(57)【要約】【課題】複数の移動体の移動動作に基づく総移動距離を最小化することができ、移動時間短縮及びエネルギー消費量軽減を含む要求に応じた追従の最適化を図る。【解決手段】複数の移動体１０を、自律分散的に、複数のリスクポテンシャル２８に向かわせるマッチング問題として、ｌｒノルムを用い、最長移動距離の最小化に基づく要求（例えば、移動時間の短縮が要求されている、或いは、移動体１０の移動の際のエネルギー消費量の軽減が要求される等）に応じてｒを設定し、（１）式又は（２）式を解くことで、要求に応じた、移動制御が可能となる。要求として、エネルギーの消費量軽減が要求されている場合はｒ＝２とすることで、エネルギーの消費量を軽減するように設定される。要求として、移動時間の短縮が要求されている場合はｒ＝∞とすることで、移動体の移動時間が短縮するように設定される。【選択図】図４
2019160244.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の領域内で、監視機能を備えた複数の移動体で複数の監視対象を監視する場合に、自律分散的に追従するように、前記移動体の移動を制御する制御装置であって、
複数編成された移動体の情報を収集する収集手段と、
前記移動体の数と、前記監視対象の数との関係によって、前記移動体を前記監視対象へ向かわせるための制約を設定する設定手段と、
前記設定手段で設定された制約の下で、前記複数の移動体と前記複数の監視対象との全ての組み合わせに対する移動距離を取得し、取得した移動距離に基づいて、複数の移動体の総移動距離が最小化する組み合わせを選定する選定手段と、
前記選定手段で選定された組み合わせに基づいて、前記複数の移動体を前記複数の監視対象に割り当てる割り当て手段と、
を有する制御装置。
【請求項２】
前記設定手段は、
前記移動体の数が前記監視対象の数以上の場合の制約として、各移動体が何れかの前記監視対象に向かわなければならない、かつ、各監視対象には少なくとも１台の前記移動体が向かわなければならない第１制約を設定し、
前記移動体の数が前記監視対象の数未満の場合の制約として、各移動体が少なくとも１以上の監視対象を向かう先の候補にしなければならない、かつ、各監視対象が１台の前記移動体が向かう先の候補でなければならない第２制約とを設定する、請求項１記載の制御装置。
【請求項３】
前記割り当て手段が、前記第２制約の下で割り当てに際し、
全ての監視対象に少なくとも１台の移動体を向かわせるために、監視し終えた監視対象を除いた、残りの監視対象に対して、前記移動体の前記監視対象への割り当てを繰り返す、請求項２記載の制御装置。
【請求項４】
前記選定手段が、複数の移動体の総移動距離を最小化する線形問題として定式化して、求解する、請求項１〜請求項３の何れか１項記載の制御装置。
【請求項５】
前記線形問題を、ＡＤＭＭとして求解する、請求項４記載の制御装置。
【請求項６】
前記収集手段が、
前記複数の移動体の情報を一括管理する統合機構、並びに、前記複数の移動体同士が連携して情報を伝搬する伝搬方式、の少なくとも一方によって、前記情報を収集する、請求項１〜請求項５の何れか１項記載の制御装置。
【請求項７】
監視機能を備え、移動しながら複数の監視対象を監視する複数編成された移動体であって、
それぞれの移動体が、他機と連携して複数の監視対象を監視する場合に、自律分散的に追従するように移動を制御する制御手段を有し、
前記制御手段が、
複数編成された移動体の情報を一括管理する統合機構、並びに、他機との間で連携して情報を伝搬する伝搬方式、の少なくとも一方によって収集する収集手段と、
前記監視対象の数に基づき、自機を前記監視対象へ向かわせるための制約を設定する設定手段と、
前記設定手段で設定された制約の下で、前記収集手段で収集した情報から、複数編成された移動体と前記複数の監視対象との全ての組み合わせに対する移動距離を取得し、取得した移動距離に基づいて、複数の移動体の総移動距離が最小化する組み合わせを選定する選定手段と、
前記選定手段で選定された組み合わせに基づいて、前記監視対象に割り当てる割り当て手段と、
備えた移動体。
【請求項８】
前記設定手段は、
編成された複数の移動体の数が前記監視対象の数以上の場合の制約として、各移動体が何れかの前記監視対象に向かわなければならない、かつ、各監視対象には少なくとも１台の前記移動体が向かわなければならない第１制約を設定し、
編成された複数の移動体の数が前記監視対象の数未満の場合の制約として、各移動体が少なくとも１以上の監視対象を向かう先の候補にしなければならない、かつ、各監視対象には、１台の前記移動体が向かう先の候補でなければならない第２制約とを設定する、請求項７記載の移動体。
【請求項９】
前記割り当て手段が、
全ての監視対象に少なくとも１台の移動体を向かわせるために、監視し終えた監視対象を除いた、残りの監視対象に対して、前記移動体の監視対象への割り当てを繰り返す、請求項７又は請求項８記載の移動体。
