JP4792823B2 - ネットワーク・システム、移動体装置及びその制御方法、並びにコンピュータ・プログラム - Google Patents

Description

本発明は、センサ機能と無線通信機能を備えた複数の移動体装置を分散して配置して構成されるネットワーク上で、各移動体装置が取得したセンサ・データを共有するネットワーク・システム、移動体装置及びその制御方法、並びにコンピュータ・プログラムに係り、特に、各移動体装置が作業空間における位置情報を利用せずに自律分散的に動作してアドホックなネットワーク・トポロジを形成し、互いに取得したセンサ・データを共有するネットワーク・システム、移動体装置及びその制御方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。

さらに詳しくは、本発明は、各移動体装置が作業空間内で発見したターゲットに関するセンサ・データを共有し合うネットワーク・システム、移動体装置及びその制御方法、並びにコンピュータ・プログラムに係り、特に、各移動体装置が作業空間内を探索し、同じターゲットを検知した複数の移動体装置がターゲットの追跡を行ない、ターゲットに関するセンサ・データを共有するネットワーク・システム、移動体装置及びその制御方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。

昨今のＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ）技術の急速な進歩に伴い、小型で安価、さらにはスーパーコンピュータ並みの高性能を持つ計算機が実現可能となってきている。この種の計算機システムが広範に普及することで、我々の日常生活がより豊かとなるように支援してくれることが期待される。

また、コンピュータ・ネットワークの普及により、情報の共有、流通、配信など情報資源の利用が活性化されている。インターネットやブロードバンド・ネットワークの発達により、情報通信の利便性は格段に向上してきている。さらにＰＤＡや携帯電話機などのインターネット接続可能なモバイル機器の普及により、どこでも利用可能で、グローバルな空間からのアクセスが許容されるユビキタス・ネットワーク若しくはユビキタス・コンピューティングが注目されている。

また、計算機システムの形態も多様化してきており、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）のようにディスプレイとキーボード／マウスからなる典型的なスタイルのものから、音声認識や画像認識を利用したユーザ・インターフェースを持つ先進的なもの、さらには自律動作するロボットなどが挙げられる。

とりわけロボットは、固定的な計算機器とは異なり、作業空間を自在に移動することで、我々の活動を支援することができる。例えば、原子力発電プラントや火力発電プラント、石油化学プラントにおけるメンテナンス作業、製造工場における部品の搬送・組立作業、高層ビルにおける清掃、火災現場その他における救助といったような危険作業・難作業の代行である。

ロボットにはカメラを始めとして各種のセンサを搭載することができる。したがって、ロボットが作業空間を自律的に移動しながら、センサ・データにより物理的な実世界の情報（コンテキスト）をリアルタイムに取得することができる。

例えば、センサ機能と無線通信機能を備えた移動ロボットをセンサ・ノードとして用い、無数のセンサ・ノードを比較的広範な領域に分散して配置させることにより、時々刻々と変わる環境情報の取得や、広域にわたる情報の同時把握など、実世界上の情報の取得や流通を行なうことができる。センサ・ノードとしての各移動ロボットが協調しながら自律的に移動してネットワーク・トポロジを形成することにより、アドホック若しくは自己組織的なネットワーク、すなわち「モバイル・センサ・ネットワーク」を構成することができる。

本発明者は、モバイル・センサ・ネットワークによれば、センサ機器を接続する単純なネットワークや、センサ機能を備えた単体のロボットからは得られない、新たなサービスを我々にもたらしてくれると考えている。

しかしながら、現在のセンサ・ネットワークの多くは、人間によってセンサ・ノードが設置されるタイプのものである。トポロジの効率を上げるためには、フィールド全体のトポロジを把握しながら設置していかなくてはならず、これも困難な作業である。なお、静的にトポロジを構成するセンサ・ネットワーク・システム若しくはデータ収集システムに関し、幾つかの特許出願がなされている（例えば、特許文献１並びに特許文献２を参照のこと）。

各センサ・ノードが移動手段を備え、動的にネットワーク・トポロジを構成する方法は、ネットワークの分野においては未だあまり注目されていない。ロボティクスの分野では幾つかの先行研究が散見されるが、具体的なアプリケーションを想定した提案は稀有である。

センサ機能を備えた移動ロボットの１つのアプリケーションとして、ターゲットの探索や追跡を挙げることができる。例えば、被災地にセンサ・ノードとしてのロボットを投入し、被災者の発見を行ない救助活動に役立てることができる。あるいは、夜間の無人構内にセンサ・ノードとしての移動ロボットを配備し、侵入した不審者の探索や追跡を行なうことができる。

例えば、静止又は移動する目標を捕捉する方法について提案がなされている（例えば、特許文献３を参照のこと）。しかしながら、同方法は事前に得られた位置情報を用いて目標の捕捉や地図の作成を行なうので、インフラストラクチャの整備されていない作業環境に適用することはできない。また、同方法は、目標捕捉装置としてのロボット単体により目標を捕捉することを想定したものであり、複数の装置が協調ながら自律的に移動してネットワーク・トポロジを形成するモバイル・センサ・ネットワークとは無関係である。また、単体の装置から得られるセンサ・データでは目標に関する情報を得ることはできないと思料される。

また、電波が届かないところに移動した後でも、自律的に電波が届くところまで復帰して動作を継続でき、また、複数の移動ロボットと連携して通信可能領域を拡大することができる移動ロボットについて提案がなされている（例えば、特許文献４を参照のこと）。しかしながら、この移動ロボットは、電波強度マップという、建物のレイアウトと座標情報、電波の届き具合などをすべて知っていることを前提とし、さらにロボット自身も自分の位置を知っていることを前提としており、言い換えれば、インフラストラクチャの整備されていない作業環境にこの移動ロボットを適用することはできない。

特開２００４−２６０５２６号公報 特開２００３−４４９７４号公報 特開平７−１３４０３１号公報 特開２００５−２５５１６号公報

本発明の目的は、各移動体装置が作業空間における位置情報を利用せずに自律的に動作してアドホック若しくは自己組織的なネットワーク・トポロジを形成し、互いに取得したセンサ・データを好適に共有することができる、優れたネットワーク・システム、移動体装置及びその制御方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。

本発明のさらなる目的は、各移動体装置が作業空間内で発見したターゲットに関するセンサ・データを共有し合うことができる、優れたネットワーク・システム、移動体装置及びその制御方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。

本発明のさらなる目的は、各移動体装置が作業空間内を探索し、同じターゲットを検知した複数の移動体装置がターゲットの追跡を行ない、ターゲットに関する十分な情報を得ることができる、優れたネットワーク・システム、移動体装置及びその制御方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。

本発明は、上記課題を参酌してなされたものであり、その第１の側面は、センサ機能と無線通信機能を備えた複数の移動体装置がターゲットに関するセンサ情報を通信し合ってターゲットの追跡を行なうネットワーク・システムであって、
複数の移動体装置が、移動しながらセンサ情報を取得し、無線通信により各移動体装置間でセンサ情報を通知し合うターゲット探索手段と、
いずれかの移動体装置がターゲットを検知したことに応答して、これに近隣する移動体装置と協調して当該ターゲットにセンサの照準を合わせるターゲット焦点手段と、
同じターゲットにセンサの照準を合わせた複数の移動体装置を用いて当該ターゲットを取り囲むターゲット包囲手段と、
を具備することを特徴とするネットワーク・システムである。

但し、ここで言う「システム」とは、複数の装置（又は特定の機能を実現する機能モジュール）が論理的に集合した物のことを言い、各装置や機能モジュールが単一の筐体内にあるか否かは特に問わない（以下、同様）。

