(57)【要約】【課題】複数のセンサノードによる検出結果を用いて、対象物の大きさや外周長などに加えて、位置も同時に推定する。【解決手段】複数のセンサノードと１つのセンタサーバを備え、検出対象物の大きさ、外周長、及び位置を推定する推定システムにおいて、前記センサノードは、クラスに分かれ、クラス毎に場所に依存した確率で配備され、前記検出対象物の有無を検出する検出手段と、当該検出手段による検出結果とクラス番号を前記センタサーバに送信する通信手段と、を備え、前記センタサーバは、前記場所に依存した確率に関するパラメータを記憶する記憶手段と、前記複数のセンサノードからの前記検出結果を受信する通信手段と、前記複数のセンサノードからの前記検出結果と前記記憶手段から読み出したパラメータとに基づいて、前記検出対象物の大きさ、外周長、及び位置を推定するデータ処理手段と、を備える。【選択図】図１
2014095606.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のセンサノードと１つのセンタサーバを備え、検出対象物の大きさ、外周長、及び位置を推定する推定システムであって、
前記センサノードは、
クラスに分かれ、クラス毎に場所に依存した確率で配備され、
前記検出対象物の有無を検出する検出手段と、
当該検出手段による検出結果とクラス番号を前記センタサーバに送信する通信手段と、を備え、
前記センタサーバは、
前記場所に依存した確率に関するパラメータを記憶する記憶手段と、
前記複数のセンサノードからの前記検出結果を受信する通信手段と、
前記複数のセンサノードからの前記検出結果と前記記憶手段から読み出したパラメータとに基づいて、前記検出対象物の大きさ、外周長、及び位置を推定するデータ処理手段と、を備える
ことを特徴とする推定システム。
【請求項２】
前記データ処理手段は、
クラス毎に前記複数のセンサノードからの前記検出結果を加算する加算器と、
クラス毎の加算器の出力と、前記記憶手段から読み出したパラメータとに基づいて、前記対象物の大きさ、外周長、及び位置を推定する推定器と
を備えることを特徴とする請求項１に記載の推定システム。
【請求項３】
前記データ処理手段は、
一様な確率で配備されたクラスの複数のセンサノードからの前記検出結果と前記記憶手段から読み出したパラメータとに基づいて、前記検出対象物の大きさ、及び外周長を推定する第１の推定器と、
その他のクラスの複数のセンサノードからの前記検出結果と、前記記憶手段から読み出したパラメータと、前記第１の推定器の推定値とに基づいて、前記検出対象物の位置を推定する第２の推定器と
を備えることを特徴とする請求項１に記載の推定システム。
【請求項４】
クラスに分かれ、クラス毎に場所に依存した確率で配備される複数のセンサノードによる検出対象物の検出結果に基づいて、当該検出対象物の大きさ、外周長、及び位置を推定する推定装置であって、
前記場所に依存した確率に関するパラメータを記憶する記憶手段と、
前記複数のセンサノードからの前記検出結果を受信する通信手段と、
前記複数のセンサノードからの前記検出結果と前記記憶手段から読み出したパラメータとに基づいて、前記検出対象物の大きさ、外周長、及び位置を推定するデータ処理手段と
を備えることを特徴とする推定装置。
【請求項５】
前記データ処理手段は、
クラス毎に前記複数のセンサノードからの前記検出結果を加算する加算器と、
クラス毎の加算器の出力と、前記記憶手段から読み出したパラメータとに基づいて、前記対象物の大きさ、外周長、及び位置を推定する推定器と
を備えることを特徴とする請求項４に記載の推定装置。
【請求項６】
前記データ処理手段は、
一様な確率で配備されたクラスの複数のセンサノードからの前記検出結果と前記記憶手段から読み出したパラメータとに基づいて、前記検出対象物の大きさ、及び外周長を推定する第１の推定器と、
その他のクラスの複数のセンサノードからの前記検出結果と、前記記憶手段から読み出したパラメータと、前記第１の推定器の推定値とに基づいて、前記検出対象物の位置を推定する第２の推定器と
を備えることを特徴とする請求項４に記載の推定装置。
【請求項７】
クラスに分かれ、クラス毎に場所に依存した確率で配備される複数のセンサノードによる検出対象物の検出結果に基づいて、当該検出対象物の大きさ、外周長、及び位置を推定する推定装置が実行する推定方法であって、
前記推定装置は、前記場所に依存した確率に関するパラメータを記憶する記憶手段を備え、
