermore, in a broad concept, a fixedly arranged surveillance camera may be defined as a mobile module 20 by being incorporated into an autonomous distributed network.
  • the monitoring camera may have a fixed imaging range, or may have a swing operation mechanism and be able to change the monitoring range of the monitoring module 18.
  • the position recognition module 22 is a function to recognize the position of the mobile unit 10 of its own aircraft, and as a device, GPS, laser, radar, ultrasound, motion capture, camera, wireless communication, wireless strength as a device to obtain position information At least one sensor of (distance information) is provided.
  • the position recognition module 22 recognizes the position of the mobile object 10 of the own machine by coordinates or the like in a three-dimensional space based on the detection result (detection signal) by the sensor.
  • the position recognition module 22 acquires the position information of the mobile object 10 of another device via the communication module 24 described later, calculates the mutual distance, The relative positional relationship of the mobile unit 10 is recognized.
  • the communication module 24 includes a wireless communication device as a device.
  • a wireless communication device as a function to communicate between a base station (server) 54 (see FIG. 1) that comprehensively manages monitoring and / or between mobile units 10, a position information transmitting / receiving unit that transmits / receives position information, and a designated monitoring A coverage ratio transmission / reception unit that transmits / receives information (coverage information) on the degree of monitoring (referred to as "risk potential" or "object") of the target ("risk potential” or “target”) And an arbitration information transmitting / receiving unit for transmitting / receiving.
  • the communication may be performed only between the mobile units 10, and the base station (server) 54 may be omitted.
  • the base station 54 is not essential. Depending on the amount of information for managing past information (big data), installation or non-installation may be determined.
  • the arbitration information is information for determining whether or not the mobile unit 10 moves to the risk potential, and is used properly depending on the sign (positive or negative) of the risk potential. For example, a risk potential defined as "positive” requires monitoring, and a risk potential defined as "negative” indicates that monitoring is not required.
  • the risk potential is an area which can be a search area and a follow-up area specified by predictive control performed in the present embodiment.
  • the wireless communication of the communication module 24 includes a monitoring information transmission unit that transmits the result (for example, imaging information in the case of a camera) monitored by the monitoring module 18 to the base station 54.
  • the area 12 monitored by the moving object 10 is, for example, a road surface (such as a parking lot) on which the vehicle 56 exists, and the moving object 10 monitors the road surface where the vehicle 56 passes.
  • the spatial data without a gap is provided to the vehicle 56 (driver).
  • the known risk potential 28 and the unknown risk potential 28 exist as the risk potential 28.
  • the known risk potential 28 is a region where the mobile body 10 needs to be directed to follow the risk potential based on the degree of importance described later ( Following region).
  • the unknown risk potential 28 (indicated by a rectangular dotted frame “? Mark” in FIG. 1) is a region (search region) in which the mobile object 10 needs to be directed based on the search degree described later.
  • the unknown risk potential 28 includes a region where the history is erased by the passage of the known risk potential 28 and becomes the unknown risk potential 28.
  • FIG. 3 is a block diagram of the distributed control program executed by the CPU 16A (see FIG. 2) of the mobile unit 10 divided into functional blocks (hereinafter referred to as the distributed control unit 58).
  • the distributed control unit 58 in FIG. 3 does not limit the hardware configuration for distributed control, but instead of a microcomputer, a dedicated device such as an application specific integrated circuit (ASIC) or a programmable logic device It may be realized by a hardware configuration, or may be realized by a combination of plural types of hardware configurations.
  • ASIC application specific integrated circuit
  • the distributed control unit 58 includes a prior knowledge acquisition unit 60.
  • the prior knowledge acquisition unit 60 accesses (off-line, regardless of communication) the big data management server in the base station 54 (see FIG. 1) or the like and acquires prior knowledge information on the area 12 in advance.
  • the prior knowledge information on the area 12 at least includes parameters that determine the dynamics of the risk potential 28 in the area 12. Also, the prior knowledge information on the area 12 indicates, for example, how often the risk potential 28 appears in the area 12, how it behaves, what distribution it moves, or where the importance is high, etc. It also contains information.
  • the state quantity x of the risk potential 28 includes the uncertainty and the degree of importance of the risk potential 28.
  • the prior knowledge information acquisition unit 60 is connected to the history analysis unit 62.
  • the history analysis unit 62 as shown in FIG. 4A, a predetermined period in each mobile unit 10 (in the present embodiment, the number of times Tp is retroactive to the current time t for each unit time (t-Tp) Period), the observation history by the moving object 10 is acquired. For example, if the number of times Tp is 100, the past observation history of 100 frames will be acquired.
  • the finer the resolution (time unit) of the acquired time the higher the accuracy, and the coarser the resolution, the higher the processing speed, and the processing power of the CPU 16A (see FIG. 2) and the area to be monitored 12 It should be determined by the monitoring accuracy of the Further, the number of times Tp may be determined in consideration of the degree of change of the risk potential in the region 12 or the like.
  • the history analysis unit 62 grasps the state quantities of the known risk potential 28 and the unknown risk potential 28 during the period which is traced back by the number of times Tp every unit time from the current time t for each moving object 10.
  • the observation history of the risk potential 28 by the mobile object 10 of the i-th (i is a number (a positive integer) attached to each of the plurality of mobile objects 10 present in the area 12 in charge) 2) It can express with a formula.
  • the history analysis unit 62 is connected to the history aggregation unit 64.
  • the information (Xi) of each moving object 10 analyzed by the history analysis unit 62 is aggregated in the history aggregation unit 64. For example, as shown in FIG. 4B, the union of the observation history with the information of the moving object 10 of another nearby device including the information of the moving object 10 of the own device is calculated (see equation (3)).
  • the history aggregation unit 64 is connected to the prediction control unit 66, and the aggregated information is sent to the prediction control unit 66.
  • a predetermined period in the present embodiment, the number of times Tf for each unit time is advanced to the current time t for each mobile unit 10 to (t + Tf) Period), to predict the future dynamics q 'of the mobile unit 10. For example, if the number of times Tf is 100, 100 futures of observation prediction of the future will be acquired.
  • the number of times Tf may be determined in consideration of the degree of change of the risk potential in the region 12 or the like.
  • the number of times Tp applied by the history analysis unit 62 does not necessarily have to be correlated.
  • the prediction control unit 66 grasps (predicts) the state quantities of the known risk potential 28 and the unknown risk potential 28 during the period advanced by the number of times Tf for each unit time from the current time t for each moving object 10 .
  • the prediction of the state quantity of the risk potential 28 by the mobile object 10 of the i-th (i is a number (positive integer) attached to each of the plurality of mobile objects 10 present in the area 12 in charge) It can be expressed by (Expression 4).
  • the prediction control unit 66 is connected to the mobile object distribution unit 68, and sends out the prediction result (the estimated dynamics q ′) to the mobile object distribution unit 68.
  • the mobile object distribution unit 68 determines the risk potential to be monitored such that each of the search degree and the tracking degree satisfies a predetermined level, and determines a plurality of risk potentials determined as the risk potential to be monitored. Allocate mobile 10 (simultaneous optimization).
  • Each co-optimized mobile 10 initiates a move to the assigned risk potential and monitors the risk potential.
  • the search degree is a value determined according to the "uncertainty" of the information on each risk potential 28 in the area 12 requiring monitoring, and the search degree is, for example, the "uncertainty" of the information on each risk potential 28. Is the lx norm of the vector it represents.
  • the degree of follow-up is represented by the product of the importance of the risk potential and the coverage (the risk potential and the overlapping rate with the moving object 10). With this degree of tracking, for example, it is possible to continue tracking to a known risk potential of high importance and to interrupt or cancel tracking to a known risk potential of low importance.
  • the search degree and the follow-up degree are mutually analyzed, the risk potential to be monitored is determined, and the plurality of mobile bodies 10 are divided into the risk potential determined as the risk potential to be monitored.
  • the region 12 is classified into rectangular risk potentials 28, and each point P is distinguished by a code.
  • the moving body 10 is moved as indicated by a chain line A.
  • the state quantity x (differentiated by the sign of the point P) is determined, and the risk potential 28 includes an unsampled point (white portion) and an already sampled point (shaded portion) .
  • the uncertainty of FIG. 6A can be represented by the information uncertainty as shown in FIG. 6B.
  • the characteristic curve B indicated by the solid line in the upper part of FIG. 6B is the importance of the risk potential estimated based on the already sampled points (uncertainty is the minimum value) in FIG. 6A. Estimated to be high.
  • the tolerance level is set in advance, and the search degree (uncertainty) is lowered by directing the mobile body to the risk potential having the uncertainty larger than the tolerance level.
  • Such distribution of the mobile object 10 is performed to simultaneously optimize the search degree and the follow-up degree.
  • the point P1 is an example in which the forgetting rate is determined from the viewpoint that old data has poor credibility, and is gradually deviated from the characteristic curve B of the solid line.
  • the uncertainty of the unknown risk potential is simply expressed as a negative number (eg, less than 0 to -1), and the importance of the known risk potential is expressed as a positive number (eg, 0). It may be expressed by +1) from the above.
  • the known risk potential if an object (for example, a vehicle) is present, it may be expressed as “+1”, and if it is not present, it may be expressed as “0” to be distinguished.
  • the mobile object distribution unit 68 is connected to the information processing unit 70.
  • the information processing unit 70 acquires information from the mobile object 10 distributed by the mobile object distribution unit 68 and, for example, a space without a blind spot for the driver of the vehicle 56 (see FIG. 1) present in the area 12 Provide reproduction data and provide warnings in case of unforeseen situations.
  • FIG. 8 is a flowchart showing a main routine of mobile distributed control in which the distributed control unit 58 is executed.
  • step 300 prior knowledge information is acquired (see FIG. 9A, described later).
  • the observation history is analyzed (see FIG. 9B, described later).
  • observation histories are aggregated among a plurality of moving objects 10 (see FIG. 9C, described later).
  • the optimum value of the parameter q that determines the dynamics of the risk potential 28 is determined, and the state quantity of the risk potential 28 is predicted (see FIG. 10A, described later).
  • the risk potential to be monitored is determined based on the prediction result of the state quantity of the risk potential 28, and the mobile object 10 is distributed (see FIG. 10B, described later).
  • the acquired information is applied. That is, the information is provided to the user in need.
  • FIG. 9A is a control flowchart showing a prior knowledge information subroutine showing the details of the process of step 300 of FIG.
  • step 312 the big data management server is accessed, and then the process proceeds to step 314 to specify the area 12 to be monitored, and the process proceeds to step 316.
  • the parameter q for determining the dynamics of the risk potential 28 is acquired from the big data management server as prior knowledge information on the area 12 specified at step 314. Furthermore, for example, the risk potential 28 in the region 12 obtains information such as how often it appears, how it behaves, what distribution it moves, or where its importance is high, and this routine finish.
  • FIG. 9B is a control flowchart showing an observation history analysis subroutine showing the details of the process of step 302 in FIG.
  • step 320 the number Tp of tracing back from the current time t every unit time is set, and the process proceeds to step 322.
  • step 322 the observation history for each unit time is acquired, and the process proceeds to step 324.
  • step 324 the state quantity x that has transitioned from the unit time before the number of times Tp of the risk potential 28 is specified based on the arithmetic expression (equation (2)), and this routine ends.
  • FIG. 9C is a control flowchart showing an observation history aggregation subroutine showing the details of the process of step 304 of FIG.
  • step 326 first, the mobile object 10 to be aggregated is specified.
  • the aggregation may be all the mobile units 10 in the same group 52, but limiting to the mobile units 10 of other aircraft located in the vicinity of the mobile unit 10 of the own unit is efficient without reducing the accuracy. The accuracy of the information can be increased.
  • step 328 state quantities of risk potential obtained by the plurality of moving bodies 10 are aggregated based on the arithmetic expression (equation (3)), and this routine ends. As a result, the accuracy of the observation history identified by the mobile object 10 of the own aircraft can be enhanced.
  • FIG. 10A is a control flowchart showing a prediction control subroutine showing the details of the process of step 306 of FIG.
  • the risk potential 28 is calculated based on the parameter q for determining the dynamics of the risk potential 28 acquired as prior knowledge information and the result of aggregating the state quantities of the risk potential obtained for a plurality of moving objects 10. Determine the optimal value of the parameter q that determines the dynamics.
  • step 331 the number Tf of advancing from the current time t every unit time is set, and the process proceeds to step 332.
  • step 332 the change of the state quantity of the risk potential 28 is predicted based on the arithmetic expression (equation (5)), and the number of times Tf of the risk potential 28 is repeated by repeatedly predicting the state quantity of the risk potential 28.
  • This routine predicts the state quantity x 'of.
  • FIG. 10B is a control flowchart showing a moving object distribution subroutine showing the details of the process of step 308 of FIG.
  • step 336 the degree of uncertainty of each risk potential 28 is taken in from the prediction result of the state quantity of the risk potential 28, and the search degree is calculated. For example, by expressing the search degree with the norm value of the vector representing the uncertainty of each risk potential, the search degree increases as the uncertainty increases.
  • step 338 the risk potential 28 to be monitored is determined so that the search degree calculated in step 336 meets a predetermined level.
  • step 340 the importance of each risk potential 28 is taken in from the prediction result of the state amount of the risk potential 28, and the process proceeds to step 342.
  • step 342 the degree of following is calculated. That is, the follow-up degree is expressed by importance degree ⁇ coverage.
  • the risk potential 28 to be monitored is determined so that the degree of follow-up obtained in step 342 satisfies a predetermined level, and the process moves to step 346.
  • step 346 the mobile unit 10 is distributed to the risk potential 28 so that the search and the tracking are simultaneously optimized, and then the process proceeds to step 348 to instruct the execution of the search and the tracking, this routine Ends.
  • FIG. 10C is a control flowchart showing an information providing subroutine showing the details of the process of step 310 of FIG.
  • step 350 it is determined whether or not information has been acquired, and if a negative determination is made, this routine ends.
  • step 350 the process proceeds to step 352 to generate blind spot coverage information.
  • space reproduction data without blind spots is generated as information for the vehicle, and the process proceeds to step 354 to provide information to the user. More specifically, by providing a map of the entire parking lot to the driver looking for a parking space in the parking lot, the driver can move to the parking space without confusion. In addition, in the parking lot, by warning the presence of a pedestrian, it is possible to evoke safe driving.
  • FIG. 11 shows that in the specific area 12, the mobile object 10 monitors the unknown risk potential 28 to be monitored so that the search degree satisfies the predetermined level, or known to monitor so that the tracking degree satisfies the predetermined level. It is a top view which shows the condition which is allocated to the risk potential 28 and moves.
  • the code "A”, “B”, “C” is attached at the end, and in order to distinguish each risk potential 28, code "A", "B” at the end. , "C", “D”, "E”.
  • the mobile unit 10A can go to a known risk potential 28A and collect information at a coverage of 1 (100%).