本発明に係るネットワーク・システムは、センサ機能と無線通信機能を備えた移動体装置（すなわち、ロボット）をセンサ・ノードとして用い、複数のセンサ・ノードが作業空間内で自律的に動作してアドホック若しくは自己組織的に形成されたネットワーク上で、各センサ・ノードで取得したデータを共有することができる、モバイル・センサ・ネットワークを構成する。

本発明に係るモバイル・センサ・ネットワーク・システムは、移動する複数のセンサ・ノードを用いて、ターゲットの探索、焦点、及び包囲を実現することができる、ターゲットの動的包囲システム（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ：ＤＳＳ）である。本発明を適用したＤＳＳは、各センサ・ノードの初期の設定位置や、各センサ・ノードの位置情報を想定しておらず、インフラストラクチャが整備されていない作業環境下でも動的且つ好適にモバイル・センサ・ネットワークを構築することができる。

センサ・ノードとしての各移動体装置は、初期の探索モード下では、所定の指標に基づいて移動を行なう。ここで考えられる指標として、以下が挙げられる。

（１）建物のレイアウトを利用した移動
（２）近隣ノードとの密度を利用した移動
（３）過去のセンサ（捕捉画像）の履歴を利用した移動
（４）過去の移動パターンを利用した移動

勿論、これらの指標に依らず、単なるランダム・ウォークであってもよい。以下の説明では、これらを含めて「ランダム・ウォーク」と呼ぶこともある。そして、各移動体装置はセンサ機能としてカメラを備え、各移動体装置におけるカメラの映像情報を互いに通知し合う。このとき、各移動体装置におけるカメラの映像情報の類似度が最小となるように各移動体装置のカメラを操作して、システム全体としてのセンシング領域を最大化処理することができる。

また、本発明に係るネットワーク・システムでは、各移動体装置の主要なセンサ情報はカメラからの映像情報であるが、勿論、カメラ以外に１以上のセンサ機能を備え、カメラの映像情報とこれらのセンサ出力の組合わせを用いてターゲットの検出を試みるようにしてもよい。例えば、移動体装置は、カメラ以外に、視覚に相当する光センサ、聴覚に相当する音圧センサ、嗅覚に相当する臭いセンサ（化学物質センサ）、味覚センサ、触覚に相当する半導体レーザーセンサ又は焦電センサなどを搭載してもよい。

一方、前記ターゲット焦点手段は、ターゲットの探索においてセンシング領域を最大化する処理とは逆に、近隣の各移動体装置におけるカメラ映像の類似度を最大化することにより近隣ノードと同じターゲットの検知を試みる。

また、前記ターゲット焦点手段は、１つのターゲットにセンサの照準を合わせる移動体装置の台数を制限するようにしてもよい。これは、作業空間内で複数のターゲットが存在する場合には、特定のターゲットにのみ焦点が偏ってしまい、残りのターゲットの情報が得られなくなるという事態を避けるためである。具体的には、ターゲットの検知を通知する検知パケットには当該ターゲットに焦点するセンサ・ノード数の最大値を記載しておく。そして、その値よりも多くの検知パケットを受信したセンサ・ノードは、当該ターゲットに対する検知パケットを無視する。

また、システムは、移動体装置間の相対距離を推定する距離推定手段をさらに備えていてもよい。このような場合、前記距離推定手段により推定された、同じターゲットにセンサの照準を合わせた各移動体装置間の相対距離の情報に基づいて、当該ターゲットを包囲できたか否かを判定することができ、さらに判定結果に基づいて各移動体装置を移動させることができる。

各移動体装置は距離に応じて減衰する無線信号を送信する場合、前記距離推定手段は、各移動体装置における受信信号の電波強度情報に基づいて移動体装置間の相対距離を推定することができる。

また、前記ターゲット包囲手段は、各移動体装置間の相対距離の情報が所望する正多角形モデルに合致するか否かに基づいて、当該ターゲットを包囲できたか否かを判定することができる。すなわち、ターゲットを包囲する際に、まず包囲する移動体装置の台数を把握し、これらの移動体装置を用いて正多角形を形成したときに得られる理想的な電波強度すなわち距離の相対関係を正多角形モデルとして導き出す。そして、近隣の移動体装置間で電波信号を送信し合い、実際の得られる移動体装置間の距離の相対関係がこの正多角形モデルに合致するかどうかに基づいて、包囲できたか否かを判定することができる。このような包囲判定処理は、位置情報を使用しない簡易な方法である。

正多角形モデルは、ターゲットを包囲するセンサ・ノードの台数が偶数のときと奇数のときとで異なるモデルとなる。正多角形モデルは、複数のセンサ・ノードが正多角形を形成したと仮定すると、等しい辺の数だけ離れたノード対は同程度の距離、すなわち同程度の電波強度になること、辺の数が大きくなるにつれて電波強度も相対的に小さくなるということ、という２点を利用している。

また、本発明に係るネットワーク・システムは、前記ターゲット探索手段に対し、探索対象となるターゲットを静的又は動的に設定するターゲット設定手段を備えていてもよい。ターゲットを動的に設定したときには、マルチホップを用いたフラッディング又はその他のデータ流布プロトコルにより各移動体装置の無線通信機能を用いて伝播させることができる。ある移動体装置のセンサ機能により検知された移動物体をターゲットとして設定するようにしてもよい。

また、本発明の第２の側面は、センサ機能と無線通信機能と移動手段を備え、無線ネットワーク上で通信ノードとして動作する移動体装置が他の通信ノードとセンサ情報を通信し合ってターゲットの追跡を行なうための動作制御をコンピュータ・システム上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、前記コンピュータ・システムに対し、
前記移動手段を用いて移動しながらセンサ情報を取得し、近隣の通信ノードとの間でセンサ情報を通知し合うターゲット探索手順と、
自ら取得したセンサ情報に基づいてターゲットを検知したことを近隣の通信ノードに通知し、又は、近隣の通信ノードからターゲットを検知した旨の通知を受けたことに応答して同じターゲットの検知を試みるターゲット検知手順と、
自ら取得したセンサ情報に基づいて検知したターゲットにセンサの照準を合わせながら追跡するターゲット追跡手順と、
を実行させることを特徴とするコンピュータ・プログラムである。

本発明の第２の側面に係るコンピュータ・プログラムは、コンピュータ・システム上で所定の処理を実現するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムを定義したものである。換言すれば、本発明の第２の側面に係るコンピュータ・プログラムをコンピュータ・システムにインストールすることによってコンピュータ・システム上では協働的作用が発揮され、センサ機能と無線通信機能を備えた移動体装置を、本発明の第１の側面に係るネットワーク・システム上で通信ノードとして動作制御することができる。このような移動体装置を複数起動してモバイル・センサ・ネットワークを構築することによって、本発明の第１の側面に係るネットワーク・システムと同様の作用効果を得ることができる。

本発明によれば、各移動体装置が作業空間における位置情報を利用せずに自律的に動作してアドホック若しくは自己組織的なネットワーク・トポロジを形成し、互いに取得したセンサ・データを好適に共有することができる、優れたネットワーク・システム、移動体装置及びその制御方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。

また、本発明によれば、各移動体装置が作業空間内を探索し、同じターゲットを検知した複数の移動体装置がターゲットの追跡を行ない、ターゲットに関する十分な情報を取得することができる、優れたネットワーク・システム、移動体装置及びその制御方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。

本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施形態や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳解する。

本発明は、センサ機能と無線通信機能を備えた移動体装置（すなわち、ロボット）をセンサ・ノードとして用い、複数のセンサ・ノードが作業空間内で自律的に動作してアドホック若しくは自己組織的に形成されたネットワーク上で、各センサ・ノードで取得したデータを共有するモバイル・センサ・ネットワーク・システムに関する。