前記複数のセンサノードからの前記検出結果を受信するステップと、
前記複数のセンサノードからの前記検出結果と前記記憶手段から読み出したパラメータとに基づいて、前記検出対象物の大きさ、外周長、及び位置を推定するデータ処理ステップと  
を有することを特徴とする推定方法。
【請求項８】
記憶手段と通信手段とを備えるコンピュータを、請求項４ないし６のうちいずれか１項に記載の推定装置におけるデータ処理手段として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象物の大きさ、外周長を、適当にばらまかれた（あるいは、多くの第三者が勝手に設置した）測位機能を有しない２値センサのセンシング結果により推定するとともに、その位置も同時に推定する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
無線通信機能をもつセンサ（センサノードと呼ぶ）をばらまいて、多様な目的に利用するセンサネットワークの研究開発が盛んである。その応用分野として、対象物の大きさや形状の推定、それらによる種別同定などがある。例えば、ある領域に入ってきた車両の大きさや形状を把握することなどがこれに該当する。こうしたセンサネットワークでは、個々のセンサノードの位置をGPS等により把握する、あるいは、事前に設置位置を設計し、それに合わせて、センサノードを設置するということが前提となっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−６０３１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、非常に多くのセンサを用いる場合、事前に無数のセンサの位置を設計し、配備することは、設計・配備コストが、個々のセンサに測位機能を付けることは、センサコストが、各々、膨大となるため、望ましくない。
【０００５】
大きさ、外周長が固定である対象の大きさ、外周長を適当にばらまかれた（あるいは、多くの第三者が勝手に設置した）測位機能を有しない２値センサのセンシング結果により、推定することは、特許文献１により提案されている。しかし、従来技術では、対象物の大きさ、外周長を推定するとともに、その位置も同時に推定することはできなかった。
【０００６】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、設置場所が特定されずに分散して配置された複数のセンサノードによる検出結果を用いて、対象物の大きさや外周長などに加えて、位置も同時に推定する技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するために、本発明は、複数のセンサノードと１つのセンタサーバを備え、検出対象物の大きさ、外周長、及び位置を推定する推定システムであって、
前記センサノードは、クラスに分かれ、クラス毎に場所に依存した確率で配備され、
前記検出対象物の有無を検出する検出手段と、
当該検出手段による検出結果とクラス番号を前記センタサーバに送信する通信手段と、を備え、
前記センタサーバは、
前記場所に依存した確率に関するパラメータを記憶する記憶手段と、
前記複数のセンサノードからの前記検出結果を受信する通信手段と、
前記複数のセンサノードからの前記検出結果と前記記憶手段から読み出したパラメータとに基づいて、前記検出対象物の大きさ、外周長、及び位置を推定するデータ処理手段と、を備えることを特徴とする推定システムとして構成される。
【０００８】
前記データ処理手段は、例えば、クラス毎に前記複数のセンサノードからの前記検出結果を加算する加算器と、クラス毎の加算器の出力と、前記記憶手段から読み出したパラメータとに基づいて、前記対象物の大きさ、外周長、及び位置を推定する推定器とを備えることで構成できる。
【０００９】
また、前記データ処理手段は、一様な確率で配備されたクラスの複数のセンサノードからの前記検出結果と前記記憶手段から読み出したパラメータとに基づいて、前記検出対象物の大きさ、及び外周長を推定する第１の推定器と、その他のクラスの複数のセンサノードからの前記検出結果と、前記記憶手段から読み出したパラメータと、前記第１の推定器の推定値とに基づいて、前記検出対象物の位置を推定する第２の推定器とを備えて構成してもよい。
【００１０】