  • the mobile unit 10B moves toward the known risk potential 28B, but can move the range of the risk potential 28B to increase coverage and collect information in order to increase the coverage.
  • the mobile object 10C is first assigned to the unknown risk potential 28C and moves in the range. As a result, the unknown risk potential 28C becomes known, and the mobile object 10C is distributed to the next unknown risk potential 28D and moves in the range. As a result, the unknown risk potential 28D becomes known, and the mobile body 10C is further distributed to the next known risk potential 28E, and information can be collected at a coverage rate of 1 (100%).
  • the probability of assigning to the known risk potential 28 to be monitored so that the degree of follow-up satisfies the predetermined level was a probability of 1: 1 (50% each).
  • the mobile object 10 is assigned to either the search or the follow-up.
  • the mobile 10 for search only (the mobile 10S shaded in FIG. 12) and the mobile 10 for tracking only (the white in FIG. 12) And classified.
  • three mobiles 10S as a search team and two mobiles 10F as a follow-up team are deployed in FIG. 12, this number and ratio are not limited.
  • the mobile object 10 that can be distributed to either search or following as in the present embodiment may be mixed.
  • it may be a ratio that places emphasis on the distribution ratio on some or all parts of mobile unit 10 (for example, 8: 2, 3: 7, etc.) instead of using only search or following.
  • the fixed camera 72 disposed in the area 12 may be set as the network range of the distributed control system.
  • 12A is a perspective view in which the fixed camera 72 is in the range of the network of the distributed control system
  • FIG. 12A is a perspective view in which the fixed camera 72 is not in the range of the network of the distributed control system.
  • FIG. 13 shows a mobile unit 10 applied to the distributed control system of mobile units according to the first embodiment, and an area 12 in which the mobile unit 10 moves.
  • the control device 14 of each mobile unit 10 divides the area 12 shown in FIG. 13 into Voronoi based on the position information from the position recognition module 22.
  • Voronoi division analyzes the sphere of influence of each point (here, the position of the mobile object 10), and when a set of points with the shortest distance to the mobile object 10 is represented by one polygon, Is called the Voronoi region.
  • the boundary line of Voronoi division becomes a perpendicular bisector (line 26 of FIG. In the Voronoi regions (1) to (n), there is always one mobile unit 10.
  • the mobile units 10 freely move relative to each other in the range of the area 12, and the Voronoi area changes each time.
  • FIG. 13 shows a Voronoi region when each moving body 10 moves from the position of the dotted line to the position of the solid line.
  • the monitoring target (risk potential) 28 which is the search area and the follow-up area specified in the present embodiment is specified.
  • the area of the risk potential 28 of one unit is equal to the area of the monitoring range that can be monitored by the monitoring module 18 of one mobile unit 10. That is, when the center of one mobile object 10 overlaps the center of the risk potential 28 illustrated in a rectangular mesh, all of the risk potential 28 becomes a monitoring range.
  • the area of the risk potential 28 and the area of the monitoring range do not necessarily have to be 1: 1.
  • each moving body 10 in FIG. 14A is the same as the position in FIG. 13, and each moving body 10 transmits and receives position information to each other, and the risk potential 28 in the Voronoi region of its own moving body 10. It will move towards.
  • FIG. 14B is a result of movement of each mobile object 10 with respect to FIG. 14A, which is control according to the prior art for moving toward the risk potential 28 while maintaining the Voronoi region (Control Rule 1).
  • the degree of monitoring of the designated risk potential 28 can be expressed by coverage.
  • the coverage is the area of the monitoring area of the mobile object 10 / the area of the risk potential 28. It may be expressed as a percentage (“area of monitoring area of mobile object 10 / area of risk potential 28” ⁇ 100%).
  • the coverage is deviated from the Voronoi region of the mobile unit 10 of the own machine based on the positional relationship between (the monitoring range of) the mobile unit 10 and the risk potential 28 in addition to Control Law 1.
  • the control (control law 2) was established to move to the risk potential 28 in which there is a shortage (0 ⁇ coverage ⁇ 1).
  • FIG. 15A to 15E show situations that can be considered as the positional relationship between (the monitoring range of) the mobile object 10 and the risk potential 28.
  • FIG. 15A to 15E show situations that can be considered as the positional relationship between (the monitoring range of) the mobile object 10 and the risk potential 28.
  • FIG. 15A shows a situation where one mobile unit 10 corresponds to the risk potential 28 of one section within a single Voronoi region, and the area of the monitoring range of one mobile unit 10 is the area of the risk potential 28 and As a result, the coverage becomes 1, which is an ideal relationship.
  • FIG. 15B shows the case where the risk potential 28 does not exist in the Voronoi region which the mobile object 10 is in charge of, and the relationship is the least efficient (Situation 1).
  • FIG. 15C shows the case where the risk potential 28 of one section designated across two Voronoi regions is corresponded by two mobiles 10 in charge of the respective Voronoi regions, and monitoring of the two mobiles 10 is performed.
  • FIG. 15D shows a situation where one mobile unit 10 corresponds to the risk potential 28 of three sections in a single Voronoi region, and the coverage is less than 1 (0.3337), It is an insufficient relationship to monitor the risk potential 28.
  • the mobile unit 10 preferably maintains the current state.
  • condition 1 is a situation where the monitoring range of one mobile unit 10 is wasted, in other words, the mobile unit 10 of FIG. 15B can be assigned to another risk potential 28. It is a situation.
  • the movement of the mobile object 10 is controlled in accordance with the degree of importance.
  • 16A and 16B illustrate movement control of the mobile unit 10 based on the importance.
  • the importance is expressed, for example, as a value greater than 0 to 1 or less, and 1 is regarded as the most important.
  • the risk potential 28A of importance 1 and importance 0.5 It is assumed that there is a risk potential of 28B.
  • an evaluation index as a comprehensive evaluation of the coverage in consideration of the importance. As the evaluation index is higher, the coverage is improved.
  • the overall coverage can be improved.
  • the mobile unit 10 to be moved is selected by arbitration between the mobile units 10.
  • the risk potential 28 defined as "positive” is rewritten as "negative”.
  • the movement trajectory is also rewritten as "negative”.
  • FIG. 17 shows the result of movement of the mobile unit 10 from the state of FIG. 14B by the control of the control rule 2 above, and the movement range of the mobile unit 10 corresponds to all the risk potentials 28 in a 1: 1 relationship. It is understood that
  • FIG. 18 is a flowchart showing a risk potential monitoring control routine according to the present embodiment, and mainly shows a flow specialized for movement control of the mobile object 10.
  • step 100 information on the mobile unit 10 of its own device is collected. That is, while recognizing the positional information on the own machine in the area 12 (see FIG. 13), the positional information is transmitted to the moving object 10 of the other machine. Information of the mobile unit 10 of the own machine may be transmitted to the base station.
  • step 102 information of the mobiles 10 of other aircraft (mobiles 10 other than the own aircraft present in the area 12) is collected. That is, the position information of the other device is recognized, and the process proceeds to step 104.
  • Information of mobiles 10 of other aircraft may be collected from the base station.
  • step 104 input calculation according to control law 1 is performed. That is, the Voronoi region of each mobile object 10 is sequentially set, and when the risk potential 28 exists in the Voronoi region, control to move so as to cover the risk potential 28 is executed.
  • the current situation of the mobile unit 10 of its own is grasped.
  • the risk potential 28 does not exist in the Voronoi region of the mobile of the own aircraft (condition 1), or the risk potential 28 of the Voronoi region of the mobile of the own aircraft is smaller than the monitored area of the mobile (coverage To determine if is greater than 1) situation (situation 2) or otherwise
  • step 106 If it is determined in step 106 that a positive determination is made, that is, situation 1 or situation 2, then the process proceeds to step 108 to execute input calculation according to control law 2. That is, the coverage rate falls below 1 (coverage ⁇ 1) outside the Voronoi region of the mobile object 10 of its own aircraft, and whether or not to move toward the risk potential 28 is arbitrated, and the mobile object 10 determined by arbitration is Control is executed to move to the risk potential 28 out of the Voronoi region of the own machine, and the process proceeds to step 110.
  • step 106 when a negative determination is made in step 106, the process proceeds to step 110.
  • step 110 it is judged whether or not the covering of all the risk potentials 28 has been achieved, and if the positive judgment is made, this routine ends. Also, if a negative determination is made in step 110, the process returns to step 100 and the above steps are repeated.
  • the mobile unit 10 can hold and obtain information on the risk potential 28 in time series. It is also good.
  • the coverage reduction of the risk potential 28 is corrected by setting the Voronoi area based on the control law 1.
  • the control law 2 for example, first-come-first-served basis
  • a distributed management technology for defining Voronoi regions is applied as a technology for controlling a plurality of mobile units without centralized management.
  • the predetermined area is divided into Voronoi areas, and each divided area is moved. The collision can be avoided between the moving objects by setting it as the area in charge of the body.
  • the technology that defines the Voronoi region can provide optimal logic that assumes multiple mobiles. In addition, it is not necessary to make a detailed start-up plan for each mobile unit, and each mobile unit can make decisions in an autonomous distributed manner while communicating with the neighborhood.
  • the risk potential 28 that one mobile unit can correspond to in each region in charge may be present, but the following situations regularly occur. It is expected to do.
  • the risk potential 28 does not exist in the area in which the user is in charge, and does not perform the monitoring function as a mobile (so-called, there are mobiles playing). For example, the search degree corresponding to the uncertainty of each risk potential 28 in the area in which the mobile unit is in charge and the follow degree corresponding to the importance of each risk potential 28 are each at a predetermined level.
  • the coverage which is the ratio of the monitoring area that can be monitored by the mobile to the risk potential 28 under autonomous distributed control.
  • step 120 an initial Voronoi region is set in the region 12 shown in FIG. 13, and then the process proceeds to step 122 to move the moving body 10 at random in each Voronoi region. Move to 124.
  • step 124 it is judged whether or not the risk potential 28 has been specified, and if a negative determination is made, the process proceeds to step 126 to transmit own machine position information and receive other machine position information, and then step 128 Then, based on the relative position of the moving body 10, the Voronoi region is set, and the process returns to step 120.
  • step 124 If a positive determination is made in step 124, the process proceeds to step 130 to search for the presence or absence of the risk potential 28 in the current Voronoi region, and then proceeds to step 132 to calculate the coverage. Then, the process proceeds to step 134 of FIG. 19B.
  • step 134 the process is branched according to the calculated coverage.
  • the mobile unit 10 can cover all the risk potentials 28 in the Voronoi region (in-charge region) of the mobile unit 10 (see the state of FIG. 15A).
  • step 134 If it is determined in step 134 that coverage is less than 1, control is passed to step 138, the moving body 10 is moved to the risk potential 28 in the Voronoi region of the own machine based on control law 1, and then step Moving to 140, mediation information (a positive risk potential indicating that the risk potential 28 has not been completely covered) is transmitted, and the processing moves to step 156.
  • the mobile unit 10 can cover at least a part of the risk potential 28 within the Voronoi region (in-charge region) of the mobile unit 10 (see the state of FIG. 15D).
  • step 134 determines whether the coverage is greater than 1 (including the case where the risk potential 28 does not exist)
  • it is determined that the risk potential 28 existing in the other machine's Voronoi region can be covered (FIG. 15B and (See the state of FIG. 15C)
  • arbitration information positive risk potential
  • step 142 If a negative determination is made in step 142, the process returns to step 120. If the determination in step 142 is affirmative, the process proceeds to step 144 to determine the presence or absence of a failure until moving to a positive risk potential, and then proceeds to step 146 to determine the presence or absence of a failure. If it is determined in step 146 that "failure exists", the process returns to step 120. If it is determined in step 146 that there is no failure, the process proceeds to step 148 to rewrite information (negative risk potential indicating that risk potential 28 is covered and negative potential of movement trajectory) It is determined whether or not it has been received. If a negative determination is made in step 148, the process proceeds to step 150. At this point, it has acquired the exclusive right to move to the risk potential 28 (the law of first come, first served). If the determination in step 148 is affirmative, it is determined that the exclusive right is not present, and the process returns to step 120.
  • step 150 based on control law 2, move to the risk potential, then move on to step 152 to transmit own machine position information and receive other machine position information, then move on to step 154, own machine
  • the rewrite information to rewrite the arbitration information (positive risk potential ⁇ negative risk potential) and negative potential information of the movement locus are transmitted, and the process goes to step 156 Transition.
  • step 156 a Voronoi region is set based on the relative position of the mobile unit 10, and then the process proceeds to step 158 to transmit monitoring information (for example, imaging information) of the risk potential 28 to the base station, and proceeds to step 160. Do.
  • step 160 it is determined whether the risk potential 28 has been eliminated, and if a negative determination is made, the process returns to step 158. Also, if an affirmative determination is made in step 160, the process returns to step 120.
  • FIG. 20 relates to the third embodiment, and is an example in which the distributed control system of the mobile object 10 is used for monitoring a security system of a house.
  • a wall 32 is provided around the house 30, and the inside of the site surrounded by the wall 32 is monitored by a fixed surveillance camera 34.
  • the mobile unit 10 divides the site by Voronoi and moves while avoiding mutual collisions.
  • the risk potential 28 is set in order to intensively monitor the detected area. At this time, if there is a Voronoi region, one mobile unit 10 can not sufficiently cover the risk potential 28, but the three mobile units 10 can be moved to the risk potential 28 based on the control law 2.
  • the blind spot may be monitored on a priority basis.
  • the inside of the premises of the house 30 is monitored, but it may be a parking lot.
  • the blind spot of the fixed monitoring camera fluctuates depending on the number and position of the vehicles to be parked, monitoring by the mobile object 10 is effective.
  • FIGS. 21A and 21B relate to the fourth embodiment, and show an example in which the distributed control system of the moving object 10 is used for monitoring of an intersection for accident prevention.
  • a surveillance camera 46 is installed on the priority road 40 to monitor the approach of the vehicle 38.
  • region 12 is previously set to the intersection 44 and the three mobile bodies 10 are applied, the mobile body 10 divides a site by Voronoi and moves while avoiding mutual collisions.
  • the risk potential 28 is set to monitor the area including the alley 42 in a focused manner. At this time, if there is a Voronoi region, one mobile unit 10 can not sufficiently cover the risk potential 28, but the three mobile units 10 can be moved to the risk potential 28 based on the control law 2.
  • the driver can detect the danger in advance by transmitting the image information captured by the mobile object 10 to the vehicle 38.
  • monitoring of the site of the house 30 in FIG. 20 and monitoring of the prior danger detection at the intersection 44 in FIGS. 21A and 21B are shown.
  • a wide range of surveillance is carried out with multiple mobile units 10, and in the event of a disaster, the rescuer is located, the area narrower than the normal range is designated as the risk potential, and the rescue is focused It is also applicable to activities.
  • FIG. 17 assumes that the risk potential 28 does not change (does not move) the position of the mobile object 10 before moving (see FIG. 14B).
