(57)【要約】【課題】必要なメモリ容量を最小限に抑えつつ複数のルートを記憶し、当該複数のルートから一の正式なルート特定するローカルナビゲーションシステムを実現可能な時系列学習装置を提供する。【解決手段】移動体から撮像された撮像情報の時系列情報を学習する時系列学習装置であって、前記撮像情報を入力し、入力した撮像情報からランドマークを決定する。決定したランドマークの出現順序により特定されるランドマーク時系列を、移動体の経路情報として記憶し、複数のランドマーク時系列の一部、又は全部が重複する場合に、重複したランドマークをまとめて一の経路情報とする。また、併せて複数のランドマーク時系列の一部、又は全部が重複する場合に、過去系列の情報を記憶する。想起時には、過去系列の情報に基づいて、複数のランドマーク時系列から一の経路情報を決定して出力する。【選択図】図３
2011085527.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体から撮像された撮像情報の時系列情報を学習する時系列学習装置であって、
前記撮像情報を入力する撮像情報入力手段と、
前記撮像情報入力手段が入力した撮像情報からランドマークを決定するランドマーク決定手段と、
前記ランドマーク決定手段が決定したランドマークの出現順序により特定されるランドマーク時系列を、前記移動体の経路情報として記憶し、複数の前記ランドマーク時系列の一部、又は全部が重複する場合に、当該重複したランドマークをまとめて一の記憶情報とし、当該一の記憶情報を含む多重の経路情報として記憶する時系列記憶手段とを備えることを特徴とする時系列学習装置。
【請求項２】
請求項１に記載の時系列学習装置において、
前記時系列記憶手段が一部が重複するランドマーク時系列における重複直後のランドマークを記憶する時点の過去の経路に関する情報を記憶する過去情報記憶手段と、
前記ランドマーク決定手段が決定したランドマーク、前記時系列記憶手段が記憶する経路情報、及び前記過去情報記憶手段が記憶する過去の経路に関する情報に基づいて、前記時系列記憶手段が記憶する多重の経路情報から一の経路情報を決定する経路情報決定手段とを備えることを特徴とする時系列学習装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の時系列学習装置において、
前記撮像情報入力手段が入力した撮像情報から、ランドマークの候補となる候補情報を検出する候補情報検出手段と、
前記候補情報検出手段が候補情報を検出した時点における当該候補情報の履歴を演算する履歴情報演算手段と、
前記履歴演算手段が演算した結果に基づいて、前記候補情報が固定物であるか否かを判断する候補情報判断手段とを備え、
前記ランドマーク決定手段が、前記候補情報判断手段にて前記候補情報が固定物であると判断された場合に、当該候補情報をランドマークとして決定することを特徴とする時系列学習装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれかに記載の時系列学習装置において、
前記経路情報記憶手段が、前記経路情報を、前記ランドマーク決定手段にて決定された各ランドマークに対応するニューロン間の結合情報に基づいて記憶することを特徴とする時系列学習装置。
【請求項５】
請求項４に記載の時系列学習装置において、
前記各ニューロンが行方向、及び列方向の二つの出力信号を出力可能とし、当該出力信号が夫々マトリックス状に交差しており、
任意の一のランドマークが入力された場合に、当該任意の一のランドマークに対応するニューロンの列方向の出力信号をオン状態とし、
任意の他のランドマークが入力された場合に、当該任意の他のランドマークに対応するニューロンの行方向の出力信号をオン状態とし、
前記行方向の出力信号と列方向の出力信号との交点を、前記任意の一のニューロンと任意の他のニューロンとの結合情報とし、当該結合情報により前記ランドマーク時系列が記憶されることを特徴とする時系列学習装置。
【請求項６】
請求項５に記載の時系列学習装置において、
一部の前記ランドマーク時系列が重複する場合に、列方向の一の出力信号が行方向の複数の出力信号と結合情報を形成することで、重複したランドマークをまとめて一の記憶情報とし、当該一の記憶情報を含む多重の経路情報として記憶することを特徴とする時系列学習装置。
【請求項７】
請求項６に記載の時系列学習装置において、
前記時系列記憶手段が一部が重複するランドマーク時系列における重複直後のランドマークを記憶する時点の前記各ニューロン間の結合情報を過去情報として記憶する過去情報記憶手段と、
前記過去情報記憶手段が記憶した過去情報に基づいて、前記列方向の一の出力信号と行方向の複数の出力信号とが形成する複数の結合情報から、一の結合情報を決定する経路情報決定手段とを備えることを特徴とする時系列学習装置。
【請求項８】
請求項４ないし７のいずれかに記載の時系列学習装置において、
前記ニューロン間の結合情報に当該結合の正確性を示すランドマーク確信度を含み、
前記経路情報記憶手段が記憶する経路情報に含まれるランドマークとは異なるランドマークが入力された場合に、前記ランドマーク確信度を弱くし、
前記経路情報記憶手段が記憶する経路情報に含まれるランドマークと同一のランドマークが入力された場合に、前記ランドマーク確信度を予め設定された最大値以下の範囲で強くし、
前記経路情報決定手段が、前記ランドマーク確信度が最大となる経路情報を正式な経路情報として選択することを特徴とする時系列学習装置。
【請求項９】
請求項４ないし８のいずれかに記載の時系列学習装置において、
前記経路情報に含まれるランドマーク時系列と入力されたランドマーク時系列とを比較し、一致するランドマークの個数に基づいて前記経路情報に含まれるランドマーク時系列の正確性を示す経路確信度を算出し、前記算出された経路確信度に基づいて、前記経路情報が示す経路上のランドマークの欠落、及び／又は追加の有無を判定することを特徴とする時系列学習装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の時系列学習装置において、
前記時系列記憶手段が一部が重複するランドマーク時系列における重複直後のランドマークを記憶する時点の前記各ニューロン間の結合情報を過去情報として記憶する過去情報記憶手段と、
前記経路確信度に基づいて判定されたランドマークの欠落、及び／又は追加の情報に基づいて、前記過去情報記憶手段との相違箇所を補正して前記列方向の一の出力信号と行方向の複数の出力信号とが形成する複数の結合情報から、一の結合情報を決定する経路情報決定手段とを備えることを特徴とする時系列学習装置。
【請求項１１】
請求項９又は１０に記載の時系列学習装置において、
前記経路確信度の変化態様に基づいて、前記移動体が交差点に進入するか否かを判定する交差点判定手段を備えることを特徴とする時系列学習装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の時系列学習装置において、
前記交差点判定手段が前記移動体が交差点に進入したと判定した場合に、前記経路確信度の大きさに基づいて経路の方向が決定されることを特徴とする時系列学習装置。
【請求項１３】
請求項１ないし１２のいずれかに記載の時系列学習装置において、
前記撮像情報を全方位カメラにより撮像し、
前記経路情報決定手段が、前記全方位カメラにより撮像された撮像情報に基づいて、前記移動体の復路の経路情報を記憶することを特徴とする時系列学習装置。
【請求項１４】
請求項２ないし１３のいずれかに記載の時系列学習装置において、
前記経路情報決定手段が決定した経路情報を、ランドマーク時系列が示す前記ランドマークの出現順序にしたがって、当該ランドマークで表示、及び／又は音声にて出力する出力制御手段を備えることを特徴とする時系列学習装置。
【請求項１５】
移動体から撮像された撮像情報の時系列情報を学習する時系列学習装置であって、
ランドマークの情報を入力するランドマーク入力手段と、
前記ランドマークの出現順序により特定されるランドマーク時系列を、経路情報として記憶する時系列記憶手段と、
