(57)【要約】【課題】対象物の行動を決定するニューラルネットワークなどの行動決定手段を容易に構築できる意思決定装置を提供する。【解決手段】意思決定装置２は、演算装置２１と、演算装置が実行する意思決定プログラム２００を格納する記憶装置２０とを備える。意思決定プログラム２００は、対象物３６０を中心とした周辺空間３５０の情報を表すイメージデータを生成するイメージ生成手段２０２と、イメージデータに基づき、対象物３５０の行動を決定する行動決定手段２０３とを備える。イメージ生成手段２０２は、周辺空間を分割した複数の特徴抽出空間３５２のうち、移動体３７０が存在する特徴抽出空間を選択し、イメージデータにおいて、選択された特徴抽出空間に対応する特徴表示領域３０２を表すデータ領域に、移動体の情報を表すデータを設定する。【選択図】図１
2020135643.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
演算装置と、
前記演算装置が実行する意思決定プログラムを格納する記憶装置と、
を備え、
前記意思決定プログラムは、
対象物を中心とした周辺空間の情報を表すイメージデータを生成するイメージ生成手段と、
前記イメージデータに基づき、前記対象物の行動を決定する行動決定手段と、
を備え、
前記イメージ生成手段は、
前記周辺空間を分割した複数の特徴抽出空間のうち、移動体が存在する特徴抽出空間を選択し、
前記イメージデータにおいて、選択された前記特徴抽出空間に対応する特徴表示領域を表すデータ領域に、前記移動体の情報を表すデータを設定する
意思決定装置。
【請求項２】
前記周辺空間を前記特徴抽出空間に分割する境界は、前記対象物から放射状に延びる第１境界を有する
請求項１に記載の意思決定装置。
【請求項３】
前記第１境界は、前記対象物が存在する位置を含む第１基準平面に直交する平面により形成された第３境界を有する
請求項２に記載の意思決定装置。
【請求項４】
前記第１境界は、前記第１基準平面に直交し、前記対象物を通る軸を持ち、前記対象物を頂点とする円錐の側面により形成された第４境界を有する
請求項３に記載の意思決定装置。
【請求項５】
前記周辺空間を前記特徴抽出空間に分割する境界は、前記対象物を中心とする円周を含む第２境界を有する
請求項１から４のいずれか１項に記載の意思決定装置。
【請求項６】
前記第２境界は、円柱の側面または球面で形成されている
請求項５に記載の意思決定装置。
【請求項７】
前記特徴表示領域は、前記対象物の位置に対応する位置から放射状に延びる第５境界により分割された領域を表す
請求項１から６のいずれか１項に記載の意思決定装置。
【請求項８】
前記特徴表示領域は、前記対象物の位置に対応する位置を中心とする円周を含む第６境界により分割された領域を表す
請求項１から７のいずれか１項に記載の意思決定装置。
【請求項９】
前記第６境界は、円柱の側面または球面で形成されている
請求項８に記載の意思決定装置。
【請求項１０】
前記特徴表示領域は、前記対象物の位置に対応する位置を含む第２基準平面に直交する平面により分割された領域を表す
請求項１から９のいずれか１項に記載の意思決定装置。
【請求項１１】
前記特徴表示領域は、前記第２基準平面に直交し、前記対象物の位置に対応する位置を通る軸を持ち、前記対象物の位置に対応する位置を頂点とする円錐の側面により分割された領域を表す
請求項１０に記載の意思決定装置。
【請求項１２】
前記特徴表示領域は、第１方向に延びる複数の境界と、前記第１方向に直交する第２方向に延びる境界とに分割された領域を表す
請求項１から６のいずれか１項に記載の意思決定装置。
【請求項１３】
前記対象物は、現実の移動体を含む
請求項１から１２のいずれか１項に記載の意思決定装置。
【請求項１４】
前記対象物は、シミュレーションに登場するモデルを含む
請求項１から１３のいずれか１項に記載の意思決定装置。
【請求項１５】
対象物を中心とした周辺空間の情報を表すイメージデータを生成するイメージ生成手段と、
前記イメージデータに基づき、前記対象物の行動を決定する行動決定手段と、
を備え、
前記イメージ生成手段は、
前記周辺空間を分割した複数の特徴抽出空間のうち、移動体が存在する特徴抽出空間を選択し、
前記イメージデータにおいて、選択された前記特徴抽出空間に対応する特徴表示領域を表すデータ領域に、前記移動体の情報を表すデータを設定する
ことを演算装置に実行させるための意思決定プログラム。
【請求項１６】
演算装置が、対象物を中心とした周辺空間の情報を表すイメージデータを生成することと、
前記演算装置が、前記イメージデータに基づき、前記対象物の行動を決定することと、
を含み、
前記イメージデータを生成することは、
前記周辺空間を分割した複数の特徴抽出空間のうち、移動体が存在する特徴抽出空間を選択することと、
前記イメージデータにおいて、選択された前記特徴抽出空間に対応する特徴表示領域を表すデータ領域に、前記移動体の情報を表すデータを設定することと、
を含む意思決定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、意思決定装置、意思決定方法及び意思決定プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
戦闘機による空中戦など、対象物の周辺に存在する移動体の位置に応じて、人工知能に対象物の行動を決定させる研究が行われている。
【０００３】
非特許文献１には、深層学習と強化学習とを組み合わせたＤＱＮ（Deep  Q-Network）をArariゲームに適用する技術が開示されている。
【０００４】
非特許文献２には、無人戦闘機（ＵＣＡＶ；Unmanned  Combat  Aerial  Vehicle）による１対１の空中戦を行うシミュレーションにおいて、深層強化学習を用いて意思決定を行う技術が開示されている。深層強化学習を行うニューラルネットワークは、無人戦闘機の緯度、経度などの絶対座標が入力されることで、意思決定を行う。
【０００５】
非特許文献３には、戦闘機による１対１の空中戦を行うシミュレーションにおいて、畳み込みニューラルネットワークを用いて意思決定を行う技術が開示されている。この畳み込みニューラルネットワークは、戦闘機の現在の位置を中心として、所定の期間に移動できる位置を表した画像が入力されることで、意思決定を行う。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Volodymyr  Mnih、外２名、 “Human-level  control  through  deep  reinforcement  learning”、nature、２０１５年２月、vol.518、no.7540、p.529-533
【非特許文献２】Pin Liu、外１名、“A  Deep  Reinforcement  Learning  Based  Intelligent  Decision  Method  for  UCAV  Air  Combat”、Modeling，Design  and  Simulation  of  Systems（AsiaSim  ２０１７）、Asia  Simulation  Conference、２０１７年８月、p. 274-286
【非特許文献３】石井  徹、外４名、“機械学習による３次元シミュレーション空間の場面評価手法の検討” 、日本ソフトウェア科学会第３４回大会講演論文集、日本ソフトウェア科学会、２０１７年９月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
対象物の周辺に存在する移動体の位置に応じて、対象物の行動を決定させるためのニューラルネットワークを構築するためには、ニューラルネットワークに学習させる必要がある。ニューラルネットワークの学習には移動体の位置を変化させた多数のサンプルが必要になる。
【０００８】
本発明は、上記の状況に鑑みなされたものであり、対象物の行動を決定するニューラルネットワークなどの行動決定手段を容易に構築できる意思決定装置を提供することを目的の１つとする。他の目的については、以下の記載及び実施の形態の説明から理解することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
以下に、発明を実施するための形態で使用される番号・符号を用いて、課題を解決するための手段を説明する。これらの番号・符号は、特許請求の範囲の記載と発明を実施するための形態との対応関係の一例を示すために、参考として、括弧付きで付加されたものである。よって、括弧付きの記載により、特許請求の範囲は、限定的に解釈されるべきではない。
【００１０】
上記目的を達成するための一実施の形態による意思決定装置（２）は、演算装置（２１）と、演算装置が実行する意思決定プログラム（２００）を格納する記憶装置（２０）とを備える。意思決定プログラム（２００）は、対象物（３６０）を中心とした周辺空間（３５０）の情報を表すイメージデータを生成するイメージ生成手段（２０２）と、イメージデータに基づき、対象物（３６０）の行動を決定する行動決定手段（２０３）とを備える。イメージ生成手段（２０２）は、周辺空間を分割した複数の特徴抽出空間（３５２）のうち、移動体（３７０）が存在する特徴抽出空間を選択し、イメージデータにおいて、選択された特徴抽出空間に対応する特徴表示領域（３０２）を表すデータ領域に、移動体の情報を表すデータを設定する。
【００１１】
上記目的を達成するための一実施の形態による意思決定プログラム（２００）は、対象物（３６０）を中心とした周辺空間（３５０）の情報を表すイメージデータを生成するイメージ生成手段（２０２）と、イメージデータに基づき、対象物（３６０）の行動を決定する行動決定手段（２０３）とを演算装置に実行させる。イメージ生成手段（２０２）は、周辺空間を分割した複数の特徴抽出空間（３５２）のうち、移動体（３７０）が存在する特徴抽出空間を選択し、イメージデータにおいて、選択された特徴抽出空間に対応する特徴表示領域（３０２）を表すデータ領域に、移動体の情報を表すデータを設定する。
【００１２】
上記目的を達成するための一実施の形態による意思決定方法は、演算装置（２１）が、対象物（３６０）を中心とした周辺空間（３５０）の情報を表すイメージデータを生成することと、演算装置（２１）が、イメージデータに基づき、対象物の行動を決定することとを含む。前述のイメージデータを生成することは、周辺空間を分割した複数の特徴抽出空間（３５２）のうち、移動体（３７０）が存在する特徴抽出空間を選択することと、イメージデータにおいて、選択された特徴抽出空間に対応する特徴表示領域（３０２）を表すデータ領域に、移動体の情報を表すデータを設定することとを含む。
【発明の効果】
【００１３】
本発明による意思決定装置は、行動決定手段を容易に構築することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】一実施の形態におけるシミュレーションを実行するシミュレーション装置と意思決定装置との構成を示す図である。
【図２】一実施の形態における実行されるシミュレーションの機能ブロック図である。
【図３】一実施の形態における意思決定手段の機能ブロック図である。
【図４】一実施の形態における行動決定手段の機能ブロック図である。
【図５Ａ】一実施の形態における周辺空間を説明するための図である。
【図５Ｂ】一実施の形態における行動決定手段に入力される入力画像を表す図である。
【図５Ｃ】一実施の形態における行動決定手段に入力される入力画像を説明するための図である。
【図６】一実施の形態における移動体の速度を表す情報を説明するための図である。
【図７】一実施の形態における入力画像の種類を説明するための図である。
【図８Ａ】一実施の形態における周辺空間を説明するための図である。
【図８Ｂ】一実施の形態における行動決定手段に入力される入力画像を表す図である。
【図９Ａ】一実施の形態における周辺空間を説明するための図である。
【図９Ｂ】一実施の形態における行動決定手段に入力される入力画像を表す図である。
【図１０】一実施の形態におけるイメージ入力生成手段による処理を表すフローチャートである。
【図１１Ａ】一実施の形態における周辺空間を説明するための図である。
【図１１Ｂ】一実施の形態における行動決定手段に入力される入力画像を表す図である。
【図１１Ｃ】一実施の形態における行動決定手段に入力される入力画像を説明するための図である。
【図１２Ａ】一実施の形態における周辺空間を説明するための図である。
【図１２Ｂ】一実施の形態における行動決定手段に入力される入力画像を表す図である。
【図１３Ａ】一実施の形態における周辺空間を説明するための図である。