【請求項１０】
コンピュータを、
請求項１〜請求項６の制御装置として動作させる、自律分散制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、指定された監視対象が監視範囲となるように移動させる制御装置、移動体、自律分散制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、監視対象に対して対処を行うのに適した位置まで飛行装置を移動制御する監視システムが記載されている。
【０００３】
より詳しくは、監視システムは、上空から地上を監視する飛行装置と、センタ装置を少なくとも備える。センタ装置は、制御種別ごとに監視対象に対する俯仰角を記憶する記憶部と、制御種別を含む制御信号の入力があると、記憶部を参照して制御種別に対応する俯仰角に相当する目標位置を算出する目標算出部と、目標位置に飛行装置を移動させる飛行装置制御部と、を備えている。
【０００４】
しかし、この特許文献１では、複数の移動体を想定したロジックになっていない。また、移動体に対してきめ細かい軌道計画を施さなければならない。
【０００５】
さらに、特許文献１では、センタ装置による集中処理となっているため計算負荷が高く、規模が大きくなると現実的時間内に解を求めることができない。
【０００６】
ここで、複数の移動体の集中管理せずに制御する技術として、ボロノイ領域を定義する分散管理技術がある。
【０００７】
例えば、カメラを備えた複数の移動体を、予め定めた領域内に設定されたリスクポテンシャル（監視対象領域）に移動させ、当該リスクポテンシャルを監視する場合、予め定めた領域をボロノイ領域に分割し、分割した各領域をそれぞれの移動体の担当領域として設定することで、移動体同士の衝突回避が可能となる。
【０００８】
ボロノイ領域を定義した技術は、複数の移動体を想定した最適なロジックを提供することができる。また、各移動体に対してきめ細かい軌道計画を施す必要がなく、各移動体が近傍とコミュニケーションをとりながら、自律分散的に意思決定することができる。
【０００９】
さらに、集中処理ではなく、分散処理であるため、計算負荷が小さく、規模の大きさに依存せず、現実的時間内で解を求めることができる。
【００１０】
なお、移動体は、移動体間の垂直二等分線で囲まれたボロノイ領域内において、リスクポテンシャルの重心位置に移動することを繰り返し行うことになる。また、ボロノイ領域の定義は、時々刻々と変化し得るものである。
【００１１】
さらに、本明細書において、リスクポテンシャルに対して、移動体が監視し得る監視領域の比率を「被覆率」という。被覆率は、そのままの比率（「監視領域の面積／リスクポテンシャルの面積」）でもよいし、百分率で表現してもよい（「監視領域の面積／リスクポテンシャルの面積」×１００％）。ここで、センサの捕捉領域を監視領域とする。
【００１２】
また、参考として、非特許文献１には、移動センサ（移動体）が近傍の移動センサとの垂直二等分線で定義されるボロノイ図による領域分割を行い、自身の領域の重心へ自律分散的に移動することを繰り返す、基本的な動作が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】特開２０１６−１１８９９６号公報
【非特許文献】
【００１４】
【非特許文献１】J.Cortes,S.Martinez,T.Karatas,and F.Bullo, Coverage Control for Mobile Sensing Networks,IEEE Transactions on Robotics and Automation,20(2),pp.242-255,(2004)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
しかしながら、従来のボロノイ領域を含め、特定の環境下での自律分散制御では、特に複数の移動体で複数のリスクポテンシャルを監視する場合、それぞれの移動体の移動動作に基づく総移動距離が、移動時間及びエネルギー消費量に影響を及ぼす。
【００１６】
本発明は上記事実を考慮し、複数の移動体の移動動作に基づく総移動距離を最小化することができ、移動時間短縮及びエネルギー消費量軽減を含む要求に応じた追従の最適化を図ることができる制御装置、移動体、自律分散制御プログラムを得ることが目的である。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明にかかる制御装置は、特定の領域内で、監視機能を備えた複数の移動体で複数の監視対象を監視する場合に、自律分散的に追従するように、前記移動体の移動を制御する制御装置であって、複数編成された移動体の情報を収集する収集手段と、前記移動体の数と、前記監視対象の数との関係によって、前記移動体を前記監視対象へ向かわせるための制約を設定する設定手段と、前記設定手段で設定された制約の下で、前記複数の移動体と前記複数の監視対象との全ての組み合わせに対する移動距離を取得し、取得した移動距離に基づいて、複数の移動体の総移動距離が最小化する組み合わせを選定する選定手段と、前記選定手段で選定された組み合わせに基づいて、前記複数の移動体を前記複数の監視対象に割り当てる割り当て手段と、を有している。
