(57)【要約】【課題】多数の群ロボットで探索エリアを探索するには、それぞれのロボットの制御が困難になる。【解決手段】環境中に多数の探索ロボットを配置し、それらのロボットのそれぞれが情報を交換しながら自律的に自らの動作を適切に制御し、これによって環境中に存在する周囲とは異なる性質を持った事物を見つけ出すことがきるようにする。各探索ロボットはカメラ（１８）で周囲の画像を取り画像の特徴を抽出する。監督ロボットはその特徴を集めて顕著性を検出し各探索ロボットに通知する。探索ロボットは回転アンテナ（２０）によって顕著な画像を見た探索ロボットの位置を知り、移動手段（１４）で移動する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１台の監督ロボットと、
３台以上の探索ロボットと
各ロボットの位置情報を表示する表示装置を有し、
前記各々の探索ロボットは、
自らの周囲の画像を撮影し、
前記撮影した画像情報を前記監督ロボットに送り、
前記監督ロボットから顕著性値を受信した場合は顕著性信号を発信し、
自分以外の探索ロボットの発信する顕著性信号を受信し、
前記受信した顕著性信号に基づいて移動し、
前記監督ロボットは、
前記各々の探索ロボットからの前記画像情報および前記位置情報を受信し、
前記受信した画像情報の集合から顕著性値を求め、
前記求めた顕著性値に対応する画像情報を送信してきた前記探索ロボットに顕著性値を送信する複数のロボットからなる群動作の制御システム。
【請求項２】
周囲の画像を撮影するカメラと、
自らの筐体を移動させる移動装置と
信号を発信する信号発信機と、
信号を受信する信号受信機と、
前記カメラで撮影した画像情報を処理する画像処理部と、
前記画像処理部で処理したデータを前記発信機で送信させる画像送信処理部と、
自分宛の顕著性値を受信した場合は顕著性信号を前記発信機で発信させる顕著性発信処理部と、
他のロボットの発信する顕著性信号を受信し前記顕著性信号に基づいて移動方向を決める移動決定部とを有する探索ロボット。
【請求項３】
自らの位置を把握する位置測定器をさらに有する請求項２記載の探索ロボット。
【請求項４】
前記画像処理部で処理したデータは画像データである請求項２記載の探索ロボット。
【請求項５】
前記画像処理部で処理したデータは画像データから抽出した特徴データである請求項２記載の探索ロボット。
【請求項６】
前記特徴データを画像データから抽出するフィルタベクトルを自分で作成する請求項５記載の探索ロボット。
【請求項７】
信号を受信する受信機と、
信号を発信する発信機と、
他のロボットから受信した画像情報に基づいて顕著性値を求める顕著性抽出部と、
前記顕著性抽出部により抽出された顕著性値を有する画像情報を送信してきた他のロボットに顕著性値を送信する顕著性通知部とを有する監督ロボット。
【請求項８】
前記顕著性抽出部は、他のロボットから受信した特徴データに基づいて顕著性値を求める請求項７記載の監督ロボット。
【請求項９】
前記顕著性抽出部は、他のロボットから受信したデータを主成分分析によって顕著性を求める請求項７若しくは８のいずれかに記載の監督ロボット。
【請求項１０】
表示部と
信号を受信する受信機と、
信号を発信する発信機と、
複数のロボットの位置情報を前記表示部に表示する位置表示処理部と、
少なくとも１台以上のロボットへ指示を出す指示送信部と、
特定の１台からの画像情報を受信し前記表示部へ表示する画像表示処理部と
を有する表示装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は多数の自律ロボットからなる群の動作を制御するシステムに係り、特に、災害現場など通常の方法では精査しづらい環境において生体など周囲とは異なる性質を持った事物を探し出せるような群ロボットの制御およびモニタシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
災害現場などにおいて多数のロボットに救助活動を行なわせようという考え方は例えば非特許文献１に記載されておりそこではロボット間の通信方法を提案している。
【０００３】
また、多数のロボットでどのような探索活動を行わせるかという課題に対しては特許文献２等の発想がすでにある。特許文献２では、センシングロボット、フェロモンロボット、ベースステーションといった役割の異なるロボットを用いて広範囲な地域を探索させる群ロボットシステムの技術が開示されている。ここでは、センシングロボットが対象物を発見し探索を終了すると、ベースステーション若しくはフェロモンロボットがセンシングロボットを次の探索エリアへ移動させる。