前記時系列記憶手段が記憶するランドマーク時系列、及び前記ランドマーク入力手段が入力するランドマークの情報に基づいて経路情報を決定する経路情報決定手段とを備え、
前記前記ランドマーク時系列が、外部メモリ情報、コードの読み取り情報、音声入力情報、テキスト情報、画像情報、動画情報、及び／又は地図情報の入力により経路情報として記憶されることを特徴とする時系列学習装置。
【請求項１６】
移動体から撮像された撮像情報の時系列情報をコンピュータが学習する時系列学習方法であって、
前記撮像情報を入力する撮像情報入力ステップと、
前記撮像情報入力ステップが入力した撮像情報からランドマークを決定するランドマーク決定ステップと、
前記ランドマーク決定ステップが決定したランドマークの出現順序により特定されるランドマーク時系列を、前記移動体の経路情報として記憶し、前記ランドマーク時系列の一部、又は全部が重複する場合に、当該重複したランドマークをまとめて一の記憶情報とし、当該一の記憶情報を含む経路情報として記憶する時系列記憶ステップとを含むことを特徴とする時系列学習方法。
【請求項１７】
移動体から撮像された撮像情報の時系列情報を学習するようにコンピュータを機能させる時系列学習プログラムであって、
前記撮像情報を入力する撮像情報入力手段、
前記撮像情報入力手段が入力した撮像情報からランドマークを決定するランドマーク決定手段、
前記ランドマーク決定手段が決定したランドマークの出現順序により特定されるランドマーク時系列を、前記移動体の経路情報として記憶し、前記ランドマーク時系列の一部、又は全部が重複する場合に、当該重複したランドマークをまとめて一の記憶情報とし、当該一の記憶情報を含む経路情報として記憶する時系列記憶手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする時系列学習プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時系列を学習する時系列学習装置に関し、特に海馬−嗅内皮質ループ回路を利用した時系列学習装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
人間は環境の些細な変化があっても経験から目的地へたどり着くことができる。近年、場所細胞（ｐｌａｃｅ  ｃｅｌｌ）というものが、海馬や嗅内皮質で見つかっており、場所系列のシータ位相コーディングのしくみが解き明かされてきている（非特許文献１、２を参照）。脳における時系列学習モデルの一つとして、海馬−嗅内皮質ループ回路を持つ嗅内皮質第２層のネットワークモデルが提案されている（非特許文献３を参照）。ＥＣＩＩにおける星状細胞間のループ結合は、ＥＣＩＩに与えられた求心性信号によって選択的に強化され、次々に強化されたループ結合によって繋がれた星状細胞は各シータサイクルの中で上手く発火する。
【０００３】
発明者らは、海馬−嗅内皮質ループ回路における時系列学習メカニズムから着想したローカルナビゲーションシステムを提案し、自律移動ロボットに実装し、提案手法の妥当性を確認している（非特許文献４ないし６を参照）。
【０００４】
また、過去の時系列を利用する場合について、動物がどちらに行けばよいかを決定するときに、過去の個系列コードが重要な役割をしていることを示唆した内容が開示されている（非特許文献７を参照）。さらに、海馬における過去の時系列学習の計算機モデルが提案され、信号の順序を学習したニューロンは、ＣＡ３における神経活動の伝搬を利用して、海馬ＣＡ１の中に生成されることが開示されている（非特許文献８を参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】J.O'Keefe and M.L.Recce, "Phase relationship between hippocampal place units and the EEG theta rhythm" Hippocampus, 3, pp.317-330, 1993
【非特許文献２】T.Hafting, M.Fyhn, T.Bonnevie, M-B.Moser and E.Moser, "Hippocampus-independent phease precession in entorhinal grid cells" Nature, 453, pp.1248-1252, 2008
【非特許文献３】J.Igarashi, H.Hayashi and K.Tateno, "Theta phase coding in a network model of the entorhinal cortex layer II with entrohinal-hippocampal loop connections" Cognitive Neurodynamics, 1, pp.169-184, 2007
【非特許文献４】T.Miki, et al., "Practical Local Navigation System Based on Entorhino-hippocampal Functions" Proc.of SCIS & ISIS 2008, pp.1783-1787, 2008
【非特許文献５】T.Miki, T.Morie, H.Liang, Y.Suzuki, K.Nakada, H.Hayashi, "Dedicated systems inspired by hippocampal memory mechanisms:Moving object detection and human-like local navigation" The 4th International Conference on Brain-inspired Information Technology(BrainIT2007), p.30, Kitakyushu(2007.11)
【非特許文献６】Tsutomu Miki(KIT, Japan) et al., "[BRD08] Human-like local navigation inspired by hippocampal memory mechanism and its demonstration using an autonomous mobile robot" The 4th International Conference on Brain-inspired Information Technology(BrainIT2007), Kitakyushu(2007.11)
【非特許文献７】L.M.Frank, E.N.Brown and M.Wilson, "Trajectory Encoring in the Hipppcampus and Entorhinal Cortex" Neuron, Vol.27, pp.169-178, 2000
【非特許文献８】M.Yoshida and H.Hayashi, "Emergence of sequence sensitivity in a hippocampal CA3-CA1 model" Neural Networks, 20, pp.653-667, 2007
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、前記発明者らが提案するローカルナビゲーションシステムは、海馬−嗅内皮質における時系列学習機構をヒントに、ＧＰＳや地図情報を用いることなく、ローカル環境のみでランドマークの出現順序にしたがい道順を記憶することができるというこれまでにない画期的なナビゲーションを提供しているが、１つのルートしか取り扱うことができないと共に、既に学習したルートと同一のルートであっても新たなニューロンにより時系列を学習するため、必要なメモリ容量が増大してしまうという課題を有している。
また、予めランドマークとなり得る情報を決めておく必要があり、作業に手間が掛かってしまうという課題を有するものである。
【０００７】