  • the risk potential 28 not moving is referred to as a static risk potential 28.
  • the risk potential 28 may move.
  • a person, a motorbike, a vehicle or the like is set as the risk potential 28, the position changes momentarily at each moving speed.
  • Such a movable risk potential 28 is defined as "dynamic risk potential 28" with respect to the static risk potential.
  • the static risk potential 28 and the dynamic risk potential 28 have the same sign from the viewpoint of the same risk potential 28, and if necessary, “static” and “dynamic” are used. To distinguish.
  • the dynamic risk potential 28 can be classified into the following two types.
  • the dynamic risk potential 28 has a maximum moving velocity that is lower than the moving velocity of the moving object 10.
  • the dynamic risk potential 28 has a maximum moving velocity faster than the moving velocity of the moving object 10.
  • the situation of the class 1 and the situation of the class 2 are distinguished, and the follow-up control of the control law 3 is executed in the class 1 and the control in the class 2
  • the movement control of the mobile unit 10 which executes the tracking control of rule 4 was constructed.
  • control rule 3 or the control rule 4 needs to be selected in any of the control rule 1 and the control rule 2 described above.
  • control law 3 or control law 4 is the result of comparing the moving speed v1 (maximum speed) of the mobile unit 10 which is the own machine with the moving speed v2 (maximum speed) of the dynamic risk potential 28 to be followed Is selected based on (v1: v2).
  • the moving body 10 can surely follow and move.
  • the tracking control is performed aiming at the inferred position (which is estimated to move) several stages ahead (control law 4).
  • the movement locus of the moving object 10 deviates from the movement locus of the dynamic risk potential 28.
  • the estimated position is an important passing point
  • priority of monitoring at the estimated position can ensure the importance of monitoring.
  • step 104 and step 108 of FIG. 18 processing (selection control for follow-up) for determining the form (control law 3 or control law 4) of the follow-up control law is executed.
  • FIG. 22 is a flow chart showing a tracking form selection control routine which is control of the input calculation subroutine according to control rule 1 of step 104 of FIG. 18 and the input calculation subroutine according to control rule 1 of step 108.
  • step 200 of FIG. 22 information of the mobile unit 10 of its own device is collected, and then, in step 202, information of the mobile unit 10 of another device is collected, and the process proceeds to step 204.
  • estimation information of the risk potential 28 is collected. For example, by acquiring information such as a navigation system mounted on a vehicle, it is possible to grasp a future travel situation.
  • next step 206 it is determined whether the state of movement control in FIG. 18 is within the Voronoi region or outside the Voronoi region.
  • step 206 If it is determined in step 206 that it is in the Voronoi region, the subroutine of FIG. 22 determines that it is the control executed under control rule 1 of step 104 of FIG. 18 and shifts to step 208 for control. The input calculation according to rule 1 is performed, and the process proceeds to step 212.
  • step 206 determines that the subroutine of FIG. 22 is the control executed under control rule 2 of step 108 of FIG. Then, the input calculation according to control law 2 is performed, and the process proceeds to step 212.
  • the moving speed v1 (maximum speed) of the mobile unit 10 which is the own machine and the moving speed v2 (maximum speed) of the risk potential 28 to be followed are compared to determine which one is faster. To do (v1: v2).
  • step 212 If it is determined in this step 212 that the moving speed of the moving object 10 is the same as or faster than the moving speed of the risk potential 28 (v1> v2), the process proceeds to step 214, The position of the risk potential 28 calculated based on the estimation information of the risk potential 28 collected in step 204 is set as tracking control (control law 3) targeting the target, and the process proceeds to step 218.
  • step 212 If it is determined in step 212 that the moving speed of the moving object 10 is equal to the moving speed of the risk potential 28 or slower than the moving speed of the risk potential 28 (v1 ⁇ v2), the process proceeds to step 216 Then, from the position of the risk potential 28 calculated based on the estimation information of the risk potential 28 collected in the step 204, the following control (control law 4) is set with a goal of the presumed position to move several steps ahead. Control passes to step 218.
  • the mobile unit 10 can be short-cut (for example, forward) to the estimated position.
  • step 218 the control input set in each is executed, and the subroutine of FIG. 22 is ended (return to step 106 or step 110).
  • step 212 if the moving velocity v1 (maximum velocity) of the moving object 10 is slightly faster than the moving velocity v2 (maximum velocity) of the risk potential 28, control law 3 is set.
  • FIGS. 23A and 23B The details of the fifth embodiment will be described based on FIGS. 23A and 23B.
  • FIG. 23A shows the movement of the mobile object 10 and the risk potential 28 in time series based on the control rule 3 described in the fifth embodiment.
  • the mobile object 10 covers the risk potential 28 in each of the areas A 1 and A 2 divided by the dashed line 26 which is the Voronoi area boundary.
  • the moving body 10 Even if the risk potential 28 moves in time step 2 to time step 4, the moving body 10 always follows the risk potential 28 because the moving speed of the moving body 10 is faster than the moving speed of the risk potential 28. And can be covered.
  • FIG. 23B shows the movement of the mobile unit 10 and the risk potential 28 in time series based on the control rule 4 described in the fifth embodiment.
  • the mobile object 10 covers the risk potential 28 in each of the areas A 1 and A 2 divided by the dashed line 26 which is the Voronoi area boundary.
  • time step 2 when the risk potential 28 moves faster than the moving body 10, the moving body 10 starts moving in an attempt to follow the risk potential 28.
  • the moving body 10 estimates the time step 3 and the time step 4 and the moving body 10 short-cuts to the position of the time step 4 while considering the position of the risk potential 28 of the time step 3. As a result, the position of the risk potential 28 is not lost.
  • FIGS. 24A and 24B are diagrams verifying the effects of follow-up control based on the control rule 4 according to the fifth embodiment by comparing with the comparative example.
  • the risk potential 28 linearly moves from the first position A to the second position B in each of the areas A1 and A2 divided by the dashed line 26 which is the Voronoi area boundary line, and thereafter , 90 ° direction is changed to move to the third position C.
  • the mobile body 10 moves from the first position A to the second position B of the risk potential 28 toward the risk potential 28.
  • the risk potential 28 reaches the third position C and can not catch up. In the worst case, the mobile object 10 may lose sight of the risk potential.
  • the third position C is estimated when the risk potential 28 moves from the first position A to the second position B. Therefore, while recognizing the second position B, the moving body 10 moves to the third position C in an arc shape.
  • the moving body 10 can also reach the third position C when the risk potential 28 reaches the third position. In addition, it may be made to go ahead in time.
