(57)【要約】【課題】推定したいシミュレーションのパラメータに対し、どの手法の推定方法がよいかを評価できる。【解決手段】評価装置１０は、複数の処理を含む人流シミュレーションのパラメータ推定処理に対する評価装置であって、少なくとも一以上の処理に対して複数の手法が適用可能である複数の処理を、各処理に対する手法の組み合せごとに実行してパラメータを推定するパラメータ推定部１５１と、パラメータ推定部１５１による推定結果を基に、パラメータに対していずれの手法の組み合わせがよいかを相対的に評価する評価部１５２と、を有する。【選択図】図１
2018136861.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の処理を含む人流シミュレーションのパラメータ推定処理に対する評価装置であって、
少なくとも一以上の処理に対して複数の手法が適用可能である前記複数の処理を、各処理に対する手法の組み合せごとに実行してパラメータを推定するパラメータ推定部と、
前記パラメータ推定部による推定結果を基に、前記パラメータに対していずれの手法の組み合わせがよいかを相対的に評価する評価部と、
を有することを特徴とする評価装置。
【請求項２】
前記パラメータ推定部は、
パラメータを入力としてシミュレーションデータを生成する生成処理を行う生成部と、
前記シミュレーションデータと、正解データとを同じデータ形式に変換する変換処理を行う変換部と、
同じデータ形式に変換された前記シミュレーションデータと前記正解データとを定量的に比較する比較処理を行う比較部と、
前記比較部による比較結果に応じて前記パラメータの値を更新する更新処理を行う更新部と、
を有し、
前記生成処理、前記変換処理、前記比較処理或いは前記更新処理は、複数の手法が適用可能であることを特徴とする請求項１に記載の評価装置。
【請求項３】
前記変換処理、前記比較処理のそれぞれに複数の手法が適用可能であり、
前記パラメータ推定部は、前記複数の処理を、前記変換処理及び前記比較処理に対する手法の組み合せごとに実行し、
前記評価部は、前記組み合わせごとの前記比較部による定量比較結果を用いて前記パラメータに対していずれの手法の組み合わせがよいかを相対的に評価することを特徴とする請求項２に記載の評価装置。
【請求項４】
複数の処理を含む人流シミュレーションのパラメータ推定処理に対する評価装置が実行する評価方法であって、
少なくとも一以上の処理に対して複数の手法が適用可能である前記複数の処理を、各処理に対する手法の組み合せごとに実行してパラメータを推定する工程と、
前記パラメータを推定する工程における推定結果を基に、前記パラメータに対していずれの手法の組み合わせがよいかを相対的に評価する工程と、
を含んだことを特徴とする評価方法。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１〜３のいずれか一つに記載の評価装置として機能させるための評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、評価装置、評価方法及び評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人の流れのデータを利用したパラメータ推定を行う人流シミュレーションが提案されている。このようなシミュレーションとして、複雑な人の流れを記述するために、人を粒子（エージェントと呼ぶ。)とみなし、エージェントの相互作用を含めて人の動きを記述する枠組みとして、ＭＡＳ（Multi  Agent  Simulation）が提案されている。
【０００３】
ＭＡＳでは、エージェントに対し作用する力を、目的の場所へ向かう力、粒子間の相互作用、壁から受ける影響などのパラメータに分解し、それぞれを独立に設定する。近年では、現実のデータと対応させて、ＭＡＳのパラメータを最適化させるような研究が行われている。さらに、シミュレーションにおけるパラメータ設定の重要性に言及している例もある。
【０００４】
例えば、人々が非難時に部屋から退出する様子をビデオで撮影した人流データと比較することによって、ＳＦＭ（Social  Force  Model）と呼ばれるシミュレーションモデルのパラメータを、実際にビデオで撮影した人流データに近づける技術がある（非特許文献１参照）。また、シミュレーションのモデルを発展させて、心理学的な効果を導入し、そのパラメータを、観測データから設定することを試みる技術も提案されている（非特許文献２参照）。
【０００５】
非特許文献１，２記載の技術は、いずれも人の密度と流量とのプロットからなる基本図に基づいて、実際の観測データとシミュレーション結果との比較が行い、基本図のプロットを近づける方向にパラメータを調節することによって、パラメータ設定を行っている。基本図は、部屋の退出や、通路で双方向に人が動いている状況のように、人が一次元方向に移動し、混雑する場所が一箇所に限定される場合に有効な比較指標である。
【０００６】
また、シミュレーションに設定するパラメータを、統計データに基づき設定する技術も提案されている。この統計データに基づき設定する技術では、例えば、統計情報として、道路をグラフとみなし、グラフ上での流入量及び流出量といったマクロな視点から見た情報を用いる。さらに、シミュレーションと実際に観測したデータとを比較し、パラメータを調整していく技術も提案されている。このパラメータを調整していく技術では、実際にエージェントシミュレーションを動かし、観測データとの比較を行っている。このパラメータを調整していく技術において、比較に用いる観測データは、出入り口の流入人数及び流出人数である。
【０００７】
この統計データに基づき設定する技術及びパラメータを調整していく技術は、グラフや流入流出量などのマクロな統計量を用いている。マクロな統計量は、内部の動きの情報を落とすが、人々の目的地間の遷移の様子を把握することは可能である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Anders  Johansson，Dirk  Helbing，  and  Pradyumn  K.  Shukla，“Specification  of  a  Microscopic  Pedestrian  Model  by  Evolutionary  Adjustment  to  Video  Tracking  Data”，  October  25,  2008  9:10  WSPC/INSTRUCTION  FILE  acs3．