【図１３Ｂ】一実施の形態における行動決定手段に入力される入力画像を表す図である。
【図１４】一実施の形態における移動体の速度を表す情報を説明するための図である。
【図１５Ａ】一実施の形態における周辺空間を説明するための図である。
【図１５Ｂ】一実施の形態における行動決定手段に入力される入力画像を表す図である。
【図１６Ａ】一実施の形態における周辺空間を説明するための図である。
【図１６Ｂ】図１６Ａを基準平面に直交する方向から見た図である。
【図１６Ｃ】一実施の形態における行動決定手段に入力される入力画像を表す図である。
【図１６Ｄ】一実施の形態における行動決定手段に入力される入力画像を説明するための図である。
【図１７】一実施の形態における移動体の距離を表す情報を説明するための図である。
【図１８Ａ】一実施の形態における周辺空間を説明するための図である。
【図１８Ｂ】一実施の形態における行動決定手段に入力される入力立体像を表す図である。
【図１８Ｃ】一実施の形態における行動決定手段に入力される入力立体像を説明するための図である。
【図１９】意思決定装置を航空機に適用した例を説明するための図である。
【図２０】意思決定装置を航空機に適用した例を説明するための図である。
【図２１】一実施の形態における行動決定手段に入力される入力画像を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
一実施の形態によるシミュレーション装置１は、図１に示すように、シミュレーション管理プログラム１００を実行することで、シミュレーションを実行する。意思決定装置２は、意思決定プログラム２００を実行することで、シミュレーション装置１が実行するシミュレーションに登場するモデル、例えば航空機、車両などのうち割当たられた対象物の行動を決定する。シミュレーション装置１は、意思決定装置２が決定した行動に基づき、シミュレーションを進行させる。
【００１６】
シミュレーション装置１が実行するシミュレーションは、図２に示すように、シミュレーション管理手段１０１と、運動モデル手段１０２と、意思決定手段２０１とを備える。シミュレーション装置１は、シミュレーション管理プログラム１００を実行することで、シミュレーション管理手段１０１の処理と、運動モデル手段１０２の処理とを行う。意思決定装置２は、意思決定プログラム２００を実行することで、意思決定手段２０１の処理を行う。
【００１７】
シミュレーション管理手段１０１は、シミュレーションの進行状況を管理する。シミュレーション管理手段１０１は、シナリオ１１０を読み込み、シミュレーションのイベントを管理する。また、シミュレーション管理手段１０１は、シナリオ１１０に基づき、航空機などのモデルを生成し、モデルの位置、速度などを記憶する。
【００１８】
運動モデル手段１０２は、シミュレーション管理手段１０１が生成したモデルの状態、例えば速度、損耗率などを管理する。例えば、１つのシミュレーションの中で複数の運動モデル手段１０２が実装されてもよい。この場合、運動モデル手段１０２は、シミュレーション管理手段１０１が生成する１つのモデルの状態を管理する。例えば、運動モデル手段１０２は、所望の方向に加速して移動するときに、モデルの現在の速度と現在の進行方向と、周囲の環境とからモデルの速度変化を算出する。運動モデル手段１０２は、算出した速度変化に応じて、モデルの速度と位置とを算出する。算出した速度と位置とは、シミュレーション管理手段１０１に出力される。
【００１９】
意思決定手段２０１は、運動モデル手段１０２が管理するモデルの行動を決定する。例えば、意思決定手段２０１は、シミュレーションに登場する１つのモデルの行動を決定する。ここでは、意思決定手段２０１が行動を決定するモデルを割当対象物と呼ぶ。意思決定手段２０１は、図３に示すように、イメージ生成手段２０２と、行動決定手段２０３とを備える。イメージ生成手段２０２は、運動モデル手段１０２から周囲の環境などを含む入力情報２１０を取得する。イメージ生成手段２０２は、取得した入力情報２１０に基づき、２次元の入力画像、３次元の入力立体像（input  stereoscopic  image）などイメージを表すイメージデータを生成する。行動決定手段２０３は、生成したイメージデータに基づき、割当対象物の行動を決定する。決定した行動を表す行動情報２２０は、運動モデル手段１０２に出力される。行動決定手段２０３は、例えばニューラルネットワークなどにより構成されている。
【００２０】
行動決定手段２０３は、例えば、ＤＤＰＧ（Deep  Deterministic  Policy  Gradient）などの強化学習アルゴリズムを用いて学習するニューラルネットワーク、例えばＤＱＮ（Deep  Q-Network）により構成されてもよい。行動決定手段２０３は、例えば、図４に示すように、政策関数２０４と、価値関数２０５と、学習手段２０６とを備える。政策関数２０４は、イメージ生成手段２０２が生成したイメージデータを用いて、割当対象物の行動を決定する。価値関数２０５は、イメージ生成手段２０２が生成したイメージデータと、政策関数２０４が決定した行動を表す行動情報２２０とを用いて、政策関数２０４が決定した行動の価値を決定する。学習手段２０６は、政策関数２０４が決定した行動を表す行動情報２２０と、価値関数２０５が決定した価値を表す情報と、運動モデル手段１０２から取得する報酬を用いて、政策関数２０４と、価値関数２０５とを更新する。行動決定手段２０３は、複数のイメージデータが入力され、政策関数２０４と価値関数２０５とが更新されることで、学習する。政策関数２０４と、価値関数２０５とは、深層ニューラルネットワークにより構成されている。政策関数２０４と、価値関数２０５とに、運動モデル手段１０２から取得する入力情報２１０の一部が入力されてもよい。
【００２１】
イメージ生成手段２０２は、図５Ａに示す周辺空間３５０を表したイメージデータを生成する。周辺空間３５０は、意思決定手段２０１が行動を決定する割当対象物３６０を中心とした空間である。例えば、イメージ生成手段２０２は、周辺空間３５０を複数の扇形状の特徴抽出空間３５２（第１特徴抽出空間３５２−１、第２特徴抽出空間３５２−２、・・・、第Ｎ特徴抽出空間３５２−Ｎを含む。）に分割し、特徴抽出空間３５２の情報として、特徴抽出空間３５２に存在する移動体３７０の情報をイメージデータに含める。移動体３７０は、例えばシミュレーションに登場する割当対象物３６０と異なるモデルである。理解を容易にするため、割当対象物３６０を中心とした極座標系を用いて周辺空間３５０を説明する。半径ｒは割当対象物３６０からの距離を表し、方位θは割当対象物３６０の進行方向からの角度を表す。また、割当対象物３６０から放射状に延びる方向を半径方向と呼び、割当対象物３６０を中心とした円周の延びる方向を円周方向と呼ぶ。
【００２２】
特徴抽出空間３５２は、割当対象物３６０から放射状に延びる２つの直線状の方位抽出境界３５４（第１方位抽出境界３５４−１、第２方位抽出境界３５４−２、・・・を含む。）に挟まれた空間を占める。第１特徴抽出空間３５２−１は、第１方位抽出境界３５４−１と、第２方位抽出境界３５４−２との間に設けられている。第１方位抽出境界３５４−１は、割当対象物３６０から割当対象物３６０の進行方向に延びる直線状の線分、つまり方位θが０度の方向に延びる直線状の線分である。隣接する方位抽出境界３５４の成す角度は、所望の角度、例えば１０度に設定されている。この場合、第２方位抽出境界３５４−２は、割当対象物３６０の進行方向との成す角度が１０度、つまり方位θが１０度の方向に延びる線分である。このため、第１特徴抽出空間３５２−１は、方位θが０度から１０度である空間を占める。同様に、第２特徴抽出空間３５２−２は、割当対象物３６０から方位θが１０度から２０度である方向を占める空間である。また、移動体３７０が存在する第１２特徴抽出空間３５２−１２は、方位θが１１０度から１２０度である空間を占める。
【００２３】
このように、特徴抽出空間３５２は、方位θに応じて分けられた空間である。隣接する方位抽出境界３５４が成す角度は、任意に選択することができる。例えば、方位θに応じて、隣接する方位抽出境界３５４が成す角度が異なってもよい。例えば、この角度は、方位θが１８０度に近いほど、つまり割当対象物３６０の後方ほど大きくしてもよい。
【００２４】
イメージ生成手段２０２が生成するイメージデータは、図５Ｂに示すように、周辺空間３５０の情報を表した入力画像３００を表す。例えば、入力画像３００は、割当対象物３６０の位置を中心３１０に示した円形の画像であり、周辺の状況を特徴表示領域３０２により表す。特徴表示領域３０２の位置により、例えば、割当対象物３６０から移動体３７０への方位θが表される。理解を容易にするため、中心３１０を中心とした極座標系を用いて入力画像３００を説明する。半径ｒは中心３１０からの距離を表し、方位θは基準方向、例えば画面の上方向からの角度を表す。また、中心３１０から放射状に延びる方向を半径方向と呼び、中心３１０を中心とする円周の延びる方向を円周方向と呼ぶ。なお、この基準方向は割当対象物３６０の進行方向を表す。
【００２５】
入力画像３００は、図５Ｃに示すように、複数の方位表示境界３０４により分けられた複数の特徴表示領域３０２を有する。特徴表示領域３０２は、中心３１０から放射状に延びる２つの直線状の方位表示境界３０４（第１方位表示境界３０４−１、第２方位表示境界３０４−２、・・・）の間を占める扇形状の領域である。方位表示境界３０４は、方位θが所望の角度を有する方向に延びている。
【００２６】
入力画像３００に含まれる特徴表示領域３０２は、周辺空間３５０における特徴抽出空間３５２に対応するように形成されている。方位表示境界３０４は、周辺空間３５０の方位抽出境界３５４に対応するように形成されている。方位表示境界３０４が延びる方位θは、周辺空間３５０において対応する方位抽出境界３５４が延びる方位θと等しくてもよい。第１方位表示境界３０４−１と第２方位表示境界３０４−２に挟まれた領域は、周辺空間３５０において第１方位表示境界３０４−１に対応する第１２方位抽出境界３５４−１２と、第２方位表示境界３０４−２に対応する第１３方位抽出境界３５４−１３とに挟まれた空間に対応する。また、隣接する特徴表示領域３０２の各々に対応する特徴抽出空間３５２は、周辺空間３５０において隣接する。例えば、第１方位表示境界３０４−１は、第１２方位抽出境界３５４−１２に対応する。周辺空間３５０において第１２方位抽出境界３５４−１２は方位θが１１０度の方向に延びているため、入力画像３００において第１方位表示境界３０４−１は方位θが１１０度の方向に延びている。第２方位表示境界３０４−２は、第１３方位抽出境界３５４−１３に対応する。周辺空間３５０において第１３方位抽出境界３５４−１３は方位θが１２０度の方向に延びているため、入力画像３００において第２方位表示境界３０４−２は方位θが１２０度の方向に延びている。
【００２７】
特徴表示領域３０２には、対応する特徴抽出空間３５２に存在する移動体３７０の情報が表される。例えば、図５Ａに示す第１２特徴抽出空間３５２−１２に移動体３７０が存在するため、図５Ｂに示すように、第１２特徴抽出空間３５２−１２に対応する特徴表示領域３０２に移動体３７０の情報が表される。
【００２８】
入力画像３００は、移動体３７０の情報、例えば、図６に示すように、割当対象物３６０から移動体３７０までの距離３９０、移動体３７０の速度３７１などを表す情報のうち、少なくとも１つの情報を表す。例えば、イメージ生成手段２０２は、距離３９０を表す入力画像３００と、移動体３７０の速度３７１の要素（例えば速さ、方位）を表す入力画像３００とを生成してもよい。イメージ生成手段２０２は、割当対象物３６０の速度３６１に対する移動体３７０の相対速度３８０の要素を表す入力画像３００を生成してもよい。相対速度３８０の要素を表す入力画像３００には、相対速度３８０の速さ３９１を表す入力画像３００と、方位θにおける相対速度３８０の角度３９２を表す入力画像３００とが含まれてもよい。角度３９２は、割当対象物３６０の進行方向と相対速度３８０の進行方向との成す角度を表す。イメージ生成手段２０２は、移動体３７０の特徴、例えば航空機、車両、船舶などの移動体３７０の種類、移動体３７０の機種などを表す複数の入力画像３００を生成してもよい。
【００２９】
割当対象物３６０から移動体３７０までの距離３９０を表す入力画像３００は、例えば、入力画像３００に含まれる特徴表示領域３０２に付された色の濃度により距離３９０を表す。この場合、距離３９０が小さいほど、特徴表示領域３０２に付される色は濃く表される。また、距離３９０が大きいほど、特徴表示領域３０２に付された色が濃く表されてもよい。色が付される特徴表示領域３０２は、移動体３７０が存在する特徴抽出空間３５２に対応した領域である。