  • the radius of curvature of the arc or the like may be set based on the degree of placing importance on the second position B for the arc-shaped locus of the movable body 10 shown in FIG. 24A.
  • the more important the second position B the more the mobile object 10 passes near the second position B. In this case, the arrival at the third position C may be slightly delayed.
  • the form of the follow-up control (control law 3 or control law 4) is determined by the relationship between the moving speed of the moving object 10 and the moving speed of the risk potential 28 (class 1 or 2). Since we chose several steps ahead of the movement of the risk potential 28 for the moving object 10 that can not be caught up with the movement of the risk potential 28 that is identical to the movement trajectory, so-called shortcut (including advance) is made. As a result, the risk potential 28 is not lost. In addition, by considering the importance of the trajectory of the risk potential on the trajectory of movement of the risk potential 28, it is possible to reliably monitor the state in the middle of the risk potential 28.
  • region 12 (external environment area
  • the drone which can be air-captured was mentioned as the mobile body 10 (actuator), you may make it carry out autonomous distributed control of other mobile bodies, such as a vehicle and a boat, for example.

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Abstract

監視対象の中に未知の監視対象及び既知の監視対象が混在しても、相互に最適化を図って監視制御を行う。探索度（監視を必要とする領域１２におけるリスクポテンシャル２８に関する情報の「不確かさ」を表す情報）及び追従度（リスクポテンシャルの重要度と、被覆率（リスクポテンシャルと移動体１０との重複率）との積で表される情報）を相互に解析し、複数の移動体１０を、探索又は追従に振分ける。移動体振分け部６８では、探索度及び追従度の各々が、予め定めた水準を満足するように、監視すべきリスクポテンシャルを判定し、監視すべきリスクポテンシャルとして判定されたリスクポテンシャルに、複数の移動体１０を割り当てる（同時最適化）。同時最適化された各移動体１０は、割り当てられたリスクポテンシャルへの移動を開始し、リスクポテンシャルを監視する。

Description

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
　本開示は、対象領域をセンサ部でカバレッジするカバレッジ装置、移動体、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、及び移動体の分散制御プログラムに関する。
　特開２０１６－１１８９９６号公報には、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。なお、特開２０１６－１１８９９６号公報では、複数の移動体（飛行装置）を想定したロジックになっていない。また、監視対象が予め特定されていることを前提としている。
　なお、参考として、複数の移動体を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）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起動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。
　しかしながら、特開２０１６－１１８９９６号公報を含み、関連技術の監視システムでは、監視対象には今まで監視対象となっていない領域である未知の監視対象、及び、監視を継続すべき領域である既知の監視対象等が混在し、複数の移動体による監視制御において、監視すべき監視対象の選択の最適化が難しい。
　本開示は、監視対象の中に未知の監視対象及び既知の監視対象が混在しても、相互に最適化を図って監視制御を行うことができるカバレッジ装置、移動体、制御装置、移動体の分散制御プログラムを得ることが目的である。
　本開示に係るカバレッジ装置は、外部環境情報をセンシングするセンサ部と、センシング情報が得られない外部環境領域を対象領域と定義する定義部と、各対象領域の不確かさ及び重要度を含む状態量を予測する予測処理による予測結果に基づき、各対象領域の不確かさに応じた探索度及び各対象領域の重要度に応じた追従度が各々所定の水準となるように、カバレッジすべき対象領域を判定する判定部と、前記判定部がカバレッジすべきと判定した前記対象領域をカバレッジするためのアクチュエータの振り分けを指示する指示部と、を備えている。
　本開示のカバレッジ装置によれば、センサ部からセンシング情報が得られない外部環境領域を対象領域として定義し、予測処理による予測結果に基づき、探索度及び追従度が所定の水準となるように対象領域を判定する。
　例えば、カバレッジすべきと判定した対象領域に、今までカバレッジする対象となっていない未知の対象領域と、カバレッジした履歴があり当該カバレッジを継続すべき既知の対象領域とが混在する場合に、未知の対象領域の探索度と、既知の対象領域の追従度とが各々所定の水準となるように、対象領域をカバレッジするためのアクチュエータの振り分けを指示する。このため、相互に最適化を図って監視制御を行うことができる。
　本開示において、前記探索度が、各対象領域の不確かさのｌｘノルムであり、前記追従度が、前記対象領域の重要度と、前記対象領域をカバレッジしたときの被覆率との積であることを特徴とする。
　探索度及び追従度を数値化することで、同時に最適化し得るアクチュエータの振り分けが明確となる。
　本開示において、前記判定部は、前記対象領域を大域的にカバレッジしていないと判断した場合には、前記対象領域をカバレッジすべきと判定するように構成されていることを特徴とする。
　対象領域を大域的にカバレッジすることができる。
　本開示において、前記予測処理が、前記対象領域の状態量の変遷を事前知識情報として取得する取得部と、前記取得部で取得した事前知識情報と、現在から予め定めた過去までの前記アクチュエータによるカバレッジ履歴情報とに基づいて定められる、各対象領域の状態量から各対象領域の状態量の変化量を予測するモデルを用いて、現在から予め定めた未来までの各対象領域の状態量を予測する予測部と、を備えることを特徴とする。
　対象領域をカバレッジすべきかどうかを判定する予測処理として、対象領域の状態量の変遷を事前知識情報として取得し、取得した事前知識情報と、現在から予め定めた過去までの前記アクチュエータによるカバレッジ履歴情報とに基づいて定められる、各対象領域の状態量から各対象領域の状態量の変化量を予測するモデルを用いて、現在から予め定めた未来までの各対象領域の状態量を予測する。
　過去の変遷によって未来の変遷を予測することで、精度の高い予測が可能となる。
　本開示において、複数のアクチュエータのカバレッジ履歴情報を集約する集約部をさらに有し、前記集約部は、特定のアクチュエータとカバレッジを共有し得る、特定以外のアクチュエータのカバレッジ履歴情報を集約すると共に、前記モデルを定めるために用いるカバレッジ履歴情報が、前記集約部で集約したカバレッジ履歴情報であることを特徴とする。
　単一のアクチュエータで得たモデルを定めるために用いるカバレッジ履歴情報よりも、周囲のアクチュエータで得た予測に用いるカバレッジ履歴情報を集約した方が、より精度の高い予測が可能となる。
　本開示において、前記探索度が所定の水準を満たすようにカバレッジすべき対象領域である未知の対象領域のカバレッジと、前記追従度が所定の水準を満たすようにカバレッジすべき対象領域である既知の対象領域のカバレッジとを、それぞれ専用のアクチュエータで対応させることを特徴とする。
　予め未知の対象領域のカバレッジを担当するチームと、既知の対象領域のカバレッジを担当するチームとに分担することで、振り分けの管理制御が簡便化できる。なお、移動空間（例えば、飛行高度等）を分けてもよい。
　本開示において、前記対象領域が、前記センサ部のセンシング可能領域以外の死角領域であり、当該死角領域は、その位置及び大きさが経時的に変化することを特徴としている。
　センシング情報が得られない外部環境領域として定義される対象領域は、例えば、センサ部が撮像素子であれば、何等かの障害物によって隠蔽された撮像できない死角領域である。例えば、障害物が車両の場合、当該車両が移動すれば、死角領域が変化することになる。なお、センサ部が赤外線センサであれば、障害物が発熱体となるように、センサ種によって障害物の種類は異なる。
　本開示の移動体は、相互に干渉しない担当領域に配置されると共に、監視範囲が変更可能なセンサを搭載し、及び互いに位置情報を送受信することで、衝突を回避しながら担当領域を変更するように移動する移動体であって、予め定めた予測処理により、自機の担当領域内の各監視対象の不確かさ及び重要度を含む状態量を予測する予測処理の予測結果に基づき、自機の担当領域内の各監視対象の不確かさに応じた探索度及び各監視対象の重要度に応じた追従度が各々所定の水準となるように移動する移動制御部を有している。
　本開示の移動体によれば、自機の担当領域内の各監視対象の不確かさ及び重要度を含む状態量を予測した予測結果に基づき、自機の担当領域内の各監視対象の不確かさに応じた探索度及び各監視対象の重要度に応じた追従度が各々所定の水準となるように移動する。
　例えば、監視すべきと判定した監視対象に、今まで監視対象となっていない未知の監視対象と、監視した履歴があり当該監視を継続すべき既知の監視対象とが混在する場合に、未知の監視対象の探索度と、既知の監視対象の追従度とが各々所定の水準となるように、移動体が移動する。これにより、未知の監視対象域と、既知の監視対象との監視制御を、相互に最適化を図って行うことができる。
　本開示の制御装置は、相互に干渉しない担当領域に配置されると共に、監視範囲が変更可能なセンサをそれぞれ搭載した複数の移動体、及び前記複数の移動体が互いに位置情報を送受信することで、衝突を回避しながら担当領域を変更するように移動させる移動体の分散制御システムにおける制御装置であって、自機移動体の担当領域内の各監視対象の不確かさ及び重要度を含む状態量を予測する予測処理の予測結果に基づき、自機移動体の担当領域内の各監視対象の不確かさに応じた探索度及び各監視対象の重要度に応じた追従度が各々所定の水準となるように、前記移動体のそれぞれに移動先の監視対象を指定する指定部と、前記指定部で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移動制御部と、を有している。
　本開示の制御装置によれば、指定部では、自機移動体の担当領域内の各監視対象の不確かさ及び重要度を含む状態量を予測した予測結果に基づき、自機移動体の担当領域内の各監視対象の不確かさに応じた探索度及び各監視対象の重要度に応じた追従度が各々所定の水準となるように、移動体のそれぞれに移動先の監視対象を指定する。
　移動制御部では、指定部で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。
　例えば、監視すべきと判定した監視対象に、今まで監視対象となっていない未知の監視対象と、監視した履歴があり当該監視を継続すべき既知の監視対象とが混在する場合に、未知の監視対象の探索度と、既知の監視対象の追従度とが各々所定の水準となるように、移動体のそれぞれに移動先の監視対象を指定することができる。これにより、未知の監視対象域と、既知の監視対象との監視制御を、相互に最適化を図って行うことができる。
　また、本開示において、自機移動体の担当領域内の各監視対象の不確かさに応じた探索度及び各監視対象の重要度に応じた追従度が各々所定の水準となる場合には、担当領域内の各監視対象の不確かさに応じた探索度及び各監視対象の重要度に応じた追従度が各々所定の水準とならない他の移動体の担当領域へ移動すべきであると判定する判定部を更に含み、前記移動制御部は、前記判定部によって移動すべきであると判定された前記他の移動体の担当領域へ自機移動体を移動させることを特徴としている。
　自機移動体の担当領域内の各監視対象の不確かさに応じた探索度及び各監視対象の重要度に応じた追従度が各々所定の水準となる場合には、担当領域内の各監視対象の不確かさに応じた探索度及び各監視対象の重要度に応じた追従度が各々所定の水準とならない他の移動体の担当領域へ移動すべきであると判定する判定部を備えることで、移動制御部では、移動すべきであると判定された前記他の移動体の担当領域へ自機移動体を移動させることができる。
　本開示において、前記移動制御部により移動した後の、自機移動体の担当領域内の前記監視対象の監視度合いを示す情報を送信すると共に、他機移動体の担当領域内の前記監視対象の監視度合いを示す情報を受信する情報交信部と、前記情報交信部で受信した情報に基づき、他機移動体の担当領域内の監視対象へ、現在の自機移動体の担当領域を超えて移動する条件が成立するか否かを判断する判断部と、前記判断部で移動する条件が成立した自機移動体を含む複数の移動体の中から、移動する移動体を確定させる調停を実行する調停部と、をさらに有している。
　相互に干渉しない担当領域に配置されると共に、当該担当領域内で移動することで、監視範囲が変更可能なセンサをそれぞれ搭載した複数の移動体を備え、複数の移動体が互いに位置情報を送受信することで、衝突を回避しながら担当領域を変更するように移動させる。例えば、衝突を回避しながら移動体を移動する場合の制御として、ボロノイ分割制御が適用可能である。
　情報交信部は、移動制御手段により移動した後の、監視対象領域の監視度合いを示す情報を送受信する。
　判断部では、受信した情報に基づき、他機移動体の担当領域へ移動する条件が成立するか否かを判断し、調停部が、判断部で移動する条件が成立した自機移動体を含む複数の移動体の中から、移動する移動体を確定させる調停を実行する。
　これにより、複数の移動体の衝突を回避しつつ、担当領域を逸脱して監視対象領域へ移動させることができ、監視対象領域の被覆率の低減を図ることができる。
　本開示において、前記判断部が、目的の監視対象までの移動軌跡上における、他機移動体との衝突有無で判断することを特徴とする。
　目的の監視対象領域までの移動軌跡上に他機移動体が存在しないことを条件とする。目的の監視対象領域までの移動軌跡上に他機移動体が存在する場合、衝突回避を最優先とし、移動を断念する。
　本開示において、前記調停部が、前記条件の成立までの時間、移動にかかる時間、要求されるセンサ機能の少なくとも１つに基づいて調停することを特徴とする。
　例えば、調停部における、条件の成立までの時間による調停とは、複数の移動体の内最短に条件が成立した場合に、他機の移動体の移動を制限するための情報を送信することで移動体を選択する。また、移動にかかる時間による調停とは、最も早く目的の監視対象まで移動できる移動体を選択する。さらに、要求されるセンサ機能による調停とは、例えば、移動体毎に、情報として撮影した視覚情報を得る移動体、或いは、超音波センサや赤外線センサによる特殊な信号を得る移動体等が存在するとき、要求される情報に基づいて、移動体を選択する。
　本開示において、前記予測処理が、前記監視対象の状態量の変遷を事前知識情報として取得する取得部と、前記取得部で取得した事前知識情報と、現在から予め定めた過去までの前記移動体による監視履歴情報とに基づいて定められる、各監視対象の状態量から各監視対象の状態量の変化量を予測するモデルを用いて、現在から予め定めた未来までの前記監視対象の状態量を予測する予測部と、を備えることを特徴とする。