【００１８】
本発明によれば、制御装置は、特定の領域内で、監視機能を備えた複数の移動体で複数の監視対象を監視する場合に、自律分散的に追従するように、前記移動体の移動を制御する。
【００１９】
制御手段では、複数編成された移動体の情報を収集し、設定手段では、移動体の数と、監視対象の数との関係によって、移動体を前記監視対象へ向かわせるための制約を設定する。選定手段では、設定手段で設定された制約の下で、複数の移動体と複数の監視対象との全ての組み合わせに対する移動距離を取得し、取得した移動距離に基づいて、複数の移動体の総移動距離が最小化する組み合わせを選定する。
【００２０】
割り当て手段では、選定手段で選択された組み合わせに基づいて、複数の移動体を前記複数の監視対象に割り当てる。
【００２１】
これにより、複数の移動体の移動動作に基づく総移動距離を最小化することができ、移動時間短縮及びエネルギー消費量軽減を含む要求に応じた追従の最適化を図ることができる。
【００２２】
本発明において、前記設定手段は、前記移動体の数が前記監視対象の数以上の場合の制約として、各移動体が何れかの前記監視対象に向かわなければならない、かつ、各監視対象には少なくとも１台の前記移動体が向かわなければならない第１制約を設定し、前記移動体の数が前記監視対象の数未満の場合の制約として、各移動体が少なくとも１以上の監視対象を向かう先の候補にしなければならない、かつ、各監視対象が１台の前記移動体が向かう先の候補でなければならない第２制約とを設定することを特徴としている。
【００２３】
移動体の数と監視対象の数との差によって制約を設定することで、差に応じた適正な割り当てが可能となる。
【００２４】
本発明において、前記割り当て手段が、前記第２制約の下で割り当てに際し、全ての監視対象に少なくとも１台の移動体を向かわせるために、監視し終えた監視対象を除いた、残りの監視対象に対して、前記移動体の前記監視対象への割り当てを繰り返すことを特徴としている。
【００２５】
移動体の監視対象への追従を繰り返すことで、最終的に、移動体の数が監視対象の数よりも多くなる。
【００２６】
本発明において、前記選定手段が、複数の移動体の総移動距離を最小化する線形問題として定式化して、求解することを特徴としている。
【００２７】
計算に係る処理の負担が軽減される。
【００２８】
本発明において、前記線形問題を、ＡＤＭＭとして求解することを特徴としている。
【００２９】
計算に係る処理の負担が、さらに軽減される。
【００３０】
本発明において、前記収集手段が、前記複数の移動体の情報を一括管理する統合機構、並びに、前記複数の移動体同士が連携して情報を伝搬する伝搬方式、の少なくとも一方によって、前記情報を収集することを特徴としている。
【００３１】
確実に情報を収集することができる。
【００３２】
本発明に係る移動体は、監視機能を備え、移動しながら複数の監視対象を監視する複数編成された移動体であって、それぞれの移動体が、他機と連携して複数の監視対象を監視する場合に、自律分散的に追従するように移動を制御する制御手段を有し、前記制御手段が、複数編成された移動体の情報を一括管理する統合機構、並びに、他機との間で連携して情報を伝搬する伝搬方式、の少なくとも一方によって収集する収集手段と、前記監視対象の数に基づき、自機を前記監視対象へ向かわせるための制約を設定する設定手段と、前記設定手段で設定された制約の下で、前記収集手段で収集した情報から、複数編成された移動体と前記複数の監視対象との全ての組み合わせに対する移動距離を取得し、取得した移動距離に基づいて、複数の移動体の総移動距離が最小化する組み合わせを選定する選定手段と、前記選定手段で選定された組み合わせに基づいて、前記監視対象に割り当てる割り当て手段と、備えている。
【００３３】
各移動体は、複数編成された移動体の情報を一括管理する統合機構、並びに、他機との間で連携して情報を伝搬する伝搬方式、の少なくとも一方によって収集し(収集手段）、監視対象の数に基づき、自機を監視対象へ向かわせるための制約を設定し（設定手段）、
【００３４】
設定された制約の下で、収集した情報から、複数編成された移動体と複数の監視対象との全ての組み合わせに対する移動距離を取得し、取得した移動距離に基づいて、複数の移動体の総移動距離が最小化する組み合わせを選定し、選定された組み合わせに基づいて、監視対象に割り当てる。
【００３５】
これにより、複数の移動体の移動動作に基づく総移動距離を最小化することができ、移動時間短縮及びエネルギー消費量軽減を含む要求に応じた追従の最適化を図ることができる。
【００３６】
