(57)【要約】【課題】本発明では、広い範囲のグローバルな情報を用いて行動の制御を行うことを課題とする。【解決手段】本発明は、サーバーと複数の端末で構成される制御装置であって、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段と、少なくとも、前記複数の異なる結果の発生確率と、前記端末において検出される情報と、前記端末において演算されるパラメータとに基づいて、複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段と、少なくとも、前記優先度がもっとも高い制御目標に基づいて、前記端末の動作を決定するための制御信号を演算する制御信号演算手段とを備えたことを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
サーバーと複数の端末で構成される制御装置であって、
過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段と、
少なくとも、
前記複数の異なる結果の発生確率と、
前記端末において検出される情報と、
前記端末において演算されるパラメータとに基づいて、
複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段と
少なくとも、
前記優先度がもっとも高い制御目標に基づいて、
前記端末の動作を決定するための制御信号を演算する制御信号演算手段とを
備えたことを特徴とする制御装置。
【請求項２】
前記端末において演算されるパラメータは、
少なくとも、
前記複数の異なる結果の発生確率と
前記端末において検出される情報とに、
重み付けをするパラメータであり、
前記優先度演算手段は、前記重みづけ処理をした値に基づいて、複数の制御目標の優先度を演算することを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項３】
前記発生確率予測手段は、
新たに得られる情報に基づいて、前記発生確率予測手段のパラメータ値を更新するパラメータ値更新手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項４】
前記端末において演算されるパラメータを端末ごとに更新する端末パラメータ更新手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項５】
前記端末において検出される情報は、
少なくとも、前記端末に設置されているセンサのセンサ出力値に基づく値であることを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項６】
前記端末において検出される情報は、
少なくとも、前記端末に設置されているセンサのセンサ出力値に基づいて、独自に学習される値であることを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項７】
前記発生確率予測手段は、
少なくとも、ベイジアンネットワークもしくはニューラルネットワークであることを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項８】
前記優先度演算手段は、
少なくとも、ロジスティック回帰もしくは強化学習であることを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項９】
前記発生確率予測手段は、
新たに得られる情報に基づいて、
少なくとも、ベイズ更新もしくは確率的勾配降下法により、
前記発生確率予測手段のパラメータ値を更新するパラメータ値更新手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項１０】
前記制御装置の制御対象は、
自動運転車などの移動体であり、
前記複数の制御目標は、前記移動体の移動経路であること
を特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項１１】
前記制御装置の制御対象は、
内燃機関であり、
前記複数の制御目標は、前記内燃機関の運転条件であること
を特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項１２】
前記制御装置の制御対象は、
ロボットであり、
前記複数の制御目標は、前記ロボットが行うタスクであること
を特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項１３】
前記発生確率予測手段は、
前記端末から新たに得られる情報に基づいて、
前記発生確率予測手段のパラメータ値を更新するパラメータ値更新手段を
備えたことを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項１４】
前記将来起こり得る複数の異なる結果を、前記複数の制御目標とすることを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項１５】
前記発生確率予測手段の入力情報に、現在の情報を用いることを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項１６】
将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率は、少なくとも
移動体が目的値に時刻通りに到着する確率、もしくは、
移動体のエネルギー効率/燃費効率が所定範囲内に収まる確率、もしくは、
原動機/エンジンのトルクが所定値以上出せる確率、もしくは、
原動機/エンジンの燃費改善率が所定値以上となる確率、もしくは、
原動機/エンジンの燃費悪化率が所定値以上となる確率、もしくは、
ロボットのタスクが所定時間内に完了する確率、もしくは
ロボットの危険度が上がる確率
であることを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項１７】
サーバーと複数の端末で構成される制御装置であって、
前記サーバーは、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段を備えたことを特徴とする制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、制御装置に関するものであり、特に、サーバーと複数の端末で構成される制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
本技術分野の背景技術として、特許文献１がある。この文献には、「外部からの外部入力信号を検出する入力信号検出手段と、上記入力信号検出手段により検出された外部入力信号を評価する評価手段と、上記評価手段による評価結果を行動内容情報に対応付けする対応付け手段と、上記対応付け手段により対応付けされた評価に基づいて、上記行動内容情報に基づいて行動の制御を行う行動制御手段とを備えることを特徴とするロボット装置」と記載されている（［請求項１］参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2002-269530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、前述の先行技術（特許文献１）は、ロボット単体(端末)が検出可能な情報のみを用いて、行動の制御を行うものであり、より広い範囲のグローバルな情報を用いて行動の制御を行うものではない。