また、本発明は、上記推定システムにおけるセンタサーバとして用いられる推定装置、当該推定装置が実行する推定方法として構成することもできる。更に、本発明は、記憶手段と通信手段とを備えるコンピュータを、当該推定装置におけるデータ処理手段として機能させるプログラムとして構成することもできる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、複数のセンサノードによる検出結果を用いて、対象物の大きさや外周長などに加えて、位置も同時に推定する技術を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施の形態に係るシステム構成図である。
【図２】センサノードを配備して監視する対象領域を説明するための図である。
【図３】クラス４のセンサノードが対象物を検出する範囲を説明するための図である。
【図４】データ処理部３０２の概要構成図である。
【図５】データ処理部３０２の具体例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。なお、以下で説明する実施の形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施の形態は、以下の実施の形態に限られるわけではない。
【００１４】
＜システム構成＞
図１に、本発明の実施の形態に係るシステム構成図を示す。図１に示すように、本実施の形態に係るシステムは、複数のセンサノード２０１と１つのセンタサーバ４０１を備える。本実施の形態において、各センサノードはランダムに配備されるので、その配備場所は特定されていない。なお、図１には、例として２つのセンサノード２０１が示されているが、実際には多数のセンサノード２０１が配備される。
【００１５】
センサノード２０１は、検出対象物の有無を検出するセンサである検出部１０１、センシング結果をクラス番号とともにセンタサーバ４０１に送信する無線通信部１０２、電源を供給する電源部１０３を備える。センサである検出部１０１は、２種類以上に分類される。また、本実施の形態では、センサはバイナリセンサである。
【００１６】
センタサーバ４０１は、センサノード２０１からのセンシング結果を受信するための無線通信部３０１、受信したセンシング結果をもとに対象物の大きさや外周長、位置の推定を行うデータ処理部３０２、データ処理に際して利用する既知のパラメータ値を記憶する記憶部３０３、結果の出力や実行指示の入力、既知パラメータ値の入力を行う入出力部３０４、電源を供給する電源部３０５を備える。なお、センタサーバ４０１を推定装置と称してもよい。
【００１７】
センタサーバ４０１は、例えば、無線通信機能を備えるコンピュータに、本実施の形態で説明するデータ処理部３０２の処理内容を記述したプログラムを実行させることにより実現可能である。すなわち、データ処理部３０２は、センタサーバ４０１を構成するコンピュータに内蔵されるＣＰＵやメモリ、ハードディスクなどのハードウェア資源を用いて、処理内容に対応するプログラムを実行することによって実現することが可能である。このプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（可搬メモリ等）に記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記プログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。また、本実施の形態で説明するデータ処理部３０２をハードウェア回路として実現し、当該ハードウェア回路を搭載することによりセンタサーバ４０１を構成することもできる。
【００１８】
＜システムの動作＞
次に、図１に示す構成を備える本実施の形態に係るシステムの処理動作について詳細に説明する。
【００１９】
図２は、本実施の形態においてセンサノードを配備して監視する対象領域を説明するための図である。図２に示すとおり、本実施の形態では、x軸が1,…,2n_x、y軸が1,….,2n_yの整数からなる長方形の領域をセンサノードを配備して監視する対象領域とする。また、センサノードの配備、対象物は格子上の点をとるものとする。
【００２０】
本実施の形態ではセンサノードは複数種類のクラスに分類される。クラスkのセンサノードが、点(i,j)に配備された場合のセンシング領域は、(i,j)を中心とする一辺あたりの格子点数が2L_k+1の正方領域、すなわち、x軸がi-L_kからi+L_kまで、y軸がj-L_kからj+L_kまでの領域とする。N_s(k)をクラスkの配備センサノード数、p_{k,(i,j)}をクラスkのセンサが(i,j)に配備される確率（場所に依存した確率）とし、各センサノードの位置は各々独立に決めるとする。