　監視対象を監視すべきかどうかを判定する予測処理として、監視対象の変遷を事前知識情報として取得し、取得した事前知識情報に基づき、現在から予め定めた過去までの前記移動体による監視履歴情報を生成し、生成した監視履歴情報に基づき、現在から予め定めた未来までの前記監視の変遷を予測する。
　過去の変遷によって未来の変遷を予測することで、精度の高い予測が可能となる。
　本開示において、複数の移動体の監視履歴情報を集約する集約部をさらに有し、前記集約部は、特定の移動体と監視を共有し得る、特定以外の移動体の監視履歴情報を集約すると共に、前記モデルを定めるために用いる監視履歴情報が、前記集約部で集約した監視履歴情報であることを特徴とする。
　単一の移動体で得た予測に用いる監視履歴情報よりも、周囲の移動体で得た予測に用いる監視履歴情報を集約した方が、より精度の高い予測が可能となる。
　本開示において、前記探索度が所定の水準を満たすように監視すべき監視対象である未知の監視対象の監視と、前記追従度が所定の水準を満たすように監視すべき監視対象である既知の監視対象の監視とを、それぞれ専用の移動体で対応させることを特徴とする。
　予め未知の監視対象の監視を担当するチームと、既知の監視対象の監視を担当するチームとに分担することで、振り分けの管理制御が簡便化できる。なお、移動空間（例えば、飛行高度等）を分けてもよい。
　本開示において、前記探索度が、各監視対象の不確かさのｌｘノルムであり、前記追従度が、前記監視対象の重要度と、前記監視対象を監視したときの被覆率との積であることを特徴とする。
　探索度及び追従度を数値化することで、同時に最適化し得るアクチュエータの振り分けが明確となる。
　本開示において、前記監視対象の移動速度情報、及び移動計画情報を取得する取得部と、前記取得部で取得した移動速度情報に基づき、前記監視対象の移動速度と、前記移動体の移動速度との速度差を判定する判定部と、前記判定部による判定結果により、前記監視対象の移動速度が前記移動体の移動速度よりも速いと判定した場合に、前記取得部で取得した前記移動計画情報に基づき、前記監視対象の現在位置から推測される所定時刻先の推測位置、及び前記所定時刻先の推測位置までの、監視対象の移動が推測される推測移動経路を特定する特定部と、前記特定部で特定された所定時刻先の推測位置へ前記移動体が移動し、かつ、前記推測移動経路に対応して前記移動体が移動するように制御するショートカット制御部と、をさらに有している。
　移動体を制御する監視対象追従制御装置は、相互に干渉しない担当領域に配置されると共に、監視範囲が変更可能なセンサ部をそれぞれ搭載した複数の移動体、及び複数の移動体が互いに位置情報を送受信することで、衝突を回避しながら担当領域を変更するように移動させることを基本制御する。
　この基本制御の下において、取得部は監視対象の移動速度情報、及び移動計画情報を取得し、取得した移動速度情報に基づき、監視対象の移動速度と、移動体の移動速度との速度差を判定する。
　特定部は、判定部による判定結果により、監視対象の移動速度が移動体の移動速度よりも速いと判定した場合に、取得部で取得した前記移動計画情報に基づき、監視対象の現在位置から推測される所定時刻先の推測位置、及び所定時刻先の推測位置までの、監視対象の移動が推測される推測移動経路を特定する。ショートカット制御部は、特定部で特定された所定時刻先の推測位置へ移動体が移動し、かつ、前記推測移動経路に対応して前記移動体が移動するように制御する。
　これにより、監視対象の追従制御において、監視対象の移動速度が、移動体の移動速度よりも速い場合でも、移動体による監視対象の監視を継続させることができる。
　本開示において、前記特定部が、予め定められた監視対象の移動経路上に点在し、かつ監視が優先される複数の重要経由地点の中から選択して、推測位置を特定することを特徴とする。
　監視対象の移動経路上において、監視が優先される重要経由地点の中から選択して、推測位置を特定することで、遅滞なく重要な監視領域の監視を行うことができる。
　本開示において、前記ショートカット制御部が、前記移動体を、前記推測位置までの最短距離で移動させたときに、前記監視対象よりも先に到達する余剰時間を演算し、演算した余剰時間及び追従対象との距離を最小とするように、前記監視対象の追従移動を継続することを特徴とする。
　また、本開示において、前記ショートカット制御部が、現在の移動体の位置から、前記特定部で特定された所定時刻先の推測位置までを結ぶ円弧状の移動経路であって、前記推測移動経路に対応して前記移動経路で前記移動体が移動するように制御することを特徴とする。
　推測位置が特定された場合、直線的な移動が最も短い最短時間で推測位置へ到達することができるが、監視対象よりも先に到達する余剰時間を演算し、演算した余剰時間及び追従対象との距離を最小とするように、前記監視対象の追従移動を継続する。例えば、直線的な移動に対して、なるべく監視対象の移動軌跡に近づくように円弧軌跡で移動させ、かつ先回りすることで、監視対象の監視度合い（被覆率）が十分ではないが、監視対象の移動軌跡に沿った監視を必要最小限継続することができる。
　本開示では、監視対象の中に未知の監視対象及び既知の監視対象が混在しても、相互に最適化を図って監視制御を行うことができる。
本実施の形態に係る移動体分散制御システムの概略図である。 本実施の形態に係る移動体の分散制御システムを示し、移動体を動作させるための制御系のブロック図である。 移動体のＣＰＵで実行される分散制御プログラムの実行を機能別に分類したブロック図である。 本実施の形態に係る移動体において、現在から過去に遡った領域内のリスクポテンシャルの遷移の観測履歴を示す概略図である。 複数の移動体による観測履歴の集約状態を示す概略図である。 本実施の形態に係る移動体において、現在から未来に進んだ領域内のリスクポテンシャルの遷移の観測予測を示す概略図である。 本実施の形態に係る移動体が移動する領域のサンプル点を示す座標図である。 各座標のサンプル点における状態量に依存する重要度、及び不確かさを示すノルム値の特性図である。 各座標のサンプル点における状態量及び不確かさを正負の数値で表現した場合の特性図である。 本実施の形態に係る分散制御部が実行する移動体分散制御のメインルーチンを示すフローチャートである。 図８のステップ３００の処理の詳細を示す事前知識情報サブルーチンを示す制御フローチャートである。 図８のステップ３０２の処理の詳細を示す観測履歴解析サブルーチンを示す制御フローチャートである。 図８のステップ３０４の処理の詳細を示す観測履歴集約サブルーチンを示す制御フローチャートである。 図８のステップ３０６の処理の詳細を示す予測制御サブルーチンを示す制御フローチャートである。 図８のステップ３０８の処理の詳細を示す移動体振分けサブルーチンを示す制御フローチャートである。 図８のステップ３１０の処理の詳細を示す情報提供サブルーチンを示す制御フローチャートである。 本実施の形態に係る特定の領域において、移動体が既知のリスクポテンシャル又は既知のリスクポテンシャルに振り分けられて移動する状況を示す平面図である。 本実施の形態の変形例に係る移動体分散制御システムの概略図であり、固定カメラを自律分散ネットワークに組み込む状態を示す。 固定カメラを自律分散ネットワークに組み込まない状態を示す。 本実施の形態の実施例１に係る移動体の分散制御システムを示し、移動体が移動する領域の平面図である。 本実施の形態の実施例１に係るボロノイ分割された領域の平面図であり、リスクポテンシャル指定時を示す。 制御則１に基づく移動体の移動後を示す。 本実施の形態の実施例１に係る移動体とリスクポテンシャルとの相関関係を示す平面図であり、被覆率＝１の場合を示す。 被覆無しの場合を示す。 １＜被覆率の場合を示す。 ０＜被覆率＜１の場合を示す。 領域内でのボロノイ領域を逸脱して移動可能な移動体を示す。 リスクポテンシャルに重要度を設定した場合の優先度合いによる被覆率の変化を示すカバレッジ遷移図である。 リスクポテンシャルに重要度を設定した場合の優先度合いによる被覆率の変化を示すカバレッジ遷移図である。 本実施の形態の実施例１に係るボロノイ分割された領域の平面図であり、図１４Ｂの状態から制御則２に基づく移動体の移動後を示す。 本実施の形態の実施例１に係るリスクポテンシャル監視制御ルーチンを示すフローチャートである。 本実施の形態の実施例２に係り、所謂早い者勝ちの法則により、目的のリスクポテンシャルへ移動する移動体を決定するようにした、リスクポテンシャル監視制御ルーチンのフローチャートである。 本実施の形態の実施例２に係り、所謂早い者勝ちの法則により、目的のリスクポテンシャルへ移動する移動体を決定するようにした、リスクポテンシャル監視制御ルーチンのフローチャートである。 本実施の形態の実施例３に係り、移動体の分散制御システムを、家屋のセキュリティシステムの監視に用いた場合の例である。 本実施の形態の実施例４に係り、移動体の分散制御システムを、事故防止のための交差点のモニタリングに用いた場合の例である。 本実施の形態の実施例４に係り、移動体の分散制御システムを、事故防止のための交差点のモニタリングに用いた場合の例である。 図１８のステップ１０４の制御則１による入力計算サブルーチン、及び、ステップ１０８の制御則１による入力計算サブルーチンの制御である追従形態選択制御ルーチンを示すフローチャートである。 本実施の形態の実施例５に係り、制御則３に基づく移動体とリスクポテンシャルの移動を、時系列で示した移動体の遷移図である。 制御則４に基づく移動体１０とリスクポテンシャル２８の移動を、時系列で示した移動体の遷移図である。 実施例５に係る制御則４による追従制御の効果を、比較例と比較することで検証した平面図である。 図２４Ａに対応する比較例である。
　図１は、本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。
　本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、本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にロードして実行することで、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。なお、分散制御プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤなどの非一時的記録媒体に記録され、非一時的記録媒体からＲＯＭ１６Ｃにロードされてもよい。
　(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）
　本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、本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、後述する重要度に基づいて、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、後述する探索度に基づいて、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）で実行される分散制御プログラムを機能別にブロック化した図（以下、分散制御部５８という）。なお、図３の分散制御部５８は、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。
　図３に示される如く、分散制御部５８は、事前知識取得部６０を備える。事前知識取得部６０では、基地局５４（図１参照）等におけるビッグデータ管理サーバにアクセス（オフライン、通信を問わず）し、領域１２に関する事前知識情報を事前に取得する。
　領域１２に関する事前知識情報は、領域１２においてリスクポテンシャル２８のダイナミクスを決定するパラメータを少なくとも含む。また、領域１２に関する事前知識情報は、例えば、領域１２においてリスクポテンシャル２８は、どんな頻度で表れるか、どのような挙動をするか、どんな分布で移動するか、或いはどこが重要度が高いか等の情報を更に含む。
　リスクポテンシャル２８の状態量をｘとした場合、以下の演算式（（１）式）が成り立つ。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ここで、リスクポテンシャル２８の状態量ｘは、リスクポテンシャル２８の不確かさ及び重要度を含む。
　事前知識情報取得部６０は、履歴解析部６２に接続されている。履歴解析部６２では、図４Ａに示される如く、各移動体１０における、予め定めた期間（本実施の形態では、現在時刻ｔに対して単位時間毎に回数Ｔｐだけ遡って（ｔ－Ｔｐ）までの期間）、移動体１０による観測履歴を取得する。例えば、回数Ｔｐが１００であれば、１００コマ分の過去の観測履歴を取得することになる。
　取得する時間の分解能（単位時間）は、細かければ細かいほど精度は高くなり、粗ければ粗いほど処理速度を高めることができ、ＣＰＵ１６Ａ（図２参照）の処理能力や、監視すべき領域１２の監視精度等によって定めればよい。また、回数Ｔｐは、領域１２内のリスクポテンシャルの変化度合い等を考慮して定めればよい。
　例えば、観測履歴には、前述した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とが混在するが、経時的にその状態量が変化していることが予測される。
　そこで、履歴解析部６２では、現在時刻ｔから単位時間毎に回数Ｔｐだけ遡った期間中の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との状態量を移動体１０毎に把握する。
　ｉ番目（ｉは、担当する領域１２に存在する複数の移動体１０のそれぞれに付す番号（正の整数）である。）の移動体１０によるリスクポテンシャル２８の観測履歴は以下の演算式（（２）式）で表現することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　履歴解析部６２は、履歴集約部６４に接続されている。履歴解析部６２で解析した、各移動体１０の情報（Ｘｉ）は、履歴集約部６４に集約される。例えば、図４Ｂに示される如く、自機の移動体１０の情報を含み、近傍の他機の移動体１０の情報との観測履歴の和集合が演算される（（３）式参照）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　履歴集約部６４は予測制御部６６に接続され、集約された情報は、予測制御部６６へ送出される。
　図５に示される如く、予測制御部６６では、各移動体１０における、予め定めた期間（本実施の形態では、現在時刻ｔに対して単位時間毎に回数Ｔｆだけ進めて（ｔ＋Ｔｆ）までの期間）、移動体１０の将来のダイナミクスｑ’を予測する。例えば、回数Ｔｆが１００であれば、１００コマ分の未来の観測予測を取得することになる。
　取得する時間の分解能（単位時間）は、細かければ細かいほど精度は高くなり、粗ければ粗いほど処理速度を高めることができ、ＣＰＵ１６Ａ（図２参照）の処理能力や、監視すべき領域１２の監視精度等によって定めればよい。また、回数Ｔｆは、領域１２内のリスクポテンシャルの変化度合い等を考慮して定めればよい。また、履歴解析部６２で適用した回数Ｔｐとは、必ずしも相関させる必要はない。
　例えば、未来予測には、前述した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とが混在するが、経時的にその位置が変化することが予測される。
　そこで、予測制御部６６では、現在時刻ｔから単位時間毎に回数Ｔｆだけ進めた期間中の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との状態量を移動体１０毎に把握（予測）する。
　ｉ番目（ｉは、担当する領域１２に存在する複数の移動体１０のそれぞれに付す番号（正の整数）である。）の移動体１０によるリスクポテンシャル２８の状態量の予測は以下の演算式（（４）式）で表現することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　次に、それぞれの移動体１０での、リスクポテンシャルのダイナミクスを決定するパラメータｑｉを用いた、リスクポテンシャルの状態量の変化量の予測は、演算式（（５）式）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　予測制御部６６は、移動体振分け部６８に接続されており、予測結果（推定されたダイナミクスｑ’）を、移動体振分け部６８へ送出する。
　移動体振分け部６８では、探索度及び追従度の各々が、予め定めた水準を満足するように、監視すべきリスクポテンシャルを判定し、監視すべきリスクポテンシャルとして判定されたリスクポテンシャルに、複数の移動体１０を割り当てる（同時最適化）。
　同時最適化された各移動体１０は、割り当てられたリスクポテンシャルへの移動を開始し、リスクポテンシャルを監視する。
　（探索度）
　探索度とは、監視を必要とする領域１２における各リスクポテンシャル２８に関する情報の「不確かさ」に応じて定まる値であり、探索度は、例えば、各リスクポテンシャル２８に関する情報の「不確かさ」を表すベクトルのｌｘノルムである。
　（追従度）
　追従度は、リスクポテンシャルの重要度と、被覆率（リスクポテンシャルと移動体１０との重複率）との積で表されるものである。この追従度により、例えば、重要度の高い既知のリスクポテンシャルに対しては追従を継続し、重要度の低い既知のリスクポテンシャルに対しては追従を断続又は中止するといった判断が可能である。
　本実施の形態では、探索度及び追従度を相互に解析し、監視すべきリスクポテンシャルを判定し、監視すべきリスクポテンシャルとして判定されたリスクポテンシャルに、複数の移動体１０を振分ける。