そこで、本発明は、必要なメモリ容量を最小限に抑えつつ複数のルートを記憶し、当該複数のルートから一の正式なルート特定するローカルナビゲーションシステムを実現可能な、海馬−嗅内皮質ループ回路から発想した時系列学習装置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】
【０００８】
（１）本願に開示する時系列学習装置は、移動体から撮像された撮像情報の時系列情報を学習する時系列学習装置であって、前記撮像情報を入力する撮像情報入力手段と、前記撮像情報入力手段が入力した撮像情報からランドマークを決定するランドマーク決定手段と、前記ランドマーク決定手段が決定したランドマークの出現順序により特定されるランドマーク時系列を、前記移動体の経路情報として記憶し、複数の前記ランドマーク時系列の一部、又は全部が重複する場合に、当該重複したランドマークをまとめて一の記憶情報とし、当該一の記憶情報を含む多重の経路情報として記憶する時系列記憶手段とを備えることを特徴とするものである。
【０００９】
このように、本願に開示する時系列学習装置においては、移動体から撮像された情報からランドマークを決定し、決定されたランドマークの出現順序により特定されるランドマーク時系列を経路情報として記憶する場合に、一部、又は全部が重複する複数のランドマーク時系列の重複したランドマークをまとめて一つの記憶情報とし、当該記憶情報により多重の経路情報を記憶するため、重複するランドマークを記憶するための記憶容量を抑えつつ、多重化された複数の経路情報を記憶することができるという効果を奏する。
【００１０】
（２）本願に開示する時系列学習装置は、前記時系列記憶手段が一部が重複するランドマーク時系列における重複直後のランドマークを記憶する時点の過去の経路に関する情報を記憶する過去情報記憶手段と、前記ランドマーク決定手段が決定したランドマーク、前記時系列記憶手段が記憶する経路情報、及び前記過去情報記憶手段が記憶する過去の経路に関する情報に基づいて、前記時系列記憶手段が記憶する多重の経路情報から一の経路情報を決定する経路情報決定手段とを備えることを特徴とするものである。
【００１１】
このように、本願に開示する時系列学習装置においては、一部が重複するランドマーク時系列における重複直後のランドマークを記憶する時点の過去の経路に関する情報に基づいて、多重化された複数の経路情報から一の経路情報を選択するため、経路情報に複数の選択肢がある場合であっても正式な一の経路情報を正確に決定して利用者の行動を促すことができるという効果を奏する。
【００１２】
（３）本願に開示する時系列学習装置は、前記撮像情報入力手段が入力した撮像情報から、ランドマークの候補となる候補情報を検出する候補情報検出手段と、前記候補情報検出手段が候補情報を検出した時点における当該候補情報の履歴を演算する履歴情報演算手段と、前記履歴演算手段が演算した結果に基づいて、前記候補情報が固定物であるか否かを判断する候補情報判断手段とを備え、前記ランドマーク決定手段が、前記候補情報判断手段にて前記候補情報が固定物であると判断された場合に、当該候補情報をランドマークとして決定することを特徴とするものである。
【００１３】
このように、本願に開示する時系列学習装置においては、ランドマークの候補となる候補情報が固定物であるか否かを判断し、固定物であればランドマークとして決定するため、予めランドマークとなり得る情報を登録するような作業を行わなくてもランドマークを取得することができ、作業を効率化することができるという効果を奏する。
【００１４】
（４）本願に開示する時系列学習装置は、前記経路情報記憶手段が、前記経路情報を、前記ランドマーク決定手段にて決定された各ランドマークに対応するニューロン間の結合情報に基づいて記憶することを特徴とするものである。
【００１５】
このように、本願に開示する時系列学習装置においては、各ランドマークに対応するニューロン間の結合情報に基づいて経路情報を記憶するため、一のランドマークに基づいて紐付いたランドマークを時系列に記憶することができ、経路情報を正確に記憶することができるという効果を奏する。
【００１６】
（５）本願に開示する時系列学習装置は、前記各ニューロンが行方向、及び列方向の二つの出力信号を出力可能とし、当該出力信号が夫々マトリックス状に交差しており、任意の一のランドマークが入力された場合に、当該任意の一のランドマークに対応するニューロンの列方向の出力信号をオン状態とし、任意の他のランドマークが入力された場合に、当該任意の他のランドマークに対応するニューロンの行方向の出力信号をオン状態とし、前記行方向の出力信号と列方向の出力信号との交点を、前記任意の一のニューロンと任意の他のニューロンとの結合情報とし、当該結合情報により前記ランドマーク時系列が記憶されることを特徴とするものである。
【００１７】
このように、本願に開示する時系列学習装置においては、ニューロン間の結合情報を各ニューロンが出力する二つのマトリックス状の出力信号の交点とすることで、ランドマーク時系列をシンプルな構成で正確に記憶することができると共に、読み出においてもニューロンと出力信号を辿るだけで、簡単で正確に読み出すことができるという効果を奏する。なお、行と列は逆であってもよい。
【００１８】
（６）本願に開示する時系列学習装置は、一部の前記ランドマーク時系列が重複する場合に、列方向の一の出力信号が行方向の複数の出力信号と結合情報を形成することで、重複したランドマークをまとめて一の記憶情報とし、当該一の記憶情報を含む多重の経路情報として記憶することを特徴とするものである。
【００１９】
このように、本願に開示する時系列学習装置においては、一部のランドマーク時系列が重複する場合に、列方向の一の出力信号が行方向の複数の出力信号と結合情報を形成することで、多重化された経路情報を記憶するため、重複するランドマークを記憶するための記憶容量を抑えつつ、複数の経路情報を記憶することができるという効果を奏する。
【００２０】
（７）本願に開示する時系列学習装置は、前記時系列記憶手段が一部が重複するランドマーク時系列における重複直後のランドマークを記憶する時点の前記各ニューロン間の結合情報を過去情報として記憶する過去情報記憶手段を備え、前記経路情報決定手段が、前記過去情報記憶手段が記憶した過去情報に基づいて、前記列方向の一の出力信号と行方向の複数の出力信号とが形成する複数の結合情報から、一の結合情報を決定することを特徴とするものである。
【００２１】
このように、本願に開示する時系列学習装置においては、一部が重複するランドマーク時系列における重複直後のランドマークを記憶する時点の各ニューロン間の結合情報に基づいて、複数の結合情報から一の結合情報を決定するため、複数の選択肢がある場合であっても正式な一の結合情報を正確に選択して決定することができ、利用者の行動を促すことができるという効果を奏する。
【００２２】
（８）本願に開示する時系列学習装置は、前記ニューロン間の結合情報に当該結合の正確性を示すランドマーク確信度を含み、前記経路情報記憶手段が記憶する経路情報に含まれるランドマークとは異なるランドマークが入力された場合に、前記ランドマーク確信度を弱くし、前記経路情報記憶手段が記憶する経路情報に含まれるランドマークと同一のランドマークが入力された場合に、前記ランドマーク確信度を予め設定された最大値以下の範囲で強くし、前記経路情報決定手段が、前記ランドマーク確信度が最大となる経路情報を正式な経路情報として選択することを特徴とするものである。
【００２３】
このように、本願に開示する時系列学習装置においては、ニューロン間の結合情報の正確性を示すランドマーク確信度を演算し、演算されたランドマーク確信度に基づいて経路情報が選択されるため、人間が経路を判断する際の巧妙な処理を工学的に実現し、正確な経路を決定することができるという効果を奏する。
【００２４】
（９）本願に開示する時系列学習装置は、前記経路情報に含まれるランドマーク時系列と入力されたランドマーク時系列とを比較し、一致するランドマークの個数に基づいて前記経路情報に含まれるランドマーク時系列の正確性を示す経路確信度を算出し、前記算出された経路確信度に基づいて、前記経路情報が示す経路上のランドマークの欠落、及び／又は追加の有無を判定することを特徴とするものである。
