WO2024089877A1 - グループ化装置、グループ化方法及びプログラム - Google Patents

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WO2024089877A1
WO2024089877A1 PCT/JP2022/040355 JP2022040355W WO2024089877A1 WO 2024089877 A1 WO2024089877 A1 WO 2024089877A1 JP 2022040355 W JP2022040355 W JP 2022040355W WO 2024089877 A1 WO2024089877 A1 WO 2024089877A1
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WO
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utility pole
grouping
group
work
objects
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/040355
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English (en)
French (fr)
Inventor
雄介 中野
ショウ オウ
Original Assignee
日本電信電話株式会社
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance

Definitions

  • the present disclosure relates to a grouping device, a grouping method, and a program.
  • a conventional method is to generate a tour route that indicates the efficient order in which to visit them. Reinforcement learning is often used to generate such tour routes.
  • reinforcement learning has the problem that as the number of utility poles increases, memory consumption becomes intense, making it impossible to learn, or even if learning is possible, it is not possible to generate a tour route with high accuracy.
  • clustering methods such as the k-means method are known as grouping methods for grouping objects (for example, Non-Patent Document 1).
  • grouping methods for grouping objects for example, Non-Patent Document 1.
  • clustering methods such as hierarchical clustering.
  • an inspection vehicle traveling straight along a road generally inspects utility poles along the road in the direction of the vehicle's travel. For this reason, utility poles along the same road that are inspected in the same direction (i.e., utility poles inspected in a single operation) must be grouped into the same group.
  • This disclosure has been made in consideration of the above points, and aims to provide a technology that groups objects while taking into account their orientation.
  • the grouping device is a grouping device that groups objects having a work direction when a specified task is performed, and has a grouping unit configured to group the objects on which the task is performed at the same time by an entity performing the task into the same group based on the work direction of the objects.
  • a technology is provided that groups objects taking into account their orientation.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of a grouping device according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of a grouping device according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of utility pole data.
  • 11 is a flowchart illustrating an example of a grouping process according to the first embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram (part 1) for explaining an example of grouping according to the first embodiment
  • FIG. 11 is a diagram (part 2) for explaining an example of grouping according to the first embodiment
  • FIG. 11 is a diagram (part 3) for explaining an example of grouping according to the first embodiment;
  • FIG. 1 is a diagram (part 1) for explaining an example of grouping according to the first embodiment
  • FIG. 11 is a diagram (part 2) for explaining an example of grouping according to the first embodiment
  • FIG. 11 is a diagram (part 3) for explaining an example of grouping according to the first embodiment
  • 11 is a diagram (part 4) for explaining an example of grouping according to the first embodiment; 11 is a flowchart (part 1) illustrating an example of a group integration process according to the first embodiment. 11 is a flowchart (part 2) illustrating an example of a group integration process according to the first embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of a grouping device according to a second embodiment. 13 is a flowchart illustrating an example of a grouping process according to the second embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram (part 1) for explaining an example of grouping according to the second embodiment;
  • FIG. 13 is a diagram (part 2) for explaining an example of grouping according to the second embodiment;
  • FIG. 13 is a diagram (part 3) for explaining an example of grouping according to the second embodiment;
  • a grouping device 10 that can group objects having a direction for some kind of work, etc., while taking into account the direction of the objects.
  • grouping utility poles that have a running direction during inspection is just one example, and the objects to be grouped are not limited to this.
  • Each embodiment described below can be similarly applied when grouping any object that has a direction for some kind of work, etc.
  • it can be similarly applied when grouping guardrails, manholes, traffic lights, etc. that have a running direction during inspection.
  • FIG. 1 An example of a hardware configuration of a grouping device 10 according to this embodiment is shown in Fig. 1.
  • the grouping device 10 according to this embodiment includes an input device 101, a display device 102, an external I/F 103, a communication I/F 104, a RAM (Random Access Memory) 105, a ROM (Read Only Memory) 106, an auxiliary storage device 107, and a processor 108.
  • Each of these pieces of hardware is connected to each other via a bus 109 so as to be able to communicate with each other.
  • the input device 101 is, for example, a keyboard, a mouse, a touch panel, a physical button, etc.
  • the display device 102 is, for example, a display, a display panel, etc. Note that the grouping device 10 does not have to have at least one of the input device 101 and the display device 102, for example.
  • the external I/F 103 is an interface with external devices such as the recording medium 103a.
  • the grouping device 10 can read and write data from and to the recording medium 103a via the external I/F 103.
  • Examples of the recording medium 103a include a flexible disk, a CD (Compact Disc), a DVD (Digital Versatile Disk), an SD memory card (Secure Digital memory card), and a USB (Universal Serial Bus) memory card.
  • the communication I/F 104 is an interface for connecting the grouping device 10 to a communication network.
  • the RAM 105 is a volatile semiconductor memory (storage device) that temporarily stores programs and data.
  • the ROM 106 is a non-volatile semiconductor memory (storage device) that can store programs and data even when the power is turned off.
  • the auxiliary storage device 107 is a storage device (storage device) such as a HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Drive), flash memory, etc.
  • the processor 108 is an arithmetic device such as a CPU (Central Processing Unit) or GPU (Graphics Processing Unit).
  • the grouping device 10 has the hardware configuration shown in FIG. 1 and is therefore capable of implementing various processes described below. Note that the hardware configuration shown in FIG. 1 is merely an example, and the hardware configuration of the grouping device 10 is not limited to this.
  • the grouping device 10 may have multiple auxiliary storage devices 107 and multiple processors 108, may not have some of the hardware shown in the figure, or may have various other hardware in addition to the hardware shown in the figure.
  • FIG. 2 An example of the functional configuration of the grouping device 10 according to this embodiment is shown in Fig. 2.
  • the grouping device 10 according to this embodiment has a grouping processing unit 201.
  • the grouping processing unit 201 is realized, for example, by a process in which one or more programs installed in the grouping device 10 are executed by the processor 108.
  • the grouping device 10 according to this embodiment also has a utility pole data storage unit 301.
  • the utility pole data storage unit 301 is realized, for example, by the auxiliary storage device 107 or the like.
  • the utility pole data storage unit 301 may also be realized, for example, by a storage device such as a database server connected to the grouping device 10 via a communication network.
  • the grouping processing unit 201 groups the utility pole data representing utility poles with a driving direction at the time of inspection into groups of utility poles that are located along the same road and are inspected according to that driving direction. In addition, the grouping processing unit 201 merges groups with one utility pole or groups with a small number of utility poles as a result of grouping into other groups.
  • the utility pole data storage unit 301 stores utility pole data representing utility poles to be grouped.
  • An example of utility pole data stored in the utility pole data storage unit 301 is shown in FIG. 3.
  • utility pole data includes attributes such as "utility pole ID”, “utility pole position (longitude)", “utility pole position (latitude)", and "traveling direction (degrees)”.
  • the utility pole ID which is identification information that uniquely identifies the utility pole data, is set in "utility pole ID”.
  • the longitude position (x-coordinate value) of the utility pole is set in "utility pole position (longitude)”.
  • the latitudinal position (y-coordinate value) of the utility pole is set in "utility pole position (latitude)”.
  • the angle representing the travelling direction at the time of inspection of the utility pole is set in "travelling direction (degrees)".
  • the angle is expressed with the counterclockwise (or clockwise) direction relative to a predetermined reference line (for example, the x-axis on the xy plane) as the positive direction.
  • a predetermined reference line for example, the x-axis on the xy plane
  • the utility poles are assumed to be located on the xy plane, and the running direction is expressed as counterclockwise around the x-axis as the positive direction.
  • the utility pole data is grouped according to the driving direction, but this is not limited to this.
  • the utility pole data may be grouped according to a known clustering method (e.g., k-means method or hierarchical clustering, etc.).
  • the utility pole data representing utility poles 1001 to 1026 are grouped into groups A to C as shown in Figure 5.