【非特許文献２】Sahil  Narang,  et  al.  “Generating  Pedestrian  Trajectories  Consistent  with  the  Fundamental  Diagram  based  on  Physiological  and  Psychological  Factors”，  PLoS  one  10.4  (2015):  e0117856.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記したいずれの既存技術においても、マクロにみた統計量に基づきパラメータ設定を
行っている。非特許文献１，２に記載の技術では、統計量として基本図を用いている。しかしながら、回遊行動など二次元的な動きで混雑が複数個所で見られる場合には、基本図では、その性質をうまく説明できない。このため、非特許文献１，２に記載の技術のように、基本図を用いたパラメータ設定は、現実の回遊行動などの複雑な動きを捉えることは難しいという問題があった。
【００１０】
そして、統計データに基づき設定する技術及びパラメータを調整していく技術では、マクロな統計量を用い、内部の動きの情報量を落とすため、ＭＡＳのパラメータで設定する、細かな人々の動きを捉えることは難しいという問題があった。
【００１１】
さらに、上記したいずれの技術においても、観測データとシミュレーション結果とを比較して、パラメータを近づける方向に推定するものの、その比較指標自体が適切であるのかどうかの評価は行っていない。ＭＡＳにおいては、設定するパラメータが複数種類あり、これらのパラメータは、それぞれ性質の異なるパラメータであるため、適切に推定できる比較指標がパラメータごとに異なる。また、観測データの状況によっても最良の比較指標は変わる。そのため、従来の技術では、特定のパラメータに対してパラメータの設定を行うことができるが、汎用的にパラメータを推定することは難しいという問題があった。
【００１２】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、推定したいシミュレーションのパラメータに対し、どの手法の推定方法がよいかを評価できる評価装置、評価方法及び評価プログラム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】
【００１３】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る評価装置は、複数の処理を含む人流シミュレーションのパラメータ推定処理に対する評価装置であって、少なくとも一以上の処理に対して複数の手法が適用可能である複数の処理を、各処理に対する手法の組み合せごとに実行してパラメータを推定するパラメータ推定部と、パラメータ推定部による推定結果を基に、パラメータに対していずれの手法の組み合わせがよいかを相対的に評価する評価部と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、推定したいシミュレーションのパラメータに対し、どの手法の推定方法がよいかを評価できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、実施の形態に係る評価装置の概略構成を示す模式図である。
【図２】図２は、図１に示す変換部に適用可能である変換手法を説明する図である。
【図３】図３は、図１に示すパラメータ推定部による複数の処理に対する手法の組み合せ例を説明する図である。
【図４】図４は、図１に示す制御部による処理の流れを説明する図である。
【図５】図５は、図１に示す評価部の処理を説明する図である。
【図６】図６は、展示ブースにおけるビーコンで収集した人の累積分布を示す図である。
【図７】図７は、図１に示す変換部に適用する変換処理の手法を説明する図である。
【図８】図８は、図１に示す比較部に適用する比較処理の手法を説明する図である。
【図９】図９は、図１に示すパラメータ推定部が行なった１８個の手法の組み合わせによる推定結果を、評価部によって評価した結果を示す図である。
【図１０】図１０は、観測データに対する推定結果を示す図である。
【図１１】図１１は、本実施の形態に係る評価方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、図１１に示すパラメータ推定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、プログラムが実行されることにより、評価装置が実現されるコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態を詳細に説明する。なお、この実施の形態により本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。
【００１７】
［実施の形態］
まず、実施の形態に係る評価装置について、概略構成、評価処理の流れ及び具体例を説明する。本実施の形態に係る評価装置は、複数の処理を含むシミュレーションのパラメータ推定処理に対する評価装置である。シミュレーションは、人の流れを示すデータを用いる人流シミュレーションである。そして、このシミュレーションのパラメータ推定方法は、複数の処理を含み、各処理に対しては、いずれも一以上の手法を適用できる。このため、各処理の手法に対して複数の組み合せが考えられる。そこで、本実施の形態では、各処理の手法の組み合せごとに、それぞれ複数の処理を実行してパラメータを推定し、各処理の手法の組み合わせごとに得られた推定結果を相対的に比較して、各処理に対する手法としてどの組み合せがよいかを評価する。これによって、本実施の形態では、よいと評価された組み合わせの手法で各処理を実行するようにシステムに設定することができる。
【００１８】