【００３０】
相対速度３８０の速さ３９１を表す入力画像３００は、例えば、距離３９０と同様に、入力画像３００に含まれる特徴表示領域３０２に付された色の濃度により速さ３９０を表す。この場合、速さ３９１の値が大きいほど、特徴表示領域３０２に付された色が濃く表される。また、速さ３９１の値が小さいほど、特徴表示領域３０２に付された色が濃く表されてもよい。色が付される特徴表示領域３０２は、移動体３７０が存在する特徴抽出空間３５２に対応した領域である。
【００３１】
方位θにおける相対速度３８０の角度３９２を表す入力画像３００は、例えば、距離３９０と同様に、入力画像３００に含まれる特徴表示領域３０２に付された色の濃度により角度３９２を表す。この場合、角度３９２が大きいほど、特徴表示領域３０２に付された色が濃く表される。言い換えると、特徴表示領域３０２に付された色は、角度３９２が０度のとき最も薄く表され、角度３９２が３６０度に最も近づいたとき最も濃く表される。また、角度３９２が小さいほど、特徴表示領域３０２に付された色が濃く表されてもよい。色が付される特徴表示領域３０２は、移動体３７０が存在する特徴抽出空間３５２に対応した領域である。
【００３２】
このように、イメージ生成手段２０２は、図７に示すように、表される移動体３７０の情報に応じて、複数の入力画像３００を生成する。例えば、イメージ生成手段２０２は、割当対象物３６０に対する移動体３７０の相対距離を表す第１入力画像３００−１と、割当対象物３６０に対する移動体３７０の相対速度３８０の速さ３９１を表す第２入力画像３００−２と、割当対象物３６０に対する移動体３７０の方位θにおける相対速度３８０の角度３９２を表す第３入力画像３００−３とを生成する。
【００３３】
入力画像３００は、複数の移動体３７０が異なる特徴抽出空間３５２に存在するとき、各々の特徴抽出空間３５２に対応した特徴表示領域３０２に色が付される。図８Ａに示すように、第１移動体３７０−１が、割当対象物３６０の進行方向との成す角度、つまり方位θの角度が１１０度から１２０度までを占める第１２特徴抽出空間３５２−１２に存在する。この場合、図８Ｂに示すように、第１２特徴抽出空間３５２−１２に対応する入力画像３００の第１特徴表示領域３０２−１に、第１移動体３７０−１の情報が表される。また、第２移動体３７０−２が、割当対象物３６０の進行方向との成す角度が２２０度から２３０度までを占める第２３特徴抽出空間３５２−２３に存在する。この場合、図８Ｂに示すように、第２３特徴抽出空間３５２−２３に対応する第２特徴表示領域３０２−２に、第２移動体３７０−２の情報が表される。
【００３４】
入力画像３００は、複数の移動体３７０が同じ特徴抽出空間３５２に存在するとき、特徴表示領域３０２を移動体３７０の数に分割して、分割した領域に色を付してもよい。例えば、図９Ａに示すように、第１特徴抽出空間３５２−１に、第１移動体３７０−１と、第２移動体３７０−２と、第３移動体３７０−３とが存在する。このとき、第１特徴抽出空間３５２−１に存在する移動体３７０の数は３であるため、図９Ｂに示すように、特徴表示領域３０２を３つの部分表示領域３１１（第１部分表示領域３１１−１、第２部分表示領域３１１−２、第３部分表示領域３１１−３）に分割する。例えば、第１部分表示領域３１１−１の面積と第２部分表示領域３１１−２の面積と第３部分表示領域３１１−３の面積とが互いに等しくなるように、特徴表示領域３０２は分割されてもよい。また、中心３１０から第１部分表示領域３１１−１と第２部分表示領域３１１−２との境界までの距離が、中心３１０から第２部分表示領域３１１−２と第３部分表示領域３１１−３との境界までの距離と等しくなるように、特徴表示領域３０２は分割されてもよい。移動体３７０の情報は、割当対象物３６０に近い移動体３７０から順番に、中心３１０に近い部分表示領域３１１に表されてもよい。例えば、割当対象物３６０に最も近い第３移動体３７０−３の情報は、中心３１０に最も近い第１部分表示領域３１１−１に表される。割当対象物３６０に２番目に近い第２移動体３７０−２の情報は、中心３１０に２番目に近い第２部分表示領域３１１−２に表示される。割当対象物３６０から最も遠い第１移動体３７０−１の情報は、中心３１０から最も遠い第３部分表示領域３１１−３に表示される。
【００３５】
入力画像３００を用いることで、行動決定手段２０３は、その構造を変更することなく、移動体３７０の数の変化に対応することができる。入力画像３００は、行動決定手段２０３に入力される。入力画像３００が複数の移動体３７０の情報を表すことができるため、行動決定手段２０３に入力される入力画像３００の数は、移動体３７０の数に影響を受けない。このため、行動決定手段２０３は、移動体３７０の数が変化しても、構造、例えばニューラルネットワークの構造を変更することなく、処理を行うことができる。
【００３６】
また、入力画像３００を用いることで、行動決定手段２０３の構築、例えば学習が容易になる。入力画像３００は、移動体３７０の情報を特徴抽出空間３５２の単位で表す。このため、移動体３７０が特徴抽出空間３５２に存在し、入力画像３００に表す移動体３７０の情報が同じでれば、移動体３７０の位置によらず、同じ画像が入力画像３００として形成される。言い換えると、移動体３７０の情報は、特徴抽出空間３５２における移動体３７０の位置に影響を受けずに表される。この結果、例えば、行動決定手段２０３が入力画像３００を用いて学習するとき、この学習に用いる入力画像３００の数を抑制することができる。
【００３７】
一実施の形態におけるシミュレーション装置１は、図１に示すように、第１記憶装置１０と、第１演算装置１１と、第１入力装置１２と、第１出力装置１３と、第１通信装置１４とを備える。また、シミュレーション装置１は、シミュレーションの進行状況などを管理する。
【００３８】
第１記憶装置１０は、シミュレーションのイベントを記載したシナリオ１１０などのシミュレーションを実行するための様々なデータが記憶される。例えば、第１記憶装置１０には、シミュレーションの進行状況などを管理するシミュレーション管理プログラム１００がインストールされている。シミュレーション管理プログラム１００は、コンピュータが読み出し可能な記憶媒体４に格納されたコンピュータプログラム製品として提供されてもよく、サーバからネットワークを介してダウンロード可能なコンピュータプログラム製品として提供されてもよい。
【００３９】
第１演算装置１１は、シミュレーション管理プログラム１００を実行して、シミュレーションを実行するための様々なデータ処理を行う。例えば、第１演算装置１１は、中央演算処理装置（ＣＰＵ；Central  Processing  Unit）などを含む。
【００４０】
第１入力装置１２は、シミュレーションを実行するために必要な様々な情報を入力する。例えば、第１入力装置１２には、シナリオ１１０が入力される。第１入力装置１２は、キーボード、マウス、タッチパネルなどを含む。
【００４１】
第１出力装置１３は、シミュレーションの結果などをユーザに報知する。例えば、第１出力装置１３は、表示装置を備え、シミュレーションの状況、結果、統計情報などを表示する。
【００４２】
第１通信装置１４は、通信ネットワーク３に接続され、通信ネットワーク３を介して外部とのデータの送受信を行う。例えば、第１通信装置１４は、意思決定装置２からのデータを受信し、第１演算装置１１に送信する。
【００４３】
一実施の形態における意思決定装置２は、第２記憶装置２０と、第２演算装置２１と、第２入力装置２２と、第２出力装置２３と、第２通信装置２４とを備える。意思決定装置２は、シミュレーション装置１が実行するシミュレーションに登場するモデルの行動を決定する。意思決定装置２は、通信ネットワーク３を介して、シミュレーション装置１に接続されている。
【００４４】
第２記憶装置２０は、シミュレーションに登場するモデルの行動を決定するための様々なデータが記憶される。例えば、第２記憶装置２０には、モデルの行動を決定する意思決定方法が記載された意思決定プログラム２００がインストールされている。意思決定プログラム２００は、コンピュータが読み出し可能な記憶媒体４に格納されたコンピュータプログラム製品として提供されてもよく、サーバからネットワークを介してダウンロード可能なコンピュータプログラム製品として提供されてもよい。
【００４５】
第２演算装置２１は、意思決定プログラム２００を実行して、モデルの行動を決定するための様々なデータ処理を行う。例えば、第２演算装置２１は、中央演算処理装置などを含む。
【００４６】
第２入力装置２２は、モデルの行動を決定するために必要な様々な情報を入力する。例えば、第２入力装置２２には、モデルの行動を決定するために用いるニューラルネットワークの構成が入力される。第２入力装置２２は、キーボード、マウス、タッチパネルなどを含む。
【００４７】
第２出力装置２３は、入力されたニューラルネットワークの構成などをユーザに報知する。例えば、第２出力装置２３は、表示装置を備え、ニューラルネットワークの情報などを表示する。
【００４８】
第２通信装置２４は、通信ネットワーク３に接続され、通信ネットワーク３を介して外部とのデータの送受信を行う。例えば、第２通信装置２４は、シミュレーション装置１からのデータを受信し、第２演算装置２１に送信する。
【００４９】
シミュレーション装置１の第１演算装置１１は、シミュレーション管理プログラム１００を実行することで、シナリオ１１０に記載されたシミュレーションを実行する。シミュレーション管理プログラム１００が実行されると、図２に示すシミュレーション管理手段１０１による処理が開始される。シミュレーション管理手段１０１は、シナリオ１１０を読み込み、シミュレーションを開始する。シミュレーション管理手段１０１は、シナリオ１１０に基づき、航空機などのモデルを生成する。シナリオ１１０には、生成したモデルに適用する意思決定手段２０１が記載されている。このため、シミュレーション管理手段１０１は、生成したモデルを割当てる運動モデル手段１０２を起動するとともに、適用する意思決定手段２０１の情報を運動モデル手段１０２に出力する。シミュレーション管理手段１０１が運動モデル手段１０２を起動することで、シミュレーション装置１の第１演算装置１１は運動モデル手段１０２の処理を開始する。運動モデル手段１０２は、シミュレーション管理手段１０１から適用する意思決定手段２０１の情報を取得し、取得した情報を、通信ネットワーク３を介して意思決定装置２の第２演算装置２１に送信する。第２演算装置２１は、意思決定手段２０１の情報を受信し、受信した情報に基づき、意思決定手段２０１の処理を実行する。
【００５０】
運動モデル手段１０２は、割当てられた割当対象物３６０の周辺空間３５０の情報をシミュレーション管理手段１０１から取得し、意思決定手段２０１に出力する。運動モデル手段１０２は、割当対象物３６０の情報に基づき、シミュレーション管理手段１０１から割当対象物３６０の周辺空間３５０の情報を取得する。割当対象物３６０の情報は、例えば、割当対象物３６０の探知能力、位置などを含む。運動モデル手段１０２は、取得した周辺空間３５０の情報に基づき、意思決定手段２０１に出力する入力情報２１０を生成する。生成した入力情報２１０は、通信ネットワーク３を介して、意思決定装置２に送信される。この入力情報２１０には、割当対象物３６０の周辺空間３５０の情報が含まれる。
【００５１】
意思決定手段２０１は、意思決定装置２が受信した入力情報２１０に基づき、割当対象物３６０の行動を決定する。意思決定手段２０１は、前述のように、イメージ生成手段２０２と、行動決定手段２０３とを備える。
【００５２】
イメージ生成手段２０２は、運動モデル手段１０２から受信した入力情報２１０に基づき、入力画像３００などのイメージデータを生成する。イメージ生成手段２０２は、行動決定手段２０３に含まれるニューラルネットワークなどの前処理として機能する。イメージデータを生成する方法については、後述する。
【００５３】
行動決定手段２０３は、イメージ生成手段２０２が生成したイメージデータに基づき、割当対象物３６０の行動を決定する。例えば、行動決定手段２０３は、深層学習などで用いられるニューラルネットワークにより構成されている。行動決定手段２０３は、入力画像３００が入力されると、割当対象物３６０の行動を決定する。決定した行動は、行動情報２２０として、シミュレーション装置１に送信される。行動決定手段２０３には、イメージデータと、割当対象物３６０の情報、例えば位置、速度などが入力されてもよい。
【００５４】
運動モデル手段１０２は、シミュレーション装置１が受信した行動情報２２０に基づき、割当対象物３６０の速度、所望の時間が経過した後の割当対象物３６０の位置などを決定する。運動モデル手段１０２は、割当対象物３６０の損耗率、周辺空間３５０の情報などに基づき、割当対象物３６０の速度を決定する。決定した速度に基づき、所望の時間が経過した後の割当対象物３６０の位置が算出される。算出された割当対象物３６０の速度、位置などは、シミュレーション管理手段１０１に出力される。