【００２５】
このように、本願に開示する時系列学習装置においては、ランドマーク時系列において入力されたランドマークと一致する個数から経路確信度を算出し、その経路上のランドマークの欠落、及び／又は追加の有無を判定するため、以前記憶したときのランドマーク時系列との違いによりランドマークの変化を正確に認識して、環境の変化に柔軟に対応した学習を行うことが可能になるという効果を奏する。
【００２６】
（１０）本願に開示する時系列学習装置は、前記時系列記憶手段が一部が重複するランドマーク時系列における重複直後のランドマークを記憶する時点の前記各ニューロン間の結合情報を過去情報として記憶する過去情報記憶手段と、前記経路確信度に基づいて判定されたランドマークの欠落、及び／又は追加の情報に基づいて、前記過去情報記憶手段との相違箇所を補正して前記列方向の一の出力信号と行方向の複数の出力信号とが形成する複数の結合情報から、一の結合情報を決定する経路情報決定手段とを備えることを特徴とするものである。
【００２７】
このように、本願に開示する時系列学習装置においては、経路確信度に基づいて判定されたランドマークの欠落、及び／又は追加の情報に基づいて、過去情報記憶手段との相違箇所を補正して、複数の結合情報から一の結合情報を決定するため、過去情報に基づいて複数の経路情報から一の経路情報を選択する場合であっても、ランドマーク時系列を補正することで正確な経路を選択することが可能になるという効果を奏する。
【００２８】
（１１）本願に開示する時系列学習装置は、前記経路確信度の変化態様に基づいて、前記移動体が交差点に進入するか否かを判定する交差点判定手段を備えることを特徴とするものである。
このように、本願に開示する時系列学習装置においては、交差点に差し掛かった場合のランドマーク時系列の特徴を経路確信度の変化から捉えることで、移動体が交差点に進入したことを正確に検知することができるという効果を奏する。例えば、経路確信度が次第に低くなる場合は、先の方で方向転換していることが想定され交差点への進入が示唆されているということが言える。
【００２９】
（１２）本願に開示する時系列学習装置は、前記交差点判定手段が前記移動体が交差点に進入したと判定した場合に、前記経路確信度の大きさに基づいて経路の方向が決定されることを特徴とするものである。
このように、本願に開示する時系列学習装置においては、経路確信度の大きさに基づいて交差点における経路の方向が決定されるため、交差点内で経路を見失うことがなく、確実に経路を提示することができるという効果を奏する。例えば、交差点内で来た方向以外の方向について確信度を算出し、その確信度が最も大きい方向をこれから進む経路の方向として決定することができる。
【００３０】
（１３）本願に開示する時系列学習装置は、前記撮像情報を全方位カメラにより撮像し、前記経路情報決定手段が、前記全方位カメラにより撮像された撮像情報に基づいて、前記移動体の復路の経路情報を記憶することを特徴とするものである。
このように、本願に開示する時系列学習装置においては、全方位カメラにより撮像された撮像情報に基づいて、移動体の復路の経路情報を記憶するため、往路の経路情報を活用して復路の経路情報を記憶でき、記憶容量が増大することなく復路の経路情報を記憶することができるという効果を奏する。
【００３１】
（１４）本願に開示する時系列学習装置は、前記経路情報決定手段が決定した経路情報を、ランドマーク時系列が示す前記ランドマークの出現順序にしたがって、当該ランドマークで表示、及び／又は音声にて出力する出力制御手段を備えることを特徴とするものである。
このように、本願に開示する時系列学習装置においては、経路情報を、ランドマーク時系列が示すランドマークの出現順序にしたがって、ランドマークで表示、及び／又は音声にて出力するため、現在広く一般に利用されている地図情報やＧＰＳとの連携が不要となり、ローカル環境のみで経路情報を示すことができるという効果を奏する。また、地図情報の書き換えが不要となるばかりではなく、逆に地図情報と連携を図ることで、地図情報の間違いの可能性を認識することができ、地図情報の更新作業においても本願の時系列学習装置が大きな効果を奏するものである。
【００３２】
（１５）本願に開示する時系列学習装置は、移動体から撮像された撮像情報の時系列情報を学習する時系列学習装置であって、ランドマークの情報を入力するランドマーク入力手段と、前記ランドマークの出現順序により特定されるランドマーク時系列を、経路情報として記憶する時系列記憶手段と、前記時系列記憶手段が記憶するランドマーク時系列、及び前記ランドマーク入力手段が入力するランドマークの情報に基づいて経路情報を決定する経路情報決定手段とを備え、前記前記ランドマーク時系列が、外部メモリ情報、コードの読み取り情報、音声入力情報、テキスト情報、画像情報、動画情報、及び／又は地図情報の入力により経路情報として記憶されることを特徴とするものである。
【００３３】
このように、本願に開示する時系列学習装置においては、外部メモリ情報、コードの読み取り情報、音声入力情報、テキスト情報、画像情報、動画情報、及び／又は地図情報に基づいたランドマーク時系列により経路情報が記憶されるため、例えば他の時系列学習装置が学習した経路情報を外部メモリ情報として入力することで、記憶を容易に増やすことができる。また、例えばバーコードやＱＲコード等のコードの読み取り情報により、読み取り地点から目的地までの経路情報を記憶することが可能となり、道案内がなくても目的地まで誘導することが可能となる。
【００３４】
これまで、本発明を装置として示したが、所謂当業者であれば明らかであるように本発明を方法、及び、プログラムとして捉えることもできる。これら前記の発明の概要は、本発明に必須となる特徴を列挙したものではなく、これら複数の特徴のサブコンビネーションも発明となり得る。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】海馬−嗅内皮質ループ回路のメカニズムを示す図である。
【図２】第１の実施形態に係る時系列学習装置を含むナビゲーション装置のハードウェア構成図である。
【図３】第１の実施形態に係る時系列学習装置の機能ブロック図である。
【図４】第１の実施形態に係る時系列学習装置におけるデータレジスタ部の機能を示す図である。
【図５】第１の実施形態に係る時系列学習装置における比較部の機能を示す図である。
【図６】第１の実施形態に係る時系列学習装置におけるルートメモリ部の機能を示す第１の図である。
【図７】第１の実施形態に係る時系列学習装置におけるルートメモリ部の機能を示す第２の図である。
【図８】第１の実施形態に係る時系列学習装置において経路の選択を行うスイッチ制御機能を示す図である。
【図９】第１の実施形態に係る時系列学習装置における記銘処理の動作を示すフローチャートである。
【図１０】第１の実施形態に係る時系列学習装置における想起処理の動作を示すフローチャートである。
【図１１】第２の実施形態に係る時系列学習装置においてランドマーク確信度を用いた場合の処理を示す第１の図である。
【図１２】第２の実施形態に係る時系列学習装置においてランドマーク確信度を用いた場合の処理を示す第２の図である。
【図１３】第３の実施形態に係る時系列学習装置において経路確信度を用いた場合の交差点の処理を示す図である。
【図１４】第３の実施形態に係る時系列学習装置において経路確信度を用いたランドマークの追加処理を示す図である。
【図１５】第３の実施形態に係る時系列学習装置において経路確信度を用いたランドマークの削除処理を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
以下、本発明の実施の形態を説明する。本発明は多くの異なる形態で実施可能である。従って、本実施形態の記載内容のみで本発明を解釈すべきではない。また、本実施形態の全体を通して同じ要素には同じ符号を付けている。