【０００５】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、より広い範囲のグローバルな情報を用いつつ、個々の端末の状況に応じた行動制御が可能となる制御装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。本発明は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、例えば、サーバーと複数の端末で構成される制御装置であって、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段と、少なくとも、前記複数の異なる結果の発生確率と、前記端末において検出される情報と、前記端末において演算されるパラメータとに基づいて、複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段と少なくとも、前記優先度がもっとも高い制御目標に基づいて、前記端末の動作を決定するための制御信号を演算する制御信号演算手段とを備えたことを特徴とする。
【０００７】
また、例えば、前記端末において演算されるパラメータは、少なくとも、前記複数の異なる結果の発生確率と前記端末において検出される情報とに、重み付けをするパラメータであり、前記優先度演算手段は、前記重みづけ処理をした値に基づいて、複数の制御目標の優先度を演算することを特徴とする。
【０００８】
また、例えば、前記発生確率予測手段は、新たに得られる情報に基づいて、前記発生確率予測手段のパラメータ値を更新するパラメータ値更新手段を備えたことを特徴とする。
【０００９】
また、例えば、前記端末において演算されるパラメータを端末ごとに更新する端末パラメータ更新手段を備えたことを特徴とする。
【００１０】
また、例えば、前記端末において検出される情報は、少なくとも、前記端末に設置されているセンサ出力値に基づく値であることを特徴とする。
【００１１】
また、例えば、前記端末において検出される情報は、少なくとも、前記端末に設置されているセンサ出力値に基づいて、独自に学習される値であることを特徴とする。
【００１２】
また、例えば、発生確率予測手段は、少なくとも、ベイジアンネットワークもしくはニューラルネットワークであることを特徴とする。
【００１３】
また、例えば、優先度演算手段は、少なくとも、ロジスティック回帰もしくは強化学習であることを特徴とする。
【００１４】
また、例えば、発生確率予測手段は、新たに得られる情報に基づいて、少なくとも、ベイズ更新もしくは確率的勾配降下法により、発生確率予測手段のパラメータ値を更新するパラメータ値更新手段を備えたことを特徴とする。
【００１５】
また、例えば、前記制御装置の制御対象は、自動運転車などの移動体であり、前記複数の制御目標は、前記移動体の移動経路であることを特徴とする。
【００１６】
また、例えば、前記制御装置の制御対象は、内燃機関であり、前記複数の制御目標は、前記内燃機関の運転条件であることを特徴とする。
【００１７】
また、例えば、前記制御装置の制御対象は、ロボットであり、前記複数の制御目標は、前記ロボットが行うタスクであることを特徴とする。
【００１８】
また、例えば、発生確率予測手段は、端末から新たに得られる情報に基づいて、前記発生確率予測手段のパラメータ値を更新するパラメータ値更新手段を備えたことを特徴とする。
【００１９】
また、例えば、前記将来起こり得る複数の異なる結果を、前記複数の制御目標とすることを特徴とする。
【００２０】
また、例えば、前記発生確率予測手段の入力情報に、現在の情報を用いることを特徴とする。
【００２１】
また、例えば、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率は、少なくとも移動体が目的値に時刻通りに到着する確率、もしくは、移動体のエネルギー効率/燃費効率が所定範囲内に収まる確率、もしくは、原動機/エンジンのトルクが所定値以上出せる確率、もしくは、原動機/エンジンの燃費改善率が所定値以上となる確率、もしくは、原動機/エンジンの燃費悪化率が所定値以上となる確率、もしくは、ロボットのタスクが所定時間内に完了する確率、もしくはロボットの危険度が上がる確率であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、サーバーで、より広い範囲のグローバルな情報を用いて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測し、端末で、前記複数の異なる結果の発生確率と端末において検出される情報とに基づいて、端末の行動を制御するので、より広い範囲のグローバルな情報を用いつつ、個々の端末の状況に応じた行動制御が可能となる。
【００２３】
本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、上記した以外の、課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】実施例１〜４における制御装置の全体図。
【図２】実施例１〜４、６における制御装置が作動するサーバー側のシステム図。
【図３】実施例１〜４、６における制御装置が作動する端末側のシステム図。
【図４】実施例１、４、６におけるサーバー内の過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する手段の処理を示した図。
【図５】実施例１、４、５における端末内の処理を示した図。
【図６】実施例１、５における端末内の複数の制御目標の優先度を演算する手段の処理を示した図。
【図７】実施例１、４、５、６における端末内の制御信号を演算する手段の処理を示した図。
【図８】実施例２におけるサーバー内の過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する手段の処理を示した図。
【図９】実施例２における端末内の処理を示した図。
【図１０】実施例２における端末内の複数の制御目標の優先度を演算する手段の処理を示した図。
【図１１】実施例２における端末内の制御信号を演算する手段の処理を示した図。
【図１２】実施例３におけるサーバー内の過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する手段の処理を示した図。
【図１３】実施例３における端末内の処理を示した図。
【図１４】実施例３における端末内の複数の制御目標の優先度を演算する手段の処理を示した図。
【図１５】実施例３における端末内の制御信号を演算する手段の処理を示した図。
【図１６】実施例４における端末内の複数の制御目標の優先度を演算する手段の処理を示した図。
【図１７】実施例５における制御装置の全体図。
【図１８】実施例５における制御装置が作動するサーバー側のシステム図。
【図１９】実施例５における制御装置が作動する端末側のシステム図。
【図２０】実施例５におけるサーバー内の過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する手段とパラメータ値を更新する手段の処理を示した図。
【図２１】実施例６における制御装置の全体図。
【図２２】実施例６における制御装置が作動する端末側のシステム図。
【図２３】実施例６における端末内の複数の制御目標の優先度を演算する手段の処理を示した図。
【図２４】実施例６における端末内のパラメータを端末ごとに更新する手段の処理を示した図。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、実施例を図面を用いて説明する。
［実施例１］
【００２６】
本実施例においては、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段と、少なくとも、前記複数の異なる結果の発生確率と、前記端末において検出される情報と、前記端末において演算されるパラメータとに基づいて、複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段と、少なくとも、前記優先度がもっとも高い制御目標に基づいて、前記端末の動作を決定するための制御信号を演算する制御信号演算手段とを備えた形態について示す。