図１は、実施の形態に係る評価装置の概略構成を示す模式図である。評価装置１０は、図１に示すように、入力部１１、出力部１２、通信部１３、記憶部１４及び制御部１５を有する。
【００１９】
入力部１１は、評価装置１０の操作者からの各種操作を受け付ける入力インタフェースである。例えば、入力部１１は、タッチパネル、音声入力デバイス、キーボードやマウス等の入力デバイスによって構成される。入力部１１は、例えば、評価対象となるパラメータを示す情報を受付けて、制御部１５に入力する。出力部１２は、例えば、液晶ディスプレイなどの表示装置、プリンター等の印刷装置、情報通信装置等によって実現される。
【００２０】
通信部１３は、ネットワーク等を介して接続された他の装置との間で、各種情報を送受信する通信インタフェースである。通信部１３は、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等で実現され、ＬＡＮ（Local  Area  Network）やインターネットなどの電気通信回線を介した他の装置と制御部１５（後述）との間の通信を行う。例えば、通信部１３は、比較対象となる位置情報の時系列データを制御部１５に入力する。この比較対象となる位置情報の時系列データは、人の流れを示すデータであって、人の流れを実際に観測して得られた観測データである。また、通信部１３は、評価装置１０による評価結果情報を、他の装置、或いは、該評価装置１０を有する本体装置に送信する。
【００２１】
記憶部１４は、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）、光ディスク等の記憶装置である。なお、記憶部１４は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭ（Non  Volatile  Static  Random  Access  Memory）等のデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。記憶部１４は、評価装置１０で実行されるＯＳ（Operating  System）や各種プログラムを記憶する。さらに、記憶部１４は、プログラムの実行で用いられる各種情報を記憶する。
【００２２】
制御部１５は、評価装置１０全体を制御する。制御部１５は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等の電子回路や、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路である。また、制御部１５は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、内部メモリを用いて各処理を実行する。また、制御部１５は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。制御部１５は、パラメータ推定部１５１及び評価部１５２を有する。
【００２３】
パラメータ推定部１５１は、人流シミュレーションのパラメータ推定処理を行う。このパラメータ処理は、前述したように、複数の処理を含み、各処理に対しては、いずれも一以上の手法を適用できる。このため、各処理の手法に対して複数の組み合せが考えられる。このパラメータ推定部１５１は、各処理の手法の組み合せごとに、それぞれ複数の処理を実行してパラメータを推定する。言い換えると、パラメータ推定部１５１は、少なくとも一以上の処理に対して複数の手法が適用可能である複数の処理を、各処理に対する手法の組み合せごとに実行してパラメータを推定する。
【００２４】
パラメータ推定部１５１は、生成処理を行う生成部１５３と、変換処理を行う変換部１５４と、比較処理を行う比較部１５５と、更新部１５６とを有する。これらの各部が実行する生成処理、変換処理、比較処理或いは更新処理は、複数の手法が適用可能である。
【００２５】
生成部１５３は、評価対象のパラメータを入力としてシミュレーションデータを生成する生成処理を行う。生成部１５３による生成処理に対して適用できる手法として、例えば、ＳＦＭ（詳細は、非特許文献１参照）がある。
【００２６】
変換部１５４は、シミュレーションデータと、正解データ（比較対象となる位置情報の時系列データ、観測データ）とを同じデータ形式に変換する変換処理を行う。観測データも、取得するデータの種類によって様々なデータ形式が予想される。一方で、シミュレーションデータもそのシミュレーション方式や時間解像度、空間解像度などに応じてデータの保存方法には自由度がある。そこで、変換部１５４は、観測データとシミュレーションデータを比較するために、統一的なデータ形式に変換する。具体的には、変換部１５４は、下記の手法を用いてデータ形式の変換を行う。
【００２７】
図２は、図１に示す変換部１５４に適用可能である変換手法を説明する図である。図２に示すように、変換部１５４は、人の軌跡（図２の（ａ）参照）、ヒートマップ（図２の（ｂ）参照）、グラフ構造（図２の（ｃ）参照）のデータ形式にデータを変換する。
【００２８】
例えば、人の軌跡は、人流のデータとして人のＩＤを区別でき、かつ、詳細な人流データが得られている場合に、詳細軌跡として変換されたデータ形式である。また、ヒートマップは、ある領域にいる人の数が保存されているデータ形式である。ヒートマップの場合、ＩＤ情報はある程度失われるものの、空間解像度や時間解像度を自由に設計できるため、汎用性が高い。グラフ構造は、ある測定点周りにどのくらい人がいるかを保存しているデータ形式である。グラフ構造は、内部の動きなどの情報は失われるものの、人の目的地の移り変わりの様子を調べるときに用いられることが多い。
【００２９】
比較部１５５は、同じデータ形式に変換されたシミュレーションデータと正解データとを定量的に比較する比較処理を行う。比較部１５５は、同一のデータ形式に変換された観測データとシミュレーションデータとを比較するために定量指標を用いる。
【００３０】