本発明に係るモバイル・センサ・ネットワーク・システムは、移動する複数のセンサ・ノードを用いて、ターゲットの探索、焦点、及び包囲を実現することができる、ターゲットの動的包囲システム（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ：ＤＳＳ）であるという点に大きな特徴がある。本発明を適用したＤＳＳは、各センサ・ノードの初期の設定位置や、各センサ・ノードの位置情報を想定しておらず、インフラストラクチャが整備されていない作業環境下でも動的且つ好適にモバイル・センサ・ネットワークを構築することができる。図１には、カメラと移動手段を持つ複数のセンサ・ノードがターゲットとしての不審人物を取り囲んでいる様子を示している。勿論、本発明に係る動的包囲システムにおいて、ＧＰＳなどから得られる位置情報を併せて利用するようにしてもよい。

図２には、本発明に係るセンサ・ネットワーク上において、センサ・ノードとして動作することができる装置の構成を模式的に示している。図示のセンサ・ノード１０は、センサ１１と、演算処理部１２と、無線通信機能部１３と、移動機能部１４を備えている。

センサ１１は、カメラ及びカメラ入力画像を処理し顔画像の認識を行なう画像処理手段や、マイク及び入力音声を処理し音声認識を行なう音響処理手段など、追跡の対象となるターゲットを検出するためのデバイス及び認識機能手段で構成される。また、センサ１１には、温度センサやその他各種の環境情報を採取するための計測機器を含めることができる。

後述する説明では、主にカメラから得られる画像情報を基本としてターゲットの探索を行なうようにしている。但し、画像情報のみではターゲットの探索精度に問題がある場合には、各センサ・ノードがカメラ以外に１以上のセンサ機能を備え、カメラの映像情報とこれらのセンサ出力の組合わせを用いてターゲットの検出を試みるようにしてもよい。具体的には、少なくとも一部のセンサ・ノードは、カメラ以外に、視覚に相当する光センサ、聴覚に相当する音圧センサ、嗅覚に相当する臭いセンサ（化学物質センサ）、味覚センサ、触覚に相当する半導体レーザーセンサ又は焦電センサなどを搭載してもよい。例えば、体感センサなど幾つかのセンサを備えている場合は人とものとの区別に体感センサを利用することができる。あるいは温度センサを持っている場合、山火事を探すときに、「赤い火の画像」という抽象的な情報に「７０度以上の気温」などという条件を付帯させることでターゲットを検知する精度を上げることができる。

本発明に係るモバイル・センサ・ネットワーク・システムの最大の特徴は、各センサ・ノードが得るセンサ情報をネットワーク経由で共有することにより、各ノードの協調動作によりターゲットの探索、焦点、及び包囲という処理手順を実行して、ターゲットの動的包囲を実現する。

例えば、従来の手法の多くが利用している位置情報に基づいて各センサ・ノードのセンシング領域が重複しないようなセンサ制御を行なう場合、センサの向き角度、センサ・ノードの現在位置や障害物の有無など、複雑なパラメータや計算処理が必要となる。また未知の環境での障害物の存在などを数値パラメータであらかじめ保持することは非常に困難であり、位置情報に基づいたシステムは柔軟性に欠ける。

演算処理部１２は、プロセッサやメモリで構成され、プロセッサが所定のプログラム・コードを実行することにより、当該移動体装置１０全体の動作を統括的にコントロールするようになっている。例えば、演算処理部１２は、ターゲットの設定処理、ターゲットの探索処理、ターゲットの焦点処理、ターゲットの包囲処理といった、同的包囲システムにおけるセンサ・ノードとしての装置動作を制御する。各々の処理の詳細な手順に関しては後述に譲る。

無線通信機能部１３は、ＩＥＥＥ８０２．１１やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ通信、若しくはその他の任意の通信プロトコルに従って他のセンサ・ノードとの間で無線通信を行なう。本実施形態では、無線通信機能部１３は自律分散的な動作により（すなわち、アドホック・モードで）ネットワークを構築する。また、本実施形態に係る動的包囲システムでは、移動するセンサ・ノード同士が直接、若しくはマルチホップにより情報交換が可能となっていることを想定している。マルチホップ方式に関しては、アドホック・ネットワークのルーティング・プロトコルを利用することができる。

また、無線通信機能部１３が、送出する無線信号は距離により減衰する信号であることを想定している。これは受信電波強度に基づいて周辺のセンサ・ノードとの相対的な位置関係を推定するためである。例えば、ターゲットの包囲を実現する際に、位置情報を利用せずに近隣ノードとの減衰信号の値を利用する。複数のノードでターゲットを取り囲み、それぞれさまざまな角度からセンサ検出することで、同じターゲットに関してより豊富な情報を取得することができる。但し、ターゲットの包囲処理の詳細については後述に譲る。

多くの無線通信機は物理層において電波の強度情報を送受信しているので、減衰信号の情報の存在を想定することは妥当である。あるいは、距離に応じた信号の減衰を利用せず、ＵＷＢ（ウルトラワイドバンド）通信のように実際の２台のノード間で測距できる通信機を利用するようにしてもよい。

移動機能部１４は、例えば車輪型移動や、可動脚を用いた歩行型移動などの機械的な移動機構により構成され、演算処理部１２に従って移動作業を実行する。本実施形態に係る動的包囲システムでは、少数のセンサ・ノードが移動することでより広域な領域をセンシングすることを想定しているので、基本的にはランダム・ウォークによるターゲット探索方法を採用する。また、場合によっては、過去のセンシング・データを用いて移動する。なお、移動作業中における衝突回避や姿勢安定制御などの機能を備えていてもよいが、本発明の要旨には直接関連しないので、ここでは説明を省略する。

また、移動体装置１０は、図示した以外にも、ターゲットの設定処理を始めとするユーザ入力を行なうユーザ・インターフェースや、その他の機能部を備えることができる。

本発明に係るモバイル・センサ・ネットワーク・システムは、移動する複数のセンサ・ノードを用いて、時々刻々と移動するターゲットを包囲して、１つのターゲットに関するセンサ情報をさまざまな角度から動的に取得する動的包囲システムＤＳＳである。このＤＳＳの主な処理は、ターゲットの設定処理、ターゲットの探索処理、ターゲットの焦点処理、そして、ターゲットの包囲処理に分類される。以下、これらの各処理について説明する。

ターゲットの設定処理：
ここで言うターゲットは、センサ・ノードとしての移動体装置が探索する対象物のことである。センサ・ノードにターゲットを探索させるためには、探索情報を設定しておく必要がある。探索には、迷子の探索のように、あらかじめ探索ターゲットが分かっている場合と、不審人物の探索のように、ターゲットが分からない場合がある。さらに、あらかじめターゲットが分かっている場合においては、静的な設定方法と動的な設定方法に分類することができる。

例えば、特定のターゲットを探索することを前提としてセンサ・ノードを設置する場合、ターゲットを静的に設定する。具体的には、ターゲット画像の情報をセンサ・ノードにあらかじめ記憶させておく。探索には類似度が利用されるため（後述）、例えば「赤くて丸いもの」と言ったようなターゲットの特異点のみを記述する形式でターゲットの検知条件を幾つか指定しておくことも可能である。

また、ターゲットを動的に設定する場合には、マルチホップを利用したフラッディングのようなデータ流布プロトコルを利用して、観察者が観察したターゲット画像をモバイル・センサ・ネットワーク内の各センサ・ノードに伝播させる。複数のセンサ・ノードからそれぞれ異なるターゲットが観察され、さまざまなターゲット情報が飛び交う事態を回避するために、シーケンス番号管理により新しい情報を優先させるようにしてもよい。また、ターゲット情報は、ターゲット発見時に近隣ノード間で共有されるので、フラッディングがネットワーク内のすべてのノードに到達する訳ではないという欠点を補うことができる。