  • the utility pole data representing utility poles 1001 to 1008 are grouped into group A
  • the utility pole data representing utility poles 1009 to 1014 are grouped into group B
  • the utility pole data representing utility poles 1015 to 1026 are grouped into group C.
  • the arrows in the circles representing utility poles 1001 to 1026 indicate the running direction of the utility poles.
  • the grouping processing unit 201 assigns numbers to the utility pole data in order from the start point to the end point for each group grouped in step S101 above (step S102). That is, the grouping processing unit 201 assigns numbers to the utility pole data in order from the start point to the end point, with the start point being the first in the same group.
  • the grouping processing unit 201 sets the utility pole data that is closest to the line segment that is perpendicular to the running direction of the utility pole data on the xy plane and is on the running direction side as the next utility pole data.
  • the start point refers to utility pole data (or the utility pole represented by this utility pole data) that has no other utility poles on the opposite side of its own running direction in the same group.
  • the end point refers to utility pole data (or the utility pole represented by this utility pole data) that has no other utility poles on the running direction side in the same group.
  • the result will be as shown in Figure 6.
  • the utility pole data representing utility pole 1001 is the start point and the utility pole data representing utility pole 1008 is the end point, and numbers 1 to 8 are assigned in order from the utility pole data representing utility pole 1001 to the utility pole data representing utility pole 1008.
  • the utility pole data representing utility pole 1009 is the start point and the utility pole data representing utility pole 1014 is the end point, and numbers 1 to 6 are assigned in order from the utility pole data representing utility pole 1009 to the utility pole data representing utility pole 1014.
  • the utility pole data representing utility pole 1015 is the starting point and the utility pole data representing utility pole 1022 is the end point, and the utility pole data representing utility pole 1015 to the utility pole data representing utility pole 1018 are numbered 1 to 4 in order, the utility pole data representing utility pole 1023 is numbered 5, the utility pole data representing utility pole 1019 is numbered 6, the utility pole data representing utility pole 1024 is numbered 7, the utility pole data representing utility pole 1020 is numbered 8, the utility pole data representing utility pole 1025 is numbered 9, the utility pole data representing utility pole 1021 is numbered 10, the utility pole data representing utility pole 1026 is numbered 11, and the utility pole data representing utility pole 1022 is numbered 12.
  • the grouping processing unit 201 selects one group that has not yet been selected from the groups grouped in step S101 above (step S103). For example, in the example shown in FIG. 6, one group that has not yet been selected is selected from groups A to C. In the following, the currently selected group will be referred to as the "selected group.” In addition, the following will be described as an example in which the selected group is "group C.”
  • the grouping processing unit 201 sets the start point of the selected group as the base point (step S104).
  • the base point refers to the utility pole data (or the utility pole represented by this utility pole data) for which it is determined whether other utility pole data is in the same group as itself.
  • the utility pole data representing utility pole 1015 is the start point, and therefore this utility pole data becomes the first base point (the base point set in step S104 above).
  • the grouping processing unit 201 determines whether there is any utility pole data in the selected group that has not yet been set as a base point (step S105).
  • step S105 If it is determined in step S105 above that there is utility pole data in the selected group that has not yet been set as a base point (YES in step S105), the grouping processing unit 201 calculates the distance from the base point to the utility pole data in the selected group that has not yet been set as a base point (step S106). For example, in the example shown in Fig. 7, if the utility pole data representing utility pole 1015 is the base point, the distance between this utility pole data and the utility pole data representing utility poles 1016 to 1026 is calculated. That is, in this case, specifically, the following distances d 1 to d 11 are calculated.
  • the grouping processing unit 201 calculates the angle between the direction vector representing the running direction of the start point of the selected group and the vector connecting the base point and the utility pole represented by utility pole data that has not yet been set as the base point (step S107). For example, in the example shown in Fig. 7, if the utility pole data representing utility pole 1015 is the base point, this utility pole data is also the starting point, so the angle between the direction vector representing the running direction of that utility pole data and the vector connecting that utility pole data with each of utility poles 1016 to 1026 is calculated. That is, in this case, specifically, the following angles ⁇ 1 to ⁇ 11 are calculated.
  • the angle ⁇ 1 between the direction vector and the vector connecting the utility pole 1015 and the utility pole 1016 The angle between the direction vector and the vector connecting the utility pole 1015 and the utility pole 1017 is ⁇ 2
  • the angle between the direction vector and the vector connecting the utility pole 1015 and the utility pole 1018 is ⁇ 3
  • the angle between the direction vector and the vector connecting the utility pole 1015 and the utility pole 1019 is ⁇ 4
  • the angle between the direction vector and the vector connecting the utility pole 1015 and the utility pole 1020 is ⁇ 5
  • the angle between the direction vector and the vector connecting the utility pole 1015 and the utility pole 1021 is ⁇ 6
  • the angle between the direction vector and the vector connecting the utility pole 1015 and the utility pole 1023 is ⁇ 8
  • the angle between the direction vector and the vector connecting the utility pole 1015 and the utility pole 1024 is ⁇ 9
  • the grouping processing unit 201 judges whether or not there is utility pole data in the selected group that has not yet been set as a base point, the distance and angle of which are both equal to or less than a predetermined threshold (step S108). That is, assuming that the threshold for distance is th1 and the threshold for angle is th2 , the grouping processing unit 201 judges whether or not there is utility pole data in which the distance calculated in the above step S106 is equal to or less than th1 and the angle calculated in the above step S107 is equal to or less than th2 . For example, in the example shown in FIG.
  • step S108 If it is determined in step S108 above that utility pole data exists for which the distance and angle are both below the predetermined thresholds (YES in step S108), the grouping processing unit 201 places the utility pole data with the smallest distance from the current base point in the same group, and sets that utility pole data as the next base point (step S109). For example, in the example shown in FIG. 7, if the utility pole data representing utility pole 1015 is the current base point, the next base point will be the utility pole data representing utility pole 1016, and the utility pole data representing utility pole 1015 and the utility pole data representing utility pole 1016 are grouped into the same group. This is because the utility pole data for which the distance and angle are both below the thresholds is considered to be located along the same road as the utility pole data that is the base point, and to be in a similar driving direction during inspection.
  • step S108 if it is not determined in step S108 that there is utility pole data whose distance and angle are both equal to or less than the predetermined thresholds (NO in step S108), the grouping processing unit 201 sets the utility pole data with the smallest number among the utility pole data that has not yet been used as a base point in the selected group as the first base point of the next group (step S110). For example, as shown in FIG. 8, the utility pole data representing utility poles 1015 to 1022 are grouped into the same group, and the utility pole data representing utility pole 1015 is the current base point (the base point before this step is executed).
  • the utility pole data with the smallest number (the utility pole data representing utility pole 1023) among the utility pole data that has not yet been used as a base point is set as the first base point of the next group.
  • steps S105 and subsequent steps are executed again with this first base point as the current base point of the next group.
  • group C will ultimately be divided into two groups: one group consisting of the utility pole data representing utility poles 1015 to 1022, and the other group consisting of the utility pole data representing utility poles 1023 to 1026.
  • step S105 If it is not determined in step S105 above that there is utility pole data in the selected group that has not yet been used as a base point (NO in step S105), the grouping processing unit 201 determines whether there is a group that has not yet been selected among the groups grouped in step S101 above (step S111).
  • step S111 If it is determined in step S111 above that there is a group that has not yet been selected (YES in step S111), the grouping processing unit 201 returns to step S103. As a result, steps S103 and onward are executed again until there are no more groups that have not yet been selected.
  • step S111 if it is not determined in step S111 that there is a group that has not yet been selected (NO in step S111), the grouping processing unit 201 ends the grouping process.
  • This makes it possible to group each piece of utility pole data into the same group, with utility pole data representing utility poles that are inspected in a single operation by an inspection work vehicle (i.e., utility poles that are close in the direction of travel during inspection and are along the same road).
