(57)【要約】      （修正有）【課題】ある環境において行動するエージェントの状態遷移シーケンスを進めるために、各エージェントケースベース内のオブジェクトケース間の遷移をそこに記述されたルールに基づいて繰り返し継続実行する演繹推論を特徴とするケースルールベース推論エンジンを用いたシーケンス制御装置を提供する。【解決手段】競合ステーションからの停止命令競合を解消しつつ、各ステーションにおいて各エージェントが停止するか通過するかステーション直前に設けられた仮想待機場所で待機するかの行動を、推論によって各エージェントのシーケンスを進めるという方法によって、トリガ獲得集約、運行シーケンス制御、競合エージェントの行動調停などに代表される機能を持たせる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
本発明は、ある環境において行動するエージェントの状態遷移シーケンスを進めるための、次のような特徴を有する応用指向のケースルールベース推論エンジンを用いたシーケンス制御装置に関するものである。
１） 
行き先毎に定められた次オブジェクト進行アクション割り当て表を用いて各エージェントケースベース内のオブジェクトケース間の遷移を状態遷移グラフに従ったルールによる推論によって各エージェントの運行シーケンスを進めていくことを特徴とするシーケンス制御装置
２）各オブジェクトおよびエージェント内で時系列発生したトリガをオブジェクトケース毎に集約し、何らかの調停法によって競合    オブジェクトからの停止命令競合を解消しつつ、各オブジェクトにおいて各エージェントが停止（到着・出発に分割）するか通    過するか、もしくはオブジェクト直前に設けられた仮想待機場所で待機するかの行動を、状態遷移グラフ、停止通過アクション    割り当て表、行動調停表および運行スケジュールの推論によって各エージェントの運行シーケンスを進めていくことを特徴とす    るシーケンス制御装置
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はある環境において行動するエージェントの状態遷移シーケンスを進めるための、応用指向のケースルールベース推論エ    ンジンに関するものであり、バス・タクシー・エレベータ・搬送機器・物流マテハン機器等の単独もしくは隊列協調運転に応用さ    れる技術である。分散人工知能・シーケンス制御・推論などの分野に関係する。
【背景技術】
【０００２】
下記文献参照
【特許文献１】特許公開平６−３１２９９乾燥汚泥熔融炉装置キーワード：推論＋シーケンス制御装置
【非特許文献１】Makoto  Katoh, "Design of CRBRE for                 Double Agent Convoying Simulation Stage",SICE2009, 2009            （特許法３０条に該当する非特許文献：別途郵送）
【非特許文献２】[1] I.            Watson:Is CBR a Technology or Methodology?, Lecture Notes in computer science,            1998, pp.525-534[2] RTH Chi and M Y Kiang: Reasoning by            coordination: an integration on case-based and rule-based reasoning systems,            Knowledge-Based Systems,     Vol.6,No.2, 1993, pp.103-104
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従来のシーケンス制御と推論を融合した特許出願としてはファジー推論による不確定状態変数の推定値をトリガとして利用して従来のロジックベースシーケンス制御を進めるものなどがあるが、知的処理には不向きである。新たな事例処理として、事例ベース推論が新技術もしくは新方法論として注目されているが、その応用はまだ限定的であり、ルールベースとの融合が指向されている。
従来のシーケンス制御にはロジックベース以外にもさまざまな工夫がなされている。従来技術は長年の研鑽と開発により信頼性が高くなっているが、マルチエージェント・マルチオブジェクト指向の枠組みは見当たらない。本発明はマルチエージェントケースベース内のマルチオブジェクトケースによって、このような分散人工知能分野向けに、マルチエージェントがマルチオブジェクトを順次遷移（移動）していくシーケンス制御の枠組みを与え、各ケース内部のルールベース推論により、状態遷移だけでなく、競合するマルチエージェントの行動調停も含めて、多様なトリガに対応して多様な行動のシーケンス制御を実現する枠組みを、バスの隊列運転を実施例として、与えようとするものである。
具体的には環境とエージェントとその相互作用から得られた多種多様なトリガを用いて、その環境において行動する複数エージェントの競合行動を調停しつつ状態遷移シーケンスを進めることである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
構造：マルチエージェントおよびマルチオブジェクトからのトリガ獲得パーセプションブロックと各エージェント毎にマルチオブジェクトケースに作用するケースルールベースアクションブロックが同期して繰り返し実行する。
方法：行き先毎に定められた次ステーション進行アクション割り当て表を用いて各エージェントケースベース内のステーションケース間の遷移を状態遷移グラフに従ったルールの推論によって各エージェントのシーケンスを進める。