【０００４】
また、多数のロボットに協調して仕事行なわせる方法は非特許文献２に提案されておりそこではリレー式に物体を運ぶ方法が示されている。非特許文献２の方法において特徴的なことはそれぞれのロボットはごく単純な動きしか行なわないにもかかわらず、全体としては物を運ぶという意味のある仕事を成し遂げていることである。また、本発明に関わる別の従来技術として特許文献１に開示されている技術がある。そこではセンサで観測して得られ画像のどこに注意を集中すれば良いかを判断する方法が記載されている。
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−２３６５０８号公報
【特許文献２】特開２００４−３３８０４０号公報
【非特許文献１】杉山久佳、 辻岡哲夫、 村田正、 災害現場におけるネットワーク形成を目的とした移動ロボットの行動アルゴリズ、計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会論文集、  pp.255-256、2002
【非特許文献２】伊藤宏司編、知の創発、第２章  多くの物を運ぶ
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、例えば災害現場において多数のロボットに被災者などを探し出させるようにするためには解決しなければならない課題が残っている。災害現場で被災者を捜索しようとする場合は瓦礫の山などを崩さないように注意する必要があり、しかも、小さな穴の奥も確かめる必要がある。従って、多くの小さなロボットを多数用意して、それらに被災者を捜させることが一つの解であると考えられる。
【０００７】
そのような観点から前記非特許文献１ではこのような環境においてロボット間の通信を確実に行なう方法を示しており、これによって例えば遠隔操作によって人間が制御しながら被災者を捜すことが可能になることが期待される。しかし、ロボット数はできるだけ多い方がより早くより確実に被災者を捜すことができるが、ロボット数が多くなると全てのロボットを遠隔において制御することは非常に困難になるという問題がある。
【０００８】
そのため、多数のロボットが自律的に自らの動作を制御することができるようになるのが望ましい。その意味において、前記非特許文献２は多数のロボットの自律的な動作を可能にする一つの原理を示しているが、実際にはそれぞれの目的に応じて具体的な方法を開発する必要が残っており、多数のロボットに被災者などを探し出させるようにする方法は未だ開発されていない。
【０００９】
いっぽう、前記特許文献１では画像のどこに注意を集中すれば良いかを判断する方法として見慣れない部分、画像の中で周囲とは性質が異なる部分を見つけ出す方法が示されているが、このままでは多数のロボットに被災者などを探し出させるようにすることはできない。
【００１０】
本発明は、これらの問題点を解消するべく、多数の自律ロボットからなる群の動作を制御する方式に係り、特に、災害現場など通常の方法では精査しづらい環境において生体など周囲とは異なる性質を持った事物を探し出せるような方式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】
【００１１】
上記目的のために、本発明は、少なくとも１台の監督ロボットと、３台以上の探索ロボットと、各ロボットの位置情報を表示する表示装置を有し、前記各々の探索ロボットは、自らの周囲の画像を撮影し、前記撮影した画像情報を前記監督ロボットに送り、前記監督ロボットから顕著性値を受信した場合は顕著性信号を発信し、自分以外の探索ロボットの発信する顕著性信号を受信し、前記受信した顕著性信号に基づいて移動し、前記監督ロボットは、前記各々の探索ロボットからの前記画像情報および前記位置情報を受信し、前記受信した画像情報の集合から顕著性値を求め、前記求めた顕著性値に対応する画像情報を送信してきた前記探索ロボットに顕著性値を送信する複数のロボットからなる群動作の制御システムを提供する。
【００１２】
また、本発明の探索ロボットは、周囲の画像を撮影するカメラと、自らの筐体を移動させる移動装置と、信号を発信する信号発信機と、信号を受信する信号受信機と、前記カメラで撮影した画像情報を処理する画像処理部と、前記画像処理部で処理したデータを前記発信機で送信させる画像送信処理部と、自分宛の顕著性値を受信した場合は顕著性信号を前記発信機で発信させる顕著性発信処理部と、他のロボットの発信する顕著性信号を受信し前記顕著性信号に基づいて移動方向を決める移動決定部とを有するものである。