【００２７】
特に、制御対象は、自動運転車に代表される無人で移動可能な移動体である。
【００２８】
また、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段は、ベイジアンネットワークである。
【００２９】
また、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段の入力情報に、現在の情報を用いる。
【００３０】
また、端末において検出される情報は、端末に設置されているセンサ出力値である。
【００３１】
また、前記端末において演算されるパラメータは、少なくとも、前記複数の異なる結果の発生確率と前記端末において検出される情報とに、重み付けをするものである。
【００３２】
図１は、制御装置の全体を表した図である。サーバー１では、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段２が備わっており、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を演算する。将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率は、複数の端末３に有線通信あるいは無線通信で送られる。端末３には、複数の異なる結果の発生確率と、端末において検出される情報と、端末において演算されるパラメータとに基づいて、複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段４が備わっており、制御目標の優先度を演算する。そして、優先度がもっとも高い制御目標に基づいて、端末の動作を決定するための制御信号を演算する制御信号演算手段５で、制御信号を演算する。
【００３３】
図２は、サーバー１のシステム図である。サーバー１には、外部からの信号を処理する入力回路１６が設けてある。ここでいう外部からの信号とは、例えば、天気、気温、道路情報などのサーバー外からの情報、端末３のセンサで検出された情報等が考えられる。外部からの信号は、入力回路を経て、入力信号となり入出力ポート１７へ送られる。入出力ポート１７に送られた入力情報は、データバス１５を通って、ＲＡＭ１４に書き込まれる。あるいは、記憶装置１１に記憶される。ＲＯＭ１３もしくは記憶装置１１には、様々な処理が書き込まれていて、ＣＰＵ１２で実行される。その際、ＲＡＭ１４あるいは記憶装置１１に書き込まれた値を、適宜、用いて演算を行う。演算結果の内、外部へ送り出す情報（値）は、データバス１５を通って、入出力ポート１７に送られ、出力信号として、出力回路１８に送られる。出力回路１８から外部への信号として、外部に出力される。ここでいう外部への信号とは、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率であり、複数の端末３へ送られる。
【００３４】
図１を用いて前述したように、サーバー１では、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を演算する。入力回路１６、入出力ポート１７を経て、ＲＡＭ１４もしくは記憶装置１１に書き込まれた入力信号を用いて、ＲＯＭ１３もしくは記憶装置１１に記憶されている後述の処理をＣＰＵ１２を用いて行い、出力信号を演算する。出力信号は、前述したように、ＲＡＭ１４，入出力ポート１７、出力回路１８を経て、外部への信号（将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率）として、出力（端末３に送信）される。
【００３５】
図３は、端末３のシステム図である。端末３には、外部からの信号を処理する入力回路２６が設けてある。ここでいう外部からの信号とは、例えば、端末３に設置されているセンサ信号等が考えられる。これら外部からの信号は、入力回路２６を経て、入力信号となり入出力ポート２７へ送られる。また、サーバー１からは、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率の情報が入出力ポート２７に入力される。入出力ポート２７に送られた各入力情報は、データバス２５を通って、ＲＡＭ２４に書き込まれる。あるいは、記憶装置２１に記憶される。ＲＯＭ２３もしくは記憶装置２１には、様々な処理が書き込まれていて、ＣＰＵ２２で実行される。その際、ＲＡＭ２４あるいは記憶装置２１に書き込まれた値を、適宜、用いて演算を行う。演算結果の内、外部へ送り出す情報（値）は、データバス２５を通って、入出力ポート２７に送られ、出力信号として、出力回路２８に送られる。出力回路２８から外部への信号として、外部に出力される。ここでいう外部への信号とは制御対象を所望の動きをさせるためのアクチュエータ信号などを指す。
【００３６】
図１を用いて前述したように、端末３では、優先度演算手段４で制御目標の優先度を演算し、制御信号演算手段５で制御信号を演算する。入力回路２６、入出力ポート２７を経て、ＲＡＭ２４もしくは記憶装置２１に書き込まれた入力信号とサーバー１からの信号（将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率）を用いて、ＲＯＭ２３もしくは記憶装置２１に記憶されている後述の処理をＣＰＵ２２を用いて行い、出力信号を演算する。出力信号は、前述したように、ＲＡＭ２４，入出力ポート２７、出力回路２８を経て、外部への信号（制御信号）として、出力される。以下、各処理の詳細を説明する。
【００３７】
＜過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段３１（図４）＞
本処理では、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を演算する。具体的には、図４に示される。
・入力情報として、現在の情報である天気、気温、道路情報、時刻を用いる。
・ベイジアンネットワークを用いて、次の４つの将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を演算する。
【００３８】
（１）経路Ａを選んだ場合に、時刻通りに目標値に到着する確率
（２）経路Ｂを選んだ場合に、時刻通りに目標値に到着する確率
（３）経路Ａを選んだ場合に、燃費悪化率が１０％以上となる確率
（４）経路Ｂを選んだ場合に、燃費悪化率が１０％以上となる確率
【００３９】
ベイジアンネットワークの内部には、過去の天気、気温、道路情報、時刻の各情報と上記４つの発生確率の関係を表す情報がある。すなわち、過去の天気、気温、道路情報、時刻の各情報に基づいて、将来起こり得る上記４つの複数の異なる結果の発生確率を予測する。
【００４０】
なお、ベイジアンネットワークの詳細については、多くの文献、書籍で述べてあるので、ここでは詳述しない。
【００４１】
図５は、端末３３での処理の全体図を示している。
・複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段３４で、制御目標の優先度である移動経路の優先度を演算する。
・制御信号を演算する制御信号演算手段３５では、決定した移動経路を走行するための制御信号を演算し、制御対象である移動体３２を制御する。
【００４２】
次に、優先度演算手段３４と制御信号演算手段３５の詳細について説明する。
【００４３】
＜複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段（図６）＞
本処理では、複数の制御目標の優先度を演算する。具体的には、図６に示される。
