(57)【要約】【課題】複数のセンサの検出結果を効率的に演算する装置を適切に決定すること。【解決手段】、デバイス情報取得部１１によって複数のデバイス３０の各々が、特定のアルゴリズムの結果を得るためのレイテンシを取得され、決定部１７によって当該レイテンシに基づいて、特定のアルゴリズムが実行されるデバイス３０が決定される。そして、通知部１９によって決定されたデバイス３０へ当該特定のアルゴリズムを実行する旨の通知がなされる。このように、特定のアルゴリズムの結果を得るためのレイテンシに基づいてデバイス３０を決定するので、複数のセンサの検出結果を効率的に演算するデバイス３０を適切に決定することができる。【選択図】図２
2018096864.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のセンサの検出結果を演算することが可能な複数の演算装置の中から特定の演算を実行する演算装置を決定する情報処理装置であって、
前記複数の演算装置の各々が前記特定の演算の結果を得るためのコストを取得するコスト取得部と、
前記コストに基づいて、前記特定の演算を実行する演算装置を決定する決定部と、
前記決定された演算装置へ前記特定の演算を実行する旨の通知を出力する通知部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記複数の演算装置の各々が前記複数のセンサの検出結果を演算した結果の確からしさに関する情報を生成する生成部をさらに備え、
前記コスト取得部は、前記コストとして、前記複数の演算装置の各々が複数のセンサの検出結果を取得するまでの時間である取得時間を取得し、
前記決定部は、前記取得時間と、前記確からしさに関する情報とに基づいて、前記特定の演算を実行する演算装置を決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記生成部は、前記確からしさに関する情報として、前記複数のセンサの検出結果を演算した結果の誤差又はエントロピーに関する情報を生成する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記決定部は、前記複数のセンサ毎の取得時間から前記確からしさに関する情報が示す値の時間変化を計算し、前記時間変化の積分値を基に前記特定の演算を実行する演算装置を決定する、請求項２又は３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
１又は複数の装置によって構成される情報処理装置が、複数のセンサの検出結果を演算することが可能な複数の演算装置の中から特定の演算を実行する演算装置を決定する情報処理方法であって、
前記特定の演算の結果を得るためのコストを取得するコスト取得ステップと、
前記コストに基づいて、前記特定の演算を実行する演算装置を決定する決定ステップと、
前記決定された演算装置へ前記特定の演算を実行する旨の通知を出力する通知ステップと、
を備える情報処理方法。
【請求項６】
複数のセンサの検出結果を演算することが可能な複数の演算装置と、当該複数の演算装置の中から特定の演算を実行する演算装置を決定する情報処理装置とを含む情報処理システムであって、
前記演算装置は、
前記特定の演算の結果を得るためのコストを算出し、当該コストを前記情報処理装置へ送信する送信部と、
前記情報処理装置から前記特定の演算を実行する旨の通知を受け付けて、当該通知に応じて当該特定の演算を実行する実行部と、を備え、
前記情報処理装置は、
各演算装置の前記コストを取得するコスト取得部と、
前記コストに基づいて、前記特定の演算を実行する演算装置を決定する決定部と、
前記決定された演算装置へ前記特定の演算を実行する旨の通知を出力する通知部と、
を備える情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のセンサからの情報を統合する処理を実行する装置を決定する情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、複数のセンサで計測された情報を統合して新たな統合情報を生成するソフトセンサ（バーチャルセンサ、仮想センサとも呼ばれる）が用いられている。例えば、下記特許文献１に記載されたセンサネットワークシステムでは、アプリケーション側メタデータとセンサ側メタデータとの間でマッチングが行われ、センシングデータを必要とするアプリケーションと、そのデータを提供可能な仮想センサとが対応づけられて、センサを管理する装置に対してデータフロー制御指令を送信するという処理が用いられている。また、下記特許文献２に記載された電子機器では、センサと、第１のソフトウェアと、センサと第１のソフトウェアとの間で動作する第２のソフトウェアとを備え、さらに第２のソフトウェアが、第１のソフトウェアから命令を受け、命令に基づきセンサから情報を集め、情報が命令から要求される状態を満たすか否かを判断し、満たす場合は第１のソフトウェアへその旨を報告する処理が用いられている。また、特許文献３に記載された仮想センサシステムでは、複数の測定パラメータに対応する一組の値を得て、その一組の値と仮想センサプロセスモデルとに基づいて、複数の検出パラメータの値を同時に計算するという処理が用いられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−２２６１０２号公報
【特許文献２】特開２００７−４６３２号公報
【特許文献３】特許第５０２６４３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上記のような従来のソフトセンサにおける統合情報の生成方法では、ある装置が複数のセンサで計測されたセンサ情報を集中して演算すると、当該装置の処理負荷が増大してしまうことになる。よって、ソフトセンサとして機能する装置を分散させることが考えられる。例えば、ソフトセンサとして機能する装置をユーザが個別に指定することが考えられるが、ソフトセンサとして機能し得る装置の数が増加した場合、ソフトセンサとして効率的に演算できる装置を容易に指定できないという問題がある。
【０００５】