【００３７】
以下の実施の形態では、主に装置について説明するが、所謂当業者であれば明らかな通り、本発明は方法、及び、コンピュータを動作させるためのプログラムとしても実施できる。また、本発明はハードウェア、ソフトウェア、または、ハードウェア及びソフトウェアの実施形態で実施可能である。プログラムは、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、光記憶装置、または、磁気記憶装置等の任意のコンピュータ可読媒体に記録できる。さらに、プログラムはネットワークを介した他のコンピュータに記録することができる。
【００３８】
（本発明の第１の実施形態）
本実施形態に係る時系列学習装置について、図１ないし図１０を用いて説明する。本実施形態に係る時系列学習装置は、人間のような巧妙なナビゲーションを実現するために、予測および過去のランドマーク系列を利用している。過去のランドマーク系列は、部分的にオーバーラップした複数のルートの記銘、及び想起を可能にする。時系列学習装置は、標準的なデジタル技術をベースに設計しており、位相コーディングレジスタは、予測（未来）、及び過去のランドマーク系列両方を取り扱う。
【００３９】
まず、本実施形態に係る時系列学習装置のヒントとなった海馬−嗅内皮質ループ回路について説明する。図１は、海馬−嗅内皮質ループ回路のメカニズムを示す図である。海馬−嗅内皮質ループ結合をもつＥＣＩＩネットワークモデルでは、厳密に異なる周波数からなる求心性パルス列のペアがループ結合によって選択され、そのループ結合が求心性の信号対によって選択的に強化される。ループ結合の信号伝搬遅延による位相コーディングは、その他の場所も生成する。
【００４０】
ここで、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、及びＥの場所の並びを想定する。各場所に対する信号は、観測者と場所との距離に依存した周波数で表されるとする。距離が近い場合は高周波となる。より高い周波数の信号は、場所細胞の細胞膜電位をより短い時間で閾値を超えさせる。もし、Ａ、Ｂ、及びＣが観測可能な範囲にある場合、それらの信号は、ＥＣＩＩに与えられる。図１（Ａ）において、場所細胞Ａは、場所Ａの信号によって最初に発火し、その信号はＥＣＩＩの場所細胞Ａから他の場所細胞まで海馬−嗅内皮質ループ回路を介して伝達される。
【００４１】
このとき、伝搬された信号の到着と場所Ｂの求心性信号によって場所細胞Ｂの発火が同時に起こったとすると、場所細胞ＡとＢとの間のループ結合が確立される。その後、場所細胞Ｂの信号は別の細胞へ伝達され、場所細胞ＢとＣとの間のループ結合が伝達されたスパイクと場所細胞Ｃの発火の同期によって強化される。結果として、場所の順序は場所細胞間のループ結合荷重に埋め込まれ、場所細胞のスパイク列はシータサイクルの中に形成される。位相コーディングされたスパイク列の位相歳差は動物が移動する際に起こる。
【００４２】
図１（Ｂ）はオシロスコープで見た場合の図であり、シータ波上に複数のパルスが載っているように見える。ランドマークの信号の強さに応じてパルスの位置が変わる（上記位相コーディングに相当する）。移動体の移動によって、ランドマークの信号は強くなっていくので、各パルス信号は位置関係（位相情報）を保ったまま順方向へ移動する（位相歳差という）。
【００４３】
ラットやマウスのような動物の場合、場所Ａの信号がＥＣＩＩからＤＧ、ＣＡ３、ＣＡ１、及びＥＣＶと伝播するのが約３０ｍｓであり、そこで観測された場所Ｂの信号と結合するが、現実には都合よく３０ｍｓ毎にランドマークが現れることはない。例えば、人間が意識しているランドマークはたくさん記憶されたうちのいくつかであると思われ、詳細な仕組みは解明されていない。そこで、本願においては、同時に信号がくれば結合が強化されるヘブ学習（Ｈｅｂｂ学習）として簡略化するものである。
【００４４】
次に、本実施形態に係る時系列学習装置の構成について説明する。図２は、本実施形態に係る時系列学習装置を含むナビゲーション装置のハードウェア構成図である。図２において、ナビゲーション装置１０は、ＣＰＵ２１とＲＡＭ２２とＲＯＭ２３とＨＤ２４と通信Ｉ／Ｆ２５と入出力Ｉ／Ｆ２６とを備え、それらがバスで接続されている。
【００４５】
ＣＰＵ２１は、ＲＡＭ２２を介して、コンピュータの起動時に実行されるブートプログラムやハードウェアに依存するプログラム等を格納するＲＯＭ２３、又はその他のプログラムを格納するＨＤ２４に格納されたプログラム等に基づいて動作し、各部の制御を行う。通信Ｉ／Ｆ２５は、通信回線を介して他の装置からの情報を受信し、ＣＰＵ２１に送ると共に、ＣＰＵ２１で生成された情報を通信回線を介して他の装置へ送信する。また、ＣＰＵ２１は、入出力Ｉ／Ｆを介して入力装置からの情報の入力、及び出力装置への情報の出力等の制御を行う。
【００４６】
図３は、本実施形態に係る時系列学習装置の機能ブロック図である。時系列学習装置２０は、ランドマーク候補検出部３１とランドマークコード生成部３２とデータレジスタ部３３と比較部３４とルートメモリ部３５と過去情報フラグジェネレータ３６と出力制御部３７とを備える。
【００４７】
ランドマーク候補検出部３１は、移動体からカメラで撮像された撮像情報（ここでは、画像情報とする）において、ランドマークの対象となり得る候補を検出する。具体的には、画像内に撮像された撮像体の大きさ、色、背景との違いにより、ランドマークの候補が検出される。
【００４８】
ランドマークコード生成部３２は、検出したランドマークの各候補情報に対して、ユニークなコードを生成して割り振る。データレジスタ部３３は、海馬−嗅内皮質の位相コーディングメカニズムに基づく機能を有しており、予測系列、及び過去系列の両方を取り扱う。また、ランドマークの候補の中から正式にランドマークとして認定されるものを決定する。
【００４９】
ここで、データレジスタ部３３の機能について詳細に説明する。図４は、本実施形態に係る時系列学習装置におけるデータレジスタ部の機能を示す図である。図４において、データレジスタ部３３は、主にメインレジスタとサブレジスタとからなり、各レジスタは、例えば５つのレジスタで構成される。レジスタの数はランドマークの数を表し、使用環境に応じて自由にカスタマイズが可能である。
【００５０】
メインレジスタには、観測レンジ内に入っている全てのランドマーク候補が、その強度の順に左端から記銘される。前記にも示したように、強度は周波数で表現され、高い周波数を持つランドマーク候補は左端のレジスタ、低い周波数を持つランドマークは右端のレジスタに記銘される。つまり、周波数と距離との間には比例関係を有することから、移動体から近い距離にあるランドマーク候補から順次左端に記銘される。ここでは、連続的にランドマークがあると仮定しているが、現実的には対応する強さのランドマーク候補がない場合もあり、その場合は空白となる。また、全く同じ強さのランドマーク候補が同時に記銘される場合は除外する。
【００５１】
図４において、上のレジスタほど時間的に新しく、現時点の情報が記銘されているのが一番上のメインレジスタである。移動体の移動と共にＭＶ信号（移動したことを示す信号）が入力され、これにより、まずメインレジスタに記銘された各情報はサブレジスタに転送された後、左シフトされる。サブレジスタ間は、同じタイミングで各情報がそのまま次のサブレジスタに転送される。ランドマーク候補は、ある一定の間隔で検出されており、ランドマーク候補が固定されている（静止状態である）場合は、そのランドマーク候補が移動体の移動と共に連続的に左シフトして観測される。例えば、自動車のような目立つ形状はランドマーク候補として検出されるが、移動体であるため時間と共にレジスタから除外され、サブレジスタの中に継続的に現れない。つまり、レジスタ内の対角線上に連続的に現れるランドマーク候補（ここでは、Ｅのランドマーク候補）が正式なランドマークとして決定される。
【００５２】