【００２１】
以下では、簡単のため、例としてセンサノードのクラス数は４、L_1=L_2=L_3=0、L_4=L（Lは１以上の整数）の場合について説明する。また、
p_{1,(i,j)}=d_1N_s(1)/(4n_x*n_y)   (i=1,,,n_xの場合）、
p_{1,(i,j)}=(2-d_1)N_s(1)/(4n_x*n_y)  (i=n_x+1,,,2n_xの場合）
とする。上記の式において、d_1（0≦d_1≦2)をd_1≠1にとって、監視領域でのx軸上でn_xを境にセンサ配備密度を変える。同様に、
p_{2,(i,j)}=d_2N_s(2)/(4n_x*n_y)   (j=1,,,n_xの場合）
p_{2,(i,j)}=(2-d_2)N_s(2)/(4n_x*n_y)  (j=n_y+1,,,2n_yの場合）
とする。上記の式において、d_2（0≦d_2≦2)をd_2≠1にとって、監視領域でのy軸上でn_yを境にセンサ配備密度を変える。一方、p_{k,(i,j)}=N_s(k)/(4n_x*n_y)、(k=3,4)、すなわち、クラス３，４については等確率で各格子点に配備する。
【００２２】
当該監視領域のどこかに対象物Tがあるとする。対象物は、監視領域内を移動している。対象物の大きさ、形状、位置、移動速度、移動方向は未知である。但し、対象物は、穴や幅L以下の窪みの無い形状であることを仮定する。
【００２３】
S(T)を対象物Tの大きさ（本実施の形態では面積）、|T|を対象物Tの外周長とすると、クラス４のセンサノードが対象物を検出する範囲は、図３に点線で示す範囲であるから、その大きさ（本実施の形態では面積）は、
S(T)+|T|*L+((凸頂点数)−(凹頂点数))*L*L
で表される。対象物は格子上の点を頂点とすることから、常に、(凸頂点数)−(凹頂点数)=4となる。よって、時刻tで対象物を検出するクラス４のセンサ数n_4(t)は、
n_4(t)=(S(T)+|T|*L+4*L*L)N_s(4)/(4n_x*n_y)+e_4(t)
と表せる。ここでe_k(t)は期待値からの誤差項である（E[e_k(t)]=0、k=1,..,4)。対象物を検出するクラス３のセンサ数n_3(t)は、
n_3(t)=S(T)*N_s(3)/(4n_x*n_y)+e_3(t)
と表せる。
【００２４】
一方、対象物を検出するクラスk(k=1,2)のセンサ数n_k(t)は、a_1(t)をTのうち、時刻tでx軸の値が1,..,n_xに入る割合、a_2(t)をTのうち、時刻tでy軸の値が1,..,n_yに入る割合、として
n_1(t)=Σ_{i=1,…,n_x}Σ_{j=1,…,2n_y} p_{1,(i,j)}*IF((i,j) in T)
+Σ_{i=n_x+1,…,2n_x}Σ_{j=1,…,2n_y} p_{1,(i,j)}*IF((i,j) in T)+e_1(t)
=(a_1(t)*S(T)*d_1N_s(1)+(1-a_1(t))*S(T)*(2-d_1)N_s(1))/(4n_x*n_y)+e_1(t)
n_2(t)=Σ_{i=1,…,2n_x}Σ_{j=1,…,n_y} p_{2,(i,j)}*IF((i,j) in T)
+Σ_{i=1,…,2n_x}Σ_{j=n_y+1,…,2n_y} p_{2,(i,j)}*IF((i,j) in T)+e_2(t)
=(a_2(t)*S(T)*d_2N_s(2)+(1-a_2(t))*S(T)*(2-d_2)N_s(2))/(4n_x*n_y)+e_2(t)
となる。なお、IF((i,j) in T)は、(i,j)がTの範囲にある場合に1となり、(i,j)がTの範囲にない場合に0になる。
【００２５】
以下、
a_k(t)=a_k(t-1)+e'_k(t)
E[e'_k(t)]=0
であるとし、e'_k(t)は、分散既知、独立な正規性確率変数とする。
【００２６】
各時刻tにおいて、センタサーバ４０１は各センサノード２０１からのセンシング結果を、クラス番号とともに、無線通信部３０１で受信し、データ処理部３０２に送り、データ処理部３０２が、対象物の大きさ、外周長、位置の推定を行う。
【００２７】