また、各センサ・ノードにおいてカメラにより移動物体を検知したときに随時ターゲットとして設定する動的設定方法も考えられる。この設定方法は、ターゲットがあらかじめ分かっておらず、特定の場所で不審者を監視するような状況で利用することができる。この場合の画像処理では、モーション検知の仕組みが利用される。

本発明に係る動的包囲システムで重要なことは、個々のセンサ・ノードにおける画像処理の精度（センサの精度）ではなく、複数のセンサ・ノードでネットワークが形成されたときに実現される機能と、そのシステム設計である。

ターゲットの探索処理：
センサ・ノードにおいてターゲットの設定処理によりターゲットが決定されると、当該ターゲットを探索する処理を実行する。

初期設定時のセンサ・ノードは「探索モード」となり、所定の指標に基づいて移動しながらターゲットを探索する。ここで考えられる指標として、以下が挙げられる。

（１）建物のレイアウトを利用した移動
（２）近隣ノードとの密度を利用した移動
（３）過去のセンサ（捕捉画像）の履歴を利用した移動
（４）過去の移動パターンを利用した移動

勿論、これらの指標に依らず、単なるランダム・ウォークであってもよい。以下の説明では、これらを含めて「ランダム・ウォーク」と呼ぶこともある。複数のセンサ・ノードが分散して効果的な探索を行なう場合、いずれの指標に基づいて移動するにせよ、センサ・ノード毎に異なる領域をセンシングしていること、すなわちシステムとしてのセンシング領域が最大化されていることが重要である。

センシング領域の最大化のため、本実施形態に係る動的包囲システムでは、画像の類似度に基づいたカメラの制御を行なうようにしている。各センサ・ノードは、近隣のノードに対し、定期的に映像情報をブロードキャストで送信する。このようにして映像情報を交換し合うことで、各センサ・ノードは近隣ノードが現在映し出している映像（すなわちセンシングしている情報）をリアルタイムで把握することができる。さらに、各センサ・ノードは、近隣ノードから送られてくる映像と、自ら映し出している映像の類似度を最小化するように自分のカメラ（の視線方向）を操作する。このようにして、近隣ノード間で、すなわちシステムとしてセンシング領域の最大化を実現することができる。図３には、近隣の各センサ・ノードにおけるカメラ映像の類似度を最小化することでセンシング領域を最大化する様子を示している。

また、各センサ・ノードは、リアルタイムのセンサ情報だけでなく、近隣ノードから受信した映像や自らのカメラから取得した映像を履歴として保持しておく。この履歴情報との類似度の最小化を行なうことによって、探索処理において新規領域を効率的なセンシングを行なうといった機能拡張も可能である。

ターゲットの焦点処理：
あるセンサ・ノードがターゲットを検知すると、これを近隣ノードに通知することにより、複数のセンサ・ノードを用いて特定のターゲットに対してカメラの焦点を集めるというターゲットの焦点処理を行なう。

ターゲットを検知したセンサ・ノードは、探索モードから検知モードに切り替わり、ターゲットの映像を含んだ検知パケットを近隣のセンサ・ノードにブロードキャストで送信する。この検知パケットには、唯一性を高い確率で保証可能な十分に大きな領域から選択された乱数が識別子として設定される。すなわち、最初にターゲットを検知したセンサ・ノードは、そのターゲットに対してユニークな乱数識別子を設定することになる。この識別子は特定のターゲットに焦点するセンサ・ノードの最大数を制御するのに利用される。

検知パケットを受信した近隣のセンサ・ノードは、当該パケットに含まれる映像との類似度を最大化するように自らのカメラを操作する。これは、ターゲットの探索においてセンシング領域を最大化する処理（前述）とは逆の処理となる。図４には、近隣の各センサ・ノードにおけるカメラ映像の類似度を最大化することにより同じターゲットの検知を試みる様子を示している。そして、ターゲットを検知した場合、そのセンサ・ノードも検知モードとなり、さらに検知パケットを近隣のセンサ・ノードにブロードキャストで通知する。

検知パケットには、当該ターゲットに焦点するセンサ・ノード数の最大値が記載されている。その値よりも多くの検知パケットを受信したセンサ・ノードは、当該ターゲットに対する検知パケットを無視する。これは、ターゲットが複数存在する場合には、特定のターゲットにのみ焦点が偏ってしまい、残りのターゲットの情報が得られなくなるという事態を避けるためである。

検知パケットの受信により検知モードに遷移したセンサ・ノードが、該当するターゲットを検知できたときには、追尾モードに遷移して、移動機能部１４による移動動作をランダム・ウォークから追尾ウォークに変更する。追尾ウォークでは、ターゲットが移動している場合には、これに焦点を当てながら追尾する。図５には、同じターゲットを検知した近隣の各センサ・ノードが、ターゲットとしての不審者に焦点を当てながら追尾ウォークする様子を示している。

ターゲットの包囲処理：
同じターゲットを検知し、これに焦点を当てながら追尾している複数のセンサ・ノード間では、自己組織的に当該ターゲットを取り囲むターゲット包囲処理を行なう。

本実施形態に係る動的包囲システムの最大の特徴は、位置情報を利用せずに、各センサ・ノードから出力される無線信号の電波強度のように、距離によって減衰する情報だけを利用して複数のセンサ・ノードによるトポロジを形成する点である。

ここで、電波強度のような情報は一般に外乱の影響を受け易く不安定であることから、絶対値を利用した仕組みでは十分な精度が得られないという問題がある。そこで、本実施形態では、電波強度の絶対値を利用せず、相対関係を利用することによりシステムの安定性を高めるようにしている。ここで言う相対関係とは、２つの閾値を設定することにより判断可能な、例えばＡとの電波強度はＢとの電波強度よりも大きい、小さい、ほぼ等しいという３通りの関係である。

図６には、あるセンサ・ノードが近隣の各センサ・ノードとの距離の相対関係を判断している様子を示している。図示の例では、あるセンサ・ノードが、近隣の各センサ・ノードＡ〜Ｄとの絶対的な距離を測定せず、これに代えて、各センサ・ノードＡ〜Ｄからの受信信号強度の大小比較に基づいて、ノードＢはノードＣよりも遠い、ノードＡはノードＣよりも近い、ノードＤはノードＢとほぼ等しい距離にある、といった具合に判断する。この結果、下式のような位置関係を導出することができる（但し、ノードＸまでの相対距離を［Ｘ］と表記する）。

［Ｂ］≒［Ｄ］＞［Ｃ］＞［Ａ］

本実施形態に係る動的包囲システムでは、ターゲットの包囲処理を行なう際、まず包囲するセンサ・ノードの数を把握し、これらのセンサ・ノードでターゲットを中心にした正多角形を形成したときに得られる理想的な電波強度の相対関係を導き出す。この理想的な状態を本明細書では「正多角形モデル」と呼ぶ。正多角形モデルは、センサ・ノード間の相対距離に相当する、各センサ・ノードからの受信電波強度間の相対関係で定義することができる。すなわち、正多角形モデルは、複数のセンサ・ノードが正多角形を形成したと仮定すると、等しい辺の数だけ離れたノード対は同程度の距離、すなわち同程度の電波強度になること、辺の数が大きくなるにつれて電波強度も相対的に小さくなるということの２点を利用している。