発生確率予測手段３１（図４参照）で演算した４つの確率と、端末において検出される情報は、例えば下記であり、端末に設置されているセンサあるいは入力装置で検出可能な値である。
・使用年数(総走行距離)  
・本日の総走行距離
・運転者の特性(性別/年齢/運転歴/疲労度）
・自車の位置
・燃料残量
など。
なお、上記の各情報の検出方法は、多くの文献、書籍で述べてあるので、ここでは詳述しない。
【００４４】
経路Ａを選ぶ優先度を演算する優先度演算手段３６では、上記４つの確率と、端末３３において検出される情報とに、重み係数a_11,a_12,・・・,a_1nをそれぞれ乗じて、経路Ａを選ぶ優先度を演算する。
【００４５】
経路Ｂを選ぶ優先度を演算する優先度演算手段３７では、上記４つの確率と、端末において検出される情報とに、重み係数a_21,a_22,・・・,a_2nをそれぞれ乗じて、経路Ｂを選ぶ優先度を演算する。
【００４６】
＜制御信号演算手段（図７）＞
本処理では、決定した移動経路を走行するための制御信号を演算する。具体的には、図７に示される。
・優先度のもっとも高い経路を移動経路として決定する演算手段３８で、経路Ａを選ぶ優先度と経路Ｂを選ぶ優先度の内、優先度のもっとも高い経路を移動経路として決定する。優先度の値が同じ場合は、経路Ａを選んでも良いし、経路Ｂを選んでも良い。事前に決めておけば良い。
・決定した移動経路を走行するための制御信号を演算する演算手段３９で、決定した移動経路を走行するための制御信号を演算する。
【００４７】
なお、本手段については、文献、資料などあるので、詳述しない。現在位置を照会しつつ、移動体の速度、回転角を制御するための原動機(モーター、エンジン)への駆動信号、回転装置(電子制御ステアリング)への駆動信号などを調整することが考えられる。
【００４８】
過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段（図４参照）は、ベイジアンネットワークとしたが、ニューラルネットワークとしても同様の機能が実現可能である。
【００４９】
また、複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段（図６参照）では、選択する経路の優先度を演算したが、燃費悪化率の優先度とする構成も考えられる。
【００５０】
［実施例２］
本実施例においては、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段と、少なくとも、前記複数の異なる結果の発生確率と、前記端末において検出される情報と、前記端末において演算されるパラメータとに基づいて、複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段と、少なくとも、前記優先度がもっとも高い制御目標に基づいて、前記端末の動作を決定するための制御信号を演算する制御信号演算手段とを備えた形態について示す。
【００５１】
特に、制御対象は、例えば自動車の原動機に用いられるエンジン（内燃機関）である。
また、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段は、ベイジアンネットワークである。
また、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段の入力情報に、現在の情報を用いる。
また、端末において検出される情報は、端末に設置されているセンサ出力値である。
また、前記端末において演算されるパラメータは、少なくとも、前記複数の異なる結果の発生確率と前記端末において検出される情報とに、重み付けをするものである。
【００５２】
図１は、制御装置の全体を表した図であり、実施例１と同じであるので、詳述しない。
図２は、サーバー１のシステム図であり、実施例１と同じであるので、詳述しない。
図３は、端末３のシステム図であり、実施例１で同じであるので、詳述しない。
【００５３】
以下、各処理の詳細を説明する。
【００５４】
＜過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段４１（図８）＞
本処理では、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を演算する。具体的には、図８に示される。
・入力情報として、現在の情報である半径10km内の天気、半径10km内の平均気温、半径10km内の平均湿度、道路情報を用いる。
・ベイジアンネットワークを用いて、次の４つの将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を演算する。
【００５５】
（１）最大トルクが出せる確率
（２）燃費改善率が１０％以上となる確率
（３）燃費悪化率が１０％以上となる確率
（４）エンジンの耐用年数が１年以上短くなる確率
【００５６】
ベイジアンネットワークの内部には、過去の半径10km内の天気、半径10km内の平均気温、半径10km内の平均湿度、道路情報の各情報と上記４つの発生確率の関係を表す情報がある。すなわち、半径10km内の天気、半径10km内の平均気温、半径10km内の平均湿度、道路情報の各情報に基づいて、将来起こり得る上記４つの複数の異なる結果の発生確率を予測する。
【００５７】
なお、ベイジアンネットワークの詳細については、多くの文献、書籍で述べてあるので、ここでは詳述しない。
【００５８】
図９は、端末４６での処理の全体図を示している．
・複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段４７で、制御目標の優先度であるエンジン動作モード（内燃機関の運転条件）の優先度を演算する。
・制御信号を演算する制御信号演算手段４８では、決定したエンジン動作モードにするための制御信号を演算し、制御対象であるエンジン４２を制御する。
【００５９】
次に、優先度演算手段４７と制御信号演算手段４８の詳細について説明する。
【００６０】
＜複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段（図１０）＞
本処理では、複数の制御目標の優先度を演算する。具体的には、図１０に示される。
発生確率予測手段４１（図８参照）で演算した４つの確率と、端末４６において検出される情報は、例えば下記であり、端末４６に設置されているセンサあるいは入力装置で検出可能な値である。
・使用年数(総走行距離)
・気温
・湿度
・燃料残量
など。
【００６１】
なお、上記の各情報の検出方法は、多くの文献、書籍で述べてあるので、ここでは詳述しない。
【００６２】
パワーモードを選ぶ優先度を演算する優先度演算手段４９では、上記４つの確率と、端末４６において検出される情報とに、重み係数a_11,a_12,・・・,a_1nをそれぞれ乗じて、パワーモードを選ぶ優先度を演算する。
【００６３】
燃費モードを選ぶ優先度を演算する優先度演算手段５０では、上記４つの確率と、端末において検出される情報とに、重み係数a_21,a_22,・・・,a_2nをそれぞれ乗じて、燃費モードを選ぶ優先度を演算する。
【００６４】
中間モードを選ぶ優先度を演算する優先度演算手段５１では、上記４つの確率と、端末において検出される情報とに、重み係数a_31,a_32,・・・,a_3nをそれぞれ乗じて、中間モードを選ぶ優先度を演算する。
【００６５】
＜制御信号を演算する制御信号演算手段（図１１）＞
本処理では、決定した動作モードにするための制御信号を演算する。具体的には、図１１に示される。
・優先度のもっとも高いモードを動作モードとして決定する演算手段５２で、パワーモード、燃費モード、中間モードの各モードの内、優先度のもっとも高いモードを動作モードとして決定する。
・決定した動作モードにするための制御信号を演算する演算手段５３で、決定した動作モードにするための制御信号を演算する。