本発明において、前記設定手段は、編成された複数の移動体の数が前記監視対象の数以
【００３７】
上の場合の制約として、各移動体が何れかの前記監視対象に向かわなければならない、かつ、各監視対象には少なくとも１台の前記移動体が向かわなければならない第１制約を設定し、編成された複数の移動体の数が前記監視対象の数未満の場合の制約として、各移動体が少なくとも１以上の監視対象を向かう先の候補にしなければならない、かつ、各監視対象には、１台の前記移動体が向かう先の候補でなければならない第２制約とを設定することを特徴としている。
【００３８】
移動体の数と監視対象の数との差によって制約を設定することで、差に応じた適正な割り当てが可能となる。
【００３９】
本発明において、前記割り当て手段が、全ての監視対象に少なくとも１台の移動体を向かわせるために、監視し終えた監視対象を除いた、残りの監視対象に対して、前記移動体の監視対象への割り当てを繰り返すことを特徴としている。
【００４０】
移動体の監視対象への追従を繰り返すことで、最終的に、移動体の数が監視対象の数よりも多くなる。
【００４１】
本発明の制御装置は、コンピュータによって自律分散制御プログラムが実行される。
【発明の効果】
【００４２】
以上説明した如く本発明では、複数の移動体の移動動作に基づく総移動距離を最小化することができ、移動時間短縮及びエネルギー消費量軽減を含む要求に応じた追従の最適化を図ることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】第１の実施の形態に係る移動体の自律分散制御システムの概略図である。
【図２】第１の実施の形態に係る移動体の自律分散制御システムにおいて、移動体を動作させるための制御ブロック図である。
【図３】第１の実施の形態に係るマイクロコンピュータで実行される自律分散制御を機能別に示した機能ブロック図である。
【図４】（Ａ）は移動体とリスクポテンシャルの分散状態を示す領域の平面図、（Ｂ）は移動体の総数ｎ、リスクポテンシャル２８の総数ｍを設定し、ｌ２ノルムを使用した場合の移動先演算結果を示す領域の平面図である。
【図５】第１の実施の形態に係る自律分散制御の流れを示すフローチャートである。
【図６】配分制約としての射影行列の演算イメージ図である。
【図７】非負制約としての二次計画問題の演算イメージ図である。
【図８】表１の実施例１の計算を実現するための回路図である。
【図９】表１の実施例２の計算を実現するための回路図である。
【図１０】表１の実施例４の計算を実現するための回路図である。
【図１１】表１の実施例９の計算を実現するための回路図である。
【図１２】移動体が情報を得る伝搬方式を示すグラフ理論図である。
【発明を実施するための形態】
【００４４】
（第１の実施の形態）
【００４５】
図１は、第１の実施の形態に係る移動体分散制御システム５０の概略図である。
【００４６】
第１の実施の形態の移動体分散制御システム５０は、複数の移動体１０、及び移動体１０が監視するために移動する複数の領域１２が示されている。
【００４７】
図１では、複数の移動体１０が３つの群５２に分類され、それぞれの群５２が３ヶ所の領域１２を担当して監視する構成としている。
【００４８】
なお、移動体１０の群構成、監視領域数等は、図１の「３」に限定されるものではなく、単一の群５２で単一の領域１２を監視する構成であってもよいし、２及び４以上の群５２及び領域１２であってもよい。
【００４９】
図２は、第１の実施の形態に適用される移動体１０（図１参照）を動作させるための制御系のブロック図である。
【００５０】
図２に示される如く、移動体１０は、領域１２の範囲内を無人で移動可能であり、当該移動を含む制御を実行するマイクロコンピュータを備えた制御装置１４が搭載されている。
【００５１】
制御装置１４のマイクロコンピュータは、ＣＰＵ１６Ａ、ＲＡＭ１６Ｂ、ＲＯＭ１６Ｃ、入出力ポート（Ｉ／Ｏ）１６Ｄ及びこれらを接続するデータバスやコントロールバス等のバス１６Ｅを有している。Ｉ／Ｏ１６Ｄには、監視モジュール１８、移動モジュール２０、位置認識モジュール２２及び通信モジュール２４が接続されている。
【００５２】
制御装置１４は、例えば、ＲＯＭ１６Ｃに予め記憶された移動体の分散制御プログラムをＣＰＵ１６Ａで起動させ、監視モジュール１８、移動モジュール２０、位置認識モジュール２２及び通信モジュール２４の動作を制御する。
【００５３】
(監視モジュール１８）
【００５４】
監視モジュール１８に適用されるデバイスは、例えば、カメラが代表的であり、移動体１０の位置から特定の監視範囲（視野）を撮像する。
【００５５】
なお、監視モジュール１８は、カメラによる撮像に限定されず、電波（レーダー、レーザー、超音波等）照射等による地理上の特徴物（ランドマーク）の検出等であってもよい。
【００５６】
(移動モジュール２０）
【００５７】