【００５５】
シミュレーション管理手段１０１は、入力された各モデルの速度、位置に基づき、シミュレーションの状況を管理する。シミュレーション管理手段１０１は、各モデルの速度、位置などを記憶する。シミュレーション管理手段１０１は、運動モデル手段１０２から入力されたモデルの速度、位置に基づき、記憶している各モデルの速度、位置などを更新する。更新された各モデルの速度、位置などに基づき、各モデルの周辺空間３５０の情報が更新される。シミュレーション管理手段１０１は、更新された周辺空間３５０の情報を、運動モデル手段１０２に出力する。
【００５６】
この処理を繰り返すことで、シミュレーションは進行される。
【００５７】
イメージ生成手段２０２は、図１０に示す処理を実行し、イメージデータを生成する。図１０に示す処理は、イメージ生成手段２０２が運動モデル手段１０２から入力情報２１０を受信したときに実行される。
【００５８】
イメージ生成手段２０２は、ステップＳ１００において、初期化されたイメージデータを生成する。例えば、イメージ生成手段２０２は、初期化された３つの入力画像３００（移動体３７０の相対距離を表す第１入力画像３００−１、移動体３７０の相対速度３８０の速さ３９１を表す第２入力画像３００−２、方位θにおける移動体３７０の相対速度３８０の角度３９２を表す第３入力画像３００−３）を生成する。初期化された入力画像３００は、例えば全体が黒色又は白色の画像である。
【００５９】
ステップＳ１１０において、イメージ生成手段２０２は、運動モデル手段１０２から取得する周辺空間３５０の情報に移動体３７０の情報が存在するかを判定する。イメージ生成手段２０２は、運動モデル手段１０２から入力情報２１０を受信すると、入力情報２１０から周辺空間３５０の情報を抽出する。抽出した周辺空間３５０の情報に移動体３７０の情報が存在しないとき（ステップＳ１１０；ＮＯ）、イメージ生成手段２０２はイメージデータの生成を終了する。抽出した周辺空間３５０の情報に移動体３７０の情報が存在するとき（ステップＳ１１０；ＹＥＳ）、イメージ生成手段２０２はステップＳ１２０の処理に移行する。
【００６０】
ステップＳ１２０において、イメージ生成手段２０２は、移動体３７０が存在する１つの特徴抽出空間３５２を選択する。選択した特徴抽出空間３５２に関して、ステップＳ１３０〜Ｓ１５０の処理が実行されることで、選択した特徴抽出空間３５２に対応する入力画像３００の特徴表示領域３０２に移動体３７０の情報を表すデータ（例えば特徴表示領域３０２に付する色の濃度）が設定される。
【００６１】
ステップＳ１３０において、イメージ生成手段２０２は、選択した特徴抽出空間３５２に存在する移動体３７０の情報を表すイメージデータのデータ領域を決定する。イメージ生成手段２０２は、周辺空間３５０の情報に基づき、選択した特徴抽出空間３５２に存在する移動体３７０の数を取得する。イメージ生成手段２０２は、取得した移動体３７０の数に応じて、移動体３７０の情報を表すイメージデータのデータ領域（例えば、入力画像３００の特徴表示領域３０２を表すデータ領域）を決定する。例えば、図９Ａに示すように、移動体３７０の数が３のとき、イメージ生成手段２０２は、図９Ｂに示す部分表示領域３１１を表すデータ領域を決定する。
【００６２】
ステップＳ１４０において、イメージ生成手段２０２は、決定したデータ領域に移動体３７０の情報を表すデータを設定する。例えば、イメージ生成手段２０２は、第１入力画像３００−１の部分表示領域３１１に、割当対象物３６０から移動体３７０までの距離３９０を表すようにイメージデータを設定する。この場合、イメージ生成手段２０２は、移動体３７０の位置と割当対象物３６０の位置とに基づき、距離３９０を算出する。イメージ生成手段２０２は、算出した距離３９０に対応したデータを、ステップＳ１３０で決定した第１入力画像３００−１のデータ領域に設定する。これにより、第１入力画像３００−１の部分表示領域３１１に、距離３９０を表すデータが表される。
【００６３】
イメージ生成手段２０２は、相対速度３８０の速さ３９１を表す第２入力画像３００−２の部分表示領域３１１に、移動体３７０の相対速度３８０の速さ３９１が表されるようにイメージデータを設定する。この場合、イメージ生成手段２０２は、図６に示すように、移動体３７０の速度３７１と割当対象物３６０の速度３６１とに基づき、相対速度３８０を算出する。イメージ生成手段２０２は、算出した相対速度３８０に基づき、相対速度３８０の速さ３９１を算出する。イメージ生成手段２０２は、算出した速さ３９１に対応したデータを、ステップＳ１３０で決定した第２入力画像３００−２のデータ領域に設定する。
【００６４】
イメージ生成手段２０２は、方位θにおける相対速度３８０の角度３９２を表す第３入力画像３００−３の部分表示領域３１１に、移動体３７０の相対速度３８０の角度３９２が表されるようにイメージデータを設定する。この場合、イメージ生成手段２０２は、速さ３９１と同様に、移動体３７０の速度３７１と割当対象物３６０の速度３６１とに基づき、相対速度３８０を算出する。イメージ生成手段２０２は、算出した相対速度３８０に基づき、方位θにおける相対速度３８０の角度３９２を算出する。イメージ生成手段２０２は、算出した角度３９２に対応したデータを、ステップＳ１３０で決定した第３入力画像３００−３のデータ領域に設定する。
【００６５】
ステップＳ１５０において、イメージ生成手段２０２は、移動体３７０が存在するすべての特徴抽出空間３５２を選択したかを判定する。移動体３７０が存在する特徴抽出空間３５２のうち、選択していない特徴抽出空間３５２が存在するとき（ステップＳ１５０；ＮＯ）、イメージ生成手段２０２の処理はステップＳ１２０に戻る。ステップＳ１２０において、移動体３７０が存在する特徴抽出空間３５２の中から選択していない特徴抽出空間３５２を選択し、ステップＳ１３０〜Ｓ１５０の処理を繰り返す。移動体３７０が存在する特徴抽出空間３５２のうち、選択していない特徴抽出空間３５２が存在しないとき（ステップＳ１５０；ＹＥＳ）、イメージ生成手段２０２はイメージデータの生成を終了する。
【００６６】
このように、イメージ生成手段２０２は、移動体３７０の情報を表した入力画像３００を生成する。行動決定手段２０３は、生成した入力画像３００が入力されることで、割当対象物３６０の行動を決定することができる。
【００６７】
（実施の形態２）
周辺空間３５０に含まれる特徴抽出空間３５２は、割当対象物３６０の進行方向との成す角度に応じて分割されるだけでなく、割当対象物３６０からの距離に応じて分割されてもよい。例えば、図１１Ａに示すように、特徴抽出空間３５２Ｂ（第１特徴抽出空間３５２Ｂ−１、第２特徴抽出空間３５２Ｂ−２、・・・を含む。）は、割当対象物３６０から放射状に延びた方位抽出境界３５４Ｂと、割当対象物３６０を中心とした円周状に形成された距離抽出境界３５６Ｂとに囲まれた環状扇形（annular  sector）である。方位抽出境界３５４Ｂは、実施の形態１の方位抽出境界３５４と同様であるため、説明を省略する。理解を容易にするため、実施の形態１と同様に、割当対象物３６０を中心とした極座標系を用いて周辺空間３５０Ｂを説明する。
【００６８】
特徴抽出空間３５２Ｂは、隣接する２つの距離抽出境界３５６Ｂの間に形成されている。距離抽出境界３５６Ｂ（第１距離抽出境界３５６Ｂ−１、第２距離抽出境界３５６Ｂ−２、・・・）は、割当対象物３６０を中心とした所望の長さの半径ｒを有する円周である。距離抽出境界３５６Ｂは、隣接する２つの距離抽出境界３５６Ｂの半径ｒ、つまり割当対象物３６０から距離抽出境界３５６Ｂまでの距離の差がすべて等しくなるように形成されてもよい。例えば、第１距離抽出境界３５６Ｂ−１の半径ｒと第１距離抽出境界３５６Ｂ−１よりも割当対象物３６０に近い第２距離抽出境界３５６Ｂ−２の半径ｒとの差は、第２距離抽出境界３５６Ｂ−２の半径ｒと第２距離抽出境界３５６Ｂ−２よりも割当対象物３６０に近い第３距離抽出境界３５６Ｂ−３の半径ｒとの差と等しくてもよい。また、距離抽出境界３５６Ｂは、割当対象物３６０からの距離が近いほど、隣接する２つの距離抽出境界３５６Ｂの半径ｒの差が小さくなるように形成されてもよい。例えば、第２距離抽出境界３５６Ｂ−２の半径ｒと第３距離抽出境界３５６Ｂ−３の半径ｒとの差は、第１距離抽出境界３５６Ｂ−１の半径ｒと第２距離抽出境界３５６Ｂ−２の半径ｒとの差より大きくてもよい。また、それぞれの距離抽出境界３５６Ｂの半径ｒは、それぞれの特徴抽出空間３５２Ｂの面積が等しくなるように、決定されてもよい。
【００６９】
例えば、第１移動体３７０−１が存在する第２特徴抽出空間３５２Ｂ−２は、第１方位抽出境界３５４Ｂ−１と、第２方位抽出境界３５４Ｂ−２と、第２距離抽出境界３５６Ｂ−２と、第３距離抽出境界３５６Ｂ−３とに囲まれた空間を占める。第１方位抽出境界３５４Ｂ−１は、方位θが０度の方向に延びる線分である。第２方位抽出境界３５４Ｂ−２は、方位θが１０度の方向に延びる線分である。このため、第２特徴抽出空間３５２Ｂ−２は、方位θが０度から１０度まで延びる空間である。また、第２特徴抽出空間３５２Ｂ−２は、第２距離抽出境界３５６Ｂ−２から第３距離抽出境界３５６Ｂ−３まで延びる空間である。
【００７０】
また、第２移動体３７０−２が存在する第４特徴抽出空間３５２Ｂ−４は、第１方位抽出境界３５４Ｂ−１と、第２方位抽出境界３５４Ｂ−２と、第４距離抽出境界３５６Ｂ−４と、第５距離抽出境界３５６Ｂ−５とに囲まれた空間を占める。このため、第４特徴抽出空間３５２Ｂ−４は、方位θが０度から１０度まで延びる空間である。また、第４特徴抽出空間３５２Ｂ−４は、第４距離抽出境界３５６Ｂ−４から第５距離抽出境界３５６Ｂ−５まで延びる空間である。
【００７１】
イメージ生成手段２０２が生成するイメージデータは、図１１Ｂに示すように、周辺空間３５０Ｂの情報を表した入力画像３００Ｂを表す。入力画像３００Ｂに含まれる特徴表示領域３０２Ｂの位置により、割当対象物３６０から移動体３７０への方位θと、割当対象物３６０から移動体３７０までの距離とが表される。理解を容易にするため、実施の形態１と同様に、中心３１０Ｂを中心とした極座標系を用いて入力画像３００Ｂを説明する。
【００７２】
入力画像３００Ｂは、図１１Ｃに示すように、複数の方位表示境界３０４Ｂと、複数の距離表示境界３０６Ｂとに分けられた複数の特徴表示領域３０２Ｂを有する。特徴表示領域３０２Ｂは、中心３１０Ｂから放射状に延びる２つの直線状の方位表示境界３０４Ｂと、中心３１０Ｂを中心とする２つの円周状の距離表示境界３０６Ｂとに囲まれた環状扇形の領域である。方位表示境界３０４Ｂは、方位θが所望の角度を有する方向に延びている。距離表示境界３０６Ｂは、所望の長さの半径ｒを有し、円周方向に延びている。
【００７３】
入力画像３００Ｂに含まれる特徴表示領域３０２Ｂは、実施の形態１と同様に、特徴抽出空間３５２Ｂに対応するように形成されている。方位表示境界３０４Ｂは、周辺空間３５０Ｂにおける方位抽出境界３５４Ｂに対応するように形成されている。方位表示境界３０４Ｂが延びる方位θは、周辺空間３５０Ｂにおいて対応する方位抽出境界３５４Ｂが延びる方位θと等しくてもよい。
【００７４】
距離表示境界３０６Ｂは、周辺空間３５０Ｂにおける距離抽出境界３５６Ｂに対応するように形成されている。隣接する距離表示境界３０６Ｂの有する半径ｒの比率は、それぞれの距離表示境界３０６Ｂに対応する距離抽出境界３５６Ｂの有する半径ｒの比率と等しくてもよい。例えば、図１１Ｂに示す第１距離表示境界３０６Ｂ−１から中心３１０Ｂまでの距離と、第２距離表示境界３０６Ｂ−２から中心３１０Ｂまでの距離との比率は、図１１Ａに示す第２距離抽出境界３５６Ｂ−２から割当対象物３６０までの距離と、第３距離抽出境界３５６Ｂ−３から割当対象物３６０までの距離との比率と等しい。また、隣接する距離表示境界３０６Ｂの有する半径ｒの比率は、それぞれの距離表示境界３０６Ｂに対応する距離抽出境界３５６Ｂの有する半径ｒの比率と異なってもよい。例えば、隣接する距離表示境界３０６Ｂの有する半径ｒの差が等しくてもよい。また、それぞれの特徴表示領域３０２Ｂの面積が等しくなるように、それぞれの距離表示境界３０６Ｂが設けられてもよい。
【００７５】