　例えば、図６Ａに示される如く、領域１２を、矩形のリスクポテンシャル２８に分類し、各点Ｐを符号によって区別する。移動体１０は鎖線Ａのように移動させるものとする。
　各点Ｐは、それぞれ状態量ｘ（点Ｐの符号によって区別）が定められており、リスクポテンシャル２８は、未サンプル点（白抜き部分）と既サンプル点（網掛け部分）が存在している。
　この図６Ａの不確かさを、図６Ｂに示される如く、情報の不確かさで表すことができる。
　図６Ｂの上図の実線で示す特性曲線Ｂは、図６Ａの既サンプル点（不確かさが最小値）に基づき推定されるリスクポテンシャルの重要度であり、この重要度が大きければ、重要度が高いと推定される。
　しかし、未サンプル点が多く、不確かさが大きければ大きいほど、この実線の特性曲線Ｂから離脱し、点線の特性曲線Ｃと一点鎖線の特性曲線Ｄのように重要度に拡がりが出ることになる。この拡がりが不確かさの大きさに相当する。
　そこで、不確かさの大きい点、かつ、重要度が高い点を重点的に探索する。不確かさ（ノルム値）に、予め許容水準を定めておき、許容水準よりも大きい不確かさを持つリスクポテンシャルに移動体を向かわせることで、探索度（不確かさ）を下げていく。
　一方、不確かさが水準よりも低くても、重要度が高い点は、さらなる追従をさせる。
　このような、移動体１０の振分けを行い、探索度と追従度の同時最適化を図るようにした。
　ここで、図６Ｂに示される如く、既サンプル点（例えば、点Ｐｌ）において、サンプリングしたときから、時間が経過した場合、その経時によって不確かさを大きくしている。すなわち、点Ｐｌは、古いデータは信憑性が乏しいという観点から、忘却率を定め、徐々に実線の特性曲線Ｂから逸脱させるようにした例である。
　なお、図７に示される如く、単純に、未知のリスクポテンシャルの不確かさを負の数（例えば、０未満から－１）で表わし、既知のリスクポテンシャルの重要度を正の数（例えば、０以上から＋１）で表してもよい。また、既知のリスクポテンシャルにおいて、対象物（例えば、車両）が存在する場合は「＋１」、存在しない場合は「０」と表現して、区別するようにしてもよい。
　図３に示される如く、移動体振分け部６８は、情報処理部７０に接続されている。情報処理部７０では、移動体振分け部６８で振分けられた移動体１０から情報を取得すると共に、例えば、領域１２内に存在する車両５６（図１参照）の運転者等に、死角の無い空間再現データを提供したり、不測の事態に備えた警告を行う。
　以下に、本実施の形態の作用を図８～図１０Ｃのフローチャートに従い説明する。
　図８は、分散制御部５８が実行される移動体分散制御のメインルーチンを示すフローチャートである。
　ステップ３００では、事前知識情報を取得する（図９Ａ参照、後述）。
　次のステップ３０２では、観測履歴を解析する（図９Ｂ参照、後述）。
　次のステップ３０４では、複数の移動体１０の間で観測履歴を集約する（図９Ｃ参照、後述）。
　次のステップ３０６では、リスクポテンシャル２８のダイナミクスを決定するパラメータｑの最適な値を求め、リスクポテンシャル２８の状態量を予測する（図１０Ａ参照、後述）。
　次のステップ３０８では、リスクポテンシャル２８の状態量の予測結果に基づいて、監視すべきリスクポテンシャルを判定し、移動体１０を振り分ける（図１０Ｂ参照、後述）。
　次のステップ３１０では、取得した情報を適用する。すなわち、情報を必要としている利用者に提供する。
　図９Ａは、図８のステップ３００の処理の詳細を示す事前知識情報サブルーチンを示す制御フローチャートである。
　ステップ３１２では、ビッグデータ管理サーバへアクセスし、次いでステップ３１４へ移行して、監視する領域１２を指定し、ステップ３１６へ移行する。
　ステップ３１６では、ビッグデータ管理サーバから、ステップ３１４で指定した領域１２に関する事前知識情報として、リスクポテンシャル２８のダイナミクスを決定するパラメータｑを取得する。更に、例えば、領域１２においてリスクポテンシャル２８は、どんな頻度で表れるか、どのような挙動をするか、どんな分布で移動するか、或いはどこが重要度が高いか等の情報を取得し、このルーチンは終了する。
　図９Ｂは、図８のステップ３０２の処理の詳細を示す観測履歴解析サブルーチンを示す制御フローチャートである。
　ステップ３２０では、現在時刻ｔから単位時間毎に遡る回数Ｔｐを設定し、ステップ３２２へ移行する。
　ステップ３２２では、単位時間毎の観測履歴を取得して、ステップ３２４へ移行する。
　ステップ３２４では、演算式（（２）式）に基づき、リスクポテンシャル２８の回数Ｔｐ分の単位時間前から遷移した状態量ｘを特定し、このルーチンは終了する。
　図９Ｃは、図８のステップ３０４の処理の詳細を示す観測履歴集約サブルーチンを示す制御フローチャートである。
　ステップ３２６では、まず、集約する移動体１０を特定する。集約は同一の群５２の全ての移動体１０であってもよいが、自機の移動体１０の近傍に位置する他機の移動体１０に限定する方が、精度を低下させず、効率的に情報の精度を高めることができる。
　次のステップ３２８では、演算式（（３）式）に基づき、複数の移動体１０で得られたリスクポテンシャルの状態量を集約し、このルーチンは終了する。これにより、自機の移動体１０が特定した観測履歴の精度を高めることができる。
　図１０Ａは、図８のステップ３０６の処理の詳細を示す予測制御サブルーチンを示す制御フローチャートである。
　ステップ３３０では、事前知識情報として取得した、リスクポテンシャル２８のダイナミクスを決定するパラメータｑと、複数の移動体１０で得られたリスクポテンシャルの状態量を集約した結果とに基づいて、リスクポテンシャル２８のダイナミクスを決定するパラメータｑの最適な値を求める。
　ステップ３３１では、現在時刻ｔから単位時間毎に進ませる回数Ｔｆを設定し、ステップ３３２へ移行する。
　ステップ３３２では、演算式（（５）式）に基づき、リスクポテンシャル２８の状態量の変化を予測して、リスクポテンシャル２８の状態量を予測することを繰り返すことにより、リスクポテンシャル２８の回数Ｔｆ分の状態量ｘ’を予測し、このルーチンは終了する。
　図１０Ｂは、図８のステップ３０８の処理の詳細を示す移動体振分けサブルーチンを示す制御フローチャートである。
　ステップ３３６では、リスクポテンシャル２８の状態量の予測結果から、各リスクポテンシャル２８の不確かさの数値を取り込み、探索度を算出する。例えば、各リスクポテンシャルの不確かさを表すベクトルのノルム値で探索度を表現することで、不確かさが大きいほど探索度が大きくなる。
　次のステップ３３８では、ステップ３３６で算出した探索度が所定の水準を満たすように、監視すべきリスクポテンシャル２８を判定する。
　次のステップ３４０では、リスクポテンシャル２８の状態量の予測結果から、各リスクポテンシャル２８の重要度を取り込み、ステップ３４２へ移行する。
　ステップ３４２では、追従度を演算する。すなわち、追従度は、重要度×被覆率で表される。次のステップ３４４では、ステップ３４２で得た追従度が所定の水準を満たすように、監視すべきリスクポテンシャル２８を判定し、ステップ３４６へ移行する。
　ステップ３４６では、探索と追従とが同時に最適化するように、リスクポテンシャル２８への移動体１０の振り分けを実行し、次いで、ステップ３４８へ移行して、探索及び追従の実行を指示し、このルーチンは終了する。
　図１０Ｃは、図８のステップ３１０の処理の詳細を示す情報提供サブルーチンを示す制御フローチャートである。
　ステップ３５０では、情報を取得したか否かを判断し、否定判定された場合は、このルーチンは終了する。
　また、ステップ３５０で肯定判定されると、ステップ３５２へ移行して、死角カバレッジ情報を生成する。例えば、車両に対する情報として、死角の無い空間再現データを生成し、ステップ３５４へ移行して利用者へ情報を提供する。さらに詳しく言えば、駐車場内で駐車するスペースを捜している運転者に、駐車場全体のマップを提供することで、運転者は戸惑うことなく駐車スペースへ移動することができる。また、駐車場内において、歩行者の存在を警告することで、安全な運転を喚起することができる。
　図１１は、特定の領域１２において、移動体１０が、探索度が所定の水準を満たすように監視すべき未知のリスクポテンシャル２８、又は追従度が所定の水準を満たすように監視すべき既知のリスクポテンシャル２８に振り分けられて移動する状況を示す平面図である。なお、図１１では、各移動体１０を区別するため末尾に符号「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」を付し、各リスクポテンシャル２８を区別するため末尾に符号「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」を付すこととする。
　移動体１０Ａは、既知のリスクポテンシャル２８Ａに向かい、被覆率１（１００％）で情報を収集することができる。
　移動体１０Ｂは、既知のリスクポテンシャル２８Ｂに向かうが、被覆率を高めるため、リスクポテンシャル２８Ｂの範囲を移動することで、被覆率を高めて情報を収集することができる。
　移動体１０Ｃは、まず、未知のリスクポテンシャル２８Ｃに振り分けられ、その範囲を移動する。この結果、未知のリスクポテンシャル２８Ｃは既知となり、移動体１０Ｃは、次の未知のリスクポテンシャル２８Ｄに振り分けられ、その範囲を移動する。この結果、未知のリスクポテンシャル２８Ｄは既知となり、移動体１０Ｃは、さらに次の既知のリスクポテンシャル２８Ｅに振り分けられ、被覆率１（１００％）で情報を収集することができる。
　（本実施の形態の変形例）
　本実施の形態では、特定の領域１２を監視する群５２内に存在する複数の移動体１０に対して、探索度が所定の水準を満たすように監視すべき未知のリスクポテンシャル２８に振り分けるか、追従度が所定の水準を満たすように監視すべき既知のリスクポテンシャル２８に振り分けるかの割合は、１：１（５０％ずつ）の確率とした。言い換えれば、探索と追従との同時最適化の結果に依存して、移動体１０は探索するか追従するかに振り分けられていた。
　これに対して、変形例では、予め、探索専用の移動体１０（図１２では、網掛けされた移動体１０Ｓ）と、追従専用の移動体１０（図１２では、白抜きされた移動体１０Ｆ）とに分類した。なお、図１２では、探索チームとして３台の移動体１０Ｓと追従チームとして２台の移動体１０Ｆとを配備しているが、この数及び割合は、限定されるものではない。また、専用の移動体１０Ｓ又は１０Ｆに加え、本実施の形態のように探索又は追従の何れにも振り分け可能な移動体１０を混在させてもよい。
　さらには、移動体１０の一部又は全部に対して探索又は追従専用ではなく、振り分けの比率を何れかに重視するような比率としてもよい（例えば、８：２、３：７等）。
　なお、領域１２に配置された固定カメラ７２を分散制御システムのネットワーク範囲としてもよい。図１２Ａは固定カメラ７２を分散制御システムのネットワークの範囲とした斜視図であり、図１２Ａは固定カメラ７２を分散制御システムのネットワークの範囲としない斜視図である。
「実施例」
　以下に、本実施の形態の移動体分散制御システム５０を適用したリスクポテンシャル２８への移動制御において、ボロノイ領域を用いた実施例を説明する。
　（実施例１）
　図１３は、実施例１に係る移動体の分散制御システムに適用される移動体１０及び、移動体１０が移動する領域１２が示されている。
　各移動体１０の制御装置１４では、位置認識モジュール２２からの位置情報に基づいて、図１３に示す領域１２をボロノイ分割する。
　ボロノイ分割とは、各ポイント（ここでは、移動体１０の位置）の勢力圏を分析するものであり、移動体１０までの距離が最短となる点の集合を１つのポリゴンで表したとき、それぞれをボロノイ領域という。例えば、図１３において、二次元平面におけるボロノイ分割では、ボロノイ分割の境界線は、移動体１０を結ぶ線分の垂直二等分線（図１３の鎖線２６）となり、鎖線２６で区画された各ボロノイ領域（１）～（ｎ）には、必ず１機の移動体１０が存在する。なお、変数ｎはボロノイ分割数であり、図１３ではｎ＝１７である。
　実施例１では、領域１２の範囲で、移動体１０は相互に自由に移動しており、その都度、ボロノイ領域は変化することになる。図１３は、各移動体１０が、点線の位置から実線の位置に移動したときのボロノイ領域となる。
　また、実施例１では、図１３に示す領域１２において、図１４Ａに示すように、本実施の形態で特定された探索領域及び追従領域である監視対象（リスクポテンシャル）２８を指定する。
　実施例１では、１単位のリスクポテンシャル２８の面積は、１機の移動体１０の監視モジュール１８で監視し得る監視範囲の面積と同等としている。すなわち、矩形網状に図示されたリスクポテンシャル２８の中心に１機の移動体１０の中心が重なることで、リスクポテンシャル２８の全てが監視範囲となる。
　なお、リスクポテンシャル２８の面積と監視範囲の面積とは必ずしも１：１である必要はない。
　図１４Ａの各移動体１０の位置は、図１３の位置と同一であり、各移動体１０は、相互に位置情報を送受信しながら、自機の移動体１０のボロノイ領域内でリスクポテンシャル２８に向けて移動することになる。
　図１４Ｂは、図１４Ａに対して各移動体１０が移動した結果であり、ボロノイ領域を維持しながらリスクポテンシャル２８に向けて移動する従来技術の制御である（制御則１）。
　ここで、制御則１では、全てのリスクポテンシャル２８を、移動体１０の監視範囲とすることができない状況が発生する。
　すなわち、指定されたリスクポテンシャル２８の監視度合いは、被覆率で表現することができる。被覆率は、移動体１０の監視領域の面積／リスクポテンシャル２８の面積」である。なお、百分率で表現してもよい（「移動体１０の監視領域の面積／リスクポテンシャル２８の面積」×１００％）。
　制御則１に基づく、図１４Ｂでは、被覆率が１未満（１００％未満）のリスクポテンシャル２８が存在していることがわかる。その一方で、リスクポテンシャル２８が存在しないボロノイ領域では、移動体１０が全く機能していない。
　すなわち、全ての移動体１０の監視領域の面積が、指定されたリスクポテンシャル２８の全面積よりも大きくても、制御則１に縛られた制御では、全てのリスクポテンシャル２８を監視することができない。
　そこで、本実施の形態では、制御則１に加え、移動体１０（の監視範囲）とリスクポテンシャル２８との位置関係に基づいて、自機の移動体１０のボロノイ領域を逸脱して、被覆率が不足（０＜被覆率＜１）しているリスクポテンシャル２８に移動する制御（制御則２）を確立した。
　図１５Ａ～図１５Ｅは、移動体１０（の監視範囲）とリスクポテンシャル２８との位置関係として考え得る状況を示している。
　図１５Ａは、単一のボロノイ領域内で、１区画のリスクポテンシャル２８に１機の移動体１０が対応した状況であり、１機の移動体１０の監視範囲の面積がリスクポテンシャル２８の面積と一致することになり、被覆率は１となり、理想的な関係である。
　図１５Ｂは、移動体１０が担当するボロノイ領域にリスクポテンシャル２８が存在しない場合であり、最も効率の悪い関係である（状況１）。
　図１５Ｃは、２つのボロノイ領域に跨って指定された１区画のリスクポテンシャル２８を、それぞれのボロノイ領域を担当する２機の移動体１０で対応した場合であり、２機の移動体１０の監視範囲の面積がリスクポテンシャル２８の面積よりも広くなり、被覆率は１より大きく（２「＝２００％」）となり、移動体１０の監視範囲が余剰となる関係である(状況２）。
　一方、図１５Ｄは、単一のボロノイ領域内で、３区画のリスクポテンシャル２８に１機の移動体１０が対応した状況であり、被覆率が１未満（０．３３３・・・）であり、リスクポテンシャル２８の監視として不十分な関係である。
　図１５Ａの関係では、移動体１０は現状況を維持することが好ましい。
　図１５Ｂの関係（状況１）では、１機の移動体１０の監視範囲が無駄となっている状況であり、言い換えれば、図１５Ｂの移動体１０は、別のリスクポテンシャル２８に割り当てることができる状況である。
　図１５Ｃの関係（状況２）では、２機の移動体１０がそれぞれ１／２の監視範囲を無駄にしている状況であり、言い換えれば、ボロノイ領域の縛りがなければ、図１５Ｃの２機の移動体１０の内の１機の移動体１０は、別のリスクポテンシャル２８に割り当てることができる状況である。
　一方、図１５Ｄの関係では、２区画のリスクポテンシャル２８が監視できていない状況である。
　本実施の形態では、図１５Ｂ及び図１５Ｃの状況（移動体の監視範囲が余剰となっている状況１及び状況２）と、図１５Ｄの状況（移動体１０の監視範囲が不足している状況）とを認識し、ボロノイ領域の維持（制御則１）の制御を逸脱して、移動体１０を移動させることを容認した制御則２を設定した（図１５Ｅ参照）。
　また、本実施の形態では、リスクポテンシャル２８に重要度の差がある場合、重要度に応じて移動体１０の移動を制御するようにしている。
　図１６Ａ及び図１６Ｂは、重要度に基づく移動体１０の移動制御について示している。
　重要度は、例えば、０を超える数値～１以下の数値で表現され、１が最も重要度が高いものとし、図１６Ａ及び図１６Ｂでは、重要度１のリスクポテンシャル２８Ａと、重要度０．５のリスクポテンシャル２８Ｂが存在することを想定している。
　例えば、図１６Ａに示される如く、第１の区画に重要度０．５のリスクポテンシャル２８Ｂが存在し、移動体１０がカバレッジ（監視）した場合、重要度からみると、移動体の監視面積は、５０％の能力しか使っていないので、被覆率は、１／０．５＝２となる。また、第２の区画に重要度１の２個のリスクポテンシャル２８Ａが存在し、一方のリスクポテンシャル２８Ａを、移動体１０がカバレッジ（監視）した場合、重要度からみると移動体１０の監視面積は、１００％の能力を使っているので、被覆率は、１／（１＋１）＝０．５となる。