第１の実施の形態に係る移動体１０は、飛行体（一例として、ドローン）であり、移動モジュール２０に適用されるデバイスとして、独立した駆動源（モータ）で駆動する複数のプロペラを備えており、モータの駆動を制御することで、目的の方向に向けて飛行可能、かつ目的の位置空間で停止（ホバリング）可能である。
【００５８】
なお、移動体１０は、飛行体に限定されず、地上や水上を移動する移動モジュール２０であってもよく、複数のデバイスを併用してもよい。さらに、広い概念では、固定配置された監視カメラを、自律分散ネットワークに組み込むことで、移動モジュール２０と定義してもよい。
【００５９】
なお、監視カメラは、撮影範囲が固定であってもよいし、首振り動作機構を備え監視モジュール１８の監視範囲が変更可能であってもよい。
【００６０】
（位置認識モジュール２２）
【００６１】
位置認識モジュール２２は、自機の移動体１０の位置を認識する機能であり、位置情報を得るために、デバイスとして、ＧＰＳ、レーザー、レーダー、超音波、モーションキャプチャー、カメラ、無線通信、無線強度（距離情報）の少なくとも１つのセンサを備えている。
【００６２】
位置認識モジュール２２は、センサで検出した結果（検出信号）に基づき、自機の移動体１０の位置を三次元空間上の座標等によって認識する。
【００６３】
なお、位置認識モジュール２２は、自機の移動体１０の位置の認識以外に、後述する通信モジュール２４を介して他機の移動体１０の位置情報を取得し、相互の距離を演算して複数の移動体１０の相対位置関係を認識する。
【００６４】
(通信モジュール２４）
【００６５】
通信モジュール２４は、デバイスとして、無線通信装置を備える。無線通信は、監視を統括的に管理する基地局（サーバ）５４（図１参照）及び／又は移動体１０間で通信する機能として、位置情報を送受信する位置情報送受信部と、指定された監視対象（「リスクポテンシャル」、「対象」という場合がある）の監視度合い（「被覆率」という。）に関する情報（被覆率情報）を送受信する被覆率送受信部と、リスクポテンシャルの分担に関する調停情報を送受信する調停情報送受信部と、を備える。なお、通信は、移動体１０間のみとし、基地局（サーバ）５４は無くてもよい。
【００６６】
なお、移動体１０が相互に情報を交換し合う機能によって移動体分散制御システム５０が成立するのであれば、基地局５４は必須ではない。過去の情報（ビッグデータ）を管理する情報量によって、設置又は非設置を決めればよい。
【００６７】
調停情報とは、移動体１０がリスクポテンシャルへ移動するか否かの判定を行う情報であり、リスクポテンシャルの符号（正又は負）によって使い分ける。例えば、「正」と定義されたリスクポテンシャルは監視を必要とし、「負」と定義されたリスクポテンシャルは監視を不要とすることを示す。リスクポテンシャルは、第１の実施の形態で実行される予測制御により特定される探索領域及び追従領域となり得る領域である。
【００６８】
また、通信モジュール２４の無線通信は、監視モジュール１８で監視した結果（例えば、カメラであれば撮像情報）を、基地局５４へ送信する監視情報送信部を備える。
【００６９】
図１に示される如く、移動体１０が監視する領域１２は、例えば、車両５６が存在する路面（駐車場等）であり、移動体１０は車両５６が通行する路面を監視することで、死角の無い空間データを車両５６（運転者）に提供するようになっている。
【００７０】
図１に示す領域１２において、リスクポテンシャル２８として、既知のリスクポテンシャル２８と未知のリスクポテンシャル２８とが存在している。
【００７１】
既知のリスクポテンシャル２８（図１では、矩形実線枠「網状」で示している。）は、移動体１０を向かわせて、リスクポテンシャルを追従する必要がある領域（追従領域）である。
【００７２】
未知のリスクポテンシャル２８（図１では、矩形点線枠「？マーク」で示している。）は、移動体１０を向かわせる必要がある領域（探索領域）である。
【００７３】
なお、未知のリスクポテンシャル２８は、既知のリスクポテンシャル２８の経時によって履歴が消去され、未知のリスクポテンシャル２８となる領域を含む。
【００７４】
（分散制御プログラムによる情報処理制御）
【００７５】
図３は、移動体１０のＣＰＵ１６Ａ（図２参照）で実行される自律分散制御プログラムを機能別にブロック化した図（以下、自律分散制御部５８という）。なお、図３の自律分散制御部５８は、自律分散制御のためのハードウェア構成を限定するものではないが、マイクロコンピュータに代えて、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の専用デバイスやプログラマブルロジックデバイス等のハードウェア構成で実現してもよいし、複数種類のハードウェア構成の組み合わせで実現してもよい。
【００７６】
自律分散制御部５８は、監視対象情報取得部６０を備えている。監視対象情報取得部６０では、リスクポテンシャル２８の情報を、自機の移動体１０の監視モジュール１８、他機の移動体１０の監視モジュール１８、及び基地局５４から取得する。