図７には、あるセンサ・ノードが、近隣の５台のセンサ・ノードＢ〜Ｅとの連携により、ターゲットを取り囲む正６角形を形成している様子を示している。ノードＸからの受信信号強度をＳＳ（Ｘ）と表記すると、図示のように正６角形に近いネットワーク・トポロジを形成することができたときには、近隣の各センサ・ノードからの受信信号強度間では、以下に示す相対関係が成立する。したがって、各センサ・ノードからの受信信号強度間における相対関係に基づいて、ターゲットを理想的な状態で取り囲んでいるかどうかを判定することができる。

ＳＳ（Ａ）≒ＳＳ（Ｂ）＞ＳＳ（Ｃ）≒ＳＳ（Ｄ）＞ＳＳ（Ｅ）

正多角形モデルは、ターゲットを包囲するセンサ・ノードの台数が偶数のときと奇数のときとで異なるモデルとなる。近隣のセンサ・ノード数Ｎが奇数か偶数かによって、以下のように正多角形モデルを使い分ける。

ｉｆ Ｎ ｉｓ “ｏｄｄ” ｎｕｍｂｅｒ
ＳＳ（）≒ＳＳ（）＞ＳＳ（）≒ＳＳ（）＞…＞ＳＳ（）≒ＳＳ（）＞ＳＳ（）
ｉｆ Ｎ ｉｓ “ｅｖｅｎ” ｎｕｍｂｅｒ
ＳＳ（）≒ＳＳ（）＞ＳＳ（）≒ＳＳ（）＞…＞ＳＳ（）≒ＳＳ（）

但し、このような正多角形モデルはあくまで理想形であり、実際には電波に影響を与える障害物の有無や、物理的に移動が困難な状況などで正多角形を形成することが困難な可能性もある。

正多角形モデルを利用したターゲット包囲処理の利用方法は幾つか考えられる。例えば、各センサ・ノードはすべての近隣ノードとの電波強度をリストにして近隣ノードにブロードキャストで送信する。このような手続により、ターゲットを取り囲むセンサ・ノードはすべてのノード間の電波強度を知ることができる。この場合、センサ・ノードの位置関係を把握することができるので、図８に示すように、正多角形モデルから逸脱しているセンサ・ノードの移動を制御することにより、正多角形モデルにより近づくことができる。

センサ・ノードの移動の制御には、ランダム・ウォークではなく、電子コンパスのようなものを利用し、精度の高い移動を行なうようにしてもよい。他の利用形態として、ターゲットを包囲するノードが多く存在する場合には、ノードを移動させずに、そのノードの中からなるべくモデルに近いモードを用いて包囲処理ノードとして選択する方法も考えられる。

移動体装置の動作：
続いて、動的包囲システムにおいてセンサ・ノードとして機能する移動体装置１０の動作について説明する。図９には、本実施形態に係るモバイル・センサ・ネットワーク・システムにおいてセンサ・ノードとして動作する移動体装置１０の状態遷移図を示している。同図に示すように、移動体装置１０は、センサ・ノードとして動作するときに、発生したイベントに応じて、探索モードと、検知モードと、追尾モードの間を遷移する。

初期設定時のセンサ・ノードは探索モードとなり、ランダム・ウォークにより移動して、ターゲットを求めて探索する。

ターゲットを検知したセンサ・ノードは、検知したターゲットのカメラ映像を含んだ検知パケットを、近隣のセンサ・ノードにブロードキャストで送信する。

また、センサ・ノードは、近隣のセンサ・ノードから検知パケットを受け取ったことに応答して、探索モードから検知モードに切り替わる。この検知モード下では、検知パケットに含まれる映像と類似度を最大化するように自らのカメラを操作して、当該ターゲットの検知を試みる。そして、ターゲットを検知できた場合には、さらに検知パケットを近隣のセンサ・ノードにブロードキャストで通知する。

探索モード下で最初にターゲットを検知したセンサ・ノード、及び検知モード下で当該ターゲットを検知したセンサ・ノードは、追尾モードに遷移して、ランダム・ウォークではなく、ターゲットに焦点を当て、ターゲットが移動するときにはこれに追尾する。

また、追尾モードでは、同じターゲットを追尾するセンサ・ノード間で当該ターゲットを取り囲むようなターゲット包囲処理を行なう。

追尾モード下で、追跡中のターゲットを見失ったときには、センサ・ノードは探索モードに復帰し、ランダム・ウォークを行ないながら次のターゲットの検知を試みる。

また、検知モード下で、検知パケットで通知されたターゲットを検知することができなかった場合（例えば検知パケットを受信して設定されたタイマーがタイムアウトしたとき）、センサ・ノードは探索モードに復帰し、ランダム・ウォークを継続しながら次のターゲットの検知を試みる。

図１０には、探索モード下でのセンサ・ノードの動作手順をフローチャートの形式で示している。

センサ・ノードとしての移動体装置は、初期の探索モード下では、ランダム・ウォークを行なう（ステップＳ１）。そして、センサ機能としてのカメラから画像Ｖを取得する（ステップＳ２）。

ここで、近隣のセンサ・ノードから検知パケットを受信すると（ステップＳ３）、検知モードへ遷移する。検知モード下での移動体装置の動作手順については後述に譲る。

また、近隣のセンサ・ノードから検知パケットを受信しない場合には、自らのカメラで捕捉した画像Ｖを近隣のセンサ・ノードにブロードキャストで送信する（ステップＳ４）。

また、検知パケットには、当該ターゲットに焦点するセンサ・ノード数の最大値が記載されており、その値よりも多くの検知パケットときには、当該ターゲットに対する検知パケットを無視し、検知モードには遷移せずに、次ステップＳ４に進む。これは、ターゲットが複数存在する場合には、特定のターゲットにのみ焦点が偏ってしまうことを避けるためである。

次いで、カメラで捕捉した画像Ｖを基に、ターゲットの判定処理を行なう（ステップＳ５）。

センサ・ノードには、上述したターゲットの設定処理によりターゲットの画像Ｋが動的又は静的に設定されている。図１３には、この場合のターゲット判定処理手順を示している。すなわち、自らのカメラで捕捉した画像Ｖと、あらかじめ設定されているターゲットの画像Ｋとの類似度指数を計算する（ステップＳ４−１）。そして、算出された類似度指数が所定の最大化閾値を超えればターゲットを検知したと判定し、そうでなければ検知しないと判定する（ステップＳ４−２）。あるいは、カメラにより移動物体を検知したときに随時ターゲットとして設定する動的設定方法も考えられる。この場合は、図１４に示すように、自らのカメラで捕捉した画像Ｖから移動物体を検知したらターゲットに設定し、そうでなければ検知しないと判定する（ステップＳ４−３）。

ターゲットの判定処理により、ターゲットを検知したと判断した場合には、唯一性を高い確率で保証可能な十分に大きな領域から選択された乱数をターゲットの識別子に決定し、この乱数識別子を付加した検知パケットを近隣のセンサ・ノードに送信し（ステップＳ５）、自らは検知したパケットをカメラで追跡しながら移動する追尾モードに遷移する。

一方、ターゲットの判定処理により、ターゲットを検知していないと判断した場合には、近隣のセンサ・ノードとの間でセンシング領域を最大化する処理を行なう。この場合、自らのカメラで捕捉した画像Ｖと、近隣のセンサ・ノードから送られてくる画像との類似度指数を計算する（ステップＳ６）。そして、算出された類似度指数が最小化閾値を下回らない場合には（ステップＳ７）、カメラの方角を変更させて画像Ｖを再取得し（ステップＳ８）、近隣のセンサ・ノードからの画像との類似度指数計算、並びに閾値判定を繰り返し行なう。すなわち、センサ・ノードは、近隣ノードから送られてくる映像と、自ら映し出している映像の類似度を最小化するように自分のカメラ（の視線方向）を操作することにより、すなわちシステムとしてセンシング領域の最大化を実現する。