例えば、比較部１５５は、定量指標として、距離指標を用いることができる。この定量指標として距離指標を用いる場合には、値が低いほうが二つのデータは近いということになる。具体的には、距離指標として、比較部１５５は、例えば、ＳＡＤ（Sum  of  Absolute  Difference）、ＳＳＤ（Sum  of  Squared  Difference）、ＺＮＣＣ（Zero-mean  Normalized  Cross-Correlation）と呼ばれる手法を用いる。
【００３１】
ＳＳＤは、ヒートマップ間の各セルをそれぞれベクトル化し、２個のベクトルの各次元の要素同士の二乗誤差の和を距離とする。ＳＡＤは、ヒートマップ間の各セルをそれぞれベクトル化し、２個のベクトルの各次元の要素同士の絶対値の和を距離とする。他にも、比較手法として、ヒートマップを分布としてみなし、分布間を比較する距離指標を適用する手法もある。
【００３２】
また、比較部１５５は、定量指標として、距離指標の他に、例えば、類似度を用いることもできる。類似度を用いる場合には、値が高いほうが二つのデータは近いということとなる。ＺＮＣＣは、ヒートマップの各セルをベクトル化し、その角度を基に類似度を算出する手法である。
【００３３】
更新部１５６は、比較部１５５による比較結果に応じてパラメータの値を更新する更新処理を行う。比較部１５５による比較指標が定まると、この指標がよりよい方向に向かうように、パラメータを調節する必要がある。更新部１５６では、パラメータ更新を機械的に進め、推定を行う。この更新部１５６は、パラメータ更新手法として、最もナイーブなパラメータの全探索手法を用いることができる。ただし、全探索手法では計算コストの問題から現実的ではない場合がある。
【００３４】
このため、更新部１５６は、例えば、進化論的計算手法であるＰＳＯ（詳細は、Russell  Eberhart.  and  James  Kennedy.  “A  New  Optimizer  Using  Particle  Swarm  Theory”，  Proceedings  of  the  sixth  international  symposium  on  micro  machine  and  human  science.  Vol.  1.  1995.参照）、ＣＭＡ−ＥＳ（詳細は、Nikolaus  Hansen,  Sibylle  D.  Muller,  and  Petros  Koumoutsakos.  “Reducing  the  Time  Complexity  of  the  Derandomized  Evolution  Strategy  with  Covariance  Matrix  Adaptation  (CMA-ES)”，Evolutionary  computation  11.1  (2003)：1-18.参照）、ベイズ的最適化手法（詳細は、Niranjan  Srinivas,  et  al.  “Gaussian  Process  Optimization  in  the  Bandit  Setting:  No  Regret  and  Experimental  Design  ”，arXiv  preprint  arXiv:0912.3995  (2009).参照）などを用いる。
【００３５】
このように、パラメータ推定部１５１では、生成したシミュレーションデータを改めて変換し比較する。パラメータ推定部１５１では、これらの生成処理、変換処理、比較処理及び更新処理を繰り返すことで、生成されたシミュレーションデータの動きが観測データと近くなるようなパラメータを推定する。また、パラメータ推定部１５１の各処理には、それぞれに各種手法を選択する自由度がある。例えば、変換部１５４は、データの変換手法について、ヒートマップにする場合の一つのセルの大きさを自由に定めることができる。比較部１５５は、比較対象を、ヒートマップ間の差の二乗、或いは、絶対値を用いて比較することができる。
【００３６】
評価部１５２は、パラメータ推定部１５１による推定結果を基に、パラメータに対していずれの手法の組み合わせがよいかを相対的に評価する。評価部１５２は、各処理に対する手法の組み合わせごとの比較部１５５による定量比較結果を用いて、パラメータに対していずれの手法の組み合わせがよいかを相対的に評価する。そして、評価部１５２は、評価結果情報を出力先に出力する。例えば、評価部１５２は、パラメータ推定処理の複数の処理に対する最もよい手法の組み合わせと、該手法の組み合わせで複数の処理を実行することによって得られたパラメータの値とを、評価結果情報として、出力先に出力する。
【００３７】
［制御部の処理の流れ］
続いて、図３〜図５を参照して、制御部１５による処理の流れについて説明する。図３は、図１に示すパラメータ推定部１５１による複数の処理に対する手法の組み合せ例を説明する図である。図４は、図１に示す制御部１５による処理の流れを説明する図である。図５は、図１に示す評価部１５２の処理を説明する図である。
【００３８】
ここでは、変換処理に対し、セルの大きさが標準よりも小さい手法Ａ、セルの大きさが標準よりも大きい手法Ｂのいずれかを適用する。そして、比較処理に対し、距離指標を用い、ヒートマップ間の差の二乗を用いて比較する手法Ｃ、ヒートマップ間の絶対値を用いて比較する手法Ｄのいずれかを適用した例について示す。この場合、組み合せ表Ｔａに示すように、変換処理と比較処理の組み合わせとして、手法Ａと手法Ｃとの組み合わせ（１）、手法Ａと手法Ｄとの組み合わせ（２）、手法Ｂと手法Ｃとの組み合わせ（３）、手法Ｂと手法Ｄとの組み合わせ（４）が考えられる。なお、この例では、生成処理及び更新処理に適用する手法は、それぞれ一つに固定している。
【００３９】
そして、図４に示すように、評価装置１０に、比較対象の位置情報の時系列データ（模擬正解データ、観測データ）Ｄｔが入力され、シミュレーションで設定したいパラメータが設定されると、この模擬正解データＤｔに基づく模擬正解パラメータＰｔが、評価部１５２と生成部１５３とに入力される。ここで、パラメータ推定部１５１による各処理処理は、組み合わせ（１）〜（４）ごとに、パラメータ推定処理が実行される。
【００４０】