【００７７】
監視対象情報取得部６０は、解析部６２に送出される。解析部６２では、リスクポテンシャル２８の位置情報、及びリスクポテンシャル２８の数（ｍ）を得て、追従比較部６４へ送出する。
【００７８】
追従比較部６４には、移動体数記憶部６６が接続されている。移動体数記憶部６６には、領域１２において稼働している移動体１０の数（ｎ）が記憶されている。
【００７９】
なお、移動体１０の数は、通常は固定であるが、メンテンナンスや故障による一時的な増減、或いは、意図的な増減があった場合は、移動体数記憶部６６に記憶された移動体１０の数（ｎ）も更新できるようにすることが好ましい。
【００８０】
追従比較部６４では、移動体１０の数（ｎ）と、リスクポテンシャル２８の数（ｍ）とが比較され、当該比較結果情報（ｎ：ｍ）は、マッチング問題解析実行部６８へ送出される。
【００８１】
マッチング問題解析実行部６８では、以下の（１）式又は（２）式に基づき、ｎ台の移動体とｍ箇所のリスクポテンシャルとにおいて、それぞれの移動体１０の総移動距離に基づいて、マッチング問題の解析（演算）を実行する。
【００８２】
マッチング問題は、ｎ≧ｍの場合と、ｎ＜ｍの場合とで演算式が異なる。ｎ≧ｍの場合は、（１）式によって解析され、ｎ＜ｍ場合は、（２）式によって解析される。
【００８３】
［ｎ≧ｍの場合］
【００８４】
【数１】
2019160244.tif 000003
【００８５】
・・・（１）
【００８６】
［ｎ＜ｍ場合］
【００８７】
【数２】
2019160244.tif 000004
【００８８】
・・・（２）
【００８９】
【数３】
2019160244.tif 000005
【００９０】
δijは、０または１の値とする。δij＝０ならば移動体１０はリスクポテンシャル２８に向かわないことを表す。δij＝１ならば移動体１０はリスクポテンシャル２８に向かうことを表す。
【００９１】
【数４】
2019160244.tif 000006
【００９２】
移動体１０の総数ｎ＝１２、リスクポテンシャル２８の総数ｍ＝１０(ｌ２ノルムを使用)とした場合の数値計算結果を、図４に示す。図４（Ａ）及び（Ｂ）では、黒丸（●）が移動体１０を表し、黒四角（■）がリスクポテンシャル２８を表す。
【００９３】
図４（Ａ）は、移動体１０とリスクポテンシャル２８の配置関係を示し、図４（Ｂ）に示される如く、各移動体１０から出ている矢印の先が、各移動体１０が向かうリスクポテンシャル２８を表している。
【００９４】
これは、複数の移動体の総移動距離が最小化された結果であり、ｌ２ノルムを使用しているため、移動に伴う移動体１０の総エネルギー消費を最小化することになる。なお、ｎ≧ｍのため、１つの対象に２台の移動体１０が向かう場合もある。
【００９５】
【数５】
2019160244.tif 000007
【００９６】
そのため、各移動体１０は、向かう先の候補の中で最も近い対象に実際に向かう。
【００９７】
また，すべての対象にいずれかの移動体を一度は向かわせるためには、一度向かった対象を取り除いたｍ−ｎのリスクポテンシャル２８と、ｎ台の移動体１０とのマッチング問題を解けばよい。
【００９８】
このとき、ｎ＜ｍ−ｎならば、（２）式の問題を、ｎ≧ｍ−ｎならば（１）式の問題を解く。
【００９９】
このように、ｎ＜ｍの場合は、ｎ≧ｍ−ｋｎとなるまでｋ回（２）式の問題を解き、その後、（１）式の問題を解くことになる。
【０１００】
以下に、第１の実施の形態の作用を、図５のフローチャートに従い説明する。
【０１０１】
ステップ１００では、リスクポテンシャル２８の位置情報及び数（予測を含む）を取得する。取得元は、自機の移動体１０、他機の移動体１０、及び基地局５４の何れであってもよい。
【０１０２】
次のステップ１０２では、領域１２において稼働可能に存在する移動体１０の数と、当該領域１２内のリスクポテンシャル２８の数をそれぞれ取得し、ステップ１０４へ移行する。
【０１０３】
ステップ１０４では、移動体１０の数ｎと、リスクポテンシャル２８の数ｍとの比較において、ｎ≧ｍか否かを判断する。
【０１０４】
ステップ１０４において、肯定判定（ｎ≧ｍ）された場合は、ステップ１０６へ移行して、（１）式を用いてマッチング問題を実行し、ステップ１１０へ移行する。
【０１０５】
また、ステップ１０４で、否定判定（ｍ＞ｎ）と判定された場合は、ステップ１０８へ移行して、（２）式を用いてマッチング問題を実行し、ステップ１１０へ移行する。
【０１０６】
例えば、図４は、ステップ１０６において、（１）式でマッチング問題を実行した結果、各移動体１０のリスクポテンシャル２８への移動先が確定する（図４の矢印参照）。なお、ステップ１０８の場合も同様である。
【０１０７】
ステップ１１０では、ステップ１０６又はステップ１０８で確定した移動先のリスクポテンシャル２８へ、移動体１０が移動する（追従制御が実行）。