本実施の形態におけるデータ処理部３０２の概要構成を図４に示す。図４に示すように、データ処理部３０２は、センサのクラス毎の加算器３１２と推定器３２２を備える。
【００２８】
各加算器３１２は、対応するクラスのセンサノードのセンシング結果（検出の場合は１、検出しない場合は0）を受信し、これらを加算した結果を推定器３２２に出力する。加算器３１２の出力がn_k(t)の実現値に相当する。（以下、これをn_k(t)と表記する。）
前述したn_k(t)  (k=1,2,3,4)の式からわかるように、未知変数は、S(T)、|T|、a_1(t)、a_2(t)である。また、記憶部３０３が保持し、データ処理部３０２に送るパラメータは、N_s(k)、L、n_x、n_y、d_k、およびe_k(t)、e'_k(t)の分散、初期条件である。推定器３２２は、これらのパラメータとn_k(t)の実現値とに基づいて、S(T)、|T|、a_1(t)、a_2(t)を推定し、出力する。例えば、推定器３２２を拡張カルマンフィルタ等で構成し、拡張カルマンフィルタ等によりS(T)、|T|、a_1(t)、a_2(t)を推定することが可能である。
【００２９】
推定器３２２は、拡張カルマンフィルタ等よりも簡便な、図５に示す構成とすることが可能である。図５に示す構成では、推定器３２２は、推定器３２２−１と推定器３２２−２を有する。図５の構成において、推定器３２２−１にn_3(t)とn_4(t)が入力され、推定器３２２−１が対象物の大きさS(T)と外周長|T|をn_3(t)とn_4(t)のみで推定し、その推定結果を推定器３２２−２に与え、推定器３２２−２が、S(T)、外周長|T|、n_1(t)、n_2(t)を用いて、位置情報であるa_1(t)、a_2(t)を推定する。より詳細には以下のとおりである。
【００３０】
n_3(t)とn_4(t)に関し、十分大きなmに対して、
Σ_{t=1,…,m}n_4(t)/m=(S(T)+|T|*L+4*L*L)N_s(4)/(4n_x*n_y)
Σ_{t=1,…,m}n_3(t)/m=S(T)*N_s(3)/(4n_x*n_y)
が成り立つ。従って、
S(T)=4n_x*n_yΣ_{t=1,…,m}n_3(t)/(m*N_s(3))
|T|=(4n_x*n_y/L){Σ_{t=1,…,m}(n_4(t)/(m*N_s(4))−n_3(t)/(m*N_s(3)))−4L*L}
となる。推定器３２２−１は、順次入力されるn_3(t)とn_4(t)、及び記憶部３０３から取得したパラメータを用いて上記の計算を行うことでS(T)、|T|を推定する。
【００３１】
このS(T)、|T|を真値として、推定器３２２−２に与える。これにより、n_k(t) (k=1,2)は、a_k(t)の線形関数となるため、推定器３２２−２をカルマンフィルタで構成することで、カルマンフィルタによりa_k(t)を推定する。
【００３２】
これらの推定結果（S(T)、|T|、a_k(t)）は時々刻々、入出力部３０４に送られ、表示される。
【００３３】
上述したように、本実施の形態の技術によれば、設置位置不明のバイナリセンサを用いることで、対象物のサイズ、外周長に加えて、存在場所の推定が可能となる。
【００３４】
なお、本実施の形態では、説明を分かりよくするために、領域をx軸に沿い２分割、y軸に沿い２分割した例を挙げたが、より細かく分割して、場所を推定することは、容易に類推可能である。
【００３５】
また、本実施の形態では、センサ種別数を４としているが、本発明においてセンサ種別数は４に限定されるわけではなく、他の任意の種別数を適用できる。また、位置推定に２種のセンサを用いているが、これも２種である必要は無い。一般的に、位置を細かく特定するなら、より多くのセンサ種別が必要となる。
【００３６】
本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００３７】
２０１  センサノード
１０１  検出部
１０２  無線通信部
１０３、３０５  電源部
３０１  無線通信部
３０２  データ処理部
３０３  記憶部
３０４  入出力部
３１２  加算器
３２２、３２２−１、３２２−２  推定器
４０１  センタサーバ  
【図１】
2014095606.tif 000003
【図２】
2014095606.tif 000004
【図３】
2014095606.tif 000005
【図４】
2014095606.tif 000006
【図５】
2014095606.tif 000007