  • a group having only one utility pole data element hereinafter referred to as an isolated group
  • a group having a very small number of utility pole data elements e.g., about two to four utility pole data
  • a small group a group having a very small number of utility pole data elements (e.g., about two to four utility pole data)
  • the utility pole data extracted in this step will be referred to as "extracted utility pole data”.
  • the grouping processing unit 201 calculates the distance between each of the utility pole data included in the isolated group and the extracted utility pole data extracted in the above step S201 (step S202). Note that if the number of extracted utility pole data extracted in the above step S201 is n 1 , then n 1 distances are calculated in this step.
  • the grouping processing unit 201 selects the extracted utility pole data with the smallest distance calculated in the above step S202 from among the extracted utility pole data extracted in the above step S201 (step S203). In other words, the grouping processing unit 201 selects the extracted utility pole data with the smallest distance obtained in the above step S202.
  • step S204 If it is determined in step S204 above that the minimum distance is equal to or less than the threshold (YES in step S204), the grouping processing unit 201 places the isolated group in the same group as the extracted utility pole data for which the minimum distance was obtained (step S205). As a result, the isolated group is integrated into the group that includes the extracted utility pole data for which the minimum distance was obtained.
  • step S204 if it is not determined in step S204 above that the minimum distance is equal to or less than the threshold (NO in step S204), the grouping processing unit 201 ends the group integration process. In this case, the isolated group is left as it is, and is not integrated with other groups.
  • the grouping processing unit 201 extracts from the utility pole data storage unit 301 other utility pole data having a running direction whose absolute value of difference from the running direction of the utility pole data is equal to or less than a predetermined threshold (step S301).
  • the threshold th3 may be used, as in step S201 in Fig. 9.
  • the utility pole data extracted in this step will be referred to as "extracted utility pole data”.
  • the grouping processing unit 201 calculates the distance between each utility pole data included in the small group and the extracted utility pole data extracted in the above step S301 (step S302). Note that if the number of utility pole data included in the small group is n2 and the number of extracted utility pole data extracted in the above step S301 is n3 , then n2 ⁇ n3 distances are calculated in this step.
  • the grouping processing unit 201 selects the extracted utility pole data for which the shortest distance was obtained in step S302 from among the extracted utility pole data extracted in step S301 (step S303).
  • the grouping processing unit 201 judges whether the above-mentioned minimum distance is equal to or smaller than a predetermined threshold value (step S304).
  • the threshold value the threshold value th4 may be used as in step S303 of FIG.
  • step S305 If it is determined in step S305 above that the minimum distance is equal to or less than the threshold (YES in step S304), the grouping processing unit 201 places the small group in the same group as the extracted utility pole data from which the minimum distance was obtained (step S305). As a result, the small group is integrated into the group that includes the extracted utility pole data from which the minimum distance was obtained.
  • step S304 if it is not determined in step S304 above that the minimum distance is equal to or less than the threshold (NO in step S304), the grouping processing unit 201 ends the group integration process. In this case, the small group is left as it is, and is not integrated with other groups.
  • road segment information is information indicating which points on a road correspond to which points on the road.
  • a road corresponding to one segment is a section of a road from an end point of the road (such as a corner or a branch point (such as an intersection or a three-way intersection)) to another end point.
  • an end point of the road such as a corner or a branch point (such as an intersection or a three-way intersection)
  • branch point such as an intersection or a three-way intersection
  • Fig. 11 shows an example of the functional configuration of the grouping device 10 according to this embodiment.
  • the grouping device 10 according to this embodiment has a map data storage unit 302 in addition to the components described in the first embodiment.
  • the map data storage unit 302 is realized by, for example, the auxiliary storage device 107 or the like.
  • the map data storage unit 302 may also be realized by, for example, a storage device such as a database server connected to the grouping device 10 via a communication network.
  • the grouping processing unit 201 uses road division information included in the map data stored in the map data storage unit 302 to group utility pole data representing utility poles with a driving direction at the time of inspection into the same group, with utility poles that are inspected according to that driving direction and are located along the same road.
  • the map data storage unit 302 stores map data that includes at least road division information.
  • the map data is stored in the map data storage unit 302, but the map data may be provided by an external business operator, for example.
  • the grouping processing unit 201 may obtain the map data by using, for example, a Web API published by the business operator, for example.
  • the grouping processing unit 201 acquires from the map data road segment information representing road segments around the utility pole position (utility pole position) represented by the utility pole data stored in the utility pole data storage unit 301 (step S401).
  • the grouping processing unit 201 determines the maximum and minimum values of the utility pole position (longitude) and the maximum and minimum values of the utility pole position (latitude) included in the utility pole data stored in the utility pole data storage unit 301, and acquires from the map data road segment information representing road segments within the ranges including these maximum and minimum values of the utility pole position (longitude) and the maximum and minimum values of the utility pole position (latitude).
  • the grouping processing unit 201 uses the road segment information acquired in step S401 above to group utility pole data representing utility poles facing the same road segment (i.e., utility pole data representing utility poles along the same road segment) into the same group (step S402).
  • utility pole data representing utility poles facing the same road segment refers to, for example, utility pole data whose distance from the line segment representing the road segment is within a predetermined threshold value (for example, several meters to several tens of meters).
  • the grouping processing unit 201 divides each group grouped in step S402 according to the traveling direction of the utility pole represented by the utility pole data in the group at the time of inspection (step S403). For example, the angle between the line segment representing the road section corresponding to the group and the x-axis is ⁇ .
  • the grouping processing unit 201 calculates the absolute value ⁇ 1 of the difference between the traveling direction of the utility pole data in the group and the angle ⁇ , and the absolute value ⁇ 2 of the difference between the traveling direction of the utility pole data and the angle ⁇ + ⁇ , and classifies the utility pole data into the first group if ⁇ 1 ⁇ ⁇ 2 , and into the second group if ⁇ 1 > ⁇ 2 .
  • group 2201 is divided into group 2211, whose elements are utility pole data representing utility poles 2001 to 2004, and group 2212, whose elements are utility pole data representing utility poles 2008 to 2009, as shown in FIG. 14.
  • group 2202 remains the same group before and after the division.
  • the grouping processing unit 201 merges the groups if the road segment corresponding to the divided group is adjacent to a road segment corresponding to another group and the driving directions of these groups are close (step S404).
  • two road segments being adjacent means, for example, that the endpoints of one road segment are the same as the endpoints of the other road segment.
  • the driving direction of a group means, for example, the average of the driving directions of the utility pole data included in the group.
  • step S404 above the driving direction of the group is used, but instead of the driving direction of the group, for example, the angle between the line segment representing the road section corresponding to the group and the x-axis may be used. In this case, if the angle between the line segment representing the road section corresponding to the group and the x-axis is close, those groups are merged.
  • a group integration process may be performed as in the first embodiment.
  • the grouping device 10 can group each utility pole data by treating the utility pole data of utility poles inspected in a single operation by an inspection work vehicle as the same group, taking into account the traveling direction during inspection of the utility poles.
  • the grouping device 10 can also group utility pole data by treating utility pole data of utility poles inspected in a single operation by an inspection vehicle as the same group, taking into account the driving direction during inspection of the utility poles, using map data including information representing road sections.
  • the grouping device 10 by using the grouping device 10 according to the first and second embodiments, the number of destinations when generating a tour route with each group as a destination is reduced, so that when generating a tour route by reinforcement learning, memory consumption can be reduced and a tour route with high accuracy can be obtained.
  • the grouping device 10 has been described as grouping utility pole data, but the grouping device 10 may also generate a tour route that visits each group using a known reinforcement learning method.