そこで、本発明は、かかる課題に鑑みて為されたものであり、複数のセンサの検出結果を効率的に演算する装置を適切に決定することが可能な情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理システ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】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明の一側面に係る情報処理装置は、複数のセンサの検出結果を演算することが可能な複数の演算装置の中から特定の演算を実行する演算装置を決定する情報処理装置であって、複数の演算装置の各々が特定の演算の結果を得るためのコストを取得するコスト取得部と、コストに基づいて、特定の演算を実行する演算装置を決定する決定部と、決定された演算装置へ特定の演算を実行する旨の通知を出力する通知部と、を備える。
【０００７】
或いは、本発明の他の側面に係る情報処理方法は、１又は複数の装置によって構成される情報処理装置が、複数のセンサの検出結果を演算することが可能な複数の演算装置の中から特定の演算を実行する演算装置を決定する情報処理方法であって、特定の演算の結果を得るためのコストを取得するコスト取得ステップと、コストに基づいて、特定の演算を実行する演算装置を決定する決定ステップと、決定された演算装置へ特定の演算を実行する旨の通知を出力する通知ステップと、を備える。
【０００８】
或いは、本発明の他の側面に係る情報処理システムは、複数のセンサの検出結果を演算することが可能な複数の演算装置と、当該複数の演算装置の中から特定の演算を実行する演算装置を決定する情報処理装置とを含む情報処理システムであって、演算装置は、特定の演算の結果を得るためのコストを算出し、当該コストを情報処理装置へ送信する送信部と、情報処理装置から特定の演算を実行する旨の通知を受け付けて、当該通知に応じて当該特定の演算を実行する実行部と、を備え、情報処理装置は、各演算装置のコストを取得するコスト取得部と、コストに基づいて、特定の演算を実行する演算装置を決定する決定部と、決定された演算装置へ特定の演算を実行する旨の通知を出力する通知部と、を備える。
【０００９】
かかる構成の情報処理装置或いは情報処理方法、及び情報処理システムによれば、コスト取得部によって複数の演算装置の各々が特定の演算の結果を得るためのコストが取得され、決定部によって当該コストに基づいて、特定の演算を実行する演算装置が決定される。そして、通知部によって決定された演算装置へ当該特定の演算を実行する旨の通知がなされる。このように、特定の演算の結果を得るためのコストに基づいて演算装置を決定するので、複数のセンサの検出結果を効率的に演算する演算装置を適切に決定することができる。
【００１０】
複数の演算装置の各々が複数のセンサの検出結果を演算した結果の確からしさに関する情報を生成する生成部をさらに備え、コスト取得部は、コストとして、複数の演算装置の各々が複数のセンサの検出結果を取得するまでの時間である取得時間を取得し、決定部は、取得時間と、確からしさに関する情報とに基づいて、特定の演算を実行する演算装置を決定する、ことも好適である。
【００１１】
かかる構成を採れば、生成部によって、複数の演算装置の各々が複数のセンサの検出結果を演算した結果の確からしさに関する情報が生成され、情報取得部によって、複数の演算装置の各々が複数のセンサの検出結果を取得するまでの時間を示す取得時間が取得されるので、より適切に演算装置を決定することができる。
【００１２】
また、生成部は、確からしさに関する情報として、複数のセンサの検出結果を演算した結果の誤差又はエントロピーに関する情報を生成する、ことも好適である。
【００１３】
この場合、生成部が、確からしさに関する情報として推定値の誤差あるいはエントロピーに関する情報を生成するので、より適切に演算装置を決定することができる。
【００１４】
さらに、決定部は、複数のセンサ毎の取得時間から確からしさに関する情報が示す値の時間変化を計算し、時間変化の積分値を基に特定の演算を実行する演算装置を決定する、ことも好適である。
【００１５】
こうすれば、簡易な計算方法により適切に演算装置を決定することができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、複数のセンサの検出結果を効率的に演算する装置を適切に決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の好適な一実施形態に係る情報処理システム１の構成概略図である。
【図２】図１の情報処理装置１０の機能構成を示すブロック図である。
【図３】デバイス３０及びセンサ５０のレイテンシに基づくネットワーク図である。
【図４】デバイス３０と接続する各センサ５０の配置例を示す図である。
【図５】温度及び位置の取り得る範囲を示すパーティクルの変化を示す図である。
【図６】パーティクル分布に基づくエントロピーの時間変化を示す図である。
【図７】送付先情報ＤＢ２０に記憶されるセンサ情報送付先情報のデータ構造を示す図である。
【図８】図１のデバイス３０の機能構成を示すブロック図である。
【図９】統合処理装置へ転送するパケット情報のデータ構造を示す図である。
【図１０】図１の情報処理装置１０及びデバイス３０のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図１１】情報処理装置１０におけるデバイス情報を取得する処理の手順を示すフローチャートである。
【図１２】情報処理装置１０におけるエントロピー情報を生成する処理の手順を示すフローチャートである。
【図１３】情報処理装置１０における情報統合処理装置を決定する処理の手順を示すフローチャートである。
【図１４】情報処理装置１０におけるデバイスへ情報統合処理を行なう旨の通知を出力する処理の手順を示すフローチャートである。
【図１５】デバイス３０におけるデバイスの情報を送信する処理の手順を示すフローチャートである。
【図１６】デバイス３０における情報統合処理を行なう処理の手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一又は相当要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１９】