例えば、第１方位表示境界３０４Ｂ−１と、第２方位表示境界３０４Ｂ−２とに挟まれた領域は、周辺空間３５０Ｂにおいて第１方位表示境界３０４Ｂ−１に対応する第１方位抽出境界３５４Ｂ−１と、第２方位表示境界３０４Ｂ−２に対応する第２方位抽出境界３５４Ｂ−２とに挟まれた空間に対応する。第１距離表示境界３０６Ｂ−１と、第２距離表示境界３０６Ｂ−２とに挟まれた領域は、周辺空間３５０Ｂにおいて第１距離表示境界３０６Ｂ−１に対応する第２距離抽出境界３５６Ｂ−２と、第２距離表示境界３０６Ｂ−２に対応する第３距離抽出境界３５６Ｂ−３とに挟まれた空間に対応する。第１方位表示境界３０４Ｂ−１と、第２方位表示境界３０４Ｂ−２と、第１距離表示境界３０６Ｂ−１と、第２距離表示境界３０６Ｂ−２とに囲まれた第２特徴表示領域３０２Ｂ−２は、周辺空間３５０Ｂにおいて第１方位抽出境界３５４Ｂ−１と、第２方位抽出境界３５４Ｂ−２と、第２距離抽出境界３５６Ｂ−２と、第３距離抽出境界３５６Ｂ−３とに囲まれた第２特徴抽出空間３５２Ｂ−２に対応する。
【００７６】
また、隣接する特徴表示領域３０２Ｂの各々に対応する特徴抽出空間３５２Ｂは、周辺空間３５０Ｂにおいて隣接する。
【００７７】
具体的には、第２特徴抽出空間３５２Ｂ−２が周辺空間３５０において方位θが０度から１０度まで延びているため、第２特徴表示領域３０２Ｂ−２は、入力画像３００における方位θが０度から１０度まで延びている領域で表される。この場合、第１方位表示境界３０４Ｂ−１は、方位θが０度である方向に延びる線分で形成されている。第２方位表示境界３０４Ｂ−２は、方位θが１０度である方向に延びる線分で形成されている。
【００７８】
また、第２特徴抽出空間３５２Ｂ−２が周辺空間３５０Ｂにおいて第２距離抽出境界３５６Ｂ−２から第３距離抽出境界３５６Ｂ−３まで延びているため、第２特徴表示領域３０２Ｂ−２は、第２距離抽出境界３５６Ｂ−２に対応する第１距離表示境界３０６Ｂ−１から第３距離抽出境界３５６Ｂ−３に対応する第２距離表示境界３０６Ｂ−２まで延びている。第１距離表示境界３０６Ｂ−１の有する半径ｒと、第２距離表示境界３０６Ｂ−２の有する半径ｒとの比率は、周辺空間３５０Ｂにおける第２距離抽出境界３５６Ｂ−２の有する半径ｒと、第３距離抽出境界３５６Ｂ−３の有する半径ｒとの比率に等しくてもよい。
【００７９】
特徴表示領域３０２Ｂには、対応する特徴抽出空間３５２Ｂに存在する移動体３７０の情報が表される。例えば、図１１Ａに示す第２特徴抽出空間３５２Ｂ−２に第１移動体３７０−１が存在するため、第２特徴抽出空間３５２Ｂ−２に対応する第２特徴表示領域３０２Ｂ−２に第１移動体３７０−１の情報が表される。
【００８０】
同様に、第４特徴抽出空間３５２Ｂ−４に第２移動体３７０−２が存在するため、第４特徴抽出空間３５２Ｂ−４に対応する第４特徴表示領域３０２Ｂ−４に第２移動体３７０−２の情報が表される。第４特徴表示領域３０２Ｂ−４は、第３方位表示境界３０４Ｂ−３と、第４方位表示境界３０４Ｂ−４と、第３距離表示境界３０６Ｂ−３と、第４距離表示境界３０６Ｂ−４とに囲まれた領域である。
【００８１】
入力画像３００Ｂは、複数の移動体３７０が同じ特徴抽出空間３５２Ｂに存在するとき、特徴表示領域３０２Ｂを移動体３７０の数に分割して、分割した領域に各移動体３７０の情報が表されてもよい。例えば、図１２Ａに示すように、第２特徴抽出空間３５２−２に、第１移動体３７０−１と、第２移動体３７０−２と、第３移動体３７０−３とが存在する。このとき、第２特徴抽出空間３５２−２に存在する移動体３７０の数は３であるため、図１２Ｂに示すように、第２特徴表示領域３０２Ｂ−２を３つの部分表示領域３１１Ｂ（第１部分表示領域３１１Ｂ−１、第２部分表示領域３１１Ｂ−２、第３部分表示領域３１１Ｂ−３）に分割する。例えば、第１部分表示領域３１１Ｂ−１の面積と第２部分表示領域３１１Ｂ−２の面積と第３部分表示領域３１１Ｂ−３の面積とが互いに等しくなるように、特徴表示領域３０２は分割されてもよい。また、中心３１０から第１部分表示領域３１１Ｂ−１と第２部分表示領域３１１Ｂ−２との境界までの距離が、中心３１０から第２部分表示領域３１１Ｂ−２と第３部分表示領域３１１Ｂ−３との境界までの距離と等しくなるように、特徴表示領域３０２Ｂは分割されてもよい。移動体３７０の情報は、割当対象物３６０に近い移動体３７０から順番に、中心３１０に近い部分表示領域３１１Ｂに表されてもよい。例えば、割当対象物３６０に最も近い第３移動体３７０−３の情報は、中心３１０に最も近い第１部分表示領域３１１Ｂ−１に表される。割当対象物３６０に２番目に近い第２移動体３７０−２の情報は、中心３１０に２番目に近い第２部分表示領域３１１Ｂ−２に表示される。割当対象物３６０から最も遠い第１移動体３７０−１の情報は、中心３１０から最も遠い第３部分表示領域３１１Ｂ−３に表示される。
【００８２】
このように、入力画像３００Ｂは、周辺空間３５０Ｂにおいて特徴抽出空間３５２Ｂを割当対象物３６０からの距離に応じて分割することで、特徴表示領域３０２Ｂの位置により、移動体３７０の方位θと、割当対象物３６０からの距離とを表すことができる。このため、イメージ生成手段２０２は、割当対象物３６０から移動体３７０までの距離を表す入力画像３００Ｂを生成しなくてもよい。
【００８３】
割当対象物３６０に対する移動体３７０の相対速度３８０の速さ３９１を表す入力画像３００Ｂと、方位θにおける相対速度３８０の角度３９２を表す入力画像３００Ｂとは、特徴表示領域３０２Ｂの形状が実施の形態１の特徴表示領域３０２の形状と異なるだけで、実施の形態１と同様のため、説明を省略する。
【００８４】
シミュレーション装置１と、意思決定装置２との構成は、実施の形態１と同様のため、説明を省略する。また、シミュレーション管理手段１０１の処理と、運動モデル手段１０２の処理とも、実施の形態１と同様のため、説明を省略する。さらに、意思決定手段２０１の処理は、特徴抽出空間３５２Ｂと特徴表示領域３０２Ｂとの形状が実施の形態１の特徴抽出空間３５２と特徴表示領域３０２との形状と異なるだけで、実施の形態１と同様のため、説明を省略する。
【００８５】
（実施の形態３）
図１３Ａに示す周辺空間３５０Ｃの情報は、３次元空間として、入力情報２１０に含まれてもよい。周辺空間３５０Ｃは、複数の特徴抽出空間３５２Ｃに分けられている。複数の特徴抽出空間３５２Ｃの境界は、割当対象物３６０の位置を含む基準平面４５５に直交する複数の平面により形成されている。基準平面４５５は、例えば水平面である。理解を容易にするため、割当対象物３６０を中心とした球面極座標系を用いて周辺空間３５０Ｃを説明する。半径ｒは割当対象物３６０からの距離を表し、方位θは基準平面４５５における割当対象物３６０の進行方向からの角度を表す。極角φは基準平面４５５に直交する方向からの角度を表す。また、割当対象物３６０から放射状に延びる方向を半径方向と呼ぶ。基準平面４５５において、割当対象物３６０を中心とする円周の延びる方向を円周方向と呼ぶ。基準平面４５５は、任意に選択することができ、例えば基準平面４５５の法線が、割当対象物３６０の進行方向に直交してもよい。
【００８６】
特徴抽出空間３５２Ｃは、基準平面４５５に直交し、割当対象物３６０から放射状に延びる２つの平面である方位抽出境界３５４Ｃの間に設けられた扇形柱状の空間を占める。例えば、第１特徴抽出空間３５２Ｃ−１は、第１方位抽出境界３５４Ｃ−１と第２方位抽出境界３５４Ｃ−２との間に設けられている。第１方位抽出境界３５４Ｃ−１は、割当対象物３６０から割当対象物３６０の進行方向に延びる平面、つまり方位θが０度の方向に延びる平面である。隣接する方位抽出境界３５４Ｃの成す角度は、所望の角度、例えば１０度に設定されている。この場合、第２方位抽出境界３５４Ｃ−２は、方位θが１０度の方向に延びる平面である。このため、第１特徴抽出空間３５２Ｃ−１は、方位θが０度から１０度である方向を占める空間である。同様に、移動体３７０が存在する第６特徴抽出空間３５２Ｃ−６は、方位θが５０度から６０度である空間を占める。
【００８７】
このように、特徴抽出空間３５２Ｃは、方位θに応じて分けられた空間である。隣接する方位抽出境界３５４Ｃが成す角度は、任意に選択することができる。例えば、方位θに応じて、隣接する方位抽出境界３５４Ｃが成す角度が異なってもよい。この角度は、方位θが１８０度に近いほど、つまり割当対象物３６０の後方ほど大きくしてもよい。
【００８８】
イメージ生成手段２０２が生成するイメージデータは、図１３Ｂに示すように、周辺空間３５０Ｃの情報を表した入力画像３００Ｃを表す。例えば、入力画像３００Ｃは、実施の形態１と同様に、割当対象物３６０の位置を中心３１０Ｃに示した円形の画像であり、周辺の状況を特徴表示領域３０２Ｃにより表す。特徴表示領域３０２Ｃの位置により、割当対象物３６０から移動体３７０への方位θが表される。理解を容易にするため、実施の形態１の入力画像３００と同様に、中心３１０Ｃを中心とした極座標系を用いて入力画像３００Ｃを説明する。
【００８９】
入力画像３００Ｃは、実施の形態１と同様に、複数の方位表示境界３０４Ｃにより分けられた複数の特徴表示領域３０２Ｃを有する。特徴表示領域３０２Ｃは、実施の形態１と同様に、中心３１０Ｃから放射状に延びる２つの直線状の方位表示境界３０４Ｃの間を占める扇形状の領域である。方位表示境界３０４Ｃは、方位θが所望の角度を有する方向に延びている。
【００９０】
入力画像３００Ｃに含まれる特徴表示領域３０２Ｃは、実施の形態１と同様に、特徴抽出空間３５２Ｃに対応するように形成されている。方位表示境界３０４Ｃは、周辺空間３５０Ｃにおける方位抽出境界３５４Ｃに対応するように形成されている。方位表示境界３０４Ｃが延びる方位θは、周辺空間３５０において対応する方位抽出境界３５４Ｃが延びる方位θと等しくてもよい。
【００９１】
例えば、第１方位表示境界３０４Ｃ−１と、第２方位表示境界３０４Ｃ−２とに挟まれた特徴表示領域３０２Ｃは、第１方位表示境界３０４Ｃ−１に対応する第６方位抽出境界３５４Ｃ−６と、第２方位表示境界３０４Ｃ−２に対応する第７方位抽出境界３５４Ｃ−７とに挟まれた第６特徴抽出空間３５２Ｃ−６に対応する。第６方位抽出境界３５４Ｃ−６が周辺空間３５０Ｂにおいて方位θが５０度の方向に延びているため、第１方位表示境界３０４Ｃ−１は方位θが５０度の方向に延びている。第７方位抽出境界３５４Ｃ−７が周辺空間３５０Ｂにおいて方位θが６０度の方向に延びているため、第２方位表示境界３０４Ｃ−２は方位θが６０度の方向に延びている。第６特徴抽出空間３５２Ｃ−６が周辺空間３５０において方位θが５０度から６０度までを占めるため、特徴表示領域３０２Ｃは、入力画像３００Ｃにおける方位θが５０度から６０度を占める領域で表される。
【００９２】
また、隣接する特徴表示領域３０２Ｃの各々に対応する特徴抽出空間３５２Ｃは、周辺空間３５０Ｃにおいて隣接する。
【００９３】
特徴表示領域３０２Ｃには、対応する特徴抽出空間３５２Ｃに存在する移動体３７０の情報が表される。例えば、図１３Ａに示す第６特徴抽出空間３５２Ｃ−６に移動体３７０が存在するため、図１３Ｂに示すように、第６特徴抽出空間３５２Ｃ−６に対応する特徴表示領域３０２Ｃに移動体３７０の情報が表される。
【００９４】
入力画像３００Ｃは、移動体３７０の情報、例えば、図１３Ａに示すように、基準平面４５５の面内方向における割当対象物３６０から移動体３７０までの面内方向距離４９０、基準平面４５５から移動体３７０までの法線距離４９４などの情報うち、少なくとも１つの情報を表す。法線距離４９４は、基準平面４５５上の点４７２から移動体３７０までの長さである。点４７２は、基準平面４５５に直交し、移動体３７０を通る法線４５６が基準平面４５５と交差する位置を示す。また、面内方向距離４９０は、割当対象物３６０から点４７２までの長さである。実施の形態１と同様に、面内方向距離４９０を表す入力画像３００Ｃは、例えば、特徴表示領域３０２Ｃに付された色の濃度により面内方向距離４９０を表す。また、法線距離４９４を表す入力画像３００Ｃも、特徴表示領域３０２Ｃに付された色の濃度により法線距離４９４を表す。色が付される特徴表示領域３０２Ｃは、移動体３７０が存在する特徴抽出空間３５２Ｃに対応した領域である。
【００９５】
また、入力画像３００Ｃが表す移動体３７０の情報は、図１４に示すように、移動体３７０の速度３７１の情報が含まれる。速度３７１は、実施の形態１と同様に、割当対象物３６０の速度３６１に対する移動体３７０の相対速度３８０で表される。相対速度３８０は、相対速度３８０の速さ３９１を表す入力画像３００Ｃと、方位θにおける相対速度３８０の角度３９２Ｃを表す入力画像３００Ｃと、極角φにおける相対速度３８０の角度４８３を表す入力画像３００Ｃと用いて表される。角度４８３は、基準平面４５５に平行な平面４５５Ｂの法線４５６Ｂと相対速度３８０との成す角度を表す。
【００９６】
相対速度３８０の速さ３９１は、実施の形態１と同様に、入力画像３００Ｃに含まれる特徴表示領域３０２Ｃに付された色の濃度により表される。この場合、速さ３９１の値が大きいほど、特徴表示領域３０２Ｃに付された色が濃く表される。また、速さ３９１の値が小さいほど、特徴表示領域３０２Ｃに付された色が濃く表されてもよい。色が付される特徴表示領域３０２Ｃは、移動体３７０が存在する特徴抽出空間３５２Ｃに対応した領域である。