【００６６】
なお、本手段については、文献、資料などあるので、詳述しない。燃料噴射量と空気量による空燃比と、点火時期により所望の動作モードとすることが考えられる。
【００６７】
過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段（図８参照）は、ベイジアンネットワークとしたが、ニューラルネットワークとしても同様の機能が実現可能である。
【００６８】
また、複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段（図１０参照）では、エンジンの動作モードの優先度を演算したが、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段４１（図８）で演算された結果である
最大トルクを出す運転モード
燃費改善率が１０％以上となる運転モード
とする構成も考えられる。
本実施例によれば、各エンジンの運転履歴に応じてパワー、燃費、寿命、エネルギー効率等を設定できる。したがって、ユーザーの好みに応じたエンジン制御を行うことができる。
【００６９】
［実施例３］
本実施例においては、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段と、少なくとも、前記複数の異なる結果の発生確率と、前記端末において検出される情報と、前記端末において演算されるパラメータとに基づいて、複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段と、少なくとも、前記優先度がもっとも高い制御目標に基づいて、前記端末の動作を決定するための制御信号を演算する制御信号演算手段とを備えた形態について示す。
【００７０】
特に、制御対象は、ロボットである。
また、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段は、ベイジアンネットワークである。
また、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段の入力情報に、現在の情報を用いる。
また、端末において検出される情報は、端末に設置されているセンサ出力値である。
また、前記端末において演算されるパラメータは、少なくとも、前記複数の異なる結果の発生確率と前記端末において検出される情報とに、重み付けをするものである。
【００７１】
図１は、制御装置の全体を表した図であり、実施例１と同じであるので、詳述しない。
図２は、サーバー１のシステム図であり、実施例１と同じであるので、詳述しない。
図３は、端末３のシステム図であり、実施例１で同じであるので、詳述しない。
【００７２】
以下、各処理の詳細を説明する。
【００７３】
＜過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段６１（図１２）＞
本処理では、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を演算する。具体的には、図１２に示される。
・入力情報として、現在の情報である稼働中のロボット数、停止中のロボット数、移動すべき全荷物の個数、荷物の総移動距離を用いる。
・ベイジアンネットワークを用いて、次の４つの将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を演算する。
【００７４】
（１）スピードモードとしたとき所定時間内にタスクが終了する確率
（２）慎重モードとしたとき所定時間内にタスクが終了する確率
（３）スピードモードとしたとき危険度が上がる確率
（４）慎重モードとしたとき危険度が上がる確率
【００７５】
ベイジアンネットワークの内部には、過去の稼働中のロボット数、停止中のロボット数、移動すべき全荷物の個数、荷物の総移動距離の各情報と上記４つの発生確率の関係を表す情報がある。すなわち、稼働中のロボット数、停止中のロボット数、移動すべき全荷物の個数、荷物の総移動距離の各情報に基づいて、将来起こり得る上記４つの複数の異なる結果の発生確率を予測する。
【００７６】
なお、ベイジアンネットワークの詳細については、多くの文献、書籍で述べてあるので、ここでは詳述しない。
【００７７】
図１３は、端末６３での処理の全体図を示している．
・複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段６４で、制御目標の優先度であるロボットの動作モードの優先度を演算する。
・制御信号を演算する制御信号演算手段６５では、決定したロボットの動作モードにするための制御信号を演算し、制御対象であるロボット６２を制御する。
【００７８】
次に、優先度演算手段６４と制御信号演算手段６５の詳細について説明する。
【００７９】
＜複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段（図１４）＞
本処理では、複数の制御目標の優先度を演算する。具体的には、図１４に示される。
発生確率予測手段６１（図１２参照）で演算した４つの確率と、端末６３において検出される情報は、例えば下記であり、端末６３に設置されているセンサあるいは入力装置で検出可能な値である。
・稼働年数
・気温
・湿度
・バッテリー内電力残量
・障害物の有無
・人の有無
など。
【００８０】
なお、上記の各情報の検出方法は、多くの文献、書籍で述べてあるので、ここでは詳述しない。
【００８１】
スピードモードを選ぶ優先度を演算する優先度演算手段６６では、上記４つの確率と、端末６３において検出される情報とに、重み係数a_11,a_12,・・・,a_1nをそれぞれ乗じて、スピードモードを選ぶ優先度を演算する。
【００８２】
慎重モードを選ぶ優先度を演算する優先度演算手段６７では、上記４つの確率と、端末６３において検出される情報とに、重み係数a_21,a_22,・・・,a_2nをそれぞれ乗じて、慎重モードを選ぶ優先度を演算する。
【００８３】
中間モードを選ぶ優先度を演算する優先度演算手段６８では、上記４つの確率と、端末６３において検出される情報とに、重み係数a_31,a_32,・・・,a_3nをそれぞれ乗じて、中間モードを選ぶ優先度を演算する。
【００８４】
＜制御信号を演算する制御信号手段（図１５）＞
本処理では、決定した動作モードにするための制御信号を演算する。具体的には、図１５に示される。
・優先度のもっとも高いモードを動作モードとして決定する演算手段６９で、スピードモード、慎重モード、中間モードの各モードの内、優先度のもっとも高いモードを動作モードとして決定する。
・決定した動作モードにするための制御信号を演算する演算手段７０で、決定した動作モードにするための制御信号を演算する。
【００８５】
なお、本手段については、文献、資料などあるので、詳述しない。ロボットの腕、脚などを動かすためのモーターへの駆動信号が考えられる。
【００８６】
過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段（図１２参照）は、ベイジアンネットワークとしたが、ニューラルネットワークとしても同様の機能が実現可能である。
【００８７】
また、複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段（図１４参照）では、ロボットの動作モードの優先度を演算したが、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段６１（図１２）で演算された結果である
所定時間内にタスク終了するモード
とする構成も考えられる。
本実施例によれば、生産ロボットや荷物処理ロボットにおいて、スピード重視か、それとも安全重視か、リスクの高低を選択することができる。
【００８８】