  • Grouping device 101 Input device 102 Display device 103 External I/F 103a Recording medium 104 Communication I/F 105 RAM 106 ROM 107 Auxiliary storage device 108 Processor 109 Bus 201 Grouping processing unit 301 Utility pole data storage unit 302 Map data storage unit

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Abstract

本開示の一態様によるグループ化装置は、所定の作業が行われるときの作業方向を持つ対象をグループ化するグループ化装置であって、前記対象が持つ作業方向に基づいて、前記作業を実施する主体によって１度に前記作業が行われる前記対象を同一のグループにグループ化するように構成されているグループ化部、を有する。

Description

グループ化装置、グループ化方法及びプログラム
　本開示は、グループ化装置、グループ化方法及びプログラムに関する。
　電柱を点検するために、その効率的な訪問順序を表す巡回ルートを生成することが従来から行われている。このような巡回ルートの生成では、強化学習が用いられることが多い。一方で、強化学習は、電柱の数が増えるとメモリの消費が激しくなり、学習ができなくなったり、学習ができたとしても精度の良い巡回ルートが生成できなかったりするという課題がある。
　上記の課題に対して、電柱同士をグループ化した上で、各グループを訪問先とする巡回ルートを生成することが考えられる。ここで、何等かの対象をグループ化するためのグループ化手法として、ｋ－ｍｅａｎｓ法に代表されるクラスタリング手法が知られている（例えば、非特許文献１）。なお、クラスタリング手法には、ｋ－ｍｅａｎｓ法以外にも、例えば、階層的クラスタリング等といった様々な手法が存在する。ただし、電柱を点検する際には、一般に、道路に沿って直進する点検作業車によって、その道路沿いにある電柱が車の走行方向に従って点検される。このため、その走行方向に従って点検される同一道路沿いにある電柱（つまり、１度の作業で点検される電柱）を同一グループとしてグループ化する必要がある。
石井 健一郎，上田 修功，「続・わかりやすいパターン認識－教師なし学習入門－」，オーム社（2014/8/26）
　しかしながら、従来のグループ化手法では、電柱の点検時の走行方向は考慮されず、単に地理的な近さ等によりグループ化されていた。このため、従来のグループ化手法により電柱をグループ化した場合、電柱の点検には適さないグループとなってしまうことがあった。このことは、点検時の走行方向を持つ電柱に限られず、何等かの作業等のための方向を持つ対象（例えば、電柱と同様に点検時の走行方向を持つガードレール、マンホール、信号機等）をグループ化する場合にも同様である。
　本開示は、上記の点に鑑みてなされたもので、対象が持つ方向を考慮してグループ化する技術を提供することを目的とする。
　本開示の一態様によるグループ化装置は、所定の作業が行われるときの作業方向を持つ対象をグループ化するグループ化装置であって、前記対象が持つ作業方向に基づいて、前記作業を実施する主体によって１度に前記作業が行われる前記対象を同一のグループにグループ化するように構成されているグループ化部、を有する。
　対象が持つ方向を考慮してグループ化する技術が提供される。
第一の実施形態に係るグループ化装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 第一の実施形態に係るグループ化装置の機能構成の一例を示す図である。 電柱データの一例を示す図である。 第一の実施形態に係るグループ化処理の一例を示すフローチャートである。 第一の実施形態に係るグループ化の一例を説明するための図（その１）である。 第一の実施形態に係るグループ化の一例を説明するための図（その２）である。 第一の実施形態に係るグループ化の一例を説明するための図（その３）である。 第一の実施形態に係るグループ化の一例を説明するための図（その４）である。 第一の実施形態に係るグループ統合処理の一例を示すフローチャート（その１）である。 第一の実施形態に係るグループ統合処理の一例を示すフローチャート（その２）である。 第二の実施形態に係るグループ化装置の機能構成の一例を示す図である。 第二の実施形態に係るグループ化処理の一例を示すフローチャートである。 第二の実施形態に係るグループ化の一例を説明するための図（その１）である。 第二の実施形態に係るグループ化の一例を説明するための図（その２）である。 第二の実施形態に係るグループ化の一例を説明するための図（その３）である。
　以下、本発明の一実施形態について説明する。以下の各実施形態では、何等かの作業等のための方向を持つ対象をグループ化する際に、それらの対象が持つ方向を考慮してグループ化することができるグループ化装置１０について説明する。
　ここで、以下では、点検時の走行方向を持つ電柱を対象として、その走行方向に従って点検される同一道路沿いにある電柱（つまり、点検作業車によって１度の作業で点検される電柱）を同一グループにグループ化する場合について説明する。
　ただし、点検時の走行方向を持つ電柱をグループ化の対象とすることは一例であって、グループ化の対象はこれに限られるものではない。以下で説明する各実施形態は、何等かの作業等のための方向を持つ任意の対象をグループ化する際に同様に適用することが可能である。例えば、点検時の走行方向を持つガードレール、マンホール、信号機等をグループ化する際に同様に適用することが可能である。
　［第一の実施形態］
　以下、第一の実施形態について説明する。
　＜グループ化装置１０のハードウェア構成例＞
　本実施形態に係るグループ化装置１０のハードウェア構成例を図１に示す。図１に示すように、本実施形態に係るグループ化装置１０は、入力装置１０１と、表示装置１０２と、外部Ｉ／Ｆ１０３と、通信Ｉ／Ｆ１０４と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０５と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０６と、補助記憶装置１０７と、プロセッサ１０８とを有する。これらの各ハードウェアは、それぞれがバス１０９を介して通信可能に接続されている。
　入力装置１０１は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、物理ボタン等である。表示装置１０２は、例えば、ディスプレイ、表示パネル等である。なお、グループ化装置１０は、例えば、入力装置１０１及び表示装置１０２の少なくとも一方を有していなくてもよい。
　外部Ｉ／Ｆ１０３は、記録媒体１０３ａ等の外部装置とのインタフェースである。グループ化装置１０は、外部Ｉ／Ｆ１０３を介して、記録媒体１０３ａの読み取りや書き込み等を行うことができる。記録媒体１０３ａとしては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＳＤメモリカード（Secure Digital memory card）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリカード等が挙げられる。
　通信Ｉ／Ｆ１０４は、グループ化装置１０を通信ネットワークに接続するためのインタフェースである。ＲＡＭ１０５は、プログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。ＲＯＭ１０６は、電源を切ってもプログラムやデータを保持することができる不揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。補助記憶装置１０７は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等のストレージ装置（記憶装置）である。プロセッサ１０８は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算装置である。