【０１０８】
次のステップ１１２では、タスク、すなわち、リスクポテンシャル２８の追従が達成されたか否かを判断し、否定判定された場合は、ステップ１００へ戻り、上記工程を繰り返す。また、ステップ１１２で肯定判定された場合は、このルーチンは終了する。
【０１０９】
以上説明したように、複数の移動体１０を、自律分散的に、複数のリスクポテンシャル２８に向かわせるマッチング問題として、ｌｒノルムを用い、最長移動距離の最小化に基づく要求（例えば、移動時間の短縮が要求されている、或いは、移動体１０の移動の際のエネルギー消費量の軽減が要求される等）に応じてｒを設定し、（１）式又は（２）式を解くことで、要求に応じた、移動制御が可能となる。
【０１１０】
例えば、要求として、エネルギーの消費量軽減が要求されている場合はｒ＝２とすることで、エネルギーの消費量を軽減するように設定される。
【０１１１】
一方、例えば、要求として、移動時間の短縮が要求されている場合はｒ＝∞とすることで、移動体の移動時間が短縮するように設定される。
【０１１２】
（第２の実施の形態「マッチング問題の線形計画問題への変換」）
【０１１３】
以下に、本発明の第２の実施の形態について説明する。
【０１１４】
第２の実施の形態の特徴は、マッチング問題の実行（計算）の簡素化である。
【０１１５】
【数６】
2019160244.tif 000008
【０１１６】
ｎ≧ｍの線形計画問題計算式
【０１１７】
【数７】
2019160244.tif 000009
【０１１８】
・・・（３）
【０１１９】
上記（３）式の線形計画問題の変数の定義を示す。
【０１２０】
【数８】
2019160244.tif 000010
【０１２１】
第２の実施の形態によれば、複数の移動体１０と、複数のリスクポテンシャル２８とのマッチング問題の解析が、離散最適化問題であったのに対し、第２の実施の形態では、線形計画問題として解くことができるため、計算負荷を大幅に軽減することができる。
【０１２２】
（第３の実施の形態「マッチング問題の線形計画問題のＡＤＭＭ表現」）
【０１２３】
第３の実施の形態では、線形計画問題を、ＡＤＭＭ（Alternating Direction Method of Multipliers）で表現する。
【０１２４】
【数９】
2019160244.tif 000011
【０１２５】
ＡＤＭＭ表現された数式を解く分散最適化プロセスの実施例を、以下の表１に示す。
【０１２６】
表１における各実施例のプロセスの差は、非負制約及び配分制約をどの変数で表現し、どのような方向で解くかである。
【０１２７】
【表１】
2019160244.tif 000012
【０１２８】
表１における、主双対法、射影行列、二次計画問題、よびｍａｘ関数の具体的な中身を示す。
【０１２９】
（主双対法）
【０１３０】
主双対法は、以下の（４）式により更新される。
【０１３１】
【数１０】
2019160244.tif 000013
【０１３２】
【数１１】
2019160244.tif 000014
【０１３３】
・・・（４）
【０１３４】
（射影行列）
【０１３５】
配分制約としての射影行列を用いた更新式を示す。また、演算イメージを、図６に示す。
【０１３６】
【数１２】
2019160244.tif 000015
【０１３７】
・・・（５）
【０１３８】
（二次計画問題）
【０１３９】
配分制約に加えて、非負制約を入れた場合は、以下の二次計画問題を用いる。演算イメージを、図７に示す。
【０１４０】
【数１３】
2019160244.tif 000016
【０１４１】
・・・（６）
【０１４２】
（ｍａｘ関数）
【０１４３】
【数１４】
2019160244.tif 000017
【０１４４】
表１における、実施例１のＡＤＭＭ表現の計算式は、以下の通りである。
【０１４５】
【数１５】
2019160244.tif 000018
【０１４６】
・・・（７）
【０１４７】
表１における、実施例２のＡＤＭＭ表現の計算式は、以下の通りである。
【０１４８】
【数１６】
2019160244.tif 000019
【０１４９】
・・・（８）
【０１５０】
表１における、実施例３のＡＤＭＭ表現の計算式は、以下の通りである。
【０１５１】
【数１７】
2019160244.tif 000020
【０１５２】
・・・（９）
【０１５３】
表１における、実施例４のＡＤＭＭ表現の計算式は、以下の通りである。
【０１５４】
【数１８】
2019160244.tif 000021
【０１５５】
・・・（１０）
【０１５６】
表１における、実施例５のＡＤＭＭ表現の計算式は、以下の通りである。
【０１５７】
【数１９】
2019160244.tif 000022
【０１５８】
・・・（１１）
【０１５９】
表１における、実施例６のＡＤＭＭ表現の計算式は、以下の通りである。
【０１６０】
【数２０】
2019160244.tif 000023