図１は、本発明の好適な一実施形態に係る情報処理システムの構成概略図である。同図に示される情報処理システム１は、プラント内の設備（例えば、ガスタービンシステム）、物流管理システム、機器類（例えば、ジェットエンジン、ロボット等）、工場における生産装置の制御・診断システム、又はＩｏＴシステムなどに使用される。情報処理システム１は、情報処理装置１０（情報処理装置）と、複数のデバイス３０（複数の演算装置）を含む。情報処理装置１０は、複数のセンサ５０（センサ５０ａ，５０ｂ，５０ｃ，５０ｄ…）から取得されたセンサ値の演算をさせるデバイス３０を複数のデバイス３０（デバイス３０ａ，３０ｂ，３０ｃ…）の中から決定する処理を実行する。情報処理装置１０は、情報処理を実行可能な装置であり、具体的には、サーバ装置等である。情報処理装置１０は、１又は複数の装置によって構成される。デバイス３０は、複数のセンサ５０から取得されたセンサ値（検出結果）を統合して統合情報の推定値を生成し、その統合情報の推定値を情報処理装置１０へ出力することが可能な装置である。情報処理装置１０は、デバイス３０から出力された統合情報の推定値を利用して、ガスタービン、ジェットエンジン、ロボット等の制御対象機器（不図示）を制御する。センサ５０は、センシング対象の物理量やその変化を検出し、センシングデータとして記録または出力するデバイスである。すなわち、本実施形態におけるセンサ５０は、実センサである。ただし、センサ５０は、任意の情報源であってもよく、例えば、シミュレーションの出力や仮想センサの出力、プログラムの出力を取得する機構をもってセンサとしてもよい。デバイス３０は、統合情報を推定する際に、公知のカルマンフィルタ、情報フィルタ、パーティクルフィルタ等を用いた情報統合処理によって行う。本実施形態においては、パーティクルフィルタを使用するが、これに限定するものではない。パーティクルフィルタは入力値からある知りたい値を推定する際に使用する手法である。推定には常に推定誤差が伴うため、パーティクルフィルタにおいては、各パーティクル（粒子）に“重み”と呼ぶ情報をもたせ、推定値がその各パーティクルフィルタが示す値をとる確率をその重みで表現する。パーティクルフィルタにおいては、パーティクルが分布しているところに推定値は存在し、パーティクルの“重み”の大きいところに、推定値はより高い確率で存在することを表現する。例えば、デバイス３０は、統合情報の取り得る範囲をパーティクル分布で表現し、その分布の重みを反映した重み付き平均値又は重心値を算出することにより、統合情報を推定する。また、その分布の広がりを示す指標を使って、推定値の正確さ（誤差）を表現する。広がりを示す指標としては、そのパーティクルのエントロピーを計算する手法、又はパーティクルの存在部分をヒストグラム化して、近似する正規分布の標準偏差σを使用する方法がある。
【００２０】
各デバイス３０は、デバイス３０を識別するＩＤを有している。例えば、デバイス３０ａは、「デバイス−０１」というＩＤを有する。また、各センサ５０は、センサ５０を識別するＩＤを有している。例えば、センサ５０ａは、「センサ−０１」というＩＤを有する。デバイス３０ａは、温度を計測するセンサであるセンサ５０ａ〜センサ５０ｅと接続しており、センサ５０ａ〜センサ５０ｅから温度の計測値であるセンサ値を取得することができる。また、デバイス３０ｂは、ある物体の位置をメッシュ（予め定められた区域）単位で計測するセンサであるセンサ５０ｆと接続しており、当該センサ５０ｆからある物体のメッシュ上における存在する区域を示すセンサ値を取得することができる。また、デバイス３０ｃは、ある物体の位置をメッシュより精度の高い単位で計測するセンサであるセンサ５０ｇと接続しており、当該センサ５０ｇからある物体の位置を示すセンサ値を取得することができる。また、デバイス３０は、他のデバイス３０と通信することもできる。これにより、それぞれのデバイス３０が接続している実センサのセンサ値も互いに送受信することができる。例えば、デバイス３０ａとデバイス３０ｂは、近距離無線通信などの通信手段により互いに通信することができ、デバイス３０ａは、デバイス３０ｂからセンサ５０ｆのセンサ値を取得することができる。また、各デバイス３０は、実センサのセンサ値を取得するだけでなく、それぞれのデバイス３０が仮想センサとなり、自デバイス３０以外の仮想センサからセンサ値を取得することもできる。なお、各デバイス３０は、予め周囲のデバイス３０のＩＤと、当該デバイス３０のアドレスとを対応付けたアドレス情報を記憶しており、当該アドレス情報を用いて周囲のデバイス３０と通信することができる。
【００２１】
次に、情報処理装置１０の機能構成について説明する。図２は、情報処理装置１０の機能構成を示すブロック図である。情報処理装置１０は、機能的には、デバイス情報取得部１１（コスト取得部）、デバイス情報ＤＢ１２、センサ情報取得部１３、センサ情報ＤＢ１４、生成部１５、判断情報ＤＢ１６、決定部１７、アルゴリズム情報ＤＢ１８、通知部１９、及び送付先情報ＤＢ２０を備えている。以下、情報処理装置１０の各機能部の機能について詳細に説明する。
【００２２】
デバイス情報取得部１１は、デバイス３０の情報を取得する部分である。デバイス情報取得部１１は、所定のタイミング（例えば、新たにデバイス３０が追加されたタイミング）で、各デバイス３０に対してデバイスの情報の送信要求をする。デバイス情報取得部１１は、予めデバイス３０のアドレスを示すアドレス情報を記憶しており、記憶しているアドレス情報に基づいて、各デバイス３０に対してデバイスの情報の送信要求をする。上記のデバイスの情報には、デバイス３０の処理性能を示す情報（性能情報）、デバイス３０と接続するセンサ５０からセンサ情報を取得するための処理時間を示す計測レイテンシ（計測情報）、及びデバイス３０の周囲の他のデバイス３０と通信するための処理時間を示す通信レイテンシ（通信情報）が含まれる。ここで、計測レイテンシとは、センサ５０が事象の計測開始時間を０とし、当該センサ５０のセンサ値が計測されるまでの時間である。また、通信レイテンシとは、あるデバイス３０と他のデバイス３０とが通信するのに要する時間である。なお、計測レイテンシには、センサ５０が計測した結果を当該センサ５０が接続されているデバイス３０まで送信する通信に要する時間をさらに含めてもよい。
【００２３】