図４からわかるように、過去系列のデータは左端の列に現れ、予測系列のデータはメインレジスタに現れる。過去系列のデータは、経路情報が多重化され、経路の選択性がある場合の選択の際に利用される。つまり、どこから来たかという情報で複数の経路を切り分ける。この過去系列のデータについては具体的な処理の詳細を後述する。また、ランドマークとして決定されたデータは、ルートメモリ部３５に入力される。
【００５３】
図３に戻って、比較部３４は、ルートメモリ部３５に記憶されている経路情報とデータレジスタ部３３から入力されるランドマーク情報とを比較し、一致する場合はそのままルートメモリ部３５に記憶し、経路に選択性（複数の経路のうち、共通する経路が多重化されて分岐が発生している状態）がないことを示す情報（ｒij＝０）を設定する。一方、一致しない場合は過去情報フラグジェネレータ３６に過去情報フラグの生成を促すと共に、経路に選択性があることを示す情報（ｒij＝１）を設定する。
【００５４】
ここで、比較部３４の機能について詳細に説明する。図５は、本実施形態に係る時系列学習装置における比較部の機能を示す図である。図５において、下の行ほど時間的に古く、上の行が時間的に新しい情報である。ここでは、移動体がＡ→Ｂ→Ｃ→Ｄ→Ｅ→ａ→Ｂ→Ｃ→Ｄ→ｅという経路を辿った場合を示す。ａのランドマークまでは新しいランドマークであり分岐が発生していないため、新規の経路情報としてそのままルートメモリ部３５に記憶される（比較対象がｎｕｌｌであるためワイルドカードとして取り扱われ、一致すると判断される）。２回目に現れるＢ→Ｃ→Ｄのランドマークについては、既に記憶されている経路情報と一致しているため、そのまま経路情報としてルートメモリ部３５に記憶される。このとき、記憶を上書きしてもよいし、記銘処理を行わないようにしてもよい。また、ここまでの処理では、ｒijには０設定される。
【００５５】
次にｅのランドマークが現れると、既に記銘されている記憶情報と一致せず、移動体が分岐により新しい経路を移動していると判断することができ、ｒijに１が設定され、その時点における過去情報フラグの生成が促される。過去情報フラグは、左端に現れるａ→Ｂ→Ｃ→Ｄという過去系列のデータをアドレスとして過去情報フラグジェネレータ３６で生成される。
【００５６】
図３に戻って、過去情報フラグジェネレータ３６は、比較部３４での比較結果に応じて、移動体が分岐により新しい経路を移動していると判断した場合に、過去情報シーケンスに基づいて過去情報フラグ（ｒｅｔ（ｉ））を生成する。過去情報フラグは、以下の式により割り当てられる。
【００５７】
【数１】
2011085527.tif 000003
ｒｅｔ（ｉ）はフラグｉ番目のビットを表し、経路情報を想起する際に用いられる。
【００５８】
ルートメモリ部３５は、データレジスタ部３３から入力されたランドマーク情報、及び比較部３４で比較処理が行われた結果に基づいて経路情報を記憶するメモリである。ここで、ルートメモリ部３５の機能について詳細に説明する。図６は、本実施形態に係る時系列学習装置におけるルートメモリ部の機能を示す第１の図である。
【００５９】
記銘処理時においては、図６（Ａ）において、ランドマーク情報「Ａ」が入力されると、セレクタ（図示しない）によりランドマーク「Ａ」に対応するニューロン６１が発火し、出力ラインｕiが活性化される。これは、次にランドマーク情報が入力されるまで継続する。次に、ランドマーク情報「Ｂ」が、対応するニューロン６２に入力されると、プログラム信号ｐｒｇjが生成され、これら２つのラインの交点の結合荷重ｗijを設定して結合情報を生成する。結合荷重ｗijが条件を満たすと、そこからニューロン６２に向かって活性化信号が入力され、ｕjの出力ラインが活性化される。以降は同じ処理が繰り返され、ランドマーク時系列が図６（Ｂ）に黒点で示す格子点として記憶される。図６（Ｂ）は、ランドマークＡ→Ｂ→Ｃ→Ｄ→Ｅの順に入力され、その順序で時系列に記憶した場合の状態を示している。
【００６０】
記銘処理に対して、記銘された情報に基づいて経路情報を想起する想起処理が行われる。その場合、図６（Ｂ）において、ランドマーク「Ａ」が入力されると、ニューロン６１から延出する出力ラインｕiが活性化される。記銘処理において格子点が形成されているため、記銘された順序にランドマークが想起される（図６（Ｂ）の太線で表示）。
【００６１】
ここで、結合荷重について定義しておく。結合荷重は下記の式により割り当てられるものとする。
【００６２】
【数２】
2011085527.tif 000004
ｕi、ｐｒｇjとｗijは、それぞれｉ−ｔｈ細胞、ｊ−ｔｈ細胞のプログラム信号と（ｉ，ｊ）の結合荷重である。
【００６３】
次に、複数の経路において一部が重複する場合の多重化された経路情報を記銘、想起する場合のルートメモリ部３５の機能について詳細に説明する。図７は、本実施形態に係る時系列学習装置におけるルートメモリ部の機能を示す第２の図である。ここでは、経路１（Ａ→Ｂ→Ｃ→Ｄ→Ｅと）経路２（ａ→Ｂ→Ｃ→Ｄ→ｅ）を仮定する。これらの経路は部分的に重複する系列Ｂ→Ｃ→Ｄを持つ。
【００６４】
まず、図６に示したように「Ａ」から「Ｅ」までのランドマーク情報をルートメモリ部３５に与えることで経路１を記銘し、次に図７（ａ）に示すように経路２を記銘する。経路２の「Ｄ」の次に「ｅ」を記銘しようとした場合、もう既に活性化ライン上に格子点７１が形成されている。これは、前述した多重化された選択性を有する経路情報を意味する。そこで、前記で説明した方法により過去情報フラグが生成される。つまり、この時点における過去の履歴（ここでは、ａ→Ｂ→Ｃ→Ｄ）を過去情報フラグジェネレータ３６に与え、過去系列のデータをアドレスとして、対応する活性化列を示す過去情報フラグ（ｒｅｔ（ｉ））を割り当てて記憶しておく。また、格子点７２については、結合荷重ｗ36＝１、経路の選択性ｒ36＝１（選択性あり）が設定される。
【００６５】
図７（ａ）において記銘された経路情報について想起処理を行う場合には、図７（ｂ）に示すように「ａ」に対応するニューロン７３から延出する活性化ラインｕi上に、２つの格子点７１、７２が生成されている。このような場合に、想起処理においていずれかを選択する必要があり、一時停止を引き起こす原因となる。この一時停止を避けるために、過去情報フラグジェネレータ３６が生成した過去情報フラグを利用し、正しい経路情報を選択する処理が行われる。この選択処理は、図８に示すスイッチ処理により制御される。
【００６６】
図８は、本実施形態に係る時系列学習装置において経路の選択を行うスイッチ制御機能を示す図である。図８に示すように、活性化ラインｕiとニューロンからのプログラム信号ｐｒｇjとのラインの交点について、図８（Ｂ）の表にしたがってスイッチ制御が行われる。つまり、ｒｅｔ（ｉ）とｒijとの組み合わせによりｓｗijの値が決定され、格子点のスイッチングが行われる。図７（Ｂ）においては、格子点７１において、ｓｗij＝０（スイッチＯＦＦ）となり、格子点７２において、ｓｗij＝１（スイッチＯＮ）となるため、ここでは格子点７２を経由する経路情報、つまり「Ｅ」ではなく「ｅ」を経由する経路情報が選択される。
【００６７】
なお、ここではフラグコードを１ビットにすることで、２つの経路情報から１の経路情報を選択可能としたが、フラグコードのビット数を大きくすることで、指数関数的に複数の経路情報（例えば、２ビットであれば４つ、４ビットであれば１６の多重化された経路情報）から１の経路情報を選択することが可能となる。
【００６８】
図３に戻って、出力制御部３７は、利用者に対して経路情報を映像、又は音声により出力制御する。このとき、現在一般的に用いられている地図情報と連携したナビゲーションシステムとは大きく異なり、ランドマークの順番と方向のみが映像、又は音声により出力される。以上が、構成についての説明である。
【００６９】
次に、本実施形態に係る時系列学習装置の動作について説明する。図９は、本実施形態に係る時系列学習装置における記銘処理の動作を示すフローチャート、図１０は、本実施形態に係る時系列学習装置における想起処理の動作を示すフローチャートである。
【００７０】