例えば、組み合わせ（１）の手法を用いたパラメータ推定処理では、初期パラメータＰｆが設定された生成部１５３が、シミュレーションによって位置情報の時系列データ（シミュレーションデータ）Ｄｓを生成する。続いて、変換部１５４は、模擬正解データＤｔとシミュレーションデータＤｓとを、手法Ａを用いて同一のデータ形式である模擬正解データＤｔ’とシミュレーションデータＤｓ’に変換する。そして、比較部１５５は、手法Ｃを用いて、模擬正解データＤｔ’とシミュレーションデータＤｓ’との各要素同士の距離を求める。そして、比較部１５５は、求めた距離を比較結果情報Ｄｃとして更新部１５６に出力する。更新部１５６は、パラメータ更新を行い、更新したパラメータＰｓを出力し、生成部１５３に設定する。
【００４１】
この組み合わせ（１）に対する生成部１５３、変換部１５４、比較部１５５及び更新部１５６における各処理は、所定の終了条件に達するまで繰り返される。終了条件は、例えば、所定の更新回数に達すること、或いは、比較部１５５によって求められた比較指標が所定の閾値を超えることである。そして、所定の終了条件に達すると、パラメータ推定部１５１は、比較部１５５によって求められた距離の最終値を出力して、組み合わせ（１）に対するパラメータ推定処理を終了する。
【００４２】
そして、パラメータ推定部１５１は、次の組み合わせ（２）の手法を用いたパラメータ推定処理では、この場合には、変換部１５４は、手法Ａを用いて模擬正解データＤｔとシミュレーションデータＤｓを変換し、比較部１５５は、手法Ｄを用いて、模擬正解データＤｔ’とシミュレーションデータＤｓ’との各要素同士の距離を求める。その後、パラメータ推定部１５１は、組み合わせ（２）についてのパラメータ推定処理においても終了条件に達すると、次の組み合わせ（３）の手法を用いたパラメータ推定処理を実行する。すなわち、パラメータ推定部１５１は、図５に示すように、１つ用意された正解パラメータＣ４を基に生成された検証用シミュレーションデータＣ１に対し、組み合わせ（１）〜（４）ごとに、生成処理、変換処理、比較処理、更新処理を行う。これによって、パラメータ推定部１５１は、組み合わせ（１）〜（４）のそれぞれについて、比較指標となる距離とともにパラメータＰ１〜Ｐ４を取得する（枠Ｃ２参照）。
【００４３】
そして、評価対象となる組み合わせ（１）〜（４）の手法を用いた各パラメータ推定処理が終了すると、評価部１５２は、各組み合わせ（１）〜（４）に対するパラメータ推定結果情報Ｄｐを用いて、推定したいパラメータに対して組み合わせ（１）〜（４）いずれの手法の組み合わせがよいかを相対的に評価する。
【００４４】
例えば、評価部１５２は、比較部１５５が、正解パラメータと、各組み合わせ（１）〜（４）の処理によって推定されたパラメータとを定量比較した結果（枠Ｃ３参照）を基に、最適な各処理の手法の組み合わせを選定する。今回の例では、距離指標を用いて比較処理を行っているため、評価部１５２は、比較処理に適用された手法Ｃ，Ｄにおいて求めた各距離のうち最も距離が短くなった組み合わせを、最適な各処理の手法の組み合わせとして選定する。
【００４５】
このように、本実施の形態に係る評価装置１０は、パラメータ推定部１５１（フレームワーク）の中の各処理の手法の組み合わせのうち、どれがよいのかを評価部１５２が評価する構成である。評価装置１０は、位置情報データの特徴（欠損や目的地の数など）や、シミュレーションで設定したいパラメータに応じて、どのような処理の組み合わせがよいかを比較し、パラメータ推定方法で適用すべき手法の組み合わせを選定することができる。
【００４６】
なお、図３〜図５では、４つの手法の組み合わせを例に説明したが、この組み合わせの数は、複数の手法を適用する処理の数や、適用する手法の数に応じて増減する。また、図３〜図５では、パラメータ推定部１５１（フレームワーク）が生成処理、変換処理、比較処理及び更新処理を実行する例について説明したが、もちろん、これらの処理とは異なる他の処理を実行してもよい。また、パラメータ推定部１５１（フレームワーク）は、生成処理、変換処理、比較処理及び更新処理の全てを実行せずともよい。
【００４７】
［具体例］
本実施の形態を実際に適用した具体例について説明する。例えば、あるイベント時におけるビーコンデータを用いた人流シミュレーションのパラメータ推定処理への適用すべき手法の組み合わせの選定を行った例について説明する。適用場所は、１５ｍ×３０ｍの展示ブースである。そして、ビーコンをこの展示ブース内に２６個配置し、人の位置をビーコンの最近傍として、１秒ごとにビーコンデータを取得する。図６は、展示ブースにおけるビーコンで収集した人の累積分布を示す図である。図６では、ビーコンデータを取得した期間のうちの２時間分の人の累積分布を示す。そして、各円の半径の大きさが人の数を表していて、中心の点がビーコンの位置となっている。
【００４８】
そして、シミュレーションで設定するパラメータごとに、推定方法の各処理の手法としてどの手法がよいかの評価を行った。シミュレーションで設定するパラメータは、ν（目的の場所へ向かう力）、ｆ（ｖｓ人）（粒子間の相互作用）、ｆ（ｖｓ壁）（壁から受ける影響）、Ｔｉｊ（目的地ｉから目的地ｊへと向かう遷移確率）である。そして、更新部１５６の更新処理には、ＣＭＡ−ＥＳを適用した。生成部１５３の生成処理には、シミュレータとして、ＳＦＭを適用した。
【００４９】
図７は、図１に示す変換部１５４に適用する変換処理の手法を説明する図である。変換部１５４の変換処理に対し、空間の分割手法として、直交座標で空間を区切るGrid法（図７の（ａ）参照）と、ビーコン最近傍で空間を区切るVoronoi法（図７の（ｂ）参照）との２つの手法を用意した。そして、変換部１５４の変換処理に対し、一つのヒートマップを作る時間間隔として、６０秒（ｓ）、３００ｓ、７２００ｓの３種を用意した。これらは、それぞれ組み合わせることができるため、変換部１５４に対する変換処理の手法として、２×３、すなわち６つの手法が用意できる。
【００５０】