デバイス情報取得部１１が上記の送信要求をすると、デバイス３０は、これに応じてデバイスの情報を情報処理装置１０へ送信する。デバイス情報取得部１１は、当該デバイスの情報を受信することにより、デバイス３０の情報を取得する。デバイス情報取得部１１は、性能情報として、デバイス３０のデバイスＩＤと、デバイス３０の性能情報とが対応付けられた情報を取得する。また、デバイス情報取得部１１は、計測情報として、デバイス３０のデバイスＩＤと、センサ５０のセンサ種別と、センサ５０のセンサＩＤと、計測レイテンシとを対応付けた情報を取得する。通信情報として、対となるデバイス３０の２つのデバイスＩＤと、通信レイテンシとを対応付けた情報を取得する。上記の性能情報を用いることでセンサ情報を統合させるための処理時間を推定することができる。また、計測レイテンシを用いることで、当該デバイス３０でセンサの情報を取得するための処理時間を取得する。また、通信レイテンシを用いることで、当該デバイス３０で周囲のデバイスと通信するための処理時間を取得する。このように、デバイス情報取得部１１は、複数のデバイス３０の各々が特定の演算の結果を得るためのコストに関する情報を取得する。デバイス情報取得部１１は、取得したデバイスの情報をデバイス情報ＤＢ１２へ登録する。ここでいうコストとは、処理時間又は使用する演算資源の積み上げなど、システム利用者又は管理者が最小化したい指標を数値的に表現するものである。このコストを小さくできている状態が“効率的”な状態となっている。例えば、リアルタイム性を重要視し、できるだけ早く情報統合結果を取得する必要があるシステムにおいては、通信レイテンシや計測レイテンシ等の情報統合までに費やす時間の総合計をコストとして利用できる。また、例えば、各デバイス３０にそれぞれ異なる単位時間あたりの利用料金が設定されており、金銭的な出費を最小限にしたい場合には、その利用料金の積み上げた結果をコストとしてもよい。このようにして、情報処理装置１０においてコストの定義式を入れ替えることによって、その数値を最小化する構成を調べるだけで、どのデバイス３０に情報統合を行わせるのがよいかを自動的に決定できる。
【００２４】
センサ情報取得部１３は、デバイス３０に対してセンサ情報の送信要求をする。具体的に、センサ情報取得部１３は、センサ５０に接続するデバイス３０に対して、センサ情報の送信要求をする。センサ情報取得部１３は、当該送信要求に応じてデバイス３０から取得したセンサ情報をセンサ情報ＤＢ１４へ登録する。このセンサ情報には、センサ５０のセンサＩＤ、デバイス３０のデバイスＩＤ、センサ５０のセンサ種別、及びセンサ５０で取得されたセンサ値が含まれる。なお、このセンサ値は実際のセンサを通して取得したデータであることが好ましいが、多様な運用モードを持つシステムにおいては、その多様な運用環境を再現しながら実際のデータをバランス良く集めることは難しい。その場合は、シミュレーションの出力などを使って代用してもよい。
【００２５】
生成部１５は、複数のデバイス３０の各々が複数のセンサ５０の検出結果を演算した結果の確からしさに関する情報を生成する部分である。生成部１５は、複数のセンサ５０の検出結果を演算した結果の確からしさに関する情報として、推定値の取り得る値の広がり度合いを示す代表値であるエントロピーを確からしさに関する情報（エントロピー情報）として特定する。より詳細には、生成部１５は、各パーティクルが推定結果の取り得る確率を示すように対応させ、そのパーティクルの分布を基にエントロピーを算出することができる。生成部１５は、統合処理を実行するためのプログラムであるアルゴリズム毎に、各デバイス３０で情報統合を実施した場合のエントロピー情報を生成する。なお、上記アルゴリズムのインタフェースとして、統合処理に必要となる入力値の変数、当該入力値として必要とされる情報の種類（例えば、温度情報、位置情報）が定められている。また、各アルゴリズムのインタフェースに関する情報（インタフェース情報）は、アルゴリズム情報ＤＢ１８に記憶される。
【００２６】
生成部１５は、最初に対象とするアルゴリズムを決定する。生成部１５は、当該アルゴリズムのインタフェース情報を参照し、入力対象の情報の種類（例えば、位置情報と、温度情報）を特定する。続いて、生成部１５は、デバイス情報ＤＢ１２を参照して、各デバイス３０の情報（性能情報、計測情報、通信情報）を取得する。続いて、生成部１５は、あるデバイス３０を基準として、上記入力対象の情報を取得するためのコストを算出する。ここで、図３にデバイス３０とセンサ５０との間の計測レイテンシ及びデバイス３０間の通信レイテンシの関係を示す。図３に示した図は、デバイス情報ＤＢ１２に記憶されている情報（計測情報及び通信情報）に基づいたものである。
【００２７】
例えば、デバイス３０ｒは、自デバイス３０が接続するセンサ５０ｋとの間の計測レイテンシが０．６秒である。すなわち、デバイス３０ｒは、センサ５０ｋのセンサ値を取得するために０．６秒かかることを意味する。また、デバイス３０ｑに接続されているセンサ５０ｑの計測レイテンシが０．５秒であり、デバイス３０ｑとデバイス３０ｒとの間の通信レイテンシが０．１秒であるので、デバイス３０ｒがセンサ５０ｑのセンサ値を取得するためのレイテンシ（通信レイテンシと計測レイテンシとを合算した合計レイテンシ）は、０．５秒と０．１秒とを合算した０．６秒となる。
【００２８】
生成部１５は、デバイス３０毎に、図３に示したような、デバイス３０とセンサ５０との間の計測レイテンシ及びデバイス３０間の通信レイテンシに基づいて、各入力値を最短で取得する経路を特定する。この経路を特定するための方法は、公知の経路探索技術（例えば、ダイクストラ法）により特定できる。このように、生成部１５は、デバイス３０がアルゴリズムを実行するために必要な入力値を取得するための経路（取得元となるセンサ５０、転送箇所となるデバイス３０）及び各入力値の取得タイミング（統合処理を開始したタイミングを０とした場合における、各入力値を最短で取得する合計レイテンシ）を特定する。生成部１５は、特定した経路に関する情報を記憶しておく。なお、生成部１５は、通信レイテンシ及び計測レイテンシの何れか一方に基づいて経路を特定するようにしてもよい。また、生成部１５は、各デバイス３０の性能情報も加味して経路を特定するようにしてもよい。例えば、処理性能が低いデバイス３０を経由する場合、当該デバイス３０を経由する通信レイテンシをさらに増加させるようにしてもよい。
【００２９】