図１１には、検知モード下でのセンサ・ノードの動作手順をフローチャートの形式で示している。

検知パケットを受信した近隣のセンサ・ノードは、当該パケットに含まれる映像との類似度を最大化するように自らのカメラを操作する。これは、ターゲットの探索においてセンシング領域を最大化する処理（前述）とは逆の処理となる。

センサ・ノードとしての移動体装置は、自らのカメラで捕捉した画像Ｖと、検知パケットに含まれる画像Ｋとの類似度指数を計算する（ステップＳ１１）。そして、算出された類似度指数を所定の最大化閾値と大小比較することにより、検知パケットの送信元ノードと同じターゲットを検知できたかどうかを判定する（ステップＳ１２）。

ここで、同じターゲットを検知したと判断した場合には、受信した検知パケットに記載されている乱数識別子を付加して、さらに近隣のセンサ・ノードに検知パケットを送信し（ステップＳ１３）、自らは検知したパケットをカメラで追跡しながら移動する追尾モードに遷移する。

一方、検知パケットで通知されたものと同じターゲットを検知していないと判断した場合には、カメラの方角を変更させて画像Ｖを再取得し（ステップＳ１４）、検知パケット中の画像Ｋとの類似度指数計算、並びに閾値判定を繰り返し行なう。すなわち、センサ・ノードは、検知パケットに含まれる画像Ｋとの類似度指数を最大化するように自らのカメラを操作する。

図１２には、追尾モード下でのセンサ・ノードの動作手順をフローチャートの形式で示している。

追尾モード下では、センサ・ノードとしての移動体装置は、ランダム・ウォークに代えて、移動するターゲットに焦点を当てながら追尾する追尾ウォークを行なっている。

ここで、追尾中のターゲットを見失ったときには（ステップＳ２１）、探索モードに復帰し、ランダム・ウォークに切り換えてターゲットの再発見を試みる（但し、同じターゲットであっても別のターゲットであってもよい）。

また、ターゲットを追尾中に２台以上の近隣ノードから、同じ識別子を持つ検知パケットを受信したときには（ステップＳ２２）、同じターゲットを検知した複数のセンサ・ノード間で、ターゲットを取り囲むターゲット包囲処理を協働して行なう。

本実施形態では、位置情報を利用せずに、各センサ・ノードから出力される無線信号の電波強度に基づいて、距離によって減衰する情報を利用して複数のセンサ・ノードによるトポロジを形成する。また、電波強度の絶対値を利用せず、相対関係を利用することによりシステムの安定性を高めている。

ターゲットの包囲処理では、まず、近隣する各センサ・ノードからの電波強度を記載した電波強度リストをブロードキャストで送信する（ステップＳ２３）。

そして、近隣する各センサ・ノードから電波強度リストを受信し終えると（ステップＳ２４）、続いて、正多角形モデル判定を行なう（ステップＳ２５）。

正多角形モデルとは、同じターゲットを包囲するセンサ・ノードを用いてターゲットを中心にした正多角形を形成したときに得られる理想的な電波強度の相対関係のことである。正多角形モデルは、複数のセンサ・ノードが正多角形を形成したと仮定すると、等しい辺の数だけ離れたノード対は同程度の距離、すなわち同程度の電波強度になること、辺の数が大きくなるにつれて電波強度も相対的に小さくなるということの２点を利用している（前述）。

そして、受信した電波強度リストに基づいて正多角形モデル判定を行なった結果、ターゲットを取り囲む理想的な状態が形成されていないと判断された場合には、センサ・ノード自身が移動すべきかどうかをさらに判定する（ステップＳ２６）。自ら移動したときには（ステップＳ２７）、ステップＳ２５に戻り、正多角形も出る判定と移動判定を繰り返し行なう。

近隣するセンサ・ノードとの間で理想的な正多角形モデルが形成されたとき（ステップＳ２５）、並びに、理想的な正多角形モデルは形成されないが、自ら移動する必要がないと判定されたときには（ステップＳ２６）、ターゲットにカメラの焦点を合わせて追尾ウォークを行なう（ステップＳ２７）。

図１５には、本実施形態に係る動的包囲システムにおける動作シーケンス例を示している。図示の例では、センサ・ノード＃１〜＃４という４台からなるモバイル・センサ・ネットワーク環境を想定している。但し、センサ・ノード＃１はセンサ・ノード＃２のみと交信可能であり、センサ・ノード＃２はセンサ・ノード＃１及び＃３と交信可能であり、センサ・ノード＃３はセンサ・ノード＃２及び＃４と交信可能であり、センサ・ノード＃４はセンサ・ノード＃３のみと交信可能であるとする。

各センサ・ノード＃１〜＃４は、初期の探索モード下において、それぞれランダム・ウォークを行なっている。各センサ・ノードは、近隣のノードに対し、定期的に映像情報をブロードキャストで送信し、近隣ノードから送られてくる映像と、自ら映し出している映像の類似度を最小化するように自分のカメラ（の視線方向）を操作することにより、センシング領域の最大化を図っている。

ここで、センサ・ノード＃２がターゲットを検知すると、乱数パケット並びにターゲットの画像を含んだ検知パケットをブロードキャストで送信するとともに、自らは追尾モードに遷移し、ターゲットに対してカメラの焦点を合わせながら追尾ウォークする。

センサ・ノード＃２からの検知パケットは、隣接するセンサ・ノード＃１及び＃３に届く。そして、センサ・ノード＃１及び＃３は、検知モードに遷移し、パケットに含まれる映像との類似度を最大化するように自らのカメラを操作しながら、同じターゲットの検知を試みる。

センサ・ノード＃１は、ターゲットを発見すると、受信した検知パケットに含まれる乱数識別子を含んだ検知パケットをブロードキャストで送信し、これが隣接するセンサ・ノード＃２に届く。また、センサ・ノード＃１は、追尾モードに遷移し、ターゲットに対してカメラの焦点を合わせながら追尾ウォークする。

同様に、センサ・ノード＃３は、ターゲットを発見すると、受信した検知パケットに含まれる乱数識別子を含んだ検知パケットをブロードキャストで送信し、これが隣接するセンサ・ノード＃２及び＃４に届く。また、センサ・ノード＃３は、追尾モードに遷移し、ターゲットに対してカメラの焦点を合わせながら追尾ウォークする。

センサ・ノード＃４は、検知パケットを受信したことに応答して、検知モードに遷移し、パケットに含まれる映像との類似度を最大化するように自らのカメラを操作しながら、同じターゲットの検知を試みる。

また、センサ・ノード＃２は、２台以上の近隣ノードから、同じ識別子を持つ検知パケットを受信したことになるので、ターゲットを取り囲むターゲット包囲処理（前述）を起動する。

その後、センサ・ノード＃２は、ターゲットを見失うと、探索モードに復帰し、ランダム・ウォークに切り換えてターゲットの再発見を試みる（但し、同じターゲットであっても別のターゲットであってもよい）。

図１６〜図３１には、本実施形態に係る動的包囲システムにおける動作シミュレーション結果を示している。

初期設定時の各センサ・ノードは探索モードとなり、ランダム・ウォークにより移動している。このとき、複数のセンサ・ノードが分散して効果的な探索を行なうために、図１６に示すように、センサ・ノードはそれぞれのカメラを互いに異なる方向に向けて、センシング領域が最大化されている。