　本実施形態に係るグループ化装置１０は、図１に示すハードウェア構成を有することにより、後述する各種処理を実現することができる。なお、図１に示すハードウェア構成は一例であって、グループ化装置１０のハードウェア構成はこれに限られるものではない。例えば、グループ化装置１０は、複数の補助記憶装置１０７や複数のプロセッサ１０８を有していてもよいし、図示したハードウェアの一部を有していなくてもよいし、図示したハードウェア以外の様々なハードウェアを有していてもよい。
　＜グループ化装置１０の機能構成例＞
　本実施形態に係るグループ化装置１０の機能構成例を図２に示す。図２に示すように、本実施形態に係るグループ化装置１０は、グループ化処理部２０１を有する。グループ化処理部２０１は、例えば、グループ化装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、プロセッサ１０８に実行させる処理により実現される。また、本実施形態に係るグループ化装置１０は、電柱データ記憶部３０１を有する。電柱データ記憶部３０１は、例えば、補助記憶装置１０７等により実現される。ただし、電柱データ記憶部３０１は、例えば、グループ化装置１０と通信ネットワークを介して接続されるデータベースサーバ等の記憶装置により実現されていてもよい。
　グループ化処理部２０１は、点検時の走行方向を持つ電柱を表す電柱データを、その走行方向に従って点検される同一道路沿いにある電柱を同一グループとしてグループ化する。また、グループ化処理部２０１は、グループ化の結果、電柱数が１つであるグループや電柱数が少ないグループを他のグループに統合する。
　電柱データ記憶部３０１は、グループ化対象の電柱を表す電柱データを記憶する。ここで、電柱データ記憶部３０１に記憶されている電柱データの一例を図３に示す。図３に示すように、電柱データは、「電柱ＩＤ」と、「電柱位置（経度）」と、「電柱位置（緯度）」と、「走行方向（度）」とが属性として含まれる。「電柱ＩＤ」には、電柱データを一意に識別する識別情報である電柱ＩＤが設定される。「電柱位置（経度）」には、電柱の経度方向の位置（ｘ座標の値）が設定される。「電柱位置（緯度）」には、電柱の緯度方向の位置（ｙ座標の値）が設定される。「走行方向（度）」には、電柱の点検時の走行方向を表す角度が設定される。なお、角度は、予め決められた基準線（例えば、ｘｙ平面上のｘ軸）に対して反時計回り（又は、時計回りでもよい。）を正の方向として表される。以下では、電柱はｘｙ平面上に配置されているものとして、走行方向はｘ軸に対して反時計回りを正の方向として表されるものとする。
　図３に示す例では、以下の３つの電柱データが示されている。
　（"電柱ＩＤ"＝０００１，"電柱位置（経度）"＝ｘ１，"電柱位置（緯度）"＝ｙ１，"走行方向（度）"＝θ１）
　（"電柱ＩＤ"＝０００２，"電柱位置（経度）"＝ｘ２，"電柱位置（緯度）"＝ｙ２，"走行方向（度）"＝θ２）
　（"電柱ＩＤ"＝０００３，"電柱位置（経度）"＝ｘ３，"電柱位置（緯度）"＝ｙ３，"走行方向（度）"＝θ３）
　なお、図３に示す電柱データは、一例であって、電柱データは上記の属性以外にも様々な属性を有していてもよい。例えば、電柱の設置年月日、電柱が設置されている都道府県名や市区町村名、電柱の種類（送電用、通信用、共用等）、等といった属性を有していてもよい。
　＜グループ化処理＞
　以下、本実施形態に係るグループ化処理について、図４を参照しながら説明する。
　まず、グループ化処理部２０１は、電柱データ記憶部３０１に記憶されている電柱データを走行方向によりグループ化する（ステップＳ１０１）。例えば、Δ＝２π／Ｎ（ただし、Ｎは予め決められた１以上の整数）として、グループ化処理部２０１は、走行方向が（ｎ－１）Δ≦θ＜ｎΔ（ただし、ｎ＝１，・・・，Ｎ）である電柱データをｎ番目のグループとする。これにより、電柱データがＮ個のグループ（要素数が０のグループも含む）にグループ化される。具体的には、例えば、Δ＝３０°である場合、電柱データは１２個のグループにグループ化されることになる。
　なお、上記のステップＳ１０１では走行方向により電柱データをグループ化したが、これに限られず、例えば、既知のクラスタリング手法（例えば、ｋ－ｍｅａｎｓ法や階層的クラスタリング等）により電柱データをグループ化してもよい。
　以下では、一例として、図５に示すように、電柱１００１～１０２６をそれぞれ表す電柱データがグループＡ～グループＣにグループ化された場合について説明する。図５に示す例では、電柱１００１～１００８をそれぞれ表す電柱データがグループＡ、電柱１００９～１０１４をそれぞれ表す電柱データがグループＢ、電柱１０１５～１０２６をそれぞれ表す電柱データがグループＣにグループ化されている。なお、図５に示す例において、電柱１００１～１０２６をそれぞれ示す丸の中の矢印は、その電柱の走行方向を表している。
　次に、グループ化処理部２０１は、上記のステップＳ１０１でグループ化されたグループ毎に、電柱データに対して始点から終点まで番号を順に付与する（ステップＳ１０２）。すなわち、グループ化処理部２０１は、同一グループ内で始点を１番目として、始点から終点まで電柱データに対して順に番号を付与する。このとき、グループ化処理部２０１は、各電柱データに対して、その電柱データの走行方向とｘｙ平面上で直交する線分との距離が最も近く、かつ、走行方向側にある電柱データを次の電柱データとする。ここで、始点とは、同一グループ内で自身の走行方向の逆方向側に他の電柱がない電柱データ（又はこの電柱データが表す電柱）のことである。また、終点とは、同一グループ内で自身の走行方向側に他の電柱がない電柱データ（又はこの電柱データが表す電柱）のことである。
　例えば、グループ毎に、図５に示す電柱１００１～１０２６をそれぞれ表す電柱データに対して始点から終点まで番号を順に付与した場合、図６のようになる。図６に示す例では、グループＡでは、電柱１００１を表す電柱データが始点、電柱１００８を表す電柱データが終点であり、電柱１００１を表す電柱データ～電柱１００８を表す電柱データまで順に１～８の番号が付与されている。また、グループＢでは、電柱１００９を表す電柱データが始点、電柱１０１４を表す電柱データが終点であり、電柱１００９を表す電柱データ～電柱１０１４を表す電柱データまで順に１～６の番号が付与されている。また、グループＣでは、電柱１０１５を表す電柱データが始点、電柱１０２２を表す電柱データが終点であり、電柱１０１５を表す電柱データ～電柱１０１８を表す電柱データまで順に１～４の番号が付与されており、電柱１０２３を表す電柱データに５、電柱１０１９を表す電柱データに６、電柱１０２４を表す電柱データに７、電柱１０２０を表す電柱データに８、電柱１０２５を表す電柱データに９、電柱１０２１を表す電柱データに１０、電柱１０２６を表す電柱データに１１、電柱１０２２を表す電柱データに１２の番号が付与されている。
　次に、グループ化処理部２０１は、上記のステップＳ１０１でグループ化されたグループのうち、未だ選択していないグループを１つ選択する（ステップＳ１０３）。例えば、図６に示す例では、グループＡ～グループＣのうち、未だ選択していないグループが１つ選択される。以下では、現在選択中のグループを「選択グループ」と呼ぶことにする。また、以下では、一例として、選択グループが「グループＣ」である場合について説明する。
　次に、グループ化処理部２０１は、選択グループの始点を基点に設定する（ステップＳ１０４）。ここで、基点とは、他の電柱データを自身と同一グループとするか否かが判定される電柱データ（又はこの電柱データが表す電柱）のことである。例えば、図７に示すように、グループＣでは、電柱１０１５を表す電柱データが始点であるため、この電柱データが最初の基点（上記のステップＳ１０４で設定される基点）となる。
　次に、グループ化処理部２０１は、選択グループ内に未だ基点としていない電柱データが存在するか否かを判定する（ステップＳ１０５）。
　上記のステップＳ１０５で選択グループ内に未だ基点としていない電柱データが存在すると判定された場合（ステップＳ１０５でＹＥＳ）、グループ化処理部２０１は、基点から、当該選択グループ内で未だ基点としていない電柱データまでの距離を算出する（ステップＳ１０６）。例えば、図７に示す例で電柱１０１５を表す電柱データが基点である場合、この電柱データと、電柱１０１６～１０２６をそれぞれ表す電柱データとの距離をそれぞれ算出する。すなわち、この場合、具体的には以下の距離ｄ１～ｄ１１をそれぞれ算出する。