【００９７】
方位θにおける相対速度３８０の角度３９２Ｃは、実施の形態１と同様に、入力画像３００Ｃに含まれる特徴表示領域３０２Ｃに付された色の濃度により表される。この場合、角度３９２Ｃが大きいほど、特徴表示領域３０２Ｃに付された色が濃く表される。言い換えると、特徴表示領域３０２Ｃに付された色は、角度３９２Ｃが０度のとき最も薄く表され、角度３９２Ｃが３６０度に最も近づいたとき最も濃く表される。また、角度３９２Ｃが小さいほど、特徴表示領域３０２Ｃに付された色が濃く表されてもよい。色が付される特徴表示領域３０２Ｃは、移動体３７０が存在する特徴抽出空間３５２Ｃに対応した領域である。
【００９８】
極角φにおける相対速度３８０の角度４８３は、方位θにおける相対速度３８０の角度３９２Ｃと同様に、入力画像３００Ｃに含まれる特徴表示領域３０２Ｃに付された色の濃度により表される。この場合、角度４８３が大きいほど、特徴表示領域３０２Ｃに付された色が濃く表される。言い換えると、特徴表示領域３０２Ｃに付された色は、角度４８３が０度のとき最も薄く表され、角度４８３が３６０度に最も近づいたとき最も濃く表される。また、角度４８３が小さいほど、特徴表示領域３０２Ｃに付された色が濃く表されてもよい。色が付される特徴表示領域３０２Ｃは、移動体３７０が存在する特徴抽出空間３５２Ｃに対応した領域である。
【００９９】
このように、入力画像３００Ｃは、周辺空間３５０Ｃの情報を３次元空間として表すことができる。このため、意思決定手段２０１は、３次元空間における周辺空間３５０Ｃの情報を用いて処理を行うことができる。
【０１００】
なお、実施の形態１と同様に、相対速度３８０の速さ３９１Ｃと、方位θにおける相対速度３８０の角度３９２Ｃと、極角φにおける相対速度３８０の角度４８３とは、イメージ生成手段２０２により算出される。相対速度３８０は、移動体３７０の速度３７１と割当対象物３６０の速度３６１とに基づき、算出される。算出した相対速度３８０に基づき、相対速度３８０の速さ３９１Ｃと、方位θにおける相対速度３８０の角度３９２Ｃと、極角φにおける相対速度３８０の角度４８３とは算出される。
【０１０１】
シミュレーション装置１と、意思決定装置２との構成は、実施の形態１と同様のため、説明を省略する。また、シミュレーション管理手段１０１の処理と、運動モデル手段１０２の処理とも、実施の形態１と同様のため、説明を省略する。さらに、意思決定手段２０１の処理は、特徴抽出空間３５２Ｃの形状が特徴抽出空間３５２の形状と異なるだけで、実施の形態１と同様のため、説明を省略する。
【０１０２】
（実施の形態４）
図１５Ａに示すように、周辺空間３５０Ｄに含まれる特徴抽出空間３５２Ｄは、実施の形態２と同様に、基準平面４５５における半径ｒに応じて、分けられてもよい。例えば、特徴抽出空間３５２Ｄは、基準平面４５５に直交する平面を成す方位抽出境界３５４Ｄと、基準平面４５５に直交し、円周方向に延びる曲面を成す距離抽出境界３５６Ｄとに囲まれた環状扇形を底面とする柱状の空間を占める。例えば、第１特徴抽出空間３５２Ｄ−１は、第１方位抽出境界３５４Ｄ−１と第２方位抽出境界３５４Ｄ−２との間に設けられている。方位抽出境界３５４Ｄは、実施の形態３の方位抽出境界３５４Ｃと同様であるため、説明を省略する。理解を容易にするため、実施の形態３の周辺空間３５０Ｃと同様に、割当対象物３６０を中心とした球面極座標系を用いて周辺空間３５０Ｄを説明する。
【０１０３】
特徴抽出空間３５２Ｄは、隣接する２つの距離抽出境界３５６Ｄの間に形成されている。距離抽出境界３５６Ｄ（第１距離抽出境界３５６Ｄ−１、第２距離抽出境界３５６Ｄ−２、・・・）は、割当対象物３６０の位置を中心とし、基準平面４５５に直交する方向に延びる軸と、所望の長さの半径ｒとを有する円柱の側面である。距離抽出境界３５６Ｄは、隣接する２つの距離抽出境界３５６Ｄの半径ｒ、つまり割当対象物３６０から距離抽出境界３５６Ｄまでの距離の差がすべて等しくなるように形成されてもよい。また、距離抽出境界３５６Ｄは、割当対象物３６０からの距離が近いほど、隣接する２つの距離抽出境界３５６Ｄの半径ｒの差が小さくなるように形成されてもよい。それぞれの距離抽出境界３５６Ｄの半径ｒは、それぞれの特徴抽出空間３５２Ｄの底面である環状扇形の面積が等しくなるように、決定されてもよい。
【０１０４】
例えば、移動体３７０が存在する第６２特徴抽出空間３５２Ｄ−６２は、第６方位抽出境界３５４Ｄ−６と、第７方位抽出境界３５４Ｄ−７と、第２距離抽出境界３５６Ｄ−２と、第３距離抽出境界３５６Ｄ−３とに囲まれた空間を占める。第６方位抽出境界３５４Ｄ−６は、方位θが５０度の方向に延び、基準平面４５５に直交する平面である。第７方位抽出境界３５４Ｄ−７は、方位θが６０度の方向に延び、基準平面４５５に直交する平面である。このため、第６２特徴抽出空間３５２Ｄ−６２は、方位θが５０度から６０度まで延びる空間である。また、第６２特徴抽出空間３５２Ｄ−６２は、第２距離抽出境界３５６Ｄ−２から第３距離抽出境界３５６Ｄ−３まで延びる空間である。
【０１０５】
イメージ生成手段２０２が生成するイメージデータは、図１５Ｂに示すように、周辺空間３５０Ｄの情報を表した入力画像３００Ｄを表す。入力画像３００Ｄに含まれる特徴表示領域３０２Ｄの位置により、割当対象物３６０から移動体３７０への方位θと、割当対象物３６０から移動体３７０までの距離とが表される。理解を容易にするため、実施の形態１の入力画像３００と同様に、中心３１０Ｄを中心とした極座標系を用いて入力画像３００Ｄを説明する。
【０１０６】
入力画像３００Ｄは、実施の形態２と同様に、複数の方位表示境界３０４Ｄと、複数の距離表示境界３０６Ｄにより分けられた複数の特徴表示領域３０２Ｄを有する。特徴表示領域３０２Ｄは、中心３１０Ｄから放射状に延びる２つの直線状の方位表示境界３０４Ｄと、中心３１０Ｄを中心とする２つの円周状の距離表示境界３０６Ｄとに囲まれた環状扇形の領域である。方位表示境界３０４Ｄは、方位θが所望の角度を有する方向に延びている。距離表示境界３０６Ｄは、所望の長さの半径ｒを有し、円周方向に延びている。
【０１０７】
入力画像３００Ｄに含まれる特徴表示領域３０２Ｄは、実施の形態３と同様に、特徴抽出空間３５２Ｄに対応するように形成されている。方位表示境界３０４Ｄは、周辺空間３５０Ｄにおける方位抽出境界３５４Ｄに対応するように形成されている。方位表示境界３０４Ｄが延びる方位θは、周辺空間３５０Ｄにおいて対応する方位抽出境界３５４Ｄが延びる方位θと等しくてもよい。
【０１０８】
距離表示境界３０６Ｄは、周辺空間３５０Ｄにおける距離抽出境界３５６Ｄに対応するように形成されている。隣接する距離表示境界３０６Ｄの有する半径ｒの比率は、それぞれの距離表示境界３０６Ｄに対応する距離抽出境界３５６Ｄの有する半径ｒの比率と等しくてもよい。また、隣接する距離表示境界３０６Ｄの有する半径ｒの比率は、それぞれの距離表示境界３０６Ｄに対応する距離抽出境界３５６Ｄの有する半径ｒの比率と異なってもよい。例えば、隣接する距離表示境界３０６Ｄの有する半径ｒの差が等しくてもよい。また、それぞれの特徴表示領域３０２Ｄの面積が等しくなるように、それぞれの距離表示境界３０６Ｄが設けられてもよい。
【０１０９】
例えば、第１方位表示境界３０４Ｄ−１と、第２方位表示境界３０４Ｄ−２とに挟まれている領域は、第１方位表示境界３０４Ｄ−１に対応する第６方位抽出境界３５４Ｄ−６と、第２方位表示境界３０４Ｄ−２に対応する第７方位抽出境界３５４Ｄ−７とに挟まれている空間に対応する。第１距離表示境界３０６Ｄ−１と、第２距離表示境界３０６Ｄ−２とに挟まれている領域は、第１距離表示境界３０６Ｄ−１に対応する第２距離抽出境界３５６Ｄ−２と、第２距離表示境界３０６Ｄ−２に対応する第３距離抽出境界３５６Ｄ−３とに挟まれている空間に対応する。第１方位表示境界３０４Ｄ−１と、第２方位表示境界３０４Ｄ−２と、第１距離表示境界３０６Ｄ−１と、第２距離表示境界３０６Ｄ−２とに囲まれた第６２特徴表示領域３０２Ｄ−６２は、周辺空間３５０Ｄにおいて第６方位抽出境界３５４Ｄ−６と、第７方位抽出境界３５４Ｄ−７と、第２距離抽出境界３５６Ｄ−２と、第３距離抽出境界３５６Ｄ−３とに囲まれた第６２特徴抽出空間３５２Ｄ−６２に対応する。
【０１１０】
また、隣接する特徴表示領域３０２Ｄの各々に対応する特徴抽出空間３５２Ｄは、周辺空間３５０Ｄにおいて隣接する。
【０１１１】
具体的には、第６２特徴抽出空間３５２Ｄ−６２が周辺空間３５０Ｄにおいて方位θが５０度から６０度まで延びているため、第６２特徴表示領域３０２Ｄ−６２は、入力画像３００Ｄにおける方位θが５０度から６０度まで延びる領域で表される。この場合、第１方位表示境界３０４Ｄ−１は、方位θが５０度である方向に延びる線分で形成されている。第２方位表示境界３０４Ｄ−２は、方位θが６０度である方向に延びる線分で形成されている。
【０１１２】
また、第６２特徴抽出空間３５２Ｄ−６２が周辺空間３５０Ｄにおいて第２距離抽出境界３５６Ｄ−２から第３距離抽出境界３５６Ｄ−３まで延びているため、第６２特徴表示領域３０２Ｄ−６２は、第２距離抽出境界３５６Ｄ−２に対応する第１距離表示境界３０６Ｄ−１から第３距離抽出境界３５６Ｄ−３に対応する第２距離表示境界３０６Ｄ−２まで延びている。第１距離表示境界３０６Ｄ−１の有する半径ｒと、第２距離表示境界３０６Ｄ−２の有する半径ｒとの比率は、周辺空間３５０Ｂにおける第２距離抽出境界３５６Ｄ−２の有する半径ｒと、第３距離抽出境界３５６Ｄ−３の有する半径ｒとの比率に等しくてもよい。
【０１１３】
特徴表示領域３０２Ｄには、対応する特徴抽出空間３５２Ｄに存在する移動体３７０の情報が表される。例えば、図１５Ａに示す第６２特徴抽出空間３５２Ｄ−６２に移動体３７０が存在するため、図１５Ｂに示すように、第６２特徴抽出空間３５２Ｄ−６２に対応する第６２特徴表示領域３０２Ｄ−６２に移動体３７０の情報が表される。
【０１１４】
このように、入力画像３００Ｄは、周辺空間３５０Ｄにおいて特徴抽出空間３５２Ｄを割当対象物３６０からの距離に応じて分割することで、特徴表示領域３０２Ｄの位置により、割当対象物３６０からの距離を表すことができる。このため、イメージ生成手段２０２は、割当対象物３６０から移動体３７０までの距離を表す入力画像３００Ｄを生成しなくてもよい。
【０１１５】
割当対象物３６０に対する移動体３７０の相対速度３８０の速さ３９１を表す入力画像３００Ｄと、方位θにおける相対速度３８０の角度３９２を表す入力画像３００Ｄと、極角φにおける相対速度３８０の角度４８３を表す入力画像３００Ｄとは、特徴表示領域３０２Ｄの形状が実施の形態３の特徴表示領域３０２Ｃの形状と異なるだけで、実施の形態３と同様のため、説明を省略する。
【０１１６】
入力画像３００Ｄは、複数の移動体３７０が同じ特徴抽出空間３５２Ｄに存在するとき、実施の形態２と同様に、特徴表示領域３０２Ｄを移動体３７０の数に分割して、分割した領域に各移動体３７０の情報が表されてもよい。
【０１１７】
シミュレーション装置１と、意思決定装置２との構成は、実施の形態１と同様のため、説明を省略する。また、シミュレーション管理手段１０１の処理と、運動モデル手段１０２の処理とも、実施の形態１と同様のため、説明を省略する。さらに、意思決定手段２０１の処理は、特徴抽出空間３５２Ｄの形状が異なるだけで、実施の形態１と同様のため、説明を省略する。
【０１１８】
（実施の形態５）
図１６Ａ、１６Ｂに示すように、周辺空間３５０Ｅを分ける特徴抽出空間３５２Ｅは、割当対象物３６０の位置を頂点とする錐体状に形成されてもよい。特徴抽出空間３５２Ｅの錐面は、方位抽出境界３５４Ｅと、極角抽出境界５５９とで形成されている。理解を容易にするため、実施の形態３と同様に、割当対象物３６０を中心とした球面極座標系を用いて周辺空間３５０Ｅを説明する。半径ｒは割当対象物３６０からの距離を表し、方位θは基準平面４５５Ｅにおける割当対象物３６０の進行方向からの角度を表す。極角φは基準平面４５５Ｅに直交する方向からの角度を表す。基準平面４５５Ｅは、例えば水平面である。また、割当対象物３６０から放射状に延びる方向を半径方向と呼ぶ。基準平面４５５Ｅにおいて、割当対象物３６０を中心とする円周の延びる方向を円周方向と呼ぶ。基準平面４５５Ｅは、任意に選択することができ、例えば基準平面４５５の法線が、割当対象物３６０の進行方向に直交してもよい。
【０１１９】