【００１３】
また、本発明の表示装置は、表示部と、信号を受信する受信機と、信号を発信する発信機と、複数のロボットの位置情報を前記表示部に表示する位置表示処理部と、少なくとも１台以上のロボットへ指示を出す指示送信部と、特定の１台からの画像情報を受信し前記表示部へ表示する画像表示処理部とを有するものである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明にかかる多数の自律ロボットからなる群の動作を制御する方式によって、災害現場など通常の方法では精査しづらい環境において生体など周囲とは異なる性質を持った事物を探し出すことが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下に図面を参照しつつ、本発明の実施の形態についてまず概観を説明する。本発明のロボット群は、多数の探索ロボットと、少なくとも１台以上の監督ロボットからなる。災害現場等では、多数のロボットは探索するエリアにランダムに配置される。図１（ａ）は、探索ロボットがランダムに配置された状況を示す。黒丸（９）が探索ロボットを表す。境界（８）は探索エリアを示すが、探索ロボットの探索行動は特にこのエリア内だけに限定されているわけではない。
【００１６】
各探索ロボットは、それぞれカメラを有しており、周囲の状況を電子画像として取り込む。取り込まれた電子画像は各探索ロボットの中で圧縮処理等が行われ、通信可能な状態にされた後、監督ロボットへ送信される。
【００１７】
監督ロボットは、多数のロボットの中に少なくとも１台ある。監督ロボットは、探索ロボットが送信してきた画像データを蓄積し、その画像データの集合から顕著性を抽出する。顕著性とは、多数のロボットが見た画像データの中に、周囲と異なる対象がある場合に大きくなる指標である。
【００１８】
例えば、１０台の探索ロボットが森の中で画像を取得したとする。その内の１台だけが、森の中に置かれた肖像画を画像データとして得たとする。９台のロボットは森の中の景色を画像として取得しているので、この肖像画を写した画像データは森の景色の中では明らかに周囲は異質なものである。従って、このような画像は高い顕著性を示す。後に詳細を説明するが、監督ロボットは、探索ロボットから送られてきた画像データの中から、顕著性が高い対象物を抽出する。
【００１９】
監督ロボットは抽出した顕著性に値を付し、顕著性値を求める。いわば、顕著な対象に順番をつけるのである。そして、それぞれの対象を写した探索ロボットに顕著性値を通知する。
【００２０】
顕著性値を通知された探索ロボットは、顕著性値に応じた顕著性信号を発信する。例えば、多数のロボットの中で、最も顕著であるとされた３つの画像について顕著性値をそれぞれのロボットに通知すると、多数のロボットの中で、通知された３台のロボットだけが、顕著性信号を発信する。
【００２１】
多数のロボットは、他のロボットが発信した顕著性信号を受信し、電波の方向と顕著性の強さを知る。そして、受信した顕著性信号に基づいて移動方向を決め、一定距離を移動する。一定距離の移動後は再び周囲の画像を取得し、監督ロボットに送信する。
【００２２】
図１（ｂ）には、一定距離を移動後のロボットの位置を示す。わずかではあるが、それぞれのロボットが集まり出しているのがわかる。このサイクルを継続すると、周囲の景色とは異種の対象物を見たロボットの周囲にロボットが集合する。図１（ｃ）では、３箇所にロボットが集まっている状態を示している。このような動作を行うロボットのそれぞれの位置を表示装置上に表示すれば、探索エリアの中で探索ロボットたちが何かを見つけたことがわかる。
【００２３】
以上のように、本発明では、探索ロボット自体は自分が取得した画像が顕著であるか否かの判断はつかない。監督ロボットから通知された顕著性信号によって始めて自分の見た対象物が周囲の風景とはかけ離れていることを知る。そして、個々のロボットは顕著な対象物を見た探索ロボットに集まることによって、探索結果を示すことになる。
【００２４】
また、本発明では、探索エリアの中で何を対象として探索するのかという指示はどこからも与えられない。従って、探索した結果何を見つけたのかも分からない。しかしながら、個々の探索ロボットは、自分の周囲の画像を取得し、監督ロボットに送り、顕著性信号に集まるように移動するだけという比較的簡単な機能を有するだけで、群として探索機能を有するという特徴をもつ。以下、探索ロボット、監督ロボット、表示装置について詳細な説明を行う。