　電柱１０１５を表す電柱データと、電柱１０１６を表す電柱データとの距離ｄ１
　電柱１０１５を表す電柱データと、電柱１０１７を表す電柱データとの距離ｄ２
　電柱１０１５を表す電柱データと、電柱１０１８を表す電柱データとの距離ｄ３
　電柱１０１５を表す電柱データと、電柱１０１９を表す電柱データとの距離ｄ４
　電柱１０１５を表す電柱データと、電柱１０２０を表す電柱データとの距離ｄ５
　電柱１０１５を表す電柱データと、電柱１０２１を表す電柱データとの距離ｄ６
　電柱１０１５を表す電柱データと、電柱１０２２を表す電柱データとの距離ｄ７
　電柱１０１５を表す電柱データと、電柱１０２３を表す電柱データとの距離ｄ８
　電柱１０１５を表す電柱データと、電柱１０２４を表す電柱データとの距離ｄ９
　電柱１０１５を表す電柱データと、電柱１０２５を表す電柱データとの距離ｄ１０
　電柱１０１５を表す電柱データと、電柱１０２６を表す電柱データとの距離ｄ１１
　なお、距離としてはユークリッド距離を算出すればよいが、これに限られるものではなく、例えば、マンハッタン距離等といった他の距離を算出してもよい。このことは以降も同様である。
　次に、グループ化処理部２０１は、当該選択グループの始点の走行方向を表す方向ベクトルと、基点と未だ基点としていない電柱データが表す電柱を結んだベクトルとの角度を算出する（ステップＳ１０７）。例えば、図７に示す例で電柱１０１５を表す電柱データが基点である場合、この電柱データは始点でもあるため、当該電柱データの走行方向を表す方向ベクトルと、当該電柱データと電柱１０１６～１０２６をそれぞれ結んだベクトルとの角度をそれぞれ算出する。すなわち、この場合、具体的には以下の角度φ１～φ１１をそれぞれ算出する。
　当該方向ベクトルと、電柱１０１５と電柱１０１６とを結んだベクトルとの角度φ１
　当該方向ベクトルと、電柱１０１５と電柱１０１７とを結んだベクトルとの角度φ２
　当該方向ベクトルと、電柱１０１５と電柱１０１８とを結んだベクトルとの角度φ３
　当該方向ベクトルと、電柱１０１５と電柱１０１９とを結んだベクトルとの角度φ４
　当該方向ベクトルと、電柱１０１５と電柱１０２０とを結んだベクトルとの角度φ５
　当該方向ベクトルと、電柱１０１５と電柱１０２１とを結んだベクトルとの角度φ６
　当該方向ベクトルと、電柱１０１５と電柱１０２２とを結んだベクトルとの角度φ７
　当該方向ベクトルと、電柱１０１５と電柱１０２３とを結んだベクトルとの角度φ８
　当該方向ベクトルと、電柱１０１５と電柱１０２４とを結んだベクトルとの角度φ９
　当該方向ベクトルと、電柱１０１５と電柱１０２５とを結んだベクトルとの角度φ１０
　当該方向ベクトルと、電柱１０１５と電柱１０２６とを結んだベクトルとの角度φ１１
　なお、角度の代わりに、余弦（コサイン）の値を算出してもよい。すなわち、例えば、上記の角度φ１～φ１１の代わりに、ｃｏｓφ１～ｃｏｓφ１１をそれぞれ算出してもよい。
　次に、グループ化処理部２０１は、当該選択グループ内で未だ基点としていない電柱データのうち、距離及び角度がいずれも予め決められた閾値以下である電柱データが存在するか否かを判定する（ステップＳ１０８）。すなわち、距離に対する閾値をｔｈ１、角度に対する閾値をｔｈ２とした場合、グループ化処理部２０１は、上記のステップＳ１０６で算出された距離がｔｈ１以下、かつ、上記のステップＳ１０７で算出された角度がｔｈ２以下である電柱データが存在するか否かを判定する。例えば、図７に示す例で電柱１０１５を表す電柱データが基点である場合、各ｉ＝１，・・・，１１に対して、ｄｉ≦ｔｈ１かつφｉ≦ｔｈ２であるか否かが判定される。なお、距離に対する閾値ｔｈ１、角度に対する閾値ｔｈ２は予め適切な値が設定されるが、例えば、ｔｈ１＝０．１〔ｋｍ〕、ｔｈ２＝４５°等とすることが考えられる。
　上記のステップＳ１０８で距離及び角度がいずれも予め決められた閾値以下である電柱データが存在すると判定された場合（ステップＳ１０８でＹＥＳ）、グループ化処理部２０１は、現在の基点との距離が最も小さい電柱データを同一グループとして、当該電柱データを次の基点に設定する（ステップＳ１０９）。例えば、図７に示す例で電柱１０１５を表す電柱データが現在の基点である場合、次の基点は電柱１０１６を表す電柱データとなり、電柱１０１５を表す電柱データと電柱１０１６を表す電柱データとが同一のグループにグループ化される。これは、上記の距離及び角度がいずれも閾値以下である電柱データは、基点となっている電柱データと同一道路沿いにあり、かつ、点検時の走行方向が近いと考えられるためである。
　これにより、現在の基点と次の基点とが同一のグループにグループ化され、当該次の基点を現在の基点としてステップＳ１０５以降が再度実行される。
　一方で、上記のステップＳ１０８で距離及び角度がいずれも予め決められた閾値以下である電柱データが存在すると判定されなかった場合（ステップＳ１０８でＮＯ）、グループ化処理部２０１は、当該選択グループで未だ基点としていない電柱データのうち、最小の番号を持つ電柱データを次のグループの最初の基点に設定する（ステップＳ１１０）。例えば、図８に示すように、電柱１０１５～電柱１０２２をそれぞれ表す電柱データが同一グループにグループ化されており、電柱１０１５を表す電柱データが現在の基点（本ステップが実行される前の基点）であるものとする。このとき、当該選択グループ内で未だ基点としていない電柱データの中に距離及び角度がいずれも閾値以下である電柱データが存在しない場合、未だ基点としていない電柱データのうち、最小の番号を持つ電柱データ（電柱１０２３を表す電柱データ）が次のグループの最初に基点に設定される。これにより、この最初の基点を当該次のグループの現在の基点としてステップＳ１０５以降が再度実行される。図８に示す例では、最終的に、グループＣは、電柱１０１５～電柱１０２２をそれぞれ表す電柱データをグループ化したグループと、電柱１０２３～電柱１０２６をそれぞれ表す電柱データをグループ化したグループとの２つのグループに分割されることになる。
　上記のステップＳ１０５で選択グループ内に未だ基点としていない電柱データが存在すると判定されなかった場合（ステップＳ１０５でＮＯ）、グループ化処理部２０１は、上記のステップＳ１０１でグループ化されたグループの中に未だ選択していないグループが存在するか否かを判定する（ステップＳ１１１）。
　上記のステップＳ１１１で未だ選択していないグループが存在すると判定された場合（ステップＳ１１１でＹＥＳ）、グループ化処理部２０１は、ステップＳ１０３に戻る。これにより、未だ選択していないグループが存在しなくなるまで、ステップＳ１０３以降が再度実行される。
　一方で、上記のステップＳ１１１で未だ選択していないグループが存在すると判定されなかった場合（ステップＳ１１１でＮＯ）、グループ化処理部２０１は、グループ化処理を終了する。これにより、点検作業車によって１度の作業で点検される電柱（つまり、点検時の走行方向が近く、かつ、同一道路沿いにある電柱）を表す電柱データを同一グループとして各電柱データをグループ化することができる。
　＜グループ統合処理＞
　図４に示すグループ化処理で電柱データをグループ化した場合、１つのみの電柱データを要素とするグループ（以下、孤立グループと呼ぶ。）が得られたり、ごく少数の電柱データ（例えば、２～４つ程度の電柱データ）を要素とするグループ（以下、小グループと呼ぶ。）が得られたりすることがある。強化学習により巡回ルートを生成する際のメモリ使用量をより削減するためには、孤立グループや小グループを他のグループと統合し、訪問先数を削減することが好ましい。そこで、以下では、孤立グループや小グループを他のグループと統合する場合について説明する。
　　≪グループ統合処理（その１）≫
　以下、孤立グループを他のグループと統合する場合のグループ統合処理について、図９を参照しながら説明する。以下では、或る孤立グループを他のグループと統合する場合について説明する。