生成部１５は、上記経路により特定した入力値の取得タイミングにおけるセンサ情報をセンサ情報ＤＢ１４から取得する。生成部１５は、例えば、取得元となるセンサ５０のセンサＩＤを検索キーとしてセンサ情報を取得する。続いて、生成部１５は、取得したセンサ情報（センサ種別、センサ値）と、当該センサ値と推定したい情報との関係性を数式として表現したモデルとに基づいて、パーティクル情報すなわち推定値の取り得る範囲を更新する。この更新する方法は、パーティクルフィルタの公知の方法に従い、重みの更新とリサンプルにより行う。生成部１５は、この更新した結果を、統合情報が取り得る範囲を示すパーティクル分布に適用して、パーティクル分布を更新する。すなわち、生成部１５は、上記更新した結果に基づいて、パーティクル分布を狭めるように更新する。このように、生成部１５は、特定した経路による入力値順（合計レイテンシが少ない順）に、パーティクル分布を更新していく。生成部１５は、特定したパーティクル分布に基づいて、公知の算出方法によりパーティクルの広がりの程度を示すエントロピーの値を算出する。生成部１５は、デバイスＩＤと、アルゴリズムＩＤと、通信レイテンシ及び計測レイテンシに基づいたセンサ値の取得タイミングを示す時刻と、当該時刻において取得されるセンサ情報によって更新されたパーティクル分布を示す情報とを対応付けた情報（パーティクル情報）を判断情報ＤＢ１６へ記憶する。このとき、特定の共通した基準時間を設けて、その基準時間に対する時刻変化として記憶してもよい。また、生成部１５は、デバイス３０のデバイスＩＤと、対象アルゴリズムを特定するアルゴリズムＩＤと、通信レイテンシ及び計測レイテンシに基づいたセンサ値の取得タイミングを示す時刻と、エントロピーの値とを対応付けた情報（エントロピー情報）を判断情報ＤＢ１６へ記憶（登録）する。また、生成部１５は、あるアルゴリズムについて、各デバイス３０を基準したエントロピー情報の登録が完了した場合、その旨を決定部１７へ通知する。
【００３０】
ここで、図４及び図５を用いて、統合情報を生成するデバイス３０を決定する例を説明する。図４は、プレートに各種センサ及びワークピースＷＰが配置されている例を示す図である。この例では、温度センサが貼り付けられたプレート上をワークピースＷＰが移動している。このワークピースＷＰの位置におけるプレートの温度を出力するデバイス３０（仮想センサ）を決定する。プレート上の任意の位置の温度は、各温度センサの重み付き平均で計算できるものとする。重みは各温度センサであるセンサ５０ａ〜センサ５０ｅまでの距離で一意に決まる関数で与えられる。この温度の計算はモデル式を用いて行われる。モデル式は、温度センサの値とワークピースＷＰの位置を引数（変数）として、任意の位置の温度を計算するために用いられる。位置情報を得るセンサとしては、粗い情報のみ出力するメッシュセンサ（ワークピースがおおよそどの領域にいるかを判定するセンサ）であるセンサ５０ｆと正確な位置情報を出力する位置センサであるセンサ５０ｇが配置されているものとする。
【００３１】
ここで、各センサ５０の応答速度が異なっているものとする。デバイス３０から計測指令を出した後に、計測値が最寄りのデバイス３０まで戻ってくるまでの時間は、温度センサが最も早く、メッシュセンサがその次に早く、位置センサは画像解析などを実行するので最も遅いものとする。また、プレートの温度変化はさほど大きくなく、ワークピースＷＰは常に移動しているものとする。
【００３２】
図５は、各センサ値が届く度に仮想センサにおける位置及び温度の推定値が変化することを示す図である。図５は、仮想センサが推定した温度（Ｙ軸）と、仮想センサが推定した位置（Ｘ軸）とを示すグラフである。推定値の広がりをパーティクルの分布で表現し、パーティクルの有無で推定値が取り得るかどうかを示し、各パーティクルが持つ“重み”（図示せず）でその値を取り得る確率を示している。図５（ａ）は、最初に何も情報が無い状態では、推定値の取り得る値を示す各パーティクルＰが、温度及び位置が物理的に取り得る値全体に広がっている。正確には、パーティクルは無限個存在するが、計算資源の関係で公知のパーティクルフィルタの手法にならい、有限個のパーティクルで代表して表現している。温度データが取得されると、図５（ｂ）に示すように、位置が不明であるが、温度の取り得る範囲が絞られる。図５（ｃ）に示すようにメッシュセンサのデータが先に取得された場合、おおよその位置が分かるので、Ｘ軸方向のパーティクルＰの範囲が絞られる。また、温度データとメッシュデータが取得された場合には、図５（ｄ）に示すように、温度とおおよその位置の両方が分かるので、パーティクルＰの範囲がＸ軸方向とＹ軸方向の双方向で絞られる。
【００３３】
上記の例の場合、温度センサからのセンサ値は、早く取得できるので、位置情報をより早く取得することがより確からしい統合情報の推定値を早く生成するために重要となる。また、位置センサからデータを取得するのに時間がかかりすぎるので、統合情報の生成にかかる時間を考慮すると、できるだけ早く確からしさを向上させるには、情報処理装置１０は、メッシュセンサであるセンサ５０ｆに接続しているデバイス３０ｂで統合情報を生成することが最もよいと判断する。以下、情報処理装置１０による統合情報を生成するデバイス３０を決定する機能を詳細に説明する。
【００３４】
図２に戻って、決定部１７は、コストに基づいて、特定の演算を実行する演算装置を決定する部分である。この実施形態では、情報統合にかかる時間と推定誤差の積をコストとしている。すなわち、推定誤差ができるだけ早く小さくなるようにすればコストが小さくなる。決定部１７は、各デバイス３０の複数のセンサ毎の取得タイミングからエントロピーの時間変化を計算し、その時間変化の積分値を基に統合処理を実行するデバイス３０を決定する。決定部１７は、生成部１５によってあるアルゴリズムについて各デバイス３０を基準したエントロピー情報を登録した旨の通知を受けると、判断情報ＤＢ１６を参照して、各デバイス３０のエントロピー情報を取得する。ここで、図６にエントロピーの時間変化のグラフを示す。Ｙ軸にエントロピーの値を示し、Ｘ軸に時間を示す。この図の例では、３つの変数の入力値により統合処理を実行する場合の例を示す。ｔ０の取得タイミングで最初の変数の値が入力され、ｔ１の取得タイミングで次の変数の値が入力され、ｔ２の取得タイミングで最後の変数の値が入力されることが予測される。各データが入力される度に統合情報の取り得る範囲が狭まるため、時間経過とともにエントロピーの値が小さくなることが予測される。エントロピーの値が早く小さくなることは、効率的に統合処理が実行されることを示している。従って、決定部１７は、取得したエントロピー情報を用いて、各デバイス３０の複数のセンサ毎の取得タイミングからエントロピーの時間変化を計算し、その時間変化の積分値（図６に示すグラフの面積）を算出し、当該積分値が最も小さいデバイス３０を統合処理装置として決定する。この積分値が最も小さくなるデバイス３０は、初期条件又はセンサ取得値のゆらぎによって別のデバイスに変わることもある。デバイス３０を選定する際は様々な条件下でこの処理を複数回繰り返し安定して効率が良かったデバイス３０を選定するようにしてもよい。