記銘処理の場合は、図９において、まず移動体からカメラで前方の画像を撮像し（Ｓ９１）、撮像された画像からランドマークの候補を検出する（Ｓ９２）。各ランドマークの候補情報についてユニークなコードを生成して割り振る（Ｓ９３）。ランドマーク候補の履歴を演算し、固定物と判断されるランドマーク候補を正式なランドマークとして決定する（Ｓ９４）。決定したランドマーク情報とメモリ内に記憶されている想起された経路情報とが一致するかどうかを比較し（Ｓ９５、Ｓ９６）、一致する場合は、決定されたランドマークの時系列を、選択性がない（一部の経路が重複した場合の分岐がない）経路情報としてメモリ内に記銘して（Ｓ９７）、その時点における記銘処理を終了する。一致しない場合は、その時点における過去系列のデータから過去情報フラグを生成して記憶し（Ｓ９８）、決定されたランドマーク時系列を、選択性がある（一部の経路が重複した場合の分岐がある）経路情報としてメモリ内に記銘して（Ｓ９９）、その時点の記銘処理を終了する。以降、移動体移動に伴って、処理が繰り返して行われる。
【００７１】
想起処理の場合は、図１０において、まず移動体からカメラで前方の画像を撮像し（Ｓ１０１）、撮像された画像からランドマークの候補を検出する（Ｓ１０２）。各ランドマークの候補情報についてユニークなコードを生成して割り振る（Ｓ１０３）。ランドマーク候補の履歴を演算し、固定物と判断されるランドマーク候補を正式なランドマークとして決定する（Ｓ１０４）。ここまでは、図９の場合と同じ処理である。次に、該当するランドマーク情報に基づいて、メモリ内に記銘された経路情報を検出する（Ｓ１０５）。検出した経路情報に分岐があるかどうかを判定し（Ｓ１０６）、分岐がない場合は、そのまま予測経路情報として映像、又は音声で経路情報を出力して（Ｓ１０９）、想起処理を終了する。分岐がある場合は、過去系列のデータに基づいて過去情報フラグを参照し、記銘時点における過去情報フラグを抽出する（Ｓ１０７）。抽出した過去情報フラグに基づいて、スイッチング制御を行い経路情報の切り替えを行い（Ｓ１０８）、切り替えた後の経路情報を、予測経路情報として映像、又は音声で出力して（Ｓ１０９）、想起処理を終了する。
【００７２】
なお、カメラで撮像する場合に、前方だけではなく全方位を撮像可能なカメラを用いることで、一の経路情報で往復の経路情報を記銘し、想起することができるようにしてもよい。また、全方位カメラを用いることで、突然ある地点に置かれた場合（例えば、地下から地上に出た場合等）に、記銘されている経路情報に基づいて、移動体の現在位置を推定することも可能となる。
【００７３】
（本発明の第２の実施形態）
本実施形態に係る時系列学習装置について、図１１、及び図１２を用いて説明する。図１１は、本実施形態に係る時系列学習装置においてランドマーク確信度を用いた場合の処理を示す第１の図、図１２は、本実施形態に係る時系列学習装置においてランドマーク確信度を用いた場合の処理を示す第２の図である。なお、本実施形態において、前記第１の実施形態と重複する説明については省略する。
【００７４】
図１１は、経路Ａ→Ｂ→Ｃ→Ｄ→Ｅが記銘されている場合に、ランドマーク「Ｂ」が欠落したときのルートメモリ部３５の処理を示している。図１１（Ａ）では、前記第１の実施形態で説明した処理に応じて、経路情報として経路Ａ→Ｂ→Ｃ→Ｄ→Ｅが記銘されている状態である。この状態で同じ経路を辿った場合に、ランドマーク「Ａ」が現れた後に、ランドマーク「Ｂ」が現れずに、ランドマーク「Ｃ」が現れ、以降ランドマーク「Ｄ」、「Ｅ」が現れたとする。そうすると、経路情報は図１１（Ｂ）のように「Ａ」と「Ｃ」との間に新たな格子点１１１を介した新しい経路が形成されるが、このときに元々あった格子点１１２を消去するのではなく、結合荷重を減じた状態で残しておく。この残しておいた格子点１１２は、再び同じ経路を辿った際にランドマーク「Ｂ」が現れれば、結合荷重を元に戻し、新たに形成されていた格子点１１１の結合荷重が減じられる。この結合荷重の大きさをランドマーク確信度として経路情報の選択に利用することができる。
【００７５】
想起処理の際には、その時点において結合荷重が最大となっている格子点が選択されて想起される。つまり、図１１（Ｂ）の場合は、格子点１１１の方が格子点１１２に比べて結合荷重が大きくランドマーク確信度が高いため、経路Ａ→Ｃ→Ｄ→Ｅが選択される。
【００７６】
図１２は、経路Ａ→Ｂ→Ｃ→Ｄ→Ｅが記銘されている場合に、ランドマーク「Ａ」と「Ｂ」との間に新たなランドマーク「ｂ」が現れたときのルートメモリ部３５の処理を示している。図１２（Ａ）では、前記第１の実施形態で説明した処理に応じて、経路情報として経路Ａ→Ｂ→Ｃ→Ｄ→Ｅが記銘されている状態である。この状態で同じ経路を辿った場合に、ランドマーク「Ａ」が現れた後に、ランドマーク「ｂ」が現れ、以降ランドマーク「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」が現れたとする。
【００７７】
そうすると、経路情報は図１２（Ｂ）のように「Ａ」と「ｂ」との間に新たな格子点１２３を介した新しい経路、及び「ｂ」と「Ｂ」との間に新たな格子点１２２を介した新しい経路が形成されるが、このときに元々あった格子点１２１は消去されずに、結合荷重を減じた状態で残しておく。この残しておいた格子点１２１は、再び同じ経路を辿った際にランドマーク「Ａ」の次にランドマーク「Ｂ」が現れれば、結合荷重を元に戻し、新たに形成されていた格子点１２２、１２３の結合荷重が減じられる。図１１の場合と同様に、この結合荷重の大きさをランドマーク確信度として経路情報の選択に利用することができる。
【００７８】
想起処理の際には、図１１の場合と同様に、その時点において結合荷重が最大となっている格子点が選択されて想起される。つまり、図１２（Ｂ）の場合は、「Ａ」の活性化ラインについて格子点１２３の方が格子点１２１に比べて結合荷重が大きくランドマーク確信度が高いため、経路Ａ→ｂ→Ｂ→Ｃ→Ｄ→Ｅが選択される。
【００７９】
このように、結合荷重に重みを持たせることで、ランドマーク確信度に基づいて環境変化に柔軟に対応することが可能となる。なお、図１１、及び図１２においては、結合荷重の増減を２倍、１／２としているが、利用者の利用環境等に応じて自由に設定できるものとする。
【００８０】
なお、このとき上記の説明からも明らかなように、ランドマーク確信度の変化に基づいてランドマークの欠落、及び追加等の環境変化を認識して記憶することが可能になる。つまり、前記第１の実施形態における図７で説明したように、複数の経路情報が多重化されている場合に、過去情報フラグに基づいてスイッチング制御を行う際には、その環境変化を考慮した補正を行うことで、過去情報フラグとの正確なマッチングを行うことが可能になる。
【００８１】
具体的には、ランドマークが欠落している場合は、経路情報における該当する箇所にワイルドカード（図５において「＊」で示すｎｕｌｌ）を追加し、ランドマークが追加されている場合は、その追加されたランドマークを除外し、次のランドマークが入力された時点で過去情報フラグとのマッチングを行うことで補正が可能となる。このような補正を行った場合、ランドマークの追加、及び欠落が確定していると判断できる場合は、過去情報フラグを更新してもよい。
【００８２】
（本発明の第３の実施形態）
本実施形態に係る時系列学習装置について、図１３ないし図１５を用いて説明する。図１３は、本実施形態に係る時系列学習装置において経路確信度を用いた交差点の処理を示す図、図１４は、本実施形態に係る時系列学習装置において経路確信度を用いたランドマークの追加処理を示す図、図１５は、本実施形態に係る時系列学習装置において経路確信度を用いたランドマークの削除処理を示す図である。なお、本実施形態において、前記第１の実施形態、及び前記第２の実施形態と重複する説明については省略する。
【００８３】
なお、本実施形態においては、ランドマーク候補の中から正式なランドマークをより早い時点で決定するために、ＭＶ信号を受信する周期を短く設定し、サブレジスタの数を増やしておく。ランドマークの決定の際には、その増加したサブレジスタに継続的に現れるランドマークであるか、一部にのみ現れるランドマークであるかにより、固定物か移動体かを判定し、固定物のみを正式なランドマークとして決定する。そうすることで、僅かな時間で正式なランドマークを決定することができるものとする。