各ステーションおよびエージェント内で時系列発生したトリガをステーションケース毎に集約し、停止優先調停法によって競合ステーションからの停止命令競合を解消しつつ、各ステーションにおいて各エージェントが停止（到着・出発に分割）するか通過するか、もしくはステーション直前に設けられた仮想待機場所で待機するかの行動を、仮想待機場所付き状態遷移グラフ、停止通過アクション割り当て表および行動調停表に従ったルールと運行スケジュール管理の衝突防止策を用いた推論によって各エージェントのシーケンスを進める。
機能：トリガ獲得集約、運行シーケンス制御、競合エージェントの行動調停
【発明の効果】
【０００５】
１）シーケンス制御にケースルールベースを導入して状態遷移グラフによるエージェントの運行シーケンスを実現したことにより、    状態遷移が見やすくなり、ルールが整理されて、判り易くなった。
２）ステーション直前に仮想待機場所を設けたことにより、追突防止のための安全性が高まった。
３）推論によるシーケンス制御にルールだけでなく運行スケジュール時間管理を導入したことにより、追突防止のための安全性が高まった。
４）競合ステーションからの停止命令競合の解消に競合エージェントのリーダー優先調停を用いたことにより、競合の解消が容易になった。
５）隊列運転に分岐・合流運転を導入したことにより路線自由度が増した。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
実施例が受容部とアクション部が同期型である２サイクルエンジン構成であるのに対して、最良の構成として考案したものが、図２に示すような時系列多数多様トリガ獲得部とトリガ集約分類およびアクション割り当てのためのケースルール部と行動調停やトリガリセットを含む状態遷移のためのケースルール部からなる３サイクル推論エンジン構成である。この推論は受容データから行為を推論する演繹推論である。前２つの受容部と後ろ２つの行為部は異なる周期で動く非同期型にするほうがトリガの獲得速度を落とさずにより知的な処理を行う時間が確保できるという点で利点がある。      
状態遷移図の形態を図１４に示すようにダブルエージェントの行動調停を制御ゲートによって記述することを含む状態遷移図にすることによって、状態遷移の制御構造が見やすくなり設計もしやすくなるという利点がでてくる。
応用例のとしては図１８に示すような階層的平面確定路移動を含むマルチカーエレベータシステムとすることによって、行き先ステーション指定方式が受け入れやすく、ステーション位置も固定化されているので、ケースが記述しやすく、本システムの構造として受け入れやすい。
運行形態は図１９に示すように復路の共通運転区間では、エージェント１にも待機場所を設けることによって、安全を確保するためのロジックは複雑になるが、リーダー・フォローワーが入れ替わることを許容する自由度の大きい運転形態となる。
【実施例】
【０００７】
１）課題の記述
オブジェクトとして図３上側に示すようなステーション配置において、２台のエージェントが図３下側のような順序でステーションを往復運転する。エージェント１はステーション１からスタートしてステーション３を左折してステーション５で折り返し、ステーション１に戻る往復繰り返し運転を行う。エージェン２はステーション１からスタートしてステーション３で右折してステーション７で折り返し、ステーション１に戻る往復繰り返し運転を行う。
このような折り返し往復運転は図４に示すようにノードをステーションとし、矢印付きアークを移動方向とするグラフ表現を用いたエージェントの遷移グラフで記述することによって、各エージェント毎の次ステップのステーションが明示され、移動シーケンスが記述しやすく、間違いが少なくなる。
与えられたステーション配置環境において、２台のエージェントがトリガの獲得という受容やステーションの通過や停止や待機といった行為によって、環境と相互作用をしながら、所定の経路を移動するシーケンスを進める推論エンジンを構成することがここでの課題である。
２）最良の構成としての非同期３サイクル推論エンジン計画の特徴
まず、最良の構成として考案したものが、図２に示すような時系列多数多様トリガ獲得部とトリガ集約分類およびアクション割り当てのためのケースルール部と行動調停やトリガリセットを含む状態遷移のためのケースルール部からなる３サイクル推論エンジン構成である。この推論は受容データから行為を推論する演繹推論である。前２つの受容部と後ろ２つの行為部は異なる周期で動く非同期型にするほうがトリガの獲得速度を落とさずにより知的な処理を行う時間が確保できるという点で利点があるが、構造が複雑になり、非同期推論プログラミングが難しいという欠点もある。
３）実施例に用いた同期型２サイクル推論エンジンの構成
そこで、次善の案として考案し、実施例に用いたものが図５に図示するような単一のケースルール部からなる同期型２サイクル推論エンジンである。この構成は同期推論であるためプログラミングが容易であるが、知的処理に要する時間でトリガ獲得速度が律速されるという拮抗的問題があるが、最近の高速計算機を用いれば問題は縮小されつつある。
４）開発の第１ステップにおけるエージェント遷移の構成法と評価法