図８は、図１に示す比較部１５５に適用する比較処理の手法を説明する図である。比較部１５５の比較処理に対し、図８に示すＳＳＤ、ＳＡＤ、ＺＮＣＣの３つの手法を用意した。比較部１５５は、ヒートマップ間の各セルをそれぞれベクトル化する。例えば、模擬正解データのヒートマップをベクトル化したものをベクトルＡ、シミュレーションデータのヒートマップをベクトル化したものをベクトルＢとする。この場合、ＳＳＤは、図８の（１）式に示すように、２個のベクトルの各次元の要素同士の差の二乗の和を距離としたものである。ＳＡＤは、図８の（２）式に示すように、２個のベクトルの各次元の要素同士の絶対値の和を距離としたものである。ＺＮＣＣは、図８の（３）式に示す、２個のベクトルの角度を基に類似度を算出したものである。
【００５１】
したがって、変換部１５４に用意した６つの手法、及び、比較部１５５に用意した３つの手法を組み合わせると、６×３、すなわち１８個の手法の組み合わせを用意したことになる。そして、パラメータ推定部１５１は、これら１８個の手法の組み合わせごとに、パラメータν，ｆ（ｖｓ人），ｆ（ｖｓ壁），Ｔｉｊのそれぞれにおいて、パラメータ推定処理を実行し、１８個の手法の組み合わせに対するパラメータ推定処理の結果を出力する。
【００５２】
図９は、図１に示すパラメータ推定部１５１が行なった１８個の手法の組み合わせによる推定結果を、評価部１５２によって評価した結果を示す図である。図９の凡例に示すように、それぞれのセルが１８個の手法の組み合わせに対応する。具体的には、縦方向には、一つのヒートマップを作る時間間隔が、６０ｓ、３００ｓ、７２００ｓの順で並び、横方向には、データの比較方法が、ＳＳＤ、ＳＡＤ、ＺＮＣＣの順で並ぶ。
【００５３】
そして、図９の（ａ）には、変換部１５４にGrid法を適用した場合を示し、図９の（ａ）のデータＤ１ａ，Ｄ２ａ，Ｄ３ａ，Ｄ４ａは、パラメータν，ｆ（ｖｓ人），ｆ（ｖｓ壁），Ｔｉｊに対する比較結果である。図９の（ｂ）には、変換部１５４にVoronoi法を適用した場合を示し、図９の（ｂ）のデータＤ１ｂ、Ｄ２ｂ，Ｄ３ｂ，Ｄ４ｂは、パラメータν，ｆ（ｖｓ人），ｆ（ｖｓ壁），Ｔｉｊに対する比較結果である。そして、パラメータ推定処理の結果については、濃淡で表示され（図９右端のバー）、結果が、悪く（Bad）なるにしたがって、セル内部は濃く表示され、よく（Good）なるにしたがって、セル内部は薄く表示される。
【００５４】
評価部による推定部１５５の評価結果は距離指標に基づいて定量化される。そのため、距離が短いほど、よい（Good）（シミュレーションデータと模擬正解データとが近い結果である。）とされ、距離が長いほど、悪い（Bad）（シミュレーションデータと模擬正解データとが遠い結果である。）とされる。最も結果がよいとされる組み合せのセルは、最もセル内の色が薄いものであり、図９では、図９の凡例にも示すように、この最も結果がよいとされる組み合わせのセルを破線で囲っている。
【００５５】
評価部１５２は、図９に示すパラメータ推定部１５１が行なった１８個の手法の組み合わせごとに対する比較結果を基に、最もよい比較結果を示す手法の組み合わせを事前に選定する。
【００５６】
例えば、パラメータνについては、図９の（ａ）のデータＤ１ａのセルＣ１２の組み合わせが最もよいため、Grid、時間間隔３００ｓ、ＳＡＤの組み合わせが適していると考えられる。同様に、パラメータｆ（ｖｓ人）については、図９の（ｂ）のデータＤ２ｂのセルＣ１４の組み合わせが最もよいため、「Voronoi」、「６０ｓ」、「ＺＮＣＣ」の組み合わせが適していると考えられる。そして、パラメータｆ（ｖｓ壁）については、図９の（ａ）のデータＤ３ａのセルＣ１５の組み合わせが最もよいため、「Grid」、「６０ｓ」、「ＳＳＤ」の組み合わせが適していると考えられる。そして、パラメータＴｉｊについては、図９の（ｂ）のデータＤ４ｂのセルＣ１７の組み合わせが最もよいため、「Voronoi」、「３００ｓ」、「ＳＳＤ」の組み合わせが適していると考えられる。
【００５７】
実際に、評価部１５２がパラメータごとに選定した各手法の組み合わせで、パラメータ推定処理を行った結果と、実際の正解データとを比較した。図１０は、観測データに対する推定結果を示す図である。
【００５８】
図１０の（ａ）には、観測データを示す。図１０の（ｄ）には、本実施の形態を適用し、パラメータごとに推定方法の組み合わせを選択してパラメータ推定処理を行った場合の結果を示す（結果３）。すなわち、図９のセルＣ１２，Ｃ１４，Ｃ１５，Ｃ１７の各手法の組み合わせで、パラメータν，ｆ（ｖｓ人），ｆ（ｖｓ壁），Ｔｉｊの推定処理を行った結果である。他にも、図１０の（ｂ）には、推定前にランダムにパラメータを設定したデータ（結果１)を示し、図１０の（ｃ）には、パラメータ推定処理の各手法をパラメータで変えずに推定した結果（結果２）を示す。結果２は、いずれのパラメータについても、Grid、６０ｓ、ＳＳＤ（図９のセルＣ１１，Ｃ１３，Ｃ１５，Ｃ１６に示す組み合わせ）でパラメータ推定処理を行った結果である。
【００５９】
この結果、図１０の（ｂ）に示した結果１に比べて、結果２及び結果３が観測データの特徴をよく反映していることがわかる。さらに、結果２と比較して結果３の方が、細かな動き（右の楕円の枠内）に関しても、観測データの特徴に近似して表現できていることが分かる。したがって、本実施の形態の適用に効果があることが明らかとなった。言い換えると、本実施の形態で説明したように、パラメータ推定処理の各処理に適用可能である手法の組み合わせごとに、パラメータ推定処理を実行して、各手法の組み合わせを事前評価し、最も適切である手法の組み合わせを選定することによって、正解データの特徴を近似して表現できるようになることが分かった。
【００６０】
［本実施の形態に係る評価方法］
次に、本実施の形態に係る評価方法の一例について説明する。図１１は、本実施の形態に係る評価方法の処理手順を示すフローチャートである。
【００６１】
図１１に示すように、まず、制御部１５は、模擬正解データの設定が行われると（ステップＳ１）、パラメータ推定部１５１に、最初に実行するパラメータ推定処理の手法の組み合わせを設定する（ステップＳ２）。
【００６２】
そして、パラメータ推定部１５１は、この手法の組み合わせにしたがって、生成処理、変換処理、比較処理及び更新処理を含むパラメータ推定処理を実行する（ステップＳ３）。そして、制御部１５は、次の手法の組み合わせがあるか否かを判断する（ステップＳ４）。制御部１５は、次の手法組み合わせがあると判断した場合（ステップＳ４：Ｙｅｓ）、ステップＳ２に戻り、実行するパラメータ推定処理の手法の組み合わせを設定する。すなわち、パラメータ推定処理の複数の処理に対する全ての手法の組み合わせについて、それぞれパラメータ推定処理を実行するまで、ステップＳ２〜４を繰り返す。