【００２５】
探索ロボット
図２に探索ロボットの概観を例示する。探索ロボット（１０）は、本体（１２）に車輪（１４）と位置測定器（１６）とカメラ（１８）と送受信機（２０、２２）を搭載している。本体（１２）には、バッテリーを初めとして、車輪（１４）の駆動装置や制御装置を搭載している。
【００２６】
車輪（１４）は移動手段であるが、車輪に限定されるものではなく、キャタピラ、エアフロート、若しくはヘリコプターのような飛行手段でも構わない。車輪（１４）は、固定しているように描かれているが、進行方向を変えることができるのはいうまでもない。
【００２７】
位置測定器（１６）はここでは、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）を搭載している。しかし、これに限定されるものではなく、初期位置を記録した後、加速度計などを用い慣性移動をすることで、位置を把握してもよい。位置測定器（１６）は、少なくとも自分のいる地点の座標と自分が向いている方角を出力する。
【００２８】
カメラ（１８）はレンズと画像変換素子で構成され、周囲の画像を電子データとして取り込む。従って、首の部分（２４）は適当な速度変換ギアを介して回転用のモーターに繋がり、回転可能に組みあげられている。また、首の部分には角度計があり、正面から何度首を回したかを測定する事ができる。
【００２９】
回転アンテナ（２０）は、主として他のロボットが発信する顕著性信号を受信するために使用する。回転しながら受信することで、どの方向から信号が発信されているかを決めることができる。
【００３０】
固定アンテナ（２２）は、主として画像データの送信や自らが顕著性信号を発信する際に用いる。ただし、上記の回転アンテナは送信に用いることもできるし、固定アンテナも受信に用いる事ができる。
【００３１】
図３に探索ロボットの内部構成を示す。固定アンテナ（２２）、回転アンテナ（２０）、位置測定器（１６）、カメラ（１８）、車輪（１４）は、図２と同じである。制御部（５０）は、探索ロボット全体を制御し、マイクロコンピュータ（以下「マイコン」）が使われる。従ってマイコンは、内蔵若しくは外付けのＲＯＭに書き込まれたプログラムによって動作する。またマイコンは複数台あってもよい。
【００３２】
メモリ（５２）は、制御部（５０）に接続され必要な情報を記憶するために使われる。位置測定器（１６）は制御部（５０）と接続されており、自分の位置を測定した後、測定データを制御部（５０）へ送る。
【００３３】
カメラ（１８）はレンズと、レンズを通して結像させた画像を電子データに変換する撮像素子を含む。撮像素子はＣＣＤ（Ｃｈａｎｇｅ−ｃｏｕｐｌｅｄ  ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  ｍｅｔａｌ−ｏｘｉｄｅ  ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）などの半導体デバイスが用いられる。画像の電子データ（以後「画素データ」という。）は、画像処理部（６０）によってより扱いやすい画像データへと変換される。例えばＭＰＧ（Ｍｏｖｉｎｇ  Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）やＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ  Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）等の規格である。
【００３４】
変換された画像データは制御部へ送られる。画像処理部（６０）は通常独立した１つのＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  ｓｃａｌｅ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ）チップで構成されるが、制御部（５０）と同一のチップ上に作成されてもよい。また、制御部（５０）が画像処理部（６０）の行うデータ変換をソフトウェアで行ってもよい。
【００３５】
車輪（１４）には駆動モーター（６８）が連結されており、前進、後進、方向転換といった動作が可能である。駆動モーター（６８）は駆動制御部（６６）に制御される。駆動制御部（６６）は、アンテナモーター（６２）及びカメラモーター（６４）にも接続されており、これらを制御する。また、駆動制御部（６６）は制御部（５０）と接続されており、制御部（５０）の指示に従って、車輪（１４）やカメラ（１８）、回転アンテナ（２０）を回転させる。