　ここで、重要度を加味した被覆率の総合的な評価として、評価指標で表現する。評価指標は、数値が高いほど被覆率が向上する。
　図１６Ａにおける、２区画の評価指標は、０．５＋１＝１．５となる。
　一方、図１６Ｂに示される如く、第１の区画に重要度０．５のリスクポテンシャル２８Ｂと重要度１のリスクポテンシャル２８Ａが存在し、リスクポテンシャル２８Ａを移動体１０がカバレッジ（監視）した場合、被覆率は、１／（０．５＋１）＝０．６７となる。また、第２の区画に重要度１のリスクポテンシャル２８Ａが存在し、移動体１０がカバレッジ（監視）した場合、被覆率は、１／１＝１となる。
　図１６Ｂにおける、２区画の評価指標は、１＋１＝２となる。
　すなわち、重要度が高いリスクポテンシャル２８を優先的にカバレッジした方が、全体の被覆率を向上することができる。
　制御則２による移動体１０の移動制御では、以下の条件が設定され、移動体１０間の調停によって移動する移動体１０が選定される。
　（条件１）　各移動体１０が、監視範囲が不足しているリスクポテンシャル２８（「正」と定義）まで移動する移動軌跡上に、他機の移動体１０が存在しないこと。
　（条件２）　条件１が成立した移動体１０が、他機の移動体１０に対して、移動を宣言する。
　移動の宣言とは、「正」と定義されたリスクポテンシャル２８を、「負」に書き替える。また、移動軌跡上も「負」に書き替える。これにより、最先に移動を宣言した移動体１０にのみ、移動が許可され、複数の移動体１０が単一のリスクポテンシャル２８に向かい、衝突等が発生することを回避することができる。
　図１７は、上記制御則２の制御によって、図１４Ｂの状態から移動体１０が移動した結果であり、全てのリスクポテンシャル２８に対して、１：１の関係で移動体１０の移動範囲が対応されることがわかる。
　以下に、実施例１の作用を図１８のフローチャートに従い説明する。なお、このフローチャートでは、本実施の形態の予測制御で特定した探索領域及び追従領域が、リスクポテンシャル２８として設定されていることを前提としている。
　図１８は、本実施の形態に係るリスクポテンシャル監視制御ルーチンを示すフローチャートであり、主として、移動体１０の移動制御に特化した流れを示している。
　ステップ１００では、自機の移動体１０の情報を収集する。すなわち、領域１２（図１３参照）での自機の位置情報を認識すると共に、他機の移動体１０へ位置情報を送信する。基地局へ自機の移動体１０の情報を送信してもよい。
　次のステップ１０２では、他機の移動体１０（領域１２に存在する自機以外の移動体１０）の情報を収集する。すなわち、他機の位置情報を認識し、ステップ１０４へ移行する。基地局から他機の移動体１０の情報を収集してもよい。
　ステップ１０４では、制御則１による入力計算を実行する。すなわち、各移動体１０のボロノイ領域を逐次設定すると共に、ボロノイ領域内にリスクポテンシャル２８が存在する場合は、リスクポテンシャル２８を被覆するように移動する制御を実行する。
　次のステップ１０６では、自機の移動体１０の現状の状況を把握する。すなわち、自機の移動体のボロノイ領域内にリスクポテンシャル２８が存在しない状況（状況１）、又は自機の移動体のボロノイ領域のリスクポテンシャル２８が移動体の監視面積に比べて小さい（被覆率が１より大きい）状況（状況２）であるか、それ以外かを判断する
　ステップ１０６で肯定判定、すなわち、状況１又は状況２であると判断された場合は、ステップ１０８へ移行して、制御則２による入力計算を実行する。すなわち、自機の移動体１０のボロノイ領域外で、被覆率が１を下回る（被覆率＜１）リスクポテンシャル２８に向けて移動をするか否かを調停し、調停により決定した移動体１０が自機のボロノイ領域を逸脱して、当該リスクポテンシャル２８へ移動する制御を実行し、ステップ１１０へ移行する。
　また、ステップ１０６で否定判定された場合は、ステップ１１０へ移行する。
　ステップ１１０では、全てのリスクポテンシャル２８の被覆が達成したか否かが判断され、肯定判定された場合は、このルーチンは終了する。また、ステップ１１０で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。
　なお、リスクポテンシャル２８の総面積が、複数の移動体１０が監視し得る総面積を上回っている場合は、移動体１０が掛け持ちをして、時系列でリスクポテンシャル２８の情報を得るようにしてもよい。
　実施例１によれば、複数の移動体１０の領域１２内での自由移動中の衝突回避を目的として、制御則１に基づきボロノイ領域を設定したことによる、リスクポテンシャル２８の被覆率低下を是正するべく、制御則２として、被覆率の低いリスクポテンシャル２８への移動を調停し（例えば、早い者勝ち）、ボロノイ領域を逸脱して移動させることで、リスクポテンシャル２８の被覆率を向上することができる。
　（実施例１の作用効果）
　実施例１では、複数の移動体を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を適用したものである。
　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２８に移動させ、当該リスクポテンシャル２８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起動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。
　しかしながら、従来のボロノイ領域を定義した自律分散制御では、それぞれの担当する領域に１機の移動体が対応し得るリスクポテンシャル２８が存在すればよいが、定常的に、以下のような状況が発生することが予想される。
　（状況１）　担当領域にリスクポテンシャル２８が存在せず、移動体としての監視機能を果たさない（所謂、遊んでいる移動体が存在する）。例えば、自機移動体の担当領域内の各リスクポテンシャル２８の不確かさに応じた探索度及び各リスクポテンシャル２８の重要度に応じた追従度が各々所定の水準となる場合である。
　（状況２）　２以上の担当領域に跨って、１機の移動体で監視可能なリスクポテンシャル２８が存在する場合に、それぞれの担当領域の移動体が、余力をもって２以上の移動体で監視する。
　（状況３）　１つの担当領域内に、１機の移動体では監視が不十分となるリスクポテンシャルが存在する。
　実施例１では、自律分散制御の下、リスクポテンシャル２８に対する移動体が監視し得る監視領域の比率である被覆率を向上することができる。
　（実施例２）
　本実施の形態において、図１８のフローチャートに基づくリスクポテンシャル監視制御を実行する場合、特に制御則２において、リスクポテンシャル２８へ移動する移動体１０同士の干渉（衝突）を回避するための調停が必要となる。図１９Ａ及び図１９Ｂは、所謂早い者勝ちの法則により、目的のリスクポテンシャル２８へ移動する移動体１０を決定するようにした実施例２（実施例１をより詳細に記載した実施例２）としての、リスクポテンシャル監視制御ルーチンのフローチャートである。
　図１９Ａに示される如く、ステップ１２０では、図１３に示す領域１２内で初期のボロノイ領域を設定し、次いでステップ１２２へ移行して移動体１０をそれぞれのボロノイ領域内でランダムで移動させ、ステップ１２４へ移行する。
　ステップ１２４では、リスクポテンシャル２８の指定があったか否かが判断され、否定判定された場合は、ステップ１２６へ移行して、自機位置情報を送信すると共に他機位置情報を受信し、次いでステップ１２８へ移行して移動体１０の相対位置に基づき、ボロノイ領域を設定し、ステップ１２０へ戻る。
　また、ステップ１２４で肯定判定された場合は、ステップ１３０へ移行して、現時点でのボロノイ領域内でのリスクポテンシャル２８の有無を検索し、次いで、ステップ１３２へ移行して、被覆率を演算して、図１９Ｂのステップ１３４へ移行する。
　ステップ１３４では、演算された被覆率によって処理を分岐する。
　すなわち、ステップ１３４で、被覆率＝１と判定された場合は、リスクポテンシャル２８の面積と移動体１０の監視範囲面積とが１：１であり、制御則１での制御でリスクポテンシャル２８の監視が可能と判断し、ステップ１３６へ移行して、制御則１に基づきリスクポテンシャル２８へ移動し、ステップ１５６へ移行する。この場合、移動体１０は、自機のボロノイ領域（担当領域）内で、リスクポテンシャル２８を全て被覆できる(図１５Ａの状態参照）。
　また、ステップ１３４で、被覆率＜１と判定された場合は、ステップ１３８へ移行して、制御則１に基づき、移動体１０を自機のボロノイ領域内のリスクポテンシャル２８へ移動させ、次いでステップ１４０へ移行して、調停情報（リスクポテンシャル２８を完全に被覆できていない旨を示す正のリスクポテンシャル）を送信し、ステップ１５６へ移行する。この場合、移動体１０は、自機のボロノイ領域（担当領域）内で、少なくともリスクポテンシャル２８の一部は被覆できる（図１５Ｄの状態参照）。
　一方、ステップ１３４で、被覆率＞１（リスクポテンシャル２８が存在しない場合を含む）と判定された場合は、他機のボロノイ領域に存在するリスクポテンシャル２８を被覆し得ると判断し（図１５Ｂ及び図１５Ｃの状態参照）、ステップ１４２へ移行して、調停情報（正のリスクポテンシャル）を受信したか否かを判断する。
　ステップ１４２で否定判定された場合は、ステップ１２０へ戻る。また、ステップ１４２で肯定判定された場合は、ステップ１４４へ移行して正のリスクポテンシャルへ移動するまでの障害の有無を判別し、次いでステップ１４６へ移行して、障害の有無を判断する。ステップ１４６で、「障害有り」と判断された場合は、ステップ１２０へ戻る。また、ステップ１４６で、「障害無し」と判断された場合は、ステップ１４８へ移行して、書替情報（リスクポテンシャル２８が被覆されていることを示す負のリスクポテンシャル及び移動軌跡の負ポテンシャル）を受信したか否かを判断する。このステップ１４８で否定判定されると、ステップ１５０へ移行する。この時点で、リスクポテンシャル２８へ移動する占有権を得たことになる（早い者勝ちの法則）。また、ステップ１４８で肯定判定された場合は、占有権がないと判断し、ステップ１２０へ戻る。
　ステップ１５０では、制御則２に基づき、リスクポテンシャルへ移動し、次いでステップ１５２へ移行して、自機位置情報を送信すると共に他機位置情報を受信し、次いでステップ１５４へ移行して、自機の移動体１０が占有権を得たことを宣言するため、調停情報を書替える書替情報（正のリスクポテンシャル→負のリスクポテンシャル）、並びに移動軌跡の負ポテンシャル情報を送信し、ステップ１５６へ移行する。
　ステップ１５６では、移動体１０の相対位置に基づき、ボロノイ領域を設定し、次いでステップ１５８へ移行して、リスクポテンシャル２８の監視情報（例えば、撮像情報）を基地局へ送信し、ステップ１６０へ移行する。ステップ１６０では、リスクポテンシャル２８が解消したか否かを判断し、否定判定された場合は、ステップ１５８へ戻る。また、ステップ１６０で肯定判定された場合は、ステップ１２０へ戻る。
　（実施例３）
　図２０は、実施例３に係り、移動体１０の分散制御システムを、家屋のセキュリティシステムの監視に用いた場合の例である。
　図２０に示される如く、家屋３０の周囲には、壁３２が設けられており、壁３２で囲まれた敷地内を、固定の監視カメラ３４で監視している。敷地内には、３台の移動体１０を適用しているが、移動体１０は、敷地をボロノイ分割し、相互の衝突を回避しながら移動する。
　例えば、監視カメラ３４で不審者３６の存在を検知した場合、検知した領域を重点的に監視するために、リスクポテンシャル２８を設定する。このとき、ボロノイ領域があった場合、１台の移動体１０では、リスクポテンシャル２８を十分被覆できないが、制御則２に基づき、３台の移動体１０をリスクポテンシャル２８へ移動させることができる。
　なお、敷地に死角が有る場合、当該死角を重点的に監視するようにしてもよい。また、実施例３の監視例では、家屋３０の敷地内を監視するようにしたが、駐車場とされた敷地でもよい。駐車場の場合、駐車する車両の台数、位置によって固定の監視カメラの死角が変動するため、移動体１０による監視は有効となる。
　（実施例４）
　図２１Ａ及び図２１Ｂは、実施例４に係り、移動体１０の分散制御システムを、事故防止のための交差点のモニタリングに用いた場合の例である。
　図２１Ａに示される如く、車両３８が走行可能な優先道路４０に対して、路地４２が交差した交差点４４において、優先道路４０には監視カメラ４６を設置して、車両３８の接近を監視する。また、交差点４４には、予め領域１２を設定し、３台の移動体１０を適用しているが、移動体１０は、敷地をボロノイ分割し、相互の衝突を回避しながら移動する。
　例えば、図２１Ｂに示される如く、監視カメラ４６で車両３８の接近を検知した場合、車両５６の進行方向側の路地４２(図２１Ｂの上側の路地４２）から自転車４８等が飛び出すことを予測して、当該路地４２を含む領域を重点的に監視するために、リスクポテンシャル２８を設定する。このとき、ボロノイ領域があった場合、１台の移動体１０では、リスクポテンシャル２８を十分被覆できないが、制御則２に基づき、３台の移動体１０をリスクポテンシャル２８へ移動させることができる。
　移動体１０で撮影した画像情報は、車両３８へ送信されることで、運転者は事前に危険を察知することができる。
　なお、図２０では家屋３０の敷地での監視、及び、図２１Ａ及び図２１Ｂでは交差点４４での事前の危険察知をモニタリングする例を示した、その他の例として、例えば、山やビル等において、通常は広い範囲での監視を複数の移動体１０で実行し、災害時に要救助者の位置を特定して、通常の範囲よりも狭い領域をリスクポテンシャルとして指定して、重点的に捜索するレスキュー活動にも適用可能である。
　（実施例５）
　ところで、図１７は、リスクポテンシャル２８が移動体１０の移動前（図１４Ｂ参照）に対して、位置が変化していない（移動していない）ことを前提としている。以下、移動していないリスクポテンシャル２８を静的リスクポテンシャル２８という。
　一方、リスクポテンシャル２８は、移動する場合がある。例えば、人、バイク、車両等をリスクポテンシャル２８とした場合、それぞれの移動速度で時々刻々と位置が変化することになる。このような、移動が可能なリスクポテンシャル２８を、前記静的リスクポテンシャルに対して、「動的リスクポテンシャル２８」と定義する。なお、本実施の形態では、静的リスクポテンシャル２８、動的リスクポテンシャル２８は、同じリスクポテンシャル２８であるという観点から、符号は同一とし、必要に応じて、「静的」、「動的」を区別するようにした。
　動的リスクポテンシャル２８は、以下の２種類に分類することができる。
　（分類１）　動的リスクポテンシャル２８は、移動体１０の移動速度よりも、最高移動速度が遅い。
　（分類２）　動的リスクポテンシャル２８は、移動体１０の移動速度よりも、最高移動速度が速い。
　分類１の場合は、動的リスクポテンシャル２８が直線的に移動したとしても、移動体１０は常に追従が可能である。
　一方、分類２の場合は、動的リスクポテンシャル２８が直線的に移動したとき、移動体１０は追従できない状況が発生し得る。
　そこで、実施例５では、前述した制御則１及び制御則２に加え、分類１の状況と分類２の状況とを区別して、分類１では制御則３の追従制御を実行し、分類２では制御則４の追従制御を実行する移動体１０の移動制御を構築した。
　この制御則３又は制御則４は、前述した制御則１及び制御則２の何れの処理においても選択する必要がある。
　このため、本実施の形態では、リスクポテンシャル監視制御（図１８で詳細を説明）において、制御則１による移動制御のための入力計算、及び制御則２による移動制御のための入力計算の前提処理として、追従のための選択制御（図２２で詳細を説明）を実行している。
　制御則３又は制御則４の実行は、自機である移動体１０の移動速度ｖ１（最高速度）と、追従対象となる動的リスクポテンシャル２８の移動速度ｖ２（最高速度）とを比較した結果に基づいて、選択される（ｖ１：ｖ２）。
　移動体１０の移動速度が、動的リスクポテンシャル２８の移動速度と同じ又はリスクポテンシャル２８の移動速度よりも速いと判定された場合（ｖ１＞ｖ２）は、収集したリスクポテンシャル２８の推測情報で計算した動的リスクポテンシャル２８の位置を目標として追従制御を実行する（制御則３）。
　すなわち、動的リスクポテンシャル２８が直線的に移動しても、移動体１０は確実に追従移動が可能となる。
　一方、移動体１０の移動速度が、動的リスクポテンシャル２８の移動速度と等しい、又は、動的リスクポテンシャル２８の移動速度よりも遅いと判定された場合（ｖ１≦ｖ２）は、収集したリスクポテンシャル２８の推測情報で計算した動的リスクポテンシャル２８の位置から、さらに、数段階先に移動するであろう（移動すると推測される）推測位置を目標とした追従制御する（制御則４）。
　すなわち、動的リスクポテンシャル２８が直線的に移動した場合、移動体１０は動的リスクポテンシャル２８に対して、徐々に引き離されていくことになる。
　ここで、移動体１０は追従移動制御にタイムラグがなければ、理論上、ｖ１＝ｖ２で追従移動することが可能であるが、実装上は、ｖ１＝ｖ２を制御則４の対象とした。
　このように、制御則４による追従制御では、移動体１０の移動軌跡が、動的リスクポテンシャル２８の移動軌跡上から逸脱することになるが、例えば、推測位置が重要な経由地点である場合は、その途中の移動軌跡を省略しても、当該推測位置での監視を優先する方が、監視の重要性を確保することができる。