具体的に移動シーケンスを記述するために、図４の遷移グラフから図６に示す次ステップ移動ステーション割り当て表を各エージェント毎に作成する。これらをケース毎にルール記述して、移動シーケンスが持続する推論エンジンのとしての動作を確認するために、経過時間毎にイベントを記述したストーリーボードを用いる。ここで用いるストーリーボードは図７に示すように、２台のエージェントの共通ルートから単独ルートへの解列による分岐と逆の並列による合流があることが特徴である。まず、トリガ無しで移動シーケンスの動作のみを確認するための試験時のストーリーボードが図８である。計画どうりの順序でステーションを持続的に移動していることが座標値からも判る。
５）開発の第２ステップにおけるエージェントの状態遷移の構成法と評価法
次の開発ステップでは、各エージェントのステーションに対する停止・通過アクション割り当てを獲得トリガに基づいて図９・図１０のように行う。この段階では追突防止のための被競合ステーションの手前の待機場所は省略している。このアクション割り当てを各ケース毎にルール記述して、エージェント２の遷移だけでなく行動の確認も図１１のストーリボードによって行った。ただし、ルールの簡素化のために、エージェント１はスタート地点で故障待機とした。停止したステーションでは停止行動の割り当てはリセットする。各エージェントの速度は６０（km/h）,停止ステーションでの停止時間０．２（min）,ステーション前後の加速・減速時間０．１（min）とした。
６）開発の第３ステップにおけるエージェントの状態遷移シーケンス制御の構成法と評価法
最終ステップでは、追従者であるエージェント２のみ被競合ステーションであるステーション２とステーション３の手前に待機場所を設けた。復路も先行者と追従者は入れ替わらないと仮定している。エージェント移動シーケンス制御システム機能のフローチャートを図１２に示す。時系列トリガ獲得部、各ケース毎のトリガ集約分類＆アクション割り当て推論＆行動調停部、エージェント遷移行動部から成る。図１３には両方のエージェントが競合する被競合ステーションであるステーション２やステーション３から呼ばれた場合の優先度に基づく行動調停表を示す。先行者の優先度が追従者よりも常に高いと仮定しており、エージェント１が被競合ステーションに停止した場合はエージェント２は待機場所で待機し、満員にはならないと仮定しているので停止割り当ては両者ともリセットされる。エージェント１が被競合ステーションを通過したあとに呼び出された場合にエージェント２が停止して停止割り当てはリセットされる。これらの行動調停ルールに図１７に示すような運行ダイヤグラム計画による時間スケジュール制限ルールも含めてケースルールに記述して、推論エンジンを稼動し、動作確認のためのストーリーボードを作成したものを図１５・図１６に示す。ただし、ステーション停止行動は到着と出発に分けて、待機時間や停止時間を明確にした。これらのストーリーボードの安全性を視覚化するために運行ダイアグラムを図１７のように描いた。両者の運行線は共通運転区間では交差しないので追突も追い越しも無く安全である。
【産業上の利用可能性】
【０００８】
業界：バス・タクシー・エレベータ・搬送機器・物流機器・マテハン機器
製品（技術）分野：隊列運転バス・乗り合いタクシー、マルチカーエレベーター、マルチスタッカークレーン、マルチAGV・RGV、マルチフォークリフトなど
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】時系列トリガによって駆動されるケースルールベース推論エンジンを用いたダブルエージェントの移動シーケンスの構成図              (NGOは次ステップ移動ステーションを表し、SPWは停止・通過・待機行動を表す。）
【図２】実施するための最良の３サイクルケースルールベース推論エンジンの構成形態
【図３】実施例におけるオブジェクトであるステーションの配置とダブルエージェントの運行順序の例示図
【図４】実施例におけるダブルエージェントの簡易遷移グラフ
【図５】実施例における２サイクルケースルールベース推論エンジンの構成図
【図６】実施例におけるトリガとアクションを省略したダブルエージェントの行き先別次ステップ移動ステーション割り当て表
【図７】実施例におけるストーリーボードの分岐・合流構成図
【図８】実施例におけるトリガを省略した場合のストーリボード
【図９】実施例における待機場所を省略した場合のエージェント１の停止・通過アクション割り当て表
【図１０】実施例における待機場所を省略した場合のエージェント２の停止・通過アクション割り当て表
【図１１】実施例におけるエージェント１故障待機時のエージェント２の移動シーケンスを確認するストーリーボード
【図１２】実施例におけるエージェント移動シーケンス制御システム機能のフローチャート        （時系列トリガ獲得ー＞各ケース毎のトリガ集約分類＆アクション割り当て推論＆行動調停ー＞エージェント遷移）
【図１３】実施例における被競合ステーションに関する競合エージェントの優先度に基づく行動調停表
【図１４】実施するための行動調停を含むダブルエージェントの状態遷移グラフの最良の形態
【図１５】実施例における被競合ステーション前に待機場所を設けた場合のエージェント１の行動を確認するストーリーボード
【図１６】実施例における被競合ステーション前に待機場所を設けた場合のエージェント２の行動を確認するストーリーボード
【図１７】実施例におけるダブルエージェントの安全性を確認するための運行ダイアグラム
【図１８】最良の実施例としての多階層平面移動マルチカーエレベータの運行形態
【図１９】実施するための復路のエージェント順序入れ替えを許容する最良の運行形態のエージェント遷移グラフ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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