【００３６】
図３で各モーターからの二重線は物理的に連結している状態を示す。駆動制御部（６６）は、制御部（５０）とはことなるマイコンで構成されるが、制御部（５０）と同じチップ上に作成されてもよい。また、制御部（５０）が駆動制御部（６６）の処理を行ってもよい。
【００３７】
アンテナモータ（６２）には、角度センサー（５８）が接続されていて、回転アンテナの角度を制御部（５０）へ通知する。Ｒ送受信機（５６）は回転アンテナに接続されており、制御部（５０）の指示により、信号を発信したり、受信した情報を制御部（５０）へ通知する。
【００３８】
また、Ｓ送受信機（５４）は固定アンテナ（２２）に接続されており、同様に制御部（５０）の指示により信号を発信したり、受信した情報を制御部（５０）へ通知する。また図示しなかったバッテリーは、各部に必要な電力を供給する。
【００３９】
以上のような構成を有する探索ロボットの動作について図３の構成図と図４のフローを用いて説明する。図４を参照して、探索が開始されるとこのフローは始まる（Ｓ１０１０）。なお、探索を起動させる点については、後に説明する。探索が開始されると、探索ロボットはカメラ（１８）で、周囲を撮影する（Ｓ１０１２）。
【００４０】
制御部（５０）は、駆動制御部（６６）にカメラの回転を指示し、駆動制御部（６６）は指示に従ってカメラモーター（６４）を回転させる。画像処理部（６０）は、カメラの撮影した画素データを画像データに変換して制御部（５０）に送る。同時にカメラ角度センサー（５９）は、カメラの角度を制御部（５０）へ通知する。
【００４１】
制御部（５０）は、送られてきた画像データとカメラの角度を関連付けてメモリ（５２）に記録する。そして、カメラが１回転したら撮影は終了する。これで、探索ロボットは、周囲の方向と画像データが一対になったデータを取得した。なお、撮影はカメラが１回転する間に連続的に撮影してもよいし、間欠的に撮影をしてもよい。また、周囲１周の撮影でなくても、予め決められた範囲の撮影であってもかまわない。例えば、正面と右６０度、左６０度だけとするなどである。さらに、１方向だけの画像を使ってもよい。
【００４２】
次に制御部（５０）は、取得した画像データを処理する（Ｓ１０１４）。このステップでは画像データを送信するために加工する。画像データは一定の大きさを持つ単位で管理されることになるが、後段の処理によっては、画像データの全ての情報が必要なわけではない。監督ロボットへ送る画像データは少ない方が、ロボット同士の通信も効率的になる。
【００４３】
従ってこの処理で画像データを所定の大きさになるまで圧縮もしくは削除を行う。また、カメラの角度情報と位置測定器（１６）から得た位置情報に基づいて、撮影した画像データの方角を算出し、画像データに関連付ける。例えば、位置情報により自分の正面が北から２０度東に向いており、取得した画像データはカメラの角度が３０度であったとすると、その画像データ現在自分がいる地点から北東向きに５０度の方向の画像データであることがわかる。これは主として制御部（５０）のソフトウェア的な処理である。
【００４４】
画像データを送る準備ができたら、画像データを送信する（Ｓ１０１６）。画像データの送信は制御部（５０）が関連するデータをＳ送受信機（５４）に送り、Ｓ送受信機（５４）がこれを行う。なお、Ｒ受信機で行ってもよい。より詳細には、制御部（５０）は、自らのＩＤ番号、位置情報、方角データ付の画像データ等を準備し、Ｓ送受信機（５４）に送る。Ｓ送受信機（５４）は、所定の帯域と変調方法を用いて、これらの情報を監督ロボットに送信する。
【００４５】
通信方法に特に限定はなく、監督ロボットとの間でハンドシェイクを行いながら連続的に送信してもよいし、パケットに分けて、分割しながら送ってもよい。送信が終了したら、顕著性値の送信を待つ。信号の受信はＳ送受信機（５４）で行わせるが、Ｒ送受信機で行ってもよい。監督ロボットは、探索ロボットからのデータを受信した後、顕著性値を求め、その顕著性値を探索ロボットに通知する。
【００４６】
監督ロボットからの顕著性値を受信したら、自分宛の顕著性値があるか否かを判断する（Ｓ１０１８）。監督ロボットは、探索ロボットから集めた画像データに基づき顕著性値を求め、その顕著性値とその順位および、その値に該当画像を送信したロボットのＩＤと、そのロボットの位置情報等を探索ロボットに通知する。従って、送られてくるＩＤが自分のＩＤと同じか否かを判断すれば、自分宛の通知か否かが判断できる。また、顕著性値が通知されたという点に関しては、全ての探索ロボットがこれを