【００３５】
決定部１７は、統合処理装置となるデバイス３０を決定すると、対象となるアルゴリズムのアルゴリズムＩＤとデバイス３０を特定するデバイスＩＤを通知部１９へ通知する。また、決定部１７は、統合処理装置のデバイス３０が他のデバイス３０からセンサ情報を取得する必要がある場合、生成部１５が生成した経路に基づいてセンサ情報送付先情報を生成する。ここで、センサ情報送付先情報の例を図７に示す。センサ情報送付先情報は、情報統合アルゴリズムを特定する情報統合アルゴリズムＩＤと、当該情報アルゴリズムの変数を特定する変数ＩＤと、当該変数の入力値となるセンサ情報の取得元となるセンサ５０を特定するセンサＩＤと、送信先のデバイス３０を特定する送信先デバイスと、送信元のデバイス３０を特定する送信元デバイスと、情報統合装置となるデバイス３０を特定する情報統合装置と、を含む情報である。なお、さらにセンサ情報送付先情報には、当該センサ情報送付先情報を送付する対象のデバイス３０を示す情報も対応付けられている。
【００３６】
例えば、デバイスＩＤが「デバイス−０１」のデバイス３０が温度センサと接続しており、デバイスＩＤが「デバイス−０２」のデバイス３０を経由して、温度センサの値を情報統合装置であるデバイスＩＤが「デバイス−０６」であるデバイス３０へ送信する場合を考える。まず、決定部１７は、デバイスＩＤ「デバイス−０１」宛てのデータとして、情報統合アルゴリズムＩＤと、変数ＩＤと、センサＩＤ（温度センサのＩＤ）と、送信先のデバイス３０のＩＤ（上記例では、「デバイス−０２」）と、送信元デバイス（上記例では、自デバイス３０なので、自デバイスであることを示す「ＳＥＬＦ」）と、情報統合装置を示すデバイス３０のＩＤ（上記例では「デバイス−０６」）とを含む情報（センサ情報送付先情報）を生成する。また、決定部１７は、デバイスＩＤ「デバイス−０２」宛てのデータもさらに作成する。この場合、情報統合アルゴリズムＩＤ、変数ＩＤ、センサＩＤ、及び情報統合装置は、上記の例と同様であり、送信先デバイスが「デバイス−０６」となり、送信元デバイスが「デバイス−０１」となる。決定部１７は、生成したセンサ情報送付先情報を送付先情報ＤＢ２０へ登録する。
【００３７】
通知部１９は、決定部１７によって決定された情報統合装置となるデバイス３０へ対象となる情報統合アルゴリズムの処理（特定の演算）を実行する旨の通知を出力する部分である。具体的に、通知部１９は、決定部１７からアルゴリズムＩＤとデバイスＩＤとを取得すると、アルゴリズム情報ＤＢ１８を参照して、当該アルゴリズムＩＤに対応するアルゴリズムを取得する。続いて、通知部１９は、送付先情報ＤＢ２０を参照して、アルゴリズムＩＤに対応するセンサ情報送付先情報と、当該センサ情報送付先情報の送付対象とを取得する。通知部１９は、決定部１７によって決定された情報統合装置なるデバイス３０宛てに、取得したアルゴリズムを送信すると共に、当該アルゴリズムを実行する旨の通知を送信（出力）する。また、通知部１９は、センサ情報送付先情報の送付対象となるデバイス３０に対して、センサ情報送付先情報を送信する。
【００３８】
次に、デバイス３０の機能構成について説明をする。図８は、デバイス３０の機能構成を示すブロック図である。デバイス３０は、機能的には、デバイス情報制御部３１（送信部）、性能情報ＤＢ３２、レイテンシＤＢ３３、センサ情報制御部３４、実行部３５、アルゴリズム情報ＤＢ３６、転送部３７及び送付先情報ＤＢ３８を備えている。
【００３９】
デバイス情報制御部３１は、デバイスの情報の制御をする部分である。具体的には、デバイス情報制御部３１は、情報処理装置１０からのデバイスの情報の送信要求を受け付けると、デバイスの情報を取得する。まず、デバイス情報制御部３１は、性能情報ＤＢ３２から性能情報を取得し、取得した性能情報を情報処理装置１０へ送信する。また、デバイス情報制御部３１は、周囲のデバイス３０に対して通信要求をして、通信レイテンシを算出する。具体的には、デバイス情報制御部３１は、予め周囲のデバイス３０のアドレスを記憶しておき、当該アドレス宛に通信要求をする。デバイス情報制御部３１は、当該アドレスに対応するデバイス３０（相手側デバイス３０）から送信時刻を受信して、当該送信時刻と通信要求に対する応答を受信した時刻との差分値を当該デバイス３０との通信レイテンシとして、自デバイス３０のデバイスＩＤと、相手側デバイス３０のデバイスＩＤと、通信レイテンシとを対応付けた情報を生成し、その情報をレイテンシＤＢ３３に登録する。デバイス情報制御部３１は、レイテンシＤＢ３３に登録した通信情報を情報処理装置１０へ送信する。
【００４０】
また、デバイス情報制御部３１は、センサ情報制御部３４へ計測レイテンシを含むセンサ情報の取得要求をして、センサ情報制御部３４から接続している各センサ５０のセンサ情報を取得する。デバイス情報制御部３１は、当該センサ情報にデバイス３０のデバイスＩＤを対応付けた計測情報をレイテンシＤＢ３３に記憶すると共に、情報処理装置１０へ送信する。デバイス情報制御部３１は、他のデバイス３０からの通信要求がなされると、通信要求を受信した時刻を要求元のデバイス３０へ送信する。性能情報ＤＢ３２は、自デバイス３０の性能情報を記憶する部分である。上述のように、デバイス情報制御部３１は、特定のアルゴリズムにより演算した結果を得るためのコストに関する情報を算出し、当該コストを情報処理装置１０へ送信する。情報統合の効率を正しく見積もるには全センサがタイミングを同期させながらデータを取る必要がある場合もある。この場合は、複数のデバイス３０が連携して互いにタイミングを調整しながらセンシングをしてもよい。
【００４１】
センサ情報制御部３４は、自デバイス３０と接続しているセンサ５０からセンサ値を取得する部分である。情報処理装置１０からセンサ情報の送信要求を受け付けた場合、接続しているセンサ５０のセンサ値を取得し、当該センサ値を情報処理装置１０へ送信する。また、センサ情報制御部３４は、デバイス情報制御部３１からセンサ情報の取得要求を受け付けた場合、デバイス３０と接続するセンサ５０からセンサ値を取得するための処理時間を計測することにより計測レイテンシを算出し、予め記憶しているセンサ種別とセンサＩＤとを計測レイテンシに対応付けてセンサ情報を生成し、当該センサ情報をデバイス情報制御部３１へ送信する。
【００４２】