【０１６１】
・・・（１２）
【０１６２】
表１における、実施例７のＡＤＭＭ表現の計算式は、以下の通りである。
【０１６３】
【数２１】
2019160244.tif 000024
【０１６４】
・・・（１３）
【０１６５】
表１における、実施例８のＡＤＭＭ表現の計算式は、以下の通りである。
【０１６６】
【数２２】
2019160244.tif 000025
【０１６７】
・・・（１４）
【０１６８】
表１における、実施例９のＡＤＭＭ表現の計算式は、以下の通りである。
【０１６９】
【数２３】
2019160244.tif 000026
【０１７０】
・・・（１５）
【０１７１】
上記表１で示した実施例１から実施例９の内、代表的な分散最適化プロセスの例として、実施例１（図８参照）、実施例２（図９参照）、実施例４（図１０参照）、及び実施例９（図１１参照）の回路図を示す。なお、図８及び図９において、変数ｘのみを表現したが、変数ｙについても同様の回路で表現可能である。なお、ｙに関しては、Ｃ信号は入らない。
【０１７２】
（統合機構と伝搬方式について）
【０１７３】
配分制約及びスラック変数（どの移動体１０にも属さない変数）を考慮する場合、図１２に示される如く、基地局５４（図１参照）があれば、当該基地局５４で処理すればよく、これを統合機構と称する。
【０１７４】
一方、基地局５４が使用できない状況においては、各移動体１０が統合機構の役目を担う必要がある。
【０１７５】
その際に、自機の移動体１０のそれぞれが、他機の移動体１０の情報を取得する必要があり、伝搬方式により他機の移動体１０の情報を取得すればよい。
【０１７６】
通信グラフを、図１２に示す。図１２では、各ノード７０（節点）は、移動体１０を表しており、各エッジ７２（枝）は、エッジ７２の両端のノード７０間で通信可能なことを表している。なお、図１２では、各ノード７０に末尾に（１）〜（６）を付して区別している。
【０１７７】
例えば、図１２では、ノード７０（１）は、ノード７０（２）及びノード（３）とは直接繋がっているものの、他のノード７０（４）、７０（５）、７０（６）とは直接繋がっていない。
【０１７８】
しかし、ノード７０（３）は、ノード７０（４）及びノード７０（５）と繋がっており、ノード７０（４）及びノード７０（５）は、ノード７０（６）と繋がっている。
【０１７９】
このため、ノード７０（１）は、直接繋がったノード７０（２）又はノード７０（３）を介して、直接繋がっていないノード７０（４）、７０（５）、７０（６）の情報を間接的に取得することが可能である（伝搬方式）。
【０１８０】
なお、図１２の情報の流れは一例であり、例えば、移動体１０同士の距離や通信強度等によって、逐次変化する場合がある。
【０１８１】
また、本発明の各実施の形態における領域１２（外部環境領域、担当領域）は、陸海空を問わず設定可能である。
【０１８２】
センシングを目的別で言えば、監視、調査、レスキュー、モニタリング、及び予報等が挙げられる。より具体的には、比較的狭い領域の場合、駐車場での車両や歩行者の監視、交差点での車両の往来のモニタリング、家屋等の不審者監視等がある。また、比較的広い領域の場合、発掘調査、災害現場での遭難者の捜索（レスキュー）、山林の状況管理、天候調査による予報等がある。
【０１８３】
さらに移動体１０（アクチュエータ）として、空撮可能なドローンを挙げたが、例えば、車両、ボート等の他の移動体を自律分散制御するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１８４】
１０    移動体
１２    領域
１６Ａ    ＣＰＵ（第１選択手段、第２選択手段、確定手段）
１６Ｂ    ＲＡＭ
１６Ｃ    ＲＯＭ
１６Ｄ    入出力ポート（Ｉ／Ｏ）
１６Ｅ    バス
１８    監視モジュール
２０    移動モジュール
２２    位置認識モジュール
２４    通信モジュール
５８    自律分散制御部
６０    監視対象情報取得部
６２    解析部
６４    追従比較部
６６    移動体数記憶部
６８    マッチング問題解析実行部
７０（１）〜７０（６）    ノード
７２    エッジ
【図１】
2019160244.tif 000027
【図２】
2019160244.tif 000028
【図３】
2019160244.tif 000029
【図４】
2019160244.tif 000030
【図５】
2019160244.tif 000031
【図６】
2019160244.tif 000032
【図７】
2019160244.tif 000033
【図８】
2019160244.tif 000034
【図９】
2019160244.tif 000035
【図１０】
2019160244.tif 000036
【図１１】
2019160244.tif 000037
【図１２】
2019160244.tif 000038