　上記図１８のリスクポテンシャル監視制御ルーチンにおいて、ステップ１０４で実行する制御則１による入力計算、及び、ステップ１０８で実行する制御則２による入力計算の何れにおいても、移動体１０とリスクポテンシャル２８の移動速度の相関関係（分類１及び分類２）が関与することになる。
　そこで、図１８のステップ１０４及びステップ１０８の実行に際し、追従の制御則の形態（制御則３又は制御則４）を決定する処理（追従のための選択制御）が実行される。
　図２２は、図１８のステップ１０４の制御則１による入力計算サブルーチン、及び、ステップ１０８の制御則１による入力計算サブルーチンの制御である追従形態選択制御ルーチンを示すフローチャートである。
　図２２のステップ２００では、自機の移動体１０の情報を収集し、次いで、ステップ２０２で、他機の移動体１０の情報を収集し、ステップ２０４へ移行する。
　ステップ２０４では、リスクポテンシャル２８の推測情報を収集する。例えば、車両に搭載されたナビゲーションシステム等の情報を取得することで、将来の走行状況を把握することができる。
　次のステップ２０６では、図１８における移動制御の状態が、ボロノイ領域内かボロノイ領域外かを判断する。
　ステップ２０６でボロノイ領域内であると判定された場合は、図２２のサブルーチンは、図１８のステップ１０４の制御則１の下で実行された制御であると判断し、ステップ２０８へ移行して制御則１による入力計算を行い、ステップ２１２へ移行する。
　また、ステップ２０６でボロノイ領域外であると判定された場合は、図２２のサブルーチンが、図１８のステップ１０８の制御則２の下で実行された制御であると判断し、ステップ２１０へ移行して制御則２による入力計算を行い、ステップ２１２へ移行する。
　次のステップ２１２では、自機である移動体１０の移動速度ｖ１（最高速度）と、追従対象となるリスクポテンシャル２８の移動速度ｖ２（最高速度）とを比較して、何れが速いかを判定する（ｖ１：ｖ２）。
　このステップ２１２において、移動体１０の移動速度が、リスクポテンシャル２８の移動速度と同じ又はリスクポテンシャル２８の移動速度よりも速いと判定された場合（ｖ１＞ｖ２）は、ステップ２１４へ移行して、ステップ２０４で収集したリスクポテンシャル２８の推測情報で計算したリスクポテンシャル２８の位置を目標とした追従制御（制御則３）に設定し、ステップ２１８へ移行する。
　また、ステップ２１２において、移動体１０の移動速度が、リスクポテンシャル２８の移動速度と等しい、又は、リスクポテンシャル２８の移動速度よりも遅いと判定された場合（ｖ１≦ｖ２）は、ステップ２１６へ移行して、ステップ２０４で収集したリスクポテンシャル２８の推測情報で計算したリスクポテンシャル２８の位置から、さらに、数段階先に移動するであろう推測位置を目標とした追従制御（制御則４）に設定しステップ２１８へ移行する。
　この場合、移動体１０とリスクポテンシャル２８を結ぶ線上で離れる方向に移動する場合は追いつかない場合があるが、リスクポテンシャル２８が車両であり、移動中に蛇行、右左折、Ｕターン、停止等が介在される場合は、移動体１０は推測位置までショートカット（例えば、先回り）することが可能である。
　ステップ２１８では、それぞれで設定された制御入力を実行し、図２２のサブルーチンは終了する（ステップ１０６又はステップ１１０へ戻る）。
　なお、上記ステップ２１２では、移動体１０の移動速度ｖ１（最高速度）が、リスクポテンシャル２８の移動速度ｖ２（最高速度）よりも僅かに速ければ、制御則３となるようにした。これは、理論的には問題ないが、実装上において、「移動体１０が追従する」という観点から、ｖ１＞ｖ２であり、かつ一定以上の速度差Δｖ（＝ｖ１－ｖ２）があることが好ましい。
　図２３Ａ及び図２３Ｂに基づき、実施例５の詳細を説明する。
　図２３Ａは、実施例５で説明した制御則３に基づく、移動体１０とリスクポテンシャル２８の移動を、時系列で示したものである。
　時間ステップ１において、ボロノイ領域境界線である鎖線２６で区画されたそれぞれの領域Ａ１、Ａ２内で、移動体１０はリスクポテンシャル２８をカバーしている。
　時間ステップ２～時間ステップ４において、リスクポテンシャル２８が移動したとしても、移動体１０の移動速度の方が、リスクポテンシャル２８の移動速度よりも速いため、移動体１０は、常にリスクポテンシャル２８に追従し、カバーすることができる。
　図２３Ｂは、実施例５で説明した制御則４に基づく、移動体１０とリスクポテンシャル２８の移動を、時系列で示したものである。
　時間ステップ１において、ボロノイ領域境界線である鎖線２６で区画されたそれぞれの領域Ａ１、Ａ２内で、移動体１０はリスクポテンシャル２８をカバーしている。
　ここで、時間ステップ２において、リスクポテンシャル２８が移動体１０よりも速く移動すると、移動体１０はリスクポテンシャル２８に追従しようと移動を開始する。このとき、移動体１０は、時間ステップ３及び時間ステップ４を推測して、移動体１０は時間ステップ３のリスクポテンシャル２８の位置を考慮しつつ、時間ステップ４の位置へショートカットする。これにより、リスクポテンシャル２８の位置を見失うことがない。
　図２４Ａ及び図２４Ｂは、実施例５に係る制御則４による追従制御の効果を、比較例と比較することで検証した図である。図２４Ａ及び図２４Ｂでは、ボロノイ領域境界線である鎖線２６で区画されたそれぞれの領域Ａ１、Ａ２内でリスクポテンシャル２８が第１の位置Ａから第２の位置Ｂへ直線的に移動し、その後、９０°方向を変えて第３の位置Ｃへ移動しているものとする。
　図２４Ｂに示す比較例では、移動体１０の移動速度がリスクポテンシャル２８よりも移動速度よりも遅いため、リスクポテンシャル２８が第１の位置Ａから移動を開始して第２の位置Ｂに到達したときと同一時刻に、移動体１０は、リスクポテンシャル２８の第１の位置Ａと第２の位置Ｂとの間の直線上を移動中となる。
　その後、リスクポテンシャル２８が第３の位置Ｃに移動するため、移動体１０は、リスクポテンシャル２８の第１の位置Ａと第２の位置Ｂとの間から、リスクポテンシャル２８に向けて移動するが、その途中で、リスクポテンシャル２８は第３の位置Ｃに到達し、追いつかない。最悪は、移動体１０はリスクポテンシャルを見失う場合がある。
　一方、図２４Ａに示す実施例２では、リスクポテンシャル２８が第１の位置Ａから第２の位置Ｂへ移動する時点で、第３の位置Ｃを推測する。このため、移動体１０は、第２の位置Ｂを認識しつつ、円弧状に第３の位置Ｃへ移動する。
　このショートカットにより、リスクポテンシャル２８が第３の位置に到達する時点で、移動体１０も第３の位置Ｃに到達することができる。なお、時間的に先回りするようにしてもよい。
　なお、図２４Ａで示した移動体１０の円弧状の軌跡は、第２の位置Ｂを重視する度合いに基づいて円弧の曲率半径等を設定すればよい。第２の位置Ｂが重要であればあるほど、移動体１０は第２の位置Ｂの近傍を通過することになる。この場合、第３の位置Ｃへの到達が若干遅れる場合もある。
　以上説明した如く、実施例５では、移動体１０の移動速度と、リスクポテンシャル２８の移動速度との関係（分類１又は分類２）で、追従制御の形態（制御則３又は制御則４）を選択し、リスクポテンシャル２８の移動軌跡と同一の移動では追いつかない移動体１０に対して、リスクポテンシャル２８の移動の数ステップ分先を推測して、所謂ショートカット（先回りを含む）するようにしたため、結果的に、リスクポテンシャル２８を見失うことがない。また、先回りの軌跡を、リスクポテンシャル２８の移動軌跡上の重要度を考慮することで、リスクポテンシャル２８の途中の状態も確実に監視することができる。
　なお、上記全ての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。
　また、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。
　2017年7月10日に出願された日本国特許出願2017-135071号の開示は、その全体が参照により本明細書に取り込まれる。

Claims (22)

  1. 　外部環境情報をセンシングするセンサ部と、
    　センシング情報が得られない外部環境領域を対象領域と定義する定義部と、
    　各対象領域の不確かさ及び重要度を含む状態量を予測する予測処理による予測結果に基づき、各対象領域の不確かさに応じた探索度及び各対象領域の重要度に応じた追従度が各々所定の水準となるように、カバレッジすべき対象領域を判定する判定部と、
    　前記判定部がカバレッジすべきと判定した前記対象領域をカバレッジするためのアクチュエータの振り分けを指示する指示部と、
    　を備えるカバレッジ装置。
  2. 　前記探索度が、各対象領域の不確かさのｌｘノルムであり、
    　前記追従度が、前記対象領域の重要度と、前記対象領域をカバレッジしたときの被覆率との積である、請求項１記載のカバレッジ装置。
  3. 　前記判定部は、
    　前記対象領域を大域的にカバレッジしていないと判断した場合には、前記対象領域をカバレッジすべきと判定するように構成されている、請求項１又は請求項２記載のカバレッジ装置。
  4. 　前記予測処理が、
    　前記対象領域の状態量の変遷を事前知識情報として取得する取得部と、
    　前記取得部で取得した事前知識情報と、現在から予め定めた過去までの前記アクチュエータによるカバレッジ履歴情報とに基づいて定められる、各対象領域の状態量から各対象領域の状態量の変化量を予測するモデルを用いて、現在から予め定めた未来までの各対象領域の状態量を予測する予測部と、
    　を備える、請求項１～請求項３の何れか１項記載のカバレッジ装置。
  5. 　複数のアクチュエータのカバレッジ履歴情報を集約する集約部をさらに有し、
    　前記集約部は、特定のアクチュエータとカバレッジを共有し得る、特定以外のアクチュエータのカバレッジ履歴情報を集約すると共に、
    　前記モデルを定めるために用いるカバレッジ履歴情報が、前記集約部で集約したカバレッジ履歴情報である、請求項４記載のカバレッジ装置。
  6. 　前記探索度が所定の水準を満たすようにカバレッジすべき対象領域である未知の対象領域のカバレッジと、前記追従度が所定の水準を満たすようにカバレッジすべき対象領域である既知の対象領域のカバレッジとを、それぞれ専用のアクチュエータで対応させる、請求項１～請求項５の何れか１項記載のカバレッジ装置。
  7. 　前記対象領域が、前記センサ部のセンシング可能領域以外の死角領域であり、当該死角領域は、その位置及び大きさが経時的に変化する、請求項１～請求項６の何れか１項記載のカバレッジ装置。
  8. 　相互に干渉しない担当領域に配置されると共に、監視範囲が変更可能なセンサを搭載し、及び互いに位置情報を送受信することで、衝突を回避しながら担当領域を変更するように移動する移動体であって、
    　予め定めた予測処理により、自機の担当領域内の各監視対象の不確かさ及び重要度を含む状態量を予測する予測処理の予測結果に基づき、自機の担当領域内の各監視対象の不確かさに応じた探索度及び各監視対象の重要度に応じた追従度が各々所定の水準となるように移動する移動制御部を有する移動体。
  9. 　相互に干渉しない担当領域に配置されると共に、監視範囲が変更可能なセンサをそれぞれ搭載した複数の移動体、及び前記複数の移動体が互いに位置情報を送受信することで、衝突を回避しながら担当領域を変更するように移動させる移動体の分散制御システムにおける制御装置であって、
    　予め定めた予測処理により、自機移動体の担当領域内の各監視対象の不確かさ及び重要度を含む状態量を予測する予測処理の予測結果に基づき、自機移動体の担当領域内の各監視対象の不確かさに応じた探索度及び各監視対象の重要度に応じた追従度が各々所定の水準となるように、前記移動体のそれぞれに移動先の監視対象を指定する指定部と、
    　前記指定部で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移動制御部と、
    を有する制御装置。
  10. 　自機移動体の担当領域内の各監視対象の不確かさに応じた探索度及び各監視対象の重要度に応じた追従度が各々所定の水準となる場合には、担当領域内の各監視対象の不確かさに応じた探索度及び各監視対象の重要度に応じた追従度が各々所定の水準とならない他の移動体の担当領域へ移動すべきであると判定する判定部を更に含み、
    　前記移動制御部は、前記判定部によって移動すべきであると判定された前記他の移動体の担当領域へ自機移動体を移動させる、請求項９記載の制御装置。
  11. 　前記移動制御部により移動した後の、自機移動体の担当領域内の前記監視対象の監視度合いを示す情報を送信すると共に、他機移動体の担当領域内の前記監視対象の監視度合いを示す情報を受信する情報交信部と、
    　前記情報交信部で受信した情報に基づき、他機移動体の担当領域内の監視対象へ、現在の自機移動体の担当領域を超えて移動する条件が成立するか否かを判断する判断部と、
    　前記判断部で移動する条件が成立した自機移動体を含む複数の移動体の中から、移動する移動体を確定させる調停を実行する調停部と、
    をさらに有する請求項１０記載の制御装置。
  12. 　前記判断部が、目的の監視対象までの移動軌跡上における、他機移動体との衝突有無で判断する請求項１１記載の制御装置。
  13. 　前記調停部が、前記条件の成立までの時間、移動にかかる時間、要求されるセンサ機能の少なくとも１つに基づいて調停することを特徴とする請求項１１又は請求項１２記載の制御装置。
  14. 　前記予測処理が、
    　前記監視対象の状態量の変遷を事前知識情報として取得する取得部と、
    　前記取得部で取得した事前知識情報と、現在から予め定めた過去までの前記移動体による監視履歴情報とに基づいて定められる、各監視対象の状態量から各監視対象の状態量の変化量を予測するモデルを用いて、現在から予め定めた未来までの前記監視対象の状態量を予測する予測部と、
    　を備える請求項１０～請求項１３の何れか１項記載の制御装置。
  15. 　複数の移動体の監視履歴情報を集約する集約部をさらに有し、
    　前記集約部は、特定の移動体と監視を共有し得る、特定以外の移動体の監視履歴情報を集約すると共に、
    　前記モデルを定めるために用いる監視履歴情報が、前記集約部で集約した監視履歴情報である請求項１４記載の制御装置。
  16. 　前記探索度が所定の水準を満たすように監視すべき監視対象である未知の監視対象の監視と、前記追従度が所定の水準を満たすように監視すべき監視対象である既知の監視対象の監視とを、それぞれ専用の移動体で対応させる請求項１０～請求項１５の何れか１項の制御装置。
  17. 　前記探索度が、各監視対象の不確かさのｌｘノルムであり、
    　前記追従度が、前記監視対象の重要度と、前記監視対象を監視したときの被覆率との積である請求項１０～請求項１６の何れか１項記載の制御装置。
  18. 　前記監視対象の移動速度情報、及び移動計画情報を取得する取得部と、
    　前記取得部で取得した移動速度情報に基づき、前記監視対象の移動速度と、前記移動体の移動速度との速度差を判定する判定部と、
    　前記判定部による判定結果により、前記監視対象の移動速度が前記移動体の移動速度よりも速いと判定した場合に、前記取得部で取得した前記移動計画情報に基づき、前記監視対象の現在位置から推測される所定時刻先の推測位置、及び前記所定時刻先の推測位置までの、監視対象の移動が推測される推測移動経路を特定する特定部と、
    　前記特定部で特定された所定時刻先の推測位置へ前記移動体が移動し、かつ、前記推測移動経路に対応して前記移動体が移動するように制御するショートカット制御部と、
    をさらに有する請求項１０～請求項１７の何れか１項記載の制御装置。
  19. 　前記特定部が、予め定められた監視対象の移動経路上に点在し、かつ監視が優先される複数の重要経由地点の中から選択して、推測位置を特定する請求項１８記載の制御装置。
  20. 　前記ショートカット制御部が、
    　前記移動体を、前記推測位置までの最短距離で移動させたときに、前記監視対象よりも先に到達する余剰時間を演算し、演算した余剰時間及び追従対象との距離を最小とするように、前記監視対象の追従移動を継続する、請求項１８又は請求項１９記載の制御装置。
  21. 　前記ショートカット制御部が、
    　現在の移動体の位置から、前記特定部で特定された所定時刻先の推測位置までを結ぶ円弧状の移動経路であって、前記推測移動経路に対応して前記移動経路で前記移動体が移動するように制御する、請求項１８又は請求項１９記載の制御装置。
  22. 　相互に干渉しない担当領域に配置されると共に、監視範囲が変更可能なセンサをそれぞれ搭載した複数の移動体、及び前記複数の移動体が互いに位置情報を送受信することで、衝突を回避しながら担当領域を変更するように移動させる移動体の分散制御システムにおける分散制御プログラムであって、
    　予め定めた予測処理により、自機移動体の担当領域内の各監視対象の不確かさ及び重要度を含む状態量を予測する予測処理の予測結果に基づき、自機移動体の担当領域内の各監視対象の不確かさに応じた探索度及び各監視対象の重要度に応じた追従度が各々所定の水準となるように、前記移動体のそれぞれに移動先の監視対象を指定し、
    　指定された前記監視対象が監視範囲となるように移動させる、
    　分散制御処理をコンピュータに実行させるための分散制御プログラム。
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