実行部３５は、情報処理装置１０から統合処理（統合情報を生成する処理）を実行する旨の通知を受け付けて、当該通知に応じて当該統合処理を実行する部分である。実行部３５は、情報処理装置１０から統合処理を実行する旨の通知を受け付けると共に、アルゴリズムを取得する。実行部３５は、当該アルゴリズムをアルゴリズム情報ＤＢ３６に記憶する。
【００４３】
すなわち、実行部３５は、実行タイミング（例えば、上記通知を受信した直後、情報処理装置１０から開始依頼を受けた後）になると、アルゴリズム情報ＤＢ３６に記憶されているアルゴリズムを実行し、統合処理を実行する。
【００４４】
転送部３７は、情報処理装置１０から受信したセンサ情報送付先情報に基づいてセンサ値を転送する部分である。転送部３７は、情報処理装置１０からセンサ情報送付先情報を受信すると、当該センサ情報送付先情報を送付先情報ＤＢ３８に登録する。転送部３７は、送付先情報ＤＢ３８に記憶されているセンサ情報送付先情報を参照し、センサ情報送付先情報の送信元デバイスが「ＳＥＬＦ」であるセンサ情報送付先情報がある場合、当該センサ情報送付先情報のセンサＩＤに対応するセンサ５０からセンサ値を取得する。続いて、転送部３７は、図９に示すパケット情報を生成する。具体的には、転送部３７は、パケット情報の送信元デバイスとして、自デバイス３０のデバイスＩＤを入力する。また、転送部３７は、パケット情報の情報統合アルゴリズムＩＤとして、センサ情報送付先情報の情報統合アルゴリズムＩＤを入力する。また、転送部３７は、パケット情報の変数ＩＤとして、当該センサ情報送付先情報の変数ＩＤを入力する。また、転送部３７は、パケット情報のセンサＩＤとして、当該センサ情報送付先情報のセンサＩＤを入力する。また、転送部３７は、センサ値として、上記のように取得したセンサ値を入力する。また、転送部３７は、パケット情報のセンサ計測時刻として、センサを計測した時刻を入力する。そして、転送部３７は、パケット情報の情報統合装置として、センサ情報送付先情報の情報統合装置を入力する。このように、転送部３７は、パケット情報を生成する。転送部３７は、生成したパケット情報をセンサ情報送付先情報の送付先のデバイス宛てに送信する。
【００４５】
また、転送部３７は、他のデバイス３０からパケット情報を受信した場合、パケット情報の情報統合アルゴリズムＩＤと、変数ＩＤと、情報統合装置とを特定し、送付先情報ＤＢ３８を参照し、これらの３つの情報に対応する送付先情報の送付先デバイスを特定する。続いて、転送部３７は、受信したパケット情報の送信元を自デバイス３０のデバイスＩＤに変更し、送付先のデバイス３０へパケット情報を送信する。
【００４６】
図１０は、情報処理装置１０及びデバイス３０を構成するコンピュータのハードウェア構成を示すブロック図である。同図に示すように、物理的には、ＣＰＵ１０１、主記憶装置であるＲＡＭ１０２及びＲＯＭ１０３、入力キー、タッチセンサ等の入力デバイスである入力装置１０４、タッチパネルディスプレイ、液晶ディスプレイ等の出力装置１０５、データ送受信デバイスである通信モジュール１０６、半導体メモリ等の補助記憶装置１０８、などを含むコンピュータシステム（情報処理プロセッサ）として構成されている。情報処理装置１０及びデバイス３０の上述した処理機能は、図１０に示されるＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２等のハードウェア上に１又は複数の所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１０１の制御のもとで入力装置１０４、出力装置１０５、及び通信モジュール１０６を動作させるとともに、ＲＡＭ１０２や補助記憶装置１０８におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。なお、情報処理装置１０及びデバイス３０は、１つのコンピュータによって構成されてもよいし、階層的に接続された複数のコンピュータによって構成されてもよい。センサ５０にセンシング要求を出したり、データを取得したりする部分には入力装置１０４、出力装置１０５、及び通信モジュール１０６の何れかを使用する。これらは接続するセンサの個数に応じて複数設けてもよい。
【００４７】
次に、図１１〜図１４を参照して、情報処理装置１０による統合処理装置を決定する処理手順を説明する。まず、図１１を用いてデバイスの情報を取得する処理手順を説明する。図１１は、情報処理装置１０によるデバイスの情報を取得する処理手順を示すフローチャートである。
【００４８】
まず、デバイス情報取得部１１は、各デバイス３０に対して、デバイスの情報の送信要求をして、各デバイス３０からデバイスの情報を取得する（ステップＳ１）。デバイス情報取得部１１は、取得した各デバイス３０のデバイスの情報をデバイス情報ＤＢ１２に記憶する（ステップＳ２）。
【００４９】
続いて、図１２を用いて情報処理装置１０において各デバイス３０での複数のセンサ５０の検出結果を用いた演算の確からしさを算出する処理の手順を説明する。図１２は、複数のセンサ５０の検出結果を演算した確からしさを算出する処理の手順を示すフローチャートである。まず、生成部１５は、あるアルゴリズムを参照し、そのアルゴリズムのインタフェース情報を取得する（ステップＳ３）。続いて、生成部１５は、デバイス情報ＤＢ１２を参照して、デバイスの情報を取得する（ステップＳ４）。続いて、生成部１５は、あるデバイス３０における、変数毎の最短経路及び各変数の合計レイテンシを特定する（ステップＳ５）。続いて、生成部１５は、直近のパーティクル情報を取得し（ステップＳ６）、合計レイテンシが少ない順に各変数に対応するセンサ値を取得する（ステップＳ７）。続いて、生成部１５は、直近のパーティクル情報と、センサ情報と、推定したい情報と当該センサ情報との関係性を示すモデル式とにより、新たなパーティクル情報を生成する（ステップＳ８）。続いて、生成部１５は、生成したパーティクル情報に基づいてエントロピー情報を生成する（ステップＳ９）。全ての入力値となるセンサ情報を取得していない場合（ステップＳ１０：Ｎｏ）、ステップＳ６へ進む。一方、全ての入力変数のセンサ値を取得した場合（ステップＳ１０：Ｙｅｓ）、処理を終了する。なお、全てのデバイス３０のエントロピー情報を取得するために、全てのデバイス３０について、ステップＳ４〜ステップＳ１０の処理を繰り返す。ステップＳ６において直近のパーティクル情報が無い場合には、パーティクルを広範囲に一様に分布させた初期分布を使ったり、仮説をもとに作成した初期分布を使ったりしてもよい。
【００５０】