このような作業空間において、複数のターゲットが移動している。探索モード下でターゲットを検出したセンサ・ノードは、検知パケットをブロードキャストで送信するとともに、追尾モードに遷移し、移動するターゲットにカメラを向けながら追尾ウォークを行なう。また、近隣のセンサ・ノードから検知パケットを受け取ったセンサ・ノードは、検知モードに遷移して、自らのカメラの向きを操作しながら、ターゲットを捉えたカメラ映像との類似度を最大化することにより、同じターゲットの検知を試みる（例えば、図１７〜図１９を参照のこと）。

ここで、検知パケットには、当該ターゲットに焦点するセンサ・ノード数の最大値が記載されている。その値よりも多くの検知パケットを受信したセンサ・ノードは、当該ターゲットに対する検知パケットを無視し、検知モードには遷移しない。これによって、１つのターゲットを検知し追尾するセンサ・ノード数が制限され、特定のターゲットのみに多数のノードの焦点が偏らないようにしている。

検知モード下のセンサ・ノードもターゲットを検知すると、検知パケットをブロードキャストで送信するとともに、追尾モードに遷移して、移動するターゲットにカメラを向けながら追尾ウォークを行なう。

そして、同じターゲットを追尾するセンサ・ノードが２台以上になると、互いの協働的動作により、ターゲットを取り囲むターゲット包囲処理を行なう。図２０〜２８には、作業空間の数箇所において、それぞれ移動するターゲットに対して包囲処理を行なっている様子が示されている。

本実施形態に係る動的包囲システムでは、ターゲットを追尾するセンサ・ノードは、近隣する各センサ・ノードとの間で電波強度リストの送受信を行ない、センサ・ノード間の電波強度間の相対関係で定義される正多角形モデルを用いて移動判定を行なう。

図２９〜図３１には、作業空間の数箇所において、１つのターゲットを追尾する最大数のセンサ・ノードで理想的な正多角形を形成して、同じターゲットを追尾している様子が示されている。

また、センサ・ノードは、追尾ウォーク中にターゲットを見失うと、探索モードに復帰してランダム・ウォークを再開する。この結果、同じターゲットを取り囲むように追尾していたノード集団から離れ、他のターゲットを検知するとこれを追尾する別のノード集団に新たに加わる。

本実施形態に係る動的包囲システムでは、個々のセンサ・ノードをみると、ターゲットを追尾する各ノード集団との離合の繰り返しを行なうが、システム全体をみると、各ターゲットはいずれかのノード集団により取り囲まれるので、ターゲットに関する十分な情報を得ることができる。

本発明に係る動的包囲システムの最大の特徴は、ターゲットを探索し包囲することである。移動するセンサ・ノードによるターゲットの探索は、それ自体で、災害時の救助、行方不明者や迷子の捜索、不審者の発見など、有益なアプリケーションとなる。

また、固定されたインフラストラクチャ型のカメラ・センス・システムとは異なり、本発明に係る動的包囲システムによれば、移動を伴った複数の角度からの高精度なセンシングが可能である。また、ビジョンによるターゲットの大雑把な探索だけでなく、センサ・ノードに生体認証機能を搭載し、さらに精密なターゲットの認証処理を行なうなど拡張アプリケーションも実現可能である。

ターゲット包囲処理に着目すると、センサ・ノードとターゲットの関係から、本発明に係る動的包囲システムのアプリケーションを以下に示す２通りに分類することが可能である。

（１）ターゲットの情報を取得する
ターゲットを多角度からの監視を実現することができることは、ターゲットの情報取得において多くの利点がある。例えば、ターゲットを包囲することにより、カメラで３次元テクスチャ情報を取得することができる。この情報は、ネットワークを介して別の地点の立体ディスプレイに送信され、ホログラム再生するといったことに利用できる。

（２）ターゲットに対して情報やサービスを提供する
ターゲットを取り囲むノードをサービス機器と考えることで、サラウンド空間を提供することが可能となる。例えば、５台のセンサ・ノードでターゲットを取り囲み、それぞれのセンサ・ノードのスピーカから異なるチャネルの音声を発生させる、５チャネルの音声空間が実現可能である。

本明細書では、特定の実施形態を参照しながら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が該実施形態の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、本明細書の記載内容を限定的に解釈するべきではない。本発明の要旨を判断するためには、特許請求の範囲を参酌すべきである。

図１は、カメラと移動手段を持つ複数のセンサ・ノードがターゲットとしての不審人物を取り囲んでいる様子を示し 図２は、本発明に係るモバイル・センサ・ネットワーク上において、センサ・ノードとして動作することができる装置の構成を模式的に示した図である。 図３は、近隣の各センサ・ノードにおけるカメラ映像の類似度を最小化することでセンシング領域を最大化する様子を示した図である。 図４は、近隣の各センサ・ノードにおけるカメラ映像の類似度を最大化することにより同じターゲットの検知を試みる様子を示した図である。 図５は、近隣の各センサ・ノードがターゲットとしての不審者に焦点を当てながら追尾ウォークする様子を示した図である。 図６は、あるセンサ・ノードが近隣の各センサ・ノードＡ〜Ｂとの距離の相対関係を判断している様子を示した図である。 図７は、センサ・ノード間の電波強度間の相対関係で近隣ノード間の正多角形モデルを定義する仕組みを説明するための図である。 図８は、正多角形モデルから逸脱しているセンサ・ノードの移動を制御することにより、ターゲットを取り囲む近隣ノードの配置を正多角形モデルに近づける様子を示した図である。 図９は、モバイル・センサ・ネットワーク・システムにおいてセンサ・ノードとして動作する移動体装置の状態遷移図である。 図１０は、探索モード下でのセンサ・ノードの動作手順を示したフローチャートである。 図１１は、検知モード下でのセンサ・ノードの動作手順を示したフローチャートである。 図１２は、追尾モード下でのセンサ・ノードの動作手順を示したフローチャートである。 図１３は、ターゲット判定処理手順を示したフローチャートである。 図１４は、ターゲット判定処理手順を示したフローチャートである。 図１５は、本発明に係る動的包囲システムにおける動作シーケンス例を示した図である。 図１６は、本発明に係る動的包囲システムにおける動作シミュレーション結果を示した図である。 図１７は、本発明に係る動的包囲システムにおける動作シミュレーション結果を示した図である。 図１８は、本発明に係る動的包囲システムにおける動作シミュレーション結果を示した図である。 図１９は、本発明に係る動的包囲システムにおける動作シミュレーション結果を示した図である。 図２０は、本発明に係る動的包囲システムにおける動作シミュレーション結果を示した図である。 図２１は、本発明に係る動的包囲システムにおける動作シミュレーション結果を示した図である。 図２２は、本発明に係る動的包囲システムにおける動作シミュレーション結果を示した図である。 図２３は、本発明に係る動的包囲システムにおける動作シミュレーション結果を示した図である。 図２４は、本発明に係る動的包囲システムにおける動作シミュレーション結果を示した図である。 図２５は、本発明に係る動的包囲システムにおける動作シミュレーション結果を示した図である。 図２６は、本発明に係る動的包囲システムにおける動作シミュレーション結果を示した図である。 図２７は、本発明に係る動的包囲システムにおける動作シミュレーション結果を示した図である。 図２８は、本発明に係る動的包囲システムにおける動作シミュレーション結果を示した図である。 図２９は、本発明に係る動的包囲システムにおける動作シミュレーション結果を示した図である。 図３０は、本発明に係る動的包囲システムにおける動作シミュレーション結果を示した図である。 図３１は、本発明に係る動的包囲システムにおける動作シミュレーション結果を示した図である。

符号の説明

１０…移動体装置（センサ・ノード）
１１…センサ
１２…演算処理部
１３…無線通信機能部
１４…移動機能部

Claims (11)