特徴抽出空間３５２Ｅは、割当対象物３６０から放射状に延びる２つの方位抽出境界３５４Ｅ（第１方位抽出境界３５４Ｅ−１、第２方位抽出境界３５４Ｅ−２、・・・）の間に設けられている。方位抽出境界３５４Ｅは、割当対象物３６０の位置を含む基準平面４５５Ｅに直交する平面で形成されている。第１方位抽出境界３５４Ｅ−１は、方位θが０度の方向に延びる平面である。隣接する方位抽出境界３５４Ｅの成す角度は、所望の角度、例えば２０度に設定されている。この場合、第２方位抽出境界３５４Ｅ−２は、方位θが２０度の方向に延びる平面である。このため、特徴抽出空間３５２Ｅは、方位θが０度から２０度まで延びる空間である。
【０１２０】
特徴抽出空間３５２Ｅは、割当対象物３６０から放射状に延びる２つの極角抽出境界５５９の間の空間に設けられている。極角抽出境界５５９は、基準平面４５５Ｅに直交して割当対象物３６０の位置を通る軸を有し、割当対象物３６０の位置を頂点とする円錐の側面により形成されている。極角抽出境界５５９は、極角φが所望の角度の方向に延びる曲面である。割当対象物３６０を中心としたある半径ｒの球面において、隣接する２つの方位抽出境界３５４Ｅと、隣接する２つの極角抽出境界５５９とに囲まれたそれぞれの球面領域５６０の面積が等しくなるように、極角抽出境界５５９が延びる極角φが設定されてもよい。例えば、図１６Ａに示すように、第１極角抽出境界５５９−１と、第２極角抽出境界５５９−２と、第１方位抽出境界３５４Ｅ−１と、第２方位抽出境界３５４Ｅ−２とに囲まれた第１球面領域５６０−１の面積が、第３極角抽出境界５５９−３と、第４極角抽出境界５５９−４と、第１方位抽出境界３５４Ｅ−１と、第２方位抽出境界３５４Ｅ−２とに囲まれた第４球面領域５６０−４の面積と等しくなるように、第１極角抽出境界５５９−１と、第２極角抽出境界５５９−２と、第３極角抽出境界５５９−３と、第４極角抽出境界５５９−４とが設定されている。なお、極角抽出境界５５９は、極角φが０度の方向に延びる曲面、つまり極角φが０度の方向に延びる線分を含む。また、極角抽出境界５５９は、極角φが１８０度の方向に延びる曲面、つまり極角φが１８０度の方向に延びる線分を含む。
【０１２１】
イメージ生成手段２０２が生成するイメージデータは、図１６Ｃに示すように、周辺空間３５０Ｅの情報を表した入力画像３００Ｅを表す。入力画像３００Ｅは矩形、例えば正方形の画像であり、周辺空間３５０Ｅの状況を特徴表示領域３０２Ｅにより表す。特徴表示領域３０２の位置により、例えば、周辺空間３５０Ｅにおける割当対象物３６０から移動体３７０への方位θと極角φとが表される。理解を容易にするため、直交座標系を用いて入力画像３００Ｅを説明する。入力画像３００Ｅの一辺に平行な方向をｘ方向と呼び、ｘ方向に直交する方向をｙ方向と呼ぶ。
【０１２２】
入力画像３００Ｅは、図１６Ｄに示すように、複数の方位表示境界３０４Ｅと、複数の極角表示境界５０９とに分けられた複数の特徴表示領域３０２Ｅを有する。特徴表示領域３０２Ｅは、入力画像３００Ｅの一辺に平行な２つの方位表示境界３０４Ｅと、方位表示境界３０４Ｅに直交する２つの極角表示境界５０９とに囲まれた領域を占める。方位表示境界３０４Ｅは、ｙ方向に延びる直線である。例えば、方位表示境界３０４Ｅは、隣接する方位表示境界３０４Ｅの距離が他の隣接する方位表示境界３０４Ｅと等しくなるように形成されている。極角表示境界５０９は、ｘ方向に延びる直線である。例えば、極角表示境界５０９は、隣接する極角表示境界５０９の距離が他の隣接する極角表示境界５０９と等しくなるように形成されている。
【０１２３】
入力画像３００Ｅに含まれる特徴表示領域３０２Ｅは、実施の形態１と同様に、特徴抽出空間３５２Ｅに対応するように形成されている。方位表示境界３０４Ｅは、周辺空間３５０Ｅの方位抽出境界３５４Ｅに対応するように形成されている。例えば、第１方位表示境界３０４Ｅ−１は、第１方位抽出境界３５４Ｅ−１に対応する。第２方位表示境界３０４Ｅ−２は、第２方位抽出境界３５４Ｅ−２に対応する。第１方位表示境界３０４Ｅ−１と第２方位表示境界３０４Ｅ−２に挟まれた領域は、周辺空間３５０Ｅの第１方位抽出境界３５４Ｅ−１と第２方位抽出境界３５４Ｅ−２とに挟まれた空間に対応する。例えば、周辺空間３５０Ｅが９つの方位抽出境界３５４Ｅにより分けられているとき、入力画像３００Ｅはｘ方向に９つの特徴表示領域３０２Ｅが並ぶ。
【０１２４】
極角表示境界５０９は、周辺空間３５０Ｅの極角抽出境界５５９に対応する。例えば、第１極角表示境界５０９−１は、第１極角抽出境界５５９−１に対応する。第２極角表示境界５０９−２は、第２極角抽出境界５５９−２に対応する。第１極角表示境界５０９−１と第２極角表示境界５０９−２に挟まれた領域は、周辺空間３５０Ｅの第１極角抽出境界５５９−１と第２極角抽出境界５５９−２とに挟まれた空間に対応する。例えば、周辺空間３５０Ｅが９つの極角抽出境界５５９により分けられているとき、入力画像３００Ｅはｙ方向に１０の特徴表示領域３０２Ｅが並ぶ。
【０１２５】
また、隣接する特徴表示領域３０２Ｅの各々に対応する特徴抽出空間３５２Ｅの一部は、周辺空間３５０Ｅにおいて隣接する。
【０１２６】
入力画像３００Ｅに含まれる特徴表示領域３０２Ｅには、実施の形態１と同様に、特徴表示領域３０２Ｅに対応した特徴抽出空間３５２Ｅに存在する移動体３７０の情報が表される。移動体３７０の位置、具体的には方位θと極角φとは、移動体３７０の情報が表されている特徴表示領域３０２Ｅの位置により入力画像３００Ｅに表されている。
【０１２７】
入力画像３００Ｅに含まれる移動体３７０の情報は、図１７に示すように、割当対象物３６０から移動体３７０までの距離５９０、割当対象物３６０に対する移動体３７０の相対速度３８０などを表す情報のうち、少なくとも１つの情報が含まれる。割当対象物３６０から移動体３７０までの距離５９０を表す入力画像３００Ｅは、実施の形態１と同様に、入力画像３００Ｅに含まれる特徴表示領域３０２Ｅに付された色の濃度により距離３９０を表す。色が付される特徴表示領域３０２Ｅは、移動体３７０が存在する特徴抽出空間３５２Ｅに対応した領域である。
【０１２８】
相対速度３８０の速さ３９１を表す入力画像３００Ｅは、実施の形態３と同様に、特徴表示領域３０２Ｅに付された色の濃度により速さ３９１を表す。色が付される特徴表示領域３０２Ｅは、移動体３７０が存在する特徴抽出空間３５２Ｅに対応した領域である。
【０１２９】
方位θにおける相対速度３８０の角度３９２Ｃを表す入力画像３００Ｅは、実施の形態３と同様に、特徴表示領域３０２Ｅに付された色の濃度により角度３９２を表す。色が付される特徴表示領域３０２Ｅは、移動体３７０が存在する特徴抽出空間３５２Ｅに対応した領域である。
【０１３０】
極角φにおける相対速度３８０の角度４８３を表す入力画像３００Ｅは、実施の形態３と同様に、特徴表示領域３０２Ｅに付された色の濃度により角度４８３を表す。色が付される特徴表示領域３０２Ｅは、移動体３７０が存在する特徴抽出空間３５２Ｅに対応した領域である。
【０１３１】
このように、入力画像３００Ｅは、周辺空間３５０Ｅの情報を３次元空間として表すことができる。このため、意思決定手段２０１は、３次元空間における周辺空間３５０Ｅの情報を用いて処理を行うことができる。
【０１３２】
入力画像３００Ｅは、複数の移動体３７０が同じ特徴抽出空間３５２Ｅに存在するとき、実施の形態２と同様に、特徴表示領域３０２Ｅを移動体３７０の数に分割して、分割した領域に各移動体３７０の情報が表されてもよい。
【０１３３】
シミュレーション装置１と、意思決定装置２との構成は、実施の形態１と同様のため、説明を省略する。また、シミュレーション管理手段１０１の処理と、運動モデル手段１０２の処理とも、実施の形態１と同様のため、説明を省略する。さらに、意思決定手段２０１の処理は、特徴抽出空間３５２Ｅの形状が特徴抽出空間３５２の形状と異なるだけで、実施の形態１と同様のため、説明を省略する。
【０１３４】
（実施の形態６）
図１８Ａに示すように、周辺空間３５０Ｆを分ける特徴抽出空間３５２Ｆは、割当対象物３６０の位置を頂点とする錐状に形成された空間を、割当対象物３６０の位置を中心とした所望の半径を持つ球面で分割した形状に形成されてもよい。互いの特徴抽出空間３５２Ｆの境界は、割当対象物３６０から放射状に延びる方位抽出境界３５４Ｆと極角抽出境界５５９Ｆと、割当対象物３６０の位置を中心とした所望の半径を持つ距離抽出境界３５６Ｆとを有する。説明を容易にするため、実施の形態５の周辺空間３５０Ｅと同様に、割当対象物３６０を中心とした球面極座標系を用いて周辺空間３５０Ｆを説明する。
【０１３５】
特徴抽出空間３５２Ｆは、隣接する２つの方位抽出境界３５４Ｆの間の空間に設けられている。方位抽出境界３５４Ｆは、実施の形態５と同様であるため、説明を省略する。
【０１３６】
特徴抽出空間３５２Ｆは、隣接する２つの極角抽出境界５５９の間の空間に設けられている。極角抽出境界５５９は、実施の形態５と同様であるため、説明を省略する。
【０１３７】
特徴抽出空間３５２Ｆは、隣接する２つの距離抽出境界３５６Ｆの間に形成されている。距離抽出境界３５６Ｆ（第１距離抽出境界３５６Ｆ−１、第２距離抽出境界３５６Ｆ−２、・・・）は、割当対象物３６０の位置を中心とし、所望の長さの半径ｒを有する球面である。距離抽出境界３５６Ｆは、隣接する２つの距離抽出境界３５６Ｆの半径ｒ、つまり割当対象物３６０から距離抽出境界３５６Ｆまでの距離の差がすべて等しくなるように形成されてもよい。また、距離抽出境界３５６Ｆは、割当対象物３６０からの距離が近いほど、隣接する２つの距離抽出境界３５６Ｆの半径ｒの差が小さくなるように形成されてもよい。それぞれの距離抽出境界３５６Ｆの半径ｒは、それぞれの特徴抽出空間３５２Ｆの体積が等しくなるように、決定されてもよい。
【０１３８】
イメージ生成手段２０２が生成するイメージデータは、図１８Ｂに示すように、周辺空間３５０Ｆの情報を表した３次元の入力立体像５００を表す。入力立体像５００は、割当対象物３６０の位置を中心３１０Ｆに示した球形状に形成され、周辺空間３５０Ｆの状況を特徴表示領域３０２Ｅにより表す。特徴表示領域３０２Ｆの位置により、割当対象物３６０から移動体３７０への方位θと極角φと距離とが表される。理解を容易にするため、中心３１０Ｆを中心とした球面極座標系を用いて入力立体像５００を説明する。半径ｒは中心３１０Ｆからの距離を表し、方位θは基準平面５０５における基準方向、例えば割当対象物３６０の進行方向からの角度を表す。極角φは基準平面５０５に直交する方向からの角度を表す。基準平面５０５は、例えば周辺空間３５０Ｆの基準平面４５５Ｅに対応した平面である。また、中心３１０Ｆから放射状に延びる方向を半径方向と呼ぶ。基準平面５０５において、中心３１０Ｆを中心とする円周の延びる方向を円周方向と呼ぶ。
【０１３９】
入力立体像５００は、図１８Ｃに示すように、複数の方位表示境界３０４Ｆと、複数の極角表示境界５０９Ｆと、複数の距離表示境界３０６Ｆとに分けられた複数の特徴表示領域３０２Ｆを有する。特徴表示領域３０２Ｆは、中心３１０Ｆを頂点とする錐状に形成された空間を、中心３１０Ｆを中心とした所望の半径を持つ球面で分割した形状に形成されてもよい。
【０１４０】
方位表示境界３０４Ｆは、基準平面５０５に直交し、中心３１０Ｅから放射状に延びる平面である。また、方位表示境界３０４Ｆは、方位θが所望の値の方向に延びる平面である。
【０１４１】
極角表示境界５０９は、基準平面５０５に直交して中心３１０Ｆを通る軸を有し、中心３１０Ｆを頂点とする円錐の側面により形成されている。極角表示境界５０９は、極角φが所望の角度の方向に延びる曲面である。
【０１４２】
距離表示境界３０６Ｆは、中心３１０Ｆを中心とし、所望の長さの半径ｒを有する球面である。
【０１４３】
入力立体像５００に含まれる特徴表示領域３０２Ｆは、実施の形態１と同様に、特徴抽出空間３５２Ｆに対応するように形成されている。方位表示境界３０４Ｆは、周辺空間３５０Ｆにおける方位抽出境界３５４Ｆに対応するように形成されている。第１方位表示境界３０４Ｆ−１と、第２方位表示境界３０４Ｆ−２とに挟まれている領域は、第１方位表示境界３０４Ｆ−１に対応する第１方位抽出境界３５４Ｆ−１と、第２方位表示境界３０４Ｆ−２に対応する第２方位抽出境界３５４Ｆ−２とに挟まれている空間に対応する。方位表示境界３０４Ｆが延びる方位θは、周辺空間３５０Ｆにおいて対応する方位抽出境界３５４Ｆが延びる方位θと等しくてもよい。例えば、入力立体像５００において第１方位表示境界３０４Ｆ−１が延びる方位θは、周辺空間３５０Ｆにおいて第１方位抽出境界３５４Ｆ−１が延びる方位θと等しい。また、入力立体像５００において第２方位表示境界３０４Ｆ−２が延びる方位θは、周辺空間３５０Ｆにおいて第２方位抽出境界３５４Ｆ−２が延びる方位θと等しい。
【０１４４】