続いて、図１３を用いて各デバイス３０から情報統合装置となるデバイス３０を決定する処理の手順を説明する。まず、決定部１７は、あるアルゴリズムについて、判断情報ＤＢ１６に記憶されている全てのデバイス３０のエントロピー情報を取得する（ステップＳ１１）。続いて、決定部１７は、取得したエントロピー情報を用いて、デバイス３０毎の時間変化によるエントロピー情報の変化に基づく面積を算出する（ステップＳ１２）。決定部１７は、面積が最小となるデバイス３０を情報統合装置に決定して（ステップＳ１３）、処理を終了する。
【００５１】
続いて、図１４を用いて情報統合装置となるデバイス３０へ統合処理を実行する旨を通知する処理の手順を説明する。まず、通知部１９は、対象となるアルゴリズムをアルゴリズム情報ＤＢ１８から取得する（ステップＳ１４）。続いて、通知部１９は、取得したアルゴリズムを情報統合装置となるデバイス３０へ送信すると共に、情報統合処理を実行する旨を通知する（ステップＳ１５）。また、通知部１９は、情報統合装置となるデバイス３０へセンサ情報を転送するデバイス３０へ送付先情報を送信する（ステップＳ１６）。
【００５２】
続いて、デバイス３０側の処理の手順について説明する。まず、図１５を用いて、デバイスの情報を情報処理装置１０へ送信する処理手順を説明する。まず、デバイス３０のデバイス情報制御部３１は、自デバイスのセンサ値を取得するための計測レイテンシを測定する（ステップＳ２１）。続いて、デバイス情報制御部３１は、周辺デバイス３０との通信レイテンシを測定する（ステップＳ２２）。続いて、デバイス情報制御部３１は、性能情報と、測定情報と、通信情報とを情報処理装置１０へ送信する（ステップＳ２３）。
【００５３】
続いて、図１６を用いて、情報統合装置である旨通知を受けたデバイス３０が統合処理を実行する処理手順を説明する。まず、デバイス３０の実行部３５は、情報処理装置１０から自デバイス３０が情報統合装置である旨と実行されたアルゴリズムとを受信する（ステップＳ２４）。続いて、実行部３５は、自デバイス３０と接続しているセンサ５０又は他のデバイス３０からセンサ値を取得する（ステップＳ２５）。実行部３５は、取得したセンサ値を統合し（ステップＳ２６）、当該統合した結果を情報処理装置１０へ出力する（ステップＳ２７）。ステップＳ２７完了後も継続して、情報統合を実施する場合には、次のセンサ値受信待ち状態に戻り、ステップＳ２５から繰り返す。
【００５４】
上述した情報処理装置１０或いは情報処理装置１０における情報処理方法によれば、デバイス情報取得部１１によって複数のデバイス３０の各々が特定のアルゴリズムの結果を得るためのレイテンシが取得され、決定部１７によって当該レイテンシに基づいて、特定のアルゴリズムが実行されるデバイス３０が決定される。そして、通知部１９によって決定されたデバイス３０へ当該特定のアルゴリズムを実行する旨の通知出力がなされる。このように、特定のアルゴリズムの結果を得るためのレイテンシに基づいてデバイス３０を決定するので、複数のセンサの検出結果を効率的に演算するデバイス３０を適切に決定することができる。
【００５５】
また、生成部１５によれば、複数のデバイス３０の各々が複数のセンサ５０の検出結果を演算した結果の確からしさに関する情報が生成され、デバイス情報取得部１１によって、複数のデバイス３０の各々が複数のセンサ５０の検出結果を取得するまでの時間を示すレイテンシが取得されるので、より適切に統合処理装置を決定することができる。
【００５６】
さらに、生成部１５が、確からしさに関する情報として推定値の誤差あるいはエントロピーに関する情報を生成するので、より適切に統合処理装置を決定することができる。
【００５７】
さらに、決定部１７は、複数のセンサ５０毎の取得時間からエントロピーの時間変化を計算し、当該時間変化の積分値を基に統合処理装置を決定するので、簡易な計算方法により統合処理装置を適切に決定することができる。
【００５８】
なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。例えば、生成部１５は、センサ値の取り得る範囲を確率分布等の広がりを持った分布で与えてもよい。より詳細には、モンテカルロ・シミュレーションなどを実施し、その分布に従った乱数を予測値として算出してもよい。生成部１５は、上記のような確率分布に基づく誤差範囲を特定して、決定部１７は、当該誤差範囲に基づいて統合処理装置を決定するようにしてもよい。また、決定部１７は、エントロピー情報を用いる代わりに、パーティクルの分布の広がりを示す別の情報を用いて統合情報を生成するデバイス３０を決定するようにしてもよい。例えば、決定部１７は、パーティクルの分布を正規分布などの組み合わせで近似し、その分散の時間変化を計算し、その時間変化の積分値を基に統合処理を実行するデバイス３０を決定するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００５９】
１  情報処理システム
１０  情報処理装置
１１  デバイス情報取得部（コスト取得部）
１２  デバイス情報ＤＢ
１３  センサ情報取得部
１４  センサ情報ＤＢ
１５  生成部
１６  判断情報ＤＢ
１７  決定部
１８  アルゴリズム情報ＤＢ
１９  通知部
２０  送付先情報ＤＢ
３０  デバイス（演算装置）
３１  デバイス情報制御部（送信部）
３２  性能情報ＤＢ
３３  レイテンシＤＢ
３４  センサ情報制御部
３５  実行部
３６  アルゴリズム情報ＤＢ
３７  転送部
３８  送付先情報ＤＢ
５０  センサ
【図１】
2018096864.tif 000003
【図２】
2018096864.tif 000004
【図３】
2018096864.tif 000005
【図４】
2018096864.tif 000006
【図５】
2018096864.tif 000007
【図６】
2018096864.tif 000008
【図７】
2018096864.tif 000009
【図８】
2018096864.tif 000010
【図９】
2018096864.tif 000011
【図１０】
2018096864.tif 000012
【図１１】
2018096864.tif 000013
【図１２】
2018096864.tif 000014
【図１３】
2018096864.tif 000015
【図１４】
2018096864.tif 000016
【図１５】
2018096864.tif 000017
【図１６】
2018096864.tif 000018