【００６３】
これに対し、次の手法組み合わせがないと制御部１５が判断した場合（ステップＳ４：Ｎｏ）、評価部１５２は、全ての手法の組み合わせに対して実行されたパラメータ推定処理の結果を基に、パラメータに対していずれの手法の組み合わせがよいかを相対的に評価する評価処理を行う（ステップＳ５）。
【００６４】
そして、パラメータ推定部１５１は、相対的に最もよいと評価部１５２が評価したパラメータ推定処理の組み合わせを設定して（ステップＳ６）、比較対象のパラメータ推定処理を実行する（ステップＳ７）。評価部１５２は、相対的に最もよいと評価した手法の組み合わせと、該手法の組み合わせを用いてパラメータ推定処理を行うことによって得られたパラメータの値と、を評価結果として出力先に出力し（ステップＳ８）、処理を終了する。
【００６５】
続いて、図１１に示すパラメータ推定処理について説明する。図１２は、図１１に示すパラメータ推定処理の処理手順を示すフローチャートである。図１２に示すように、パラメータ推定部１５１では、初期パラメータが設定されると（ステップＳ１１）、生成部１５３が、設定された手法を用いてシミュレーションを実施し（ステップＳ１２）、シミュレーションデータを出力する。続いて、変換部１５４が、設定された手法を用いて、観測データとシミュレーションデータとを変換する（ステップＳ１３）。
【００６６】
そして、比較部１５５が、設定された手法を用いて、変換後の観測データとシミュレーションデータとを比較する（ステップＳ１４）。更新部１５６は、終了条件であるか否かを判断する（ステップＳ１５）。終了条件は、例えば、所定の更新回数に達すること、或いは、比較部１５５によって求められた比較指標が所定の閾値を超えることである。
【００６７】
更新部１５６は、終了条件でないと判断した場合（ステップＳ１５：Ｎｏ）、パラメータ更新を行う（ステップＳ１６）。そして、パラメータ推定部１５１では、ステップＳ１２に戻り、更新したパラメータを基に、生成部１５３による生成処理、変換部１５４による変換処理及び比較部１５５による比較処理が実行される。一方、更新部１５６は、終了条件であると判断した場合（ステップＳ１５：Ｙｅｓ）、比較部１５５によって求められた比較指標の最終値を出力して、この手法の組み合わせで実行したパラメータ推定処理に対するパラメータ推定処理を終了する。
【００６８】
［実施の形態の効果］
このように、実施の形態に係る評価装置１０では、パラメータ推定処理の各処理に適用可能である手法の組み合わせごとに、パラメータ推定処理を実行して、各手法の組み合わせを事前評価している。言い換えると、本実施の形態によれば、推定したいシミュレーションのパラメータに対し、どの手法の推定方法がよいかを評価でき、最も適切である手法の組み合わせを選定することも可能になる。実際に、本実施の形態を適用し、最も適切であるとして選定した手法の組み合わせを用いてパラメータ推定処理を行うと、実際に、正解データの特徴を近似して表現できることが分かっている。
【００６９】
これによって、本実施の形態によれば、パラメータ調整の自動化が可能になる。すなわち、人の動きを記述するパラメータの推定は、従来では、人の手で主観的に設定することが多かった。これに対し、本実施の形態では、フレームワーク（パラメータ推定部１５１）を適用して、最も適切である手法の組み合わせを事前に選定することによって、客観的な基準の下でパラメータの推定が可能になる。
【００７０】
また、本実施の形態によれば、パラメータ推定方式の汎用化を実現できると考えられる。ここで、パラメータ推定処理については、観測データの特徴(データ欠損や時間空間解像度)によって、または、推定したいパラメータによって、適した手法の組み合わせが変わることが予想される。本実施の形態では、具体的に、空間解像度や時間解像度を柔軟に変更して変換できるヒートマップ方法を用意し、さらに、パラメータ推定方法を定量的に評価する複数の手法を適用することによって、様々な手法の組み合わせについて、事前評価を行っている。そして、本実施の形態では、観測データの特徴、または、推定したいパラメータのそれぞれに応じて、各処理に対する手法としてどの組み合せがよいかを相対的に評価する。このため、本実施の形態によれば、観測データの特徴、または、推定したいパラメータごとに事前に得られた手法の組み合わせでパラメータ処理を実行することによって、観測データの各特徴や推定したいパラメータの各種別に対して、高精度なシミュレーションを実現できる。
【００７１】
また、本実施の形態によれば、シミュレーションの拡張性の向上を図ることができると考えられる。本実施の形態を適用してシミュレーションのパラメータ推定処理の手法の組み合わせを選定することにより、シミュレーションに新しい効果を取り入れることが容易になった。例えば、心理的な効果を導入したいとすると、それにあったパラメータ推定方法の各方法に対する手法の組み合わせを事前評価してから、パラメータ推定を行うことによって、シミュレーションの拡張が可能になる。
【００７２】
このように、本実施の形態では、位置情報の時系列データ（観測データ）からシミュレーションのパラメータを推定するフレームワーク（パラメータ推定部１５１）を構築し、フレームワーク内で、データの変換、データの比較、パラメータの更新、シミュレーションの実行という複数の処理を、様々な手法の組み合わせで実行させ、それを繰り返すことによって、パラメータ推定を行っている。そして、実施の形態によれば、このパラメータ推定部１５１内の処理の手法の組み合わせを評価することによって、位置情報の時系列データの特性に対してどのような手法の組み合わせがよいかに対する事前評価ができ、より高精度なパラメータ推定が可能になる。
【００７３】
［実施の形態のシステム構成について］
図１に示した評価装置１０の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示のように構成されていることを要しない。すなわち、評価装置１０の機能の分散および統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散または統合して構成することができる。