極角表示境界５０９は、周辺空間３５０Ｆにおける極角抽出境界５５９に対応するように形成されている。第１極角表示境界５０９Ｆ−１と、第２極角表示境界５０９Ｆ−２とに挟まれている領域は、第１極角表示境界５０９Ｆ−１に対応する第１極角抽出境界５５９−１と、第２極角表示境界５０９Ｆ−２に対応する第２極角抽出境界５５９−２とに挟まれている空間に対応する。極角表示境界５０９が延びる極角φは、周辺空間３５０Ｆにおいて対応する極角抽出境界５５９が延びる極角φと等しくてもよい。例えば、第１極角表示境界５０９Ｆ−１が延びる極角φは、第１極角抽出境界５５９−１が延びる極角φと等しい。また、第２極角表示境界５０９Ｆ−２が延びる極角φは、第２極角抽出境界５５９−２が延びる極角φと等しい。
【０１４５】
距離表示境界３０６Ｆは、周辺空間３５０Ｆにおける距離抽出境界３５６Ｆに対応するように形成されている。第１距離表示境界３０６Ｆ−１と、第２距離表示境界３０６Ｆ−２とに挟まれている領域は、第１距離表示境界３０６Ｆ−１に対応する第１距離抽出境界３５６Ｆ−１と、第２距離表示境界３０６Ｆ−２に対応する第２距離抽出境界３５６Ｆ−２とに挟まれている空間に対応する。隣接する距離表示境界３０６Ｆの有する半径ｒの比率は、それぞれの距離表示境界３０６Ｆに対応する距離抽出境界３５６Ｄの有する半径ｒの比率と等しくてもよい。例えば、第１距離表示境界３０６Ｆ−１の半径ｒと、第２距離表示境界３０６Ｆ−２の半径ｒとの比率は、第１距離抽出境界３５６Ｆ−１の半径ｒと、第２距離抽出境界３５６Ｆ−２の半径ｒとの比率と等しい。言い換えると、第１距離表示境界３０６Ｆ−１から中心３１０Ｆまでの距離と、第２距離表示境界３０６Ｆ−２から中心３１０Ｆまでの距離との比率は、第１距離抽出境界３５６Ｆ−１から割当対象物３６０までの距離と、第２距離抽出境界３５６Ｆ−２から割当対象物３６０までの距離との比率と等しい。また、隣接する距離表示境界３０６Ｆの有する半径ｒの比率は、それぞれの距離表示境界３０６Ｆに対応する距離抽出境界３５６Ｆの有する半径ｒの比率と異なってもよい。例えば、隣接する距離表示境界３０６Ｆの有する半径ｒの差が等しくてもよい。また、それぞれの特徴表示領域３０２Ｆの面積が等しくなるように、それぞれの距離表示境界３０６Ｆが設けられてもよい。
【０１４６】
また、隣接する特徴表示領域３０２Ｆの各々に対応する特徴抽出空間３５２Ｆは、周辺空間３５０Ｆにおいて隣接する。
【０１４７】
入力立体像５００に含まれる特徴表示領域３０２Ｆには、実施の形態１と同様に、特徴表示領域３０２Ｆに対応した特徴抽出空間３５２Ｆに存在する移動体３７０の情報が表される。移動体３７０の位置、具体的には割当対象物３６０からの方位θと極角φと距離とは、移動体３７０の情報が表されている特徴表示領域３０２Ｅの位置により入力画像３００Ｅに表されている。
【０１４８】
特徴表示領域３０２Ｆに含まれる移動体３７０の情報、例えば相対速度３８０の速さ３９１と、方位θの角度３９２Ｃと、極角φの角度４８３とは、実施の形態５と同様に算出され、特徴表示領域３０２Ｆに付された色の濃度により表される。
【０１４９】
このように、入力立体像５００は、周辺空間３５０Ｆの情報を３次元空間として表すことができる。このため、意思決定手段２０１は、３次元空間における周辺空間３５０Ｆの情報を用いて処理を行うことができる。
【０１５０】
入力立体像５００は、複数の移動体３７０が同じ特徴抽出空間３５２Ｆに存在するとき、実施の形態２と同様に、特徴表示領域３０２Ｆを移動体３７０の数に分割して、分割した領域に各移動体３７０の情報が表されてもよい。
【０１５１】
シミュレーション装置１と、意思決定装置２との構成は、実施の形態１と同様のため、説明を省略する。また、シミュレーション管理手段１０１の処理と、運動モデル手段１０２の処理とも、実施の形態１と同様のため、説明を省略する。さらに、意思決定手段２０１の処理は、特徴抽出空間３５２Ｅの形状が特徴抽出空間３５２の形状と異なるだけで、実施の形態１と同様のため、説明を省略する。
【０１５２】
（実施の形態７）
意思決定装置２は、図１９に示すように、現実の移動体、例えば航空機５に搭載されて、航空機５を割当対象物３６０として、航空機５の行動を決定してもよい。例えば、航空機５は、センサ６と、制御装置７とを備える。センサ６は、周囲の状況を検知し、検知した情報を入力情報２１０として、意思決定装置２に送信する。意思決定装置２は、受信した入力情報２１０に基づき航空機５の行動を決定して、決定した行動、つまり行動情報２２０を表す操縦信号を生成する。生成した操縦信号は、制御装置７に送信される。制御装置７は、操縦信号に基づき、航空機５の速度、進行方向などを制御する。このように、意思決定装置２は、現実の移動体の行動を決定することができる。
【０１５３】
意思決定装置２は、航空機５の外部に設けられた外部施設８から通信ネットワーク３を介して入力情報２１０を取得してもよい。例えば、通信ネットワーク３には、航空機５と通信を行うためのアンテナ９が接続されている。外部施設８は、航空機５の周囲の状況を、入力情報２１０として、通信ネットワーク３を介して、航空機５に送信する。航空機５は、受信した入力情報２１０を意思決定装置２に入力する。これにより、意思決定装置２は、外部施設８から入力情報２１０を取得することができる。意思決定装置２は、航空機５に搭載されたセンサ６と、外部施設８とから入力情報２１０を取得してもよい。
【０１５４】
意思決定装置２の構成、動作については、前述の各実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【０１５５】
（実施の形態８）
意思決定装置２は、図２０に示すように、意思決定装置２が行動を決定する現実の移動体、例えば航空機５の外部に設けられてもよい。例えば、意思決定装置２は、航空機５の外部に設けられた外部施設８に設けられている。意思決定装置２は、通信ネットワーク３を介して、航空機５と通信可能に接続されている。意思決定装置２は、航空機５に搭載されたセンサ６から、通信ネットワーク３を介して、入力情報２１０を取得する。意思決定装置２は、取得した入力情報２１０に基づき、航空機５の行動を決定して、決定した行動を表す操縦信号を生成する。生成された操縦信号は、通信ネットワーク３を介して、航空機５に搭載された制御装置７に送信される。制御装置７は、操縦信号に基づき、航空機５の速度、進行方向などを制御する。意思決定装置２は、実施の形態７と同様に、外部施設８から入力情報２１０を取得してもよい。また、意思決定装置２は、航空機５に搭載されたセンサ６と、外部施設８とから入力情報２１０を取得してもよい。
【０１５６】
意思決定装置２の構成、動作については、前述の各実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【０１５７】
（変形例）
意思決定プログラム２００は、シミュレーション装置１の第１記憶装置１０に格納され、シミュレーション装置１の第１演算装置１１で実行されてもよい。この場合、シミュレーションは、シミュレーション装置１のみで実行される。また、シミュレーションは、意思決定プログラム２００を複数の装置で実行されてもよい。
【０１５８】
図５Ｂに示す入力画像３００は、任意の形状の画像、例えば図２１に示すように、矩形の画像でもよい。この場合、図２１の中心３１０Ｇが図５Ｂの中心３１０に対応し、図２１の方位表示境界３０４Ｇが図５Ｂの方位表示境界３０４に対応する。意思決定装置２の構成、動作は、入力画像３００の形状が異なるだけで、実施の形態１と同様である。また、図１１Ｂに示す入力画像３００Ｂと、図１３Ｂに示す入力画像３００Ｃと、図１５Ｂに示す入力画像３００Ｄも同様に、任意の形状の画像でもよい。また、図１８Ｂの入力立体像５００も、任意の形状の立体像を選択することができる。
【０１５９】
図５Ｂに示す中心３１０は、割当対象物３６０の位置を示せればよく、入力画像３００の任意の位置を選択することができる。例えば、図２１に示すように、中心３１０Ｇは入力画像３００Ｇの中心になくてもよい。図１１Ｂに示す入力画像３００Ｂの中心３１０Ｂと、図１３Ｂに示す入力画像３００Ｃの中心３１０Ｃと、図１５Ｂに示す入力画像３００Ｄの中心３１０Ｄと、図１８Ｂの入力立体像５００の中心３１０Ｆも同様に、任意の位置を選択することができる。
【０１６０】
以上において説明した処理は一例であり、各ステップの順番、処理内容は、機能を阻害しない範囲で変更してもよい。また、説明した構成は、機能を阻害しない範囲で、任意に変更してもよい。例えば、イメージデータに移動体３７０の情報を表す方法は、任意に選択することができる。
【符号の説明】
【０１６１】
１  シミュレーション装置
２  意思決定装置
３  通信ネットワーク
４  記憶媒体
５  航空機
６  センサ
７  制御装置
８  外部施設
９  アンテナ
１０  第１記憶装置
１１  第１演算装置
１２  第１入力装置
１３  第１出力装置
１４  第１通信装置
２０  第２記憶装置
２１  第２演算装置
２２  第２入力装置
２３  第２出力装置
２４  第２通信装置
１００  シミュレーション管理プログラム
１０１  シミュレーション管理手段
１０２  運動モデル手段
１１０  シナリオ
２００  意思決定プログラム
２０１  意思決定手段
２０２  イメージ生成手段
２０３  行動決定手段
２０４  政策関数
２０５  価値関数
２０６  学習手段
２１０  入力情報
２２０  行動情報
３００、３００Ｂ、３００Ｃ、３００Ｄ、３００Ｅ、３００Ｇ  入力画像
３０２、３０２Ｂ、３０２Ｃ、３０２Ｄ、３０２Ｅ、３０２Ｆ  特徴表示領域
３０４、３０４Ｂ、３０４Ｃ、３０４Ｄ、３０４Ｅ、３０４Ｆ、３０４Ｇ  方位表示境界
３０６Ｂ、３０６Ｄ、３０６Ｆ  距離表示境界
３１０、３１０Ｂ、３１０Ｃ、３１０Ｄ、３１０Ｅ、３１０Ｆ、３１０Ｇ  中心
３１１、３１１Ｂ  部分表示領域
３５０、３５０Ｂ、３５０Ｃ、３５０Ｄ、３５０Ｅ、３５０Ｆ  周辺空間
３５２、３５２Ｂ、３５２Ｃ、３５２Ｄ、３５２Ｅ、３５２Ｆ  特徴抽出空間
３５４、３５４Ｂ、３５４Ｃ、３５４Ｄ、３５４Ｅ、３５４Ｆ  方位抽出境界
３５６Ｂ、３５６Ｄ、３５６Ｆ  距離抽出境界
３６０  割当対象物
３６１  速度
３７０  移動体
３７１  速度
３８０  相対速度
３９０  距離
３９１  速さ
３９２、３９２Ｃ  角度
４５５、４５５Ｅ  基準平面
４５５Ｂ  平面
４５６、４５６Ｂ  法線
４７２  点
４８３  角度
４９０  面内方向距離
４９４  法線距離
５００  入力立体像
５０５  基準平面
５０９、５０９Ｆ  極角表示境界
５５９、５５９Ｆ  極角抽出境界
５６０  球面領域
５９０  距離
【図１】
2020135643.tif 000003
【図２】
2020135643.tif 000004
【図３】
2020135643.tif 000005
【図４】
2020135643.tif 000006
【図５Ａ】
2020135643.tif 000007
【図５Ｂ】
2020135643.tif 000008
【図５Ｃ】
2020135643.tif 000009
【図６】
2020135643.tif 000010
【図７】
2020135643.tif 000011
【図８Ａ】
2020135643.tif 000012
【図８Ｂ】
2020135643.tif 000013
【図９Ａ】
2020135643.tif 000014
【図９Ｂ】
2020135643.tif 000015
【図１０】
2020135643.tif 000016
【図１１Ａ】
2020135643.tif 000017
【図１１Ｂ】
2020135643.tif 000018
【図１１Ｃ】
2020135643.tif 000019
【図１２Ａ】
2020135643.tif 000020
【図１２Ｂ】
2020135643.tif 000021
【図１３Ａ】
2020135643.tif 000022
【図１３Ｂ】
2020135643.tif 000023
【図１４】
2020135643.tif 000024
【図１５Ａ】
2020135643.tif 000025
【図１５Ｂ】
2020135643.tif 000026
【図１６Ａ】
2020135643.tif 000027
【図１６Ｂ】
2020135643.tif 000028
【図１６Ｃ】
2020135643.tif 000029
【図１６Ｄ】
2020135643.tif 000030
【図１７】
2020135643.tif 000031
【図１８Ａ】
2020135643.tif 000032
【図１８Ｂ】
2020135643.tif 000033
【図１８Ｃ】
2020135643.tif 000034
【図１９】
2020135643.tif 000035
【図２０】
2020135643.tif 000036
【図２１】
2020135643.tif 000037