1. 少なくともカメラを含むセンサ機能と無線通信機能と近隣の移動体装置との相対距離を推定する距離推定手段を備えた複数の移動体装置がターゲットに関するセンサ情報を通信し合ってターゲットの追跡を行なうネットワーク・システムであって、
   複数の移動体装置が、移動しながらカメラの映像情報を含むセンサ情報を取得し、無線通信により各移動体装置間でカメラの映像情報を含むセンサ情報を通知し合い、近隣の移動体装置から送られた映像情報と自らの映像情報との類似度が最小となるように自分のカメラを操作して、近隣の移動体装置との間で形成されるセンシング領域の最大化処理を行なうターゲット探索手段と、
   いずれかの移動体装置がターゲットを検知したことを近隣の移動体装置に通知し、又は、近隣の移動体装置からターゲットを検知した旨の通知を受けたことに応答して、各移動体装置が近隣の移動体装置から送られた映像情報と自らの映像情報との類似度が最大となるように自分のカメラを操作して、近隣の移動体装置と同じターゲットの検知を試みるターゲット焦点手段と、
   同じターゲットを検出した各移動体装置が、各近隣の移動体装置との相対距離の情報に基づいて当該ターゲットを包囲できたか否かを判定し、自ら取得したセンサ情報に基づいて検知したターゲットにセンサの焦点を当てながら前記判定結果に基づいて移動動作するターゲット包囲手段と、
   を具備することを特徴とするネットワーク・システム。
2. 少なくともカメラを含むセンサ機能と無線通信機能と移動手段を備え、無線ネットワーク上で移動体装置として動作し、他の移動体装置とセンサ情報を通信し合ってターゲットの追跡を行なう移動体装置であって、
   前記移動手段を用いて移動しながらカメラの映像情報を含むセンサ情報を取得し、近隣の移動体装置との間でカメラの映像情報を含むセンサ情報を通知し合い、近隣の移動体装置から送られた映像情報と自らの映像情報との類似度が最小となるように自分のカメラを操作して、近隣の移動体装置との間で形成されるセンシング領域の最大化処理を行なうターゲット探索手段と、
   自ら取得したセンサ情報に基づいてターゲットを検知したことを近隣の移動体装置に通知し、又は、近隣の移動体装置からターゲットを検知した旨の通知を受けたことに応答して、近隣の移動体装置から送られた映像情報と自らの映像情報との類似度が最大となるように自分のカメラを操作して、近隣の移動体装置と同じターゲットの検知を試みるターゲット検知手段と、
   近隣の移動体装置との相対距離を推定する距離推定手段と、
   前記距離推定手段により推定された、各近隣の移動体装置との相対距離の情報に基づいて、当該ターゲットを包囲できたか否かを判定し、自ら取得したセンサ情報に基づいて検知したターゲットにセンサの焦点を当てながら前記判定結果に基づいて前記移動手段による移動動作を制御するターゲット追跡手段と、
   を具備することを特徴とする移動体装置。
3. 前記ターゲット探索手段は、前記移動手段を用い、建物のレイアウト、近隣の移動体装置との密度、過去のセンサの履歴、又は、過去の移動パターンのうちいずれかの指標に基づいて移動する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の移動体装置。
4. 前記ターゲット検知手段は、自ら取得したセンサ情報に基づいてターゲットを検知したことを通知するパケットに移動体装置数の最大値を記載し、又は、該最大値を超える台数の移動体装置からターゲットを検知した旨の通知パケットを受けたときには該通知パケットを無視する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の移動体装置。
5. 前記通信機能により距離に応じて減衰する無線信号を送信し、
   前記距離推定手段は、近隣の移動体装置からの受信信号の電波強度情報に基づいて当該近隣の移動体装置との相対距離を推定する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の移動体装置。
6. 前記ターゲット追跡手段は、同じターゲットにセンサの焦点を当てた近隣の各移動体装置との相対距離の情報が所望する正多角形モデルに合致するか否かに基づいて、当該ターゲットを包囲できたか否かを判定する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の移動体装置。
7. 前記ターゲット探索手段に対し、探索対象となるターゲットの画像の情報をあらかじめ記憶しておく、又は、観察者が観察したターゲット画像を前記ネットワーク・システム内の各移動体装置に伝播させるターゲット設定手段を備える、
   ことを特徴とする請求項２に記載の移動体装置。
8. 前記ターゲット設定手段は、観察者が観察したターゲット画像を、マルチホップを用いたフラッディングに従い、前記無線ネットワーク上で近隣の移動体装置に伝播させる、
   ことを特徴とする請求項７に記載の移動体装置。
9. 前記ターゲット設定手段は、前記センサ機能により検知された移動する物体をターゲットとして設定する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の移動体装置。
10. 少なくともカメラを含むセンサ機能と無線通信機能と近隣の移動体装置との相対距離を推定する距離推定手段と移動手段を備え、無線ネットワーク上で移動体装置として動作し、他の移動体装置とセンサ情報を通信し合ってターゲットの追跡を行なう移動体装置の制御方法であって、
    前記移動手段を用いて移動しながらカメラの映像情報を含むセンサ情報を取得し、近隣の移動体装置との間でカメラの映像情報を含むセンサ情報を通知し合い、近隣の移動体装置から送られた映像情報と自らの映像情報との類似度が最小となるように自分のカメラを操作して、近隣の移動体装置との間で形成されるセンシング領域の最大化処理を行なうターゲット探索ステップと、
    自ら取得したセンサ情報に基づいてターゲットを検知したことを近隣の移動体装置に通知し、又は、近隣の移動体装置からターゲットを検知した旨の通知を受けたことに応答して、近隣の移動体装置から送られた映像情報と自らの映像情報との類似度が最大となるように自分のカメラを操作して、近隣の移動体装置と同じターゲットの検知を試みるターゲット検知ステップと、
    前記距離推定手段により推定された、各近隣の移動体装置との相対距離の情報に基づいて、当該ターゲットを包囲できたか否かを判定し、自ら取得したセンサ情報に基づいて検知したターゲットにセンサの焦点を当てながら前記判定結果に基づいて前記移動手段による移動動作を制御するターゲット追跡ステップと、
    を有することを特徴とする移動体装置の制御方法。
11. 少なくともカメラを含むセンサ機能と無線通信機能と近隣の移動体装置との相対距離を推定する距離推定手段と移動手段を備え、無線ネットワーク上で動作する移動体装置が他の移動体装置とセンサ情報を通信し合ってターゲットの追跡を行なうための動作制御をコンピュータ上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、前記コンピュータを、
    前記移動手段を用いて移動しながらカメラの映像情報を含むセンサ情報を取得し、近隣の移動体装置との間でカメラの映像情報を含むセンサ情報を通知し合い、近隣の移動体装置から送られた映像情報と自らの映像情報との類似度が最小となるように自分のカメラを操作して、近隣の移動体装置との間で形成されるセンシング領域の最大化処理を行なうターゲット探索手段、
    自ら取得したセンサ情報に基づいてターゲットを検知したことを近隣の移動体装置に通知し、又は、近隣の移動体装置からターゲットを検知した旨の通知を受けたことに応答して、近隣の移動体装置から送られた映像情報と自らの映像情報との類似度が最大となるように自分のカメラを操作して、近隣の移動体装置と同じターゲットの検知を試みるターゲット検知手段、
    前記距離推定手段により推定された、各近隣の移動体装置との相対距離の情報に基づいて、当該ターゲットを包囲できたか否かを判定し、自ら取得したセンサ情報に基づいて検知したターゲットにセンサの焦点を当てながら前記判定結果に基づいて前記移動手段による移動動作を制御するターゲット追跡手段、
    として機能させるためのコンピュータ・プログラム。

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