［実施例４］
本実施例においては、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段と、少なくとも、前記複数の異なる結果の発生確率と、前記端末において検出される情報と、前記端末において演算されるパラメータと端末に設置されているセンサ出力値に基づいて独自に学習される値とに基づいて、複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段と、少なくとも、前記優先度がもっとも高い制御目標に基づいて、前記端末の動作を決定するための制御信号を演算する制御信号演算手段とを備えた形態について示す。
【００８９】
特に、自動運転車に代表される無人で移動可能な移動体である。
また、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段は、ベイジアンネットワークである。
また、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段の入力情報に、現在の情報を用いる。
また、端末において検出される情報は、端末に設置されているセンサ出力値と端末に設置されているセンサ出力値に基づいて独自に学習される値である。
また、前記端末において演算されるパラメータは、少なくとも、前記複数の異なる結果の発生確率と前記端末において検出される情報とに、重み付けをするものである。
【００９０】
図１は、制御装置の全体を表した図であり、実施例１と同じであるので、詳述しない。
図２は、サーバー１のシステム図であり、実施例１と同じであるので、詳述しない。
図３は、端末３のシステム図であり、実施例１で同じであるので、詳述しない。
【００９１】
以下、各処理の詳細を説明する。
【００９２】
＜過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段３１（図４）＞
本処理では、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を演算する。具体的には、図４に示されるが、実施例１と同じであるので、詳述しない。
図５は、端末３３での処理の全体図を示しているが、実施例１と同じであるので、詳述しない。
【００９３】
次に、優先度演算手段３４と制御信号演算手段３５の詳細について説明する。
【００９４】
＜複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段（図１６）＞
本処理では、複数の制御目標の優先度を演算する。具体的には、図１６に示される。
発生確率予測手段３１（図４参照）で演算した４つの確率と、端末において検出される情報は、例えば下記であり、端末３３に設置されているセンサあるいは入力装置で検出可能な値である。
・使用年数(総走行距離)
・本日の総走行距離
・運転者の特性(性別/年齢/運転歴/疲労度）
・自車の位置
・燃料残量
など。
【００９５】
さらに、端末３３に設置されているセンサのセンサ出力値に基づいて独自に学習される値として、
・ユーザー特性を用いる。
ユーザー特性とは、端末に設置されているセンサのセンサ出力値に基づいて、独自に学習される値である。例えば、走行履歴情報から、経路Ａ（例えば、大きな道）を選ぶ頻度、経路Ｂ（例えば、裏道）を選ぶ頻度を学習することが考えられる。また、ユーザーが直接、好みを選ぶのも良い。
【００９６】
経路Ａを選ぶ優先度を演算する優先度演算手段７１では、上記４つの確率と、端末において検出される情報と端末に設置されているセンサ出力値に基づいて独自に学習される値とに、重み係数a_11,a_12,・・・,a_1nをそれぞれ乗じて、経路Ａを選ぶ優先度を演算する。
【００９７】
経路Ｂを選ぶ優先度を演算する優先度演算手段７２では、上記４つの確率と、端末において検出される情報と端末に設置されているセンサ出力値に基づいて独自に学習される値とに、重み係数a_21,a_22,・・・,a_2nをそれぞれ乗じて、経路Ｂを選ぶ優先度を演算する。
【００９８】
＜制御信号を演算する制御信号演算手段（図７）＞
本処理では、決定した移動経路を走行するための制御信号を演算する。具体的には、図７に示されるが、実施例１と同じであるので、詳述しない。
【００９９】
過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段３１（図４参照）は、ベイジアンネットワークとしたが、ニューラルネットワークとしても同様の機能が実現可能である。
また、複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段（図１６参照）では、選択する経路の優先度を演算したが、燃費悪化率の優先度とする構成も考えられる。
【０１００】
［実施例５］
本実施例においては、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段と、新たに得られる情報に基づいて、過去の情報から将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率の予測に用いる手段のパラメータ値を更新するパラメータ値更新手段と、前記複数の異なる結果の発生確率と、前記端末において検出される情報と、前記端末において演算されるパラメータとに基づいて、複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段と、少なくとも、前記優先度がもっとも高い制御目標に基づいて、前記端末の動作を決定するための制御信号を演算する制御信号演算手段とを備えた形態について示す。
【０１０１】
特に、自動運転車に代表される無人で移動可能な移動体である。
また、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段は、ベイジアンネットワークである。
また、過去の情報から将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率の予測に用いる発生確率予測手段のパラメータ値を更新する手段は、端末から得られる情報など、新たに得られる情報に基づくものであり、パラメータの更新手段は、ベイズ更新である。
また、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段の入力情報に、現在の情報を用いる。
また、端末において検出される情報は、端末に設置されているセンサ出力値と端末に設置されているセンサ出力値に基づいて独自に学習される値である。
また、前記端末において演算されるパラメータは、少なくとも、前記複数の異なる結果の発生確率と前記端末において検出される情報とに、重み付けをするものである。
【０１０２】
図１７は、制御装置の全体を表した図である。サーバー８１では、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段８２とパラメータ値を更新するパラメータ値更新手段８３が備わっており、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を演算する。将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率は、複数の端末８４に有線通信あるいは無線通信で送られる。端末８４には、複数の異なる結果の発生確率と、端末において検出される情報と、端末８４において演算されるパラメータとに基づいて、複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段８５が備わっており、制御目標の優先度を演算する。そして、優先度がもっとも高い制御目標に基づいて、端末８４の動作を決定するための制御信号を演算する制御信号演算手段８６で、制御信号を演算する。また、端末８４からは、端末８４で検出される情報が、サーバー８１に、有線通信あるいは無線通信で送られる。