　まず、グループ化処理部２０１は、当該孤立グループに含まれる電柱データの走行方向との差の絶対値が予め決められた閾値以下の走行方向を持つ他の電柱データを電柱データ記憶部３０１から抽出する（ステップＳ２０１）。この閾値をｔｈ３とすれば、例えば、ｔｈ３＝ｔｈ２等とすることが考えられる。以下、本ステップで抽出された電柱データを「抽出電柱データ」と呼ぶことにする。
　次に、グループ化処理部２０１は、当該孤立グループに含まれる電柱データと、上記のステップＳ２０１で抽出した抽出電柱データとの距離をそれぞれ算出する（ステップＳ２０２）。なお、上記のステップＳ２０１で抽出した抽出電柱データ数をｎ１とすれば、本ステップでは、ｎ１個の距離が算出されることに留意されたい。
　次に、グループ化処理部２０１は、上記のステップＳ２０１で抽出した抽出電柱データのうち、上記のステップＳ２０２で算出した距離が最小の抽出電柱データを選択する（ステップＳ２０３）。すなわち、グループ化処理部２０１は、上記のステップＳ２０２で最小距離が得られた抽出電柱データを選択する。
　次に、グループ化処理部２０１は、上記の最小距離が予め決められた閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ２０４）。この閾値をｔｈ４とすれば、例えば、ｔｈ４＝ｔｈ１等とすることが考えられる。
　上記のステップＳ２０４で最小距離が閾値以下であると判定された場合（ステップＳ２０４でＹＥＳ）、グループ化処理部２０１は、当該孤立グループを、最小距離が得られた抽出電柱データと同一グループとする（ステップＳ２０５）。これにより、当該孤立グループが、最小距離が得られた抽出電柱データが含まれるグループに統合されたことになる。
　一方で、上記のステップＳ２０４で最小距離が閾値以下であると判定されなかった場合（ステップＳ２０４でＮＯ）、グループ化処理部２０１は、グループ統合処理を終了する。この場合、孤立グループをそのままとし、他のグループとの統合は行われない。
　　≪グループ統合処理（その２）≫
　以下、小グループを他のグループと統合する場合のグループ統合処理について、図１０を参照しながら説明する。以下では、或る小グループを他のグループと統合する場合について説明する。
　まず、グループ化処理部２０１は、当該小グループに含まれる各電柱データの各々に関して、当該電柱データの走行方向との差の絶対値が予め決められた閾値以下の走行方向を持つ他の電柱データを電柱データ記憶部３０１から抽出する（ステップＳ３０１）。この閾値としては、図９のステップＳ２０１と同様に、閾値ｔｈ３を用いればよい。以下、本ステップで抽出された電柱データを「抽出電柱データ」と呼ぶことにする。
　次に、グループ化処理部２０１は、当該小グループに含まれる各電柱データと、上記のステップＳ３０１で抽出した抽出電柱データとの距離をそれぞれ算出する（ステップＳ３０２）。なお、当該小グループに含まれる電柱データ数をｎ２、上記のステップＳ３０１で抽出した抽出電柱データ数をｎ３とすれば、本ステップでは、ｎ２×ｎ３個の距離が算出されることに留意されたい。
　次に、グループ化処理部２０１は、上記のステップＳ３０１で抽出した抽出電柱データのうち、上記のステップＳ３０２で最小距離が得られた抽出電柱データを選択する（ステップＳ３０３）。
　次に、グループ化処理部２０１は、上記の最小距離が予め決められた閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ３０４）。この閾値は、図９のステップＳ３０３と同様に、閾値ｔｈ４を用いればよい。
　上記のステップＳ３０５で最小距離が閾値以下であると判定された場合（ステップＳ３０４でＹＥＳ）、グループ化処理部２０１は、当該小グループを、最小距離が得られた抽出電柱データと同一グループとする（ステップＳ３０５）。これにより、当該小グループが、最小距離が得られた抽出電柱データが含まれるグループに統合されたことになる。
　一方で、上記のステップＳ３０４で最小距離が閾値以下であると判定されなかった場合（ステップＳ３０４でＮＯ）、グループ化処理部２０１は、グループ統合処理を終了する。この場合、小グループをそのままとし、他のグループとの統合は行われない。
　［第二の実施形態］
　以下、第二の実施形態について説明する。本実施形態では、地図データに含まれる道路区画情報も利用して電柱データをグループ化する場合について説明する。ここで、道路区画情報とは、道路上のどの地点からどの地点までが１つの区画に相当する道路であるかを表す情報のことである。なお、１つの区画に相当する道路（以下、道路区画ともいう。）とは、道路の端点（曲り角、分岐点（交差点や三叉路等）等）から他の端点までの区間の道路のことである。典型例を１つ挙げれば、例えば、或る交差点とその次の交差点との間の区間は道路区画に相当する。
　なお、本実施形態では、主に、第一の実施形態との相違点について説明し、第一の実施形態としてよい箇所についてはその説明を省略するものとする。
　＜グループ化装置１０の機能構成例＞
　本実施形態に係るグループ化装置１０の機能構成例を図１１に示す。図１１に示すように、本実施形態に係るグループ化装置１０は、第一の実施形態で説明した構成要素に加えて、地図データ記憶部３０２を有する。地図データ記憶部３０２は、例えば、補助記憶装置１０７等により実現される。ただし、地図データ記憶部３０２は、例えば、グループ化装置１０と通信ネットワークを介して接続されるデータベースサーバ等の記憶装置により実現されていてもよい。
　グループ化処理部２０１は、地図データ記憶部３０２に記憶されている地図データに含まれる道路区画情報を用いて、点検時の走行方向を持つ電柱を表す電柱データを、その走行方向に従って点検される同一道路沿いにある電柱を同一グループとしてグループ化する。
　地図データ記憶部３０２は、少なくとも道路区画情報が含まれる地図データを記憶する。
　なお、図１に示す例では、地図データが地図データ記憶部３０２に記憶されているものとしたが、例えば、地図データは、外部の事業者等によって提供されてもよい。この場合、グループ化処理部２０１は、例えば、当該事業者等が公開するＷｅｂＡＰＩを利用して地図データを取得すればよい。
　＜グループ化処理＞
　以下、本実施形態に係るグループ化処理について、図１２を参照しながら説明する。
　まず、グループ化処理部２０１は、電柱データ記憶部３０１に記憶されている電柱データが表す電柱の位置（電柱位置）の周辺の道路区画を表す道路区画情報を地図データから取得する（ステップＳ４０１）。グループ化処理部２０１は、例えば、電柱データ記憶部３０１に記憶されている電柱データに含まれる電柱位置（経度）の最大値と最小値、電柱位置（緯度）の最大値と最小値をそれぞれ求め、これら電柱位置（経度）の最大値と最小値、電柱位置（緯度）の最大値と最小値が含まれる範囲内の道路区画を表す道路区画情報を地図データから取得すればよい。
　次に、グループ化処理部２０１は、上記のステップＳ４０１で取得した道路区画情報を用いて、同一道路区画に面する電柱を表す電柱データ（つまり、同一道路区画沿いにある電柱を表す電柱データ）を同一グループとする（ステップＳ４０２）。ここで、同一道路区画に面する電柱を表す電柱データとは、例えば、当該道路区画を表す線分との距離が所定の閾値（例えば、数メートル～十数メートル程度）以内である電柱データのことである。
　例えば、図１３に示すように、道路区画２１０１に面する電柱２００１～２００４及び２００８～２００９が存在する場合、これらの電柱２００１～２００４及び２００８～２００９をそれぞれ表す電柱データがグループ２２０１にグループ化される。同様に、道路区画２１０２に面する電柱２００５～２００７が存在する場合、これらの電柱２００５～２００７がグループ２２０２にグループ化される。
　次に、グループ化処理部２０１は、上記のステップＳ４０２でグループ化されたグループ毎に、当該グループ内の電柱データが表す電柱の点検時の走行方向に従って当該グループを分割する（ステップＳ４０３）。例えば、当該グループに対応する道路区画を表す線分とｘ軸との角度をΦとする。このとき、グループ化処理部２０１は、当該グループ内の電柱データの走行方向と角度Φとの差の絶対値Δ１と、当該電柱データの走行方向と角度Φ＋πとの差の絶対値Δ２とをそれぞれ求め、Δ１≦Δ２である場合は当該電柱データを第１のグループ、Δ１＞Δ２である場合は第２のグループとする。