【００７４】
また、評価装置１０において行われる各処理は、全部または任意の一部が、ＣＰＵおよびＣＰＵにより解析実行されるプログラムにて実現されてもよい。また、評価装置１０において行われる各処理は、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現されてもよい。
【００７５】
また、実施の形態において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともできる。もしくは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上述および図示の処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて適宜変更することができる。
【００７６】
［プログラム］
図１３は、プログラムが実行されることにより、評価装置１０が実現されるコンピュータの一例を示す図である。コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０、ＣＰＵ１０２０を有する。また、コンピュータ１０００は、ハードディスクドライブインタフェース１０３０、ディスクドライブインタフェース１０４０、シリアルポートインタフェース１０５０、ビデオアダプタ１０６０、ネットワークインタフェース１０７０を有する。これらの各部は、バス１０８０によって接続される。
【００７７】
メモリ１０１０は、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０１１及びＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic  Input  Output  System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、ハードディスクドライブ１０９０に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、ディスクドライブ１１００に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ１１００に挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、例えばマウス１１１０、キーボード１１２０に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、例えばディスプレイ１１３０に接続される。
【００７８】
ハードディスクドライブ１０９０は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、評価装置１０の各処理を規定するプログラムは、コンピュータ１０００により実行可能なコードが記述されたプログラムモジュール１０９３として実装される。プログラムモジュール１０９３は、例えばハードディスクドライブ１０９０に記憶される。例えば、評価装置１０における機能構成と同様の処理を実行するためのプログラムモジュール１０９３が、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される。なお、ハードディスクドライブ１０９０は、ＳＳＤにより代替されてもよい。
【００７９】
また、上述した実施の形態の処理で用いられる設定データは、プログラムデータ１０９４として、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出して実行する。
【００８０】
なお、プログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される場合に限らず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ１１００等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムモジュール１０９３及びプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ、ＷＡＮ等）を介して接続された他のコンピュータに記憶されてもよい。そして、プログラムモジュール１０９３及びプログラムデータ１０９４は、他のコンピュータから、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。
【００８１】
以上、本発明者によってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、本実施の形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施の形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
【符号の説明】
【００８２】
１０  評価装置
１１  入力部
１２  出力部
１３  通信部
１４  記憶部
１５  制御部
１５１  パラメータ推定部
１５２  評価部
１５３  生成部
１５４  変換部
１５５  比較部
１５６  更新部
【図１】
2018136861.tif 000003
【図２】
2018136861.tif 000004
【図３】
2018136861.tif 000005
【図４】
2018136861.tif 000006
【図５】
2018136861.tif 000007
【図６】
2018136861.tif 000008
【図７】
2018136861.tif 000009
【図８】
2018136861.tif 000010
【図９】
2018136861.tif 000011
【図１０】
2018136861.tif 000012
【図１１】
2018136861.tif 000013
【図１２】
2018136861.tif 000014
【図１３】
2018136861.tif 000015