【０１０３】
図１８は、サーバー８１のシステム図であり、端末８４からの情報が、入出力ポート１７に入力される。それ以外は、実施例１と同じであるので、詳述しない。
図１９は、端末８４のシステム図であり、端末８４からの情報が、入出力ポート２７から出力される。実施例１で同じであるので、詳述しない。
【０１０４】
以下、各処理の詳細を説明する。
【０１０５】
＜過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段８７とパラメータ値を更新するパラメータ値更新手段８８（図２０）＞
本処理では、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を演算し、パラメータ値を更新する。具体的には、図２０に示される。
・入力情報として、現在の情報である天気、気温、道路情報、時刻を用いる。
・ベイジアンネットワークを用いて、次の４つの将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を演算する。
（１）経路Ａを選んだ場合に、時刻通りに目標値に到着する確率
（２）経路Ｂを選んだ場合に、時刻通りに目標値に到着する確率
（３）経路Ａを選んだ場合に、燃費悪化率が１０％以上となる確率
（４）経路Ｂを選んだ場合に、燃費悪化率が１０％以上となる確率
【０１０６】
ベイジアンネットワークの内部には、過去の天気、気温、道路情報、時刻の各情報と上記４つの発生確率の関係を表す情報がある。すなわち、過去の天気、気温、道路情報、時刻の各情報に基づいて、将来起こり得る上記４つの複数の異なる結果の発生確率を予測する。
ベイジアンネットワークのパラメータ値更新手段８８では、現在の情報である天気、気温、道路情報、時刻と、端末からの情報とを用いてベイズ更新器により、ベイジアンネットワークのパラメータ値を更新する。
【０１０７】
端末８４からの情報は、例えば、端末８４での制御結果であり、
・経路Ａを選んだ場合の到着時刻
・経路Ｂを選んだ場合の到着時刻
・経路Ａを選んだ場合に、燃費悪化率が１０％以上となったか否か？
・経路Ｂを選んだ場合に、燃費悪化率が１０％以上となったか否か？
が考えられる。すなわち、最新の情報に基づいて、ベイジアンネットワークを更新し、より精度の良い予測確率が得られるようにするものである。
【０１０８】
なお、ベイジアンネットワークとベイズ更新器の詳細については、多くの文献、書籍で述べてあるので、ここでは詳述しない。
【０１０９】
図５は、端末での処理の全体図を示しているが、実施例１と同じであるので、詳述しない。
【０１１０】
＜複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段（図６）＞
本処理では、複数の制御目標の優先度を演算する。具体的には、図６に示されるが、実施例１と同じであるので、詳述しない。
【０１１１】
＜制御信号を演算する制御信号演算手段（図７）＞
本処理では、決定した移動経路を走行するための制御信号を演算する。具体的には、図７に示されるが、実施例１と同じであるので、詳述しない。
【０１１２】
過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段（図２０参照）は、ベイジアンネットワークとしたが、ニューラルネットワークとしても同様の機能が実現可能である。その場合、パラメータの更新は、確率的勾配降下法、バックプロパゲーション法を用いるのが良い。
また、複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段（図６参照）では、選択する経路の優先度を演算したが、燃費悪化率の優先度とする構成も考えられる。
【０１１３】
［実施例６］
本実施例においては、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段と、少なくとも、前記複数の異なる結果の発生確率と、前記端末において検出される情報と、前記端末において演算されるパラメータとに基づいて、複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段と、少なくとも、前記優先度がもっとも高い制御目標に基づいて、前記端末の動作を決定するための制御信号を演算する制御信号演算手段と、前記端末において演算されるパラメータを端末ごとに更新する端末パラメータ更新手段を備えた形態について示す。
【０１１４】
特に、制御対象は、自動運転車に代表される無人で移動可能な移動体である。
また、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段は、ベイジアンネットワークである。
また、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段の入力情報に、現在の情報を用いる。
また、端末において検出される情報は、端末に設置されているセンサ出力値である。
また、前記端末において演算されるパラメータは、少なくとも、前記複数の異なる結果の発生確率と前記端末において検出される情報とに、重み付けをするものである。
また、前記端末において演算されるパラメータを端末ごとに更新する機能は、線形回帰、ロジスティック回帰である。
【０１１５】
図２１は、制御装置の全体を表した図である。サーバー１では、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段２が備わっており、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を演算する。将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率は、複数の端末９１に有線通信あるいは無線通信で送られる。端末９１には、複数の異なる結果の発生確率と、端末９１において検出される情報と、端末９１において演算されるパラメータとに基づいて、複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段９２が備わっており、制御目標の優先度を演算する。そして、優先度がもっとも高い制御目標に基づいて、端末９１の動作を決定するための制御信号を演算する制御信号演算手段９３で、制御信号を演算する。さらに、パラメータを端末９１ごとに更新する端末パラメータ更新手段９４を備えており、優先度演算手段９２のパラメータを更新する。
【０１１６】
図２は、サーバー１のシステム図であり、実施例１と同じであるので、詳述しない。
図３は、端末３のシステム図であり、実施例１で同じであるので、詳述しない。
【０１１７】
以下、各処理の詳細を説明する。
【０１１８】
＜過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段（図４）＞
本処理では、過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を演算する。具体的には、図４に示されるが、実施例１と同じであるので、詳述しない。
【０１１９】
図２２は、端末９５での処理の全体図を示している．
・複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段９６で、制御目標の優先度である移動経路の優先度を演算する。
・制御信号を演算する制御信号演算手段９７では、決定した移動経路を走行するための制御信号を演算し、制御対象である移動体３２を制御する。
・パラメータを端末９１ごとに更新する端末パラメータ更新手段９８では、優先度演算手段９６のパラメータを更新演算する。
【０１２０】
次に、優先度演算手段９６、制御信号演算手段９７、端末パラメータ更新手段９８の詳細について説明する。