　これにより、図１３に示す例では、例えば、図１４に示すように、グループ２２０１が、電柱２００１～２００４をそれぞれ表す電柱データを要素とするグループ２２１１と、電柱２００８～２００９をそれぞれ表す電柱データを要素とするグループ２２１２とに分割される。なお、グループ２２０２は分割前後で同一グループとなる。
　次に、グループ化処理部２０１は、分割後のグループに対応する道路区画が他のグループに対応する道路区画と隣接しており、それらのグループの走行方向が近い場合、グループを統合する（ステップＳ４０４）。ここで、２つの道路区画が隣接しているとは、例えば、一方の道路区画の端点が、他の方の道路区画の端点と同一であることをいうものとする。また、グループの走行方向とは、例えば、当該グループに含まれる電柱データの走行方向の平均等をいうものとする。
　これにより、図１４に示す例では、例えば、図１５に示すように、グループ２２１１とグループ２２０２とがグループ２３１０に統合される。したがって、最終的に、図１５に示す例では、電柱２００１～２００９をそれぞれ表す電柱データが、グループ２３１０とグループ２２１２とにグループ化されたことになる。
　上記のステップＳ４０４では、グループの走行方向を用いたが、グループの走行方向に代わりに、例えば、当該グループに対応する道路区画を表す線分とｘ軸との角度を用いてもよい。この場合、グループに対応する道路区画を表す線分とｘ軸との角度が近い場合に、それらのグループが統合される。
　なお、上記のグループ化処理を行った後、第一の実施形態と同様に、グループ統合処理を行ってもよい。
　［まとめ］
　以上のように、第一の実施形態に係るグループ化装置１０は、電柱の点検時の走行方向を考慮して、点検作業車によって１度の作業で点検される電柱の電柱データを同一グループとして、各電柱データをグループ化することができる。
　また、第二の実施形態に係るグループ化装置１０は、道路区画を表す情報が含まれる地図データを用いて、電柱の点検時の走行方向を考慮して、点検作業車によって１度の作業で点検される電柱の電柱データを同一グループとして、各電柱データをグループ化することができる。
　このため、第一及び第二の実施形態に係るグループ化装置１０を用いることで、各グループを訪問先とする巡回ルートを生成する際の訪問先数が削減されるため、強化学習により巡回ルートを生成する際に、メモリ消費を抑えることができると共に、精度の良い巡回ルートを得ることが可能となる。
　なお、上記ではグループ化装置１０が電柱データをグループ化する場合について説明したが、当該グループ化装置１０は、更に、既知の強化学習手法により、各グループを訪問先とする巡回ルートを生成してもよい。
　本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、請求の範囲の記載から逸脱することなく、種々の変形や変更、既知の技術との組み合わせ等が可能である。
　１０　　　　グループ化装置
　１０１　　　入力装置
　１０２　　　表示装置
　１０３　　　外部Ｉ／Ｆ
　１０３ａ　　記録媒体
　１０４　　　通信Ｉ／Ｆ
　１０５　　　ＲＡＭ
　１０６　　　ＲＯＭ
　１０７　　　補助記憶装置
　１０８　　　プロセッサ
　１０９　　　バス
　２０１　　　グループ化処理部
　３０１　　　電柱データ記憶部
　３０２　　　地図データ記憶部

Claims (8)

  1. 　所定の作業が行われるときの作業方向を持つ対象をグループ化するグループ化装置であって、
    　前記対象が持つ作業方向に基づいて、前記作業を実施する主体によって１度に前記作業が行われる前記対象を同一のグループにグループ化するように構成されているグループ化部、
    　を有するグループ化装置。
  2. 　前記グループ化部は、
    　所定のグループ化手法により、複数の前記対象を第１のグループにグループ化し、
    　前記第１のグループ毎に、前記第１のグループに含まれる前記対象同士の距離と、前記第１のグループに含まれる前記対象が持つ作業方向とに基づいて、前記第１のグループを１つ以上の第２のグループに分割する、ように構成されている、請求項１に記載のグループ化装置。
  3. 　前記グループ化手法は、
    　前記対象が持つ作業方向が、予め決められた複数の範囲のいずれに属するかに応じて、複数の前記対象を第１のグループにグループ化する、ように構成されている、請求項２に記載のグループ化装置。
  4. 　前記グループ化部は、
    　前記第１のグループ毎に、前記第１のグループ内で前記作業が行われる順に前記対象を基点に設定し、
    　前記基点と未だ基点に設定されていない前記対象との距離と、前記第１のグループ内で前記作業が最初に行われる前記対象が持つ作業方向を表す第１のベクトルと前記基点と未だ基点に設定されていない前記対象とを結ぶ第２のベクトルとの角度とを算出し、
    　前記距離及び前記角度がいずれも所定の閾値以内であって、かつ、前記距離が最小となる前記対象を前記基点と同一の第２のグループにグループ化する、ように構成されている、請求項２又は３に記載のグループ化装置。
  5. 　前記グループ化部は、
    　前記対象が設置されている道路の道路区画を表す情報に基づいて、同一の道路区画に設置されている前記対象を同一の第３のグループにグループ化し、
    　前記対象が持つ作業方向に基づいて、前記第３のグループを１つ以上の第４のグループに分割し、
    　前記対象が持つ作業方向と、前記道路区画を表す情報とに基づいて、互いに隣接する道路区画に対応する第４のグループであって、かつ、所定の角度が近い第４のグループ同士を統合する、ように構成されている、請求項１に記載のグループ化装置。
  6. 　前記所定の角度は、第４のグループに含まれる前記対象が持つ作業方向を表す角度の平均、又は、前記第４のグループに対応する道路区画の角度、である、請求項５に記載のグループ化装置。
  7. 　所定の作業が行われるときの作業方向を持つ対象をグループ化するグループ化装置が、
    　前記対象が持つ作業方向に基づいて、前記作業を実施する主体によって１度に前記作業が行われる前記対象を同一のグループにグループ化するグループ化手順、
    　を実行するグループ化方法。
  8. 　所定の作業が行われるときの作業方向を持つ対象をグループ化するグループ化装置に、
    　前記対象が持つ作業方向に基づいて、前記作業を実施する主体によって１度に前記作業が行われる前記対象を同一のグループにグループ化するグループ化手順、
    　を実行させるプログラム。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007048223A (ja) * 2005-08-12 2007-02-22 Chugoku Electric Power Co Inc:The 電力設備情報提供システム
JP2012088907A (ja) * 2010-10-19 2012-05-10 Tokyo Electric Power Co Inc:The 設備保全情報管理装置及び設備保全情報管理システム
JP2020065320A (ja) * 2018-10-15 2020-04-23 中国電力株式会社 巡視用サーバ、及び巡視点検システム
CN113705982A (zh) * 2021-08-06 2021-11-26 江苏方天电力技术有限公司 一种车机协同电力巡检的调度决策方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007048223A (ja) * 2005-08-12 2007-02-22 Chugoku Electric Power Co Inc:The 電力設備情報提供システム
JP2012088907A (ja) * 2010-10-19 2012-05-10 Tokyo Electric Power Co Inc:The 設備保全情報管理装置及び設備保全情報管理システム
JP2020065320A (ja) * 2018-10-15 2020-04-23 中国電力株式会社 巡視用サーバ、及び巡視点検システム
CN113705982A (zh) * 2021-08-06 2021-11-26 江苏方天电力技术有限公司 一种车机协同电力巡检的调度决策方法

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