【００８４】
まず、経路確信度を利用した交差点における処理について説明する。図１３（Ａ）において、太線で示す矢印が、当該矢印に沿って並んでいるランドマーク（黒丸、黒四画、黒三角、白丸、星で示す５種類）に基づいた経路情報として、既にルートメモリ３５内に記銘されており、移動体がスタートからゴールまでの経路を辿るとする。このとき想起された経路におけるランドマークの順序が、図１３（Ａ）中の番号で示す順序（（１）〜（１３））であるとする。
【００８５】
図１３（Ｂ）は、各ランドマークを検出したタイミングにおけるレジスタ内（ここでは、４つのレジスタを有するものとする）のデータを示し、図１３（Ｃ）は、各タイミングにおける経路確信度をグラフで示したものである。経路確信度は、記銘されているデータと検出されたランドマークとが一致する個数で示されている。つまり、（１）のランドマークを検出した時点では、記銘している経路（（１）→（２）→（３）→（４））とその時点で検出しているランドマークが（手前から（１）、（２）、（３）、（４））全て一致するため、経路確信度は４となる。移動体が（３）のランドマークを検出した時点では、記銘している経路と検出しているランドマークが３つしか一致しないため、経路確信度は３となる。
【００８６】
移動体が交差点１３０に進入すると、経路確信度が次第に低下し、最終的に１まで下がることで交差点を認識し、次の経路の方向を決定する。ここでは、左右それぞれの方向について交差点１３０内で経路確信度を算出し、経路確信度が最大値４となる方向を正式な経路（左折方向）として決定する。また、正式な経路ではない方向（右折方向）の経路については、経路確信度に０を設定する。図１３（Ｃ）のグラフからもわかる通り、交差点のように方向転換がある場合には、経路確信度が次第に下がり、交差点内で１となるため、移動体が交差点に進入したことを確実に検知して、次の方向を決定付けることができる。交差点１３１においても同様に、経路確信度が１まで下がった時点で左右の方向を決定付け（ここでは、右折方向が正式な経路と判断される）、ゴールまでの経路を想起する。
【００８７】
次に、経路確信度を用いたランドマークの追加、削除時の処理について説明する。図１４（Ａ）において、上段が記銘した経路情報を示し、下段が実際に検出されたランドマークを示す。このとき、図１４（Ｂ）に示すようにランドマーク（４ａ）が追加されて検出されることで、記銘されている経路情報とのずれが生じ、経路確信度が４から３に減少する。このような場合に、次のランドマーク（５）について、記銘されている経路情報との比較を行う。ランドマーク（５）が一致した場合には、ランドマーク（４ａ）が追加されたランドマークであると判断し、ランドマーク（４ａ）を含む経路情報に更新する。更新後は、ランドマーク（４ａ）を追加した場合の経路情報に基づいて経路確信度が演算されるため、経路確信度の値は４に戻る。
【００８８】
なお、このとき、更新元の経路情報については削除してもよいし、前記第２の実施形態に示したように、ランドマーク確信度を更新するようにしてもよい。また、必要に応じて過去情報フラグについても更新するようにしてもよい。
【００８９】
図１５は、ランドマークが削除された場合の図であり、図１５（Ａ）の上段が記銘した経路情報を示し、下段が実際に検出されたランドマークを示す。このとき、図１５（Ｂ）に示すようにランドマーク（９）が削除されていることで、記銘されている経路情報とのずれが生じ、経路確信度が４から３に減少する。このような場合に、まず図１４と同様の処理を行いランドマークの追加であるかどうかを判定する。ここでは、ランドマークの追加ではないと判定されるため、次に削除であるかどうかを判定する。削除の判定は、記銘されている経路情報における次のランドマーク（１０）と検出されたランドマークとの比較を行う。ランドマーク（１０）が一致した場合には、ランドマーク（９）が削除されたランドマークであると判断し、ランドマーク（１０）を含まない経路情報に更新する。更新後は、ランドマーク（１０）を削除した場合の経路情報に基づいて経路確信度が演算されるため、経路確信度の値は４に戻る。
【００９０】
なお、このとき、更新元の経路情報については削除してもよいし、前記第２の実施形態に示したように、ランドマーク確信度を更新するようにしてもよい。また、必要に応じて過去情報フラグについても更新するようにしてもよい。
【００９１】
また、図１４及び図１５においては、ランドマークの追加を判定した後にランドマークの削除を判定するようにしたが、ランドマークの削除を判定した後にランドマークの追加を判定するようにしてもよい。ただし、その場合は判定処理を複数のランドマークで行うことになるため、ランドマークの追加を判定した後にランドマークの削除を判定するのが望ましい。
【００９２】
図１４、図１５においては、ランドマークの追加、削除等の変更が１箇所しかない場合の処理について説明したが、複数のランドマークに連続して変更がある場合であっても対応は可能である。つまり、ランドマークの参照数をＮとし、ランドマークに変更があった数をｒとすると、経路確信度の変化は、Ｎ−ｒ，Ｎ−（ｒ−１），Ｎ−（ｒ−２），・・・となる。この変化を検出することでｒの個数が２以上であっても、複数個先の検出したランドマーク情報や記銘されたランドマーク情報を参照して経路確信度を演算することで対応することができる。
【００９３】
ただし、この場合ｒ＝Ｎ−１のときに、図１３に示す交差点との区別がつかなくなる可能性があるが、例えば、交差点進入の場合は方向転換することで経路確信度が最大値になるのに対して、ランドマーク変更の場合は方向転換しても経路確信度が最大値にならないことで、交差点進入とランドマークの変更を区別してもよい。また、交差点の場合は、方向転換することで、記銘処理においてメインレジスタ内のデータが総入れ替えされるという特徴を利用して、経路情報に交差点の情報を含めて記銘するようにし、想起処理時に交差点であることを認識できるようにしてもよい。
【００９４】
なお、上記各実施形態において、ルートメモリ部３５が経路情報を、外部メモリ（例えば、メモリカードやＣＤ−ＲＯＭ等の外部記憶媒体）、バーコードやＱＲコード等のコードの読み取り情報、音声入力情報、テキスト情報、画像情報、動画情報、及び／又は地図情報の入力に基づいて記憶することが可能である。そうすることで、記憶のコピーや追加を容易に行うことができると共に、人間の場合と同様に、予め他の人から道順を教わった状態で目的地まで到達することを実現することができる。
【符号の説明】
【００９５】
１０  ナビゲーション装置
２０  時系列学習装置
２１  ＣＰＵ
２２  ＲＡＭ
２３  ＲＯＭ
２４  ＨＤ
２５  通信Ｉ／Ｆ
２６  入出力Ｉ／Ｆ
３１  ランドマーク候補検出部
３２  ランドマークコード生成部
３３  データレジスタ部
３４  比較部
３５  ルートメモリ部
３６  過去情報フラグジェネレータ
３７  出力制御部
【図１】
2011085527.tif 000005
【図２】
2011085527.tif 000006
【図３】
2011085527.tif 000007
【図４】
2011085527.tif 000008
【図５】
2011085527.tif 000009
【図６】
2011085527.tif 000010
【図７】
2011085527.tif 000011
【図８】
2011085527.tif 000012
【図９】
2011085527.tif 000013
【図１０】
2011085527.tif 000014
【図１１】
2011085527.tif 000015
【図１２】
2011085527.tif 000016
【図１３】
2011085527.tif 000017
【図１４】
2011085527.tif 000018
【図１５】
2011085527.tif 000019