【０１２１】
＜複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段（図２３）＞
本処理では、複数の制御目標の優先度を演算する。具体的には、図２３に示される。
発生確率予測手段３１（図４参照）で演算した４つの確率と、端末９１において検出される情報は、例えば下記であり、端末９１に設置されているセンサあるいは入力装置で検出可能な値である。
・使用年数(総走行距離)
・本日の総走行距離
・運転者の特性(性別/年齢/運転歴/疲労度）
・自車の位置
・燃料残量
など。
【０１２２】
なお、上記の各情報の検出方法は、多くの文献、書籍で述べてあるので、ここでは詳述しない。
【０１２３】
経路Ａを選ぶ優先度を演算する優先度演算手段９９では、上記４つの確率と、端末９１において検出される情報とに、重み係数a_11,a_12,・・・,a_1nをそれぞれ乗じて、経路Ａを選ぶ優先度を演算する。
【０１２４】
経路Ｂを選ぶ優先度を演算する優先度演算手段１００では、上記４つの確率と、端末９１において検出される情報とに、重み係数a_21,a_22,・・・,a_2nをそれぞれ乗じて、経路Ｂを選ぶ優先度を演算する。
【０１２５】
さらに、重み係数a_11,a_12,・・・,a_1nおよびa_21,a_22,・・・,a_2nは、後述のパラメータを端末９１ごとに更新する端末パラメータ更新手段９８による演算された更新値により、逐次、更新される。
【０１２６】
＜パラメータを端末ごとに更新する端末パラメータ更新手段９８（図２４）＞
本処理では、重み係数a_11,a_12,・・・,a_1nおよびa_21,a_22,・・・,a_2nの更新値を演算する。具体的には、図２４に示される。
【０１２７】
「下記Ａ１の値」と「下記Ｂを用いて経路Ａを選ぶ優先度の演算手段９９と同じ演算をして得られる値」の誤差が最小となるように、重み係数a_11,a_12,・・・,a_1nの更新値を演算する。
Ａ１：
・手動で操作しているときの経路Ａを選ぶ頻度
Ａ２：
・手動で操作しているときの経路Ｂを選ぶ頻度
Ｂ：
・経路Ａを選んだ場合に、時刻通りに目標値に到着する確率
・経路Ｂを選んだ場合に、時刻通りに目標値に到着する確率
・経路Ａを選んだ場合に、燃費悪化率が１０％以上となる確率
・経路Ｂを選んだ場合に、燃費悪化率が１０％以上となる確率
・使用年数(総走行距離)
・本日の総走行距離
・運転者の特性(性別/年齢/運転歴/疲労度）
・自車の位置
・燃料残量
など。
【０１２８】
また、「上記Ａ２の値」と「上記Ｂを用いて経路Ｂを選ぶ優先度の演算手段１００と同じ演算をして得られる値」の誤差が最小となるように、重み係数a_21,a_22,・・・,a_2nの更新値を演算する。
【０１２９】
重み係数の決定方法としては、最小二乗法を用いた線形回帰、ロジスティック回帰が考えられる。これらの手法の詳細については、多くの文献、書籍で述べてあるので、ここでは詳述しない。
また、線形回帰、ロジスティック回帰以外にも、強化学習などのその他の学習方式としても良い。
【０１３０】
過去の情報に基づいて、将来起こり得る複数の異なる結果の発生確率を予測する発生確率予測手段（図４参照）は、ベイジアンネットワークとしたが、ニューラルネットワークとしても同様の機能が実現可能である。
また、複数の制御目標の優先度を演算する優先度演算手段（図２３参照）では、選択する経路の優先度を演算したが、燃費悪化率の優先度とする構成も考えられる。
【０１３１】
以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は、前記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の精神を逸脱しない範囲で、種々の設計変更を行うことができるものである。例えば、前記した実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。さらに、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【符号の説明】
【０１３２】
１  サーバー
２  発生確率予測手段
３  端末
４  優先度演算手段
５  制御信号演算手段
１１  サーバーの記憶装置
１２  サーバーのＣＰＵ
１３  サーバーのＲＯＭ
１４  サーバーのＲＡＭ
１５  サーバーのデータバス
１６  サーバーの入力回路
１７  サーバーの入出力ポート
１８  サーバーの出力回路
２１  端末の記憶装置
２２  端末のＣＰＵ
２３  端末のＲＯＭ
２４  端末のＲＡＭ
２５  端末のデータバス
２６  端末の入力回路
２７  端末の入出力ポート
２８  端末の出力回路
３１  発生確率予測手段
３２  移動体（自動運転車など）
３３  端末
３４  優先度演算手段
３５  制御信号演算手段
３６  経路Ａを選ぶ優先度演算手段
３７  経路Ｂを選ぶ優先度演算手段
３８  優先度のもっとも高い経路を移動経路として決定する演算手段
３９  決定した移動経路を走行するための制御信号を演算する演算手段
４１  発生確率予測手段
４２  エンジン（原動機）
４３  燃料噴射弁
４４  電子スロットル
４５  点火プラグ
４６  端末
４７  優先度演算手段
４８  制御信号演算手段
４９  パワーモードを選ぶ優先度演算手段
５０  燃費モードを選ぶ優先度演算手段
５１  中間モードを選ぶ優先度演算手段
５２  優先度のもっとも高いモードを動作モードとして決定する演算手段
５３  決定した動作モードにするための制御信号を演算する演算手段
６１  発生確率予測手段
６２  ロボット
６３  端末
６４  優先度演算手段
６５  制御信号演算手段
６６  スピードモードを選ぶ優先度演算手段
６７  慎重モードを選ぶ優先度演算手段
６８  中間モードを選ぶ優先度演算手段
６９  優先度のもっとも高いモードを動作モードとして決定する演算手段
７０  決定した動作モードにするための制御信号を演算する演算手段
７１  経路Ａを選ぶ優先度演算手段
７２  経路Ｂを選ぶ優先度演算手段
８１  サーバー
８２  発生確率予測手段
８３  パラメータ値更新手段
８４  端末
８５  優先度演算手段
８６  制御信号演算手段
８７  発生確率予測手段
８８  ベイジアンネットワークのパラメータ値更新手段（ベイズ更新器）
９１  端末
９２  優先度演算手段
９３  制御信号演算手段
９４  端末パラメータ更新手段
９５  端末
９６  優先度演算手段
９７  制御信号演算手段
９８  パラメータ更新手段
９９  経路Ａを選ぶ優先度の演算手段
１００  経路Ｂを選ぶ優先度の演算手段
１０１  パラメータa_11, a_12, ・・・, a_1nの同定処理
１０２  パラメータa_21, a_22, ・・・, a_2nの同定処理
【図１】
2019168732.tif 000003
【図２】
2019168732.tif 000004
【図３】
2019168732.tif 000005
【図４】
2019168732.tif 000006
【図５】
2019168732.tif 000007
【図６】
2019168732.tif 000008
【図７】
2019168732.tif 000009
【図８】
2019168732.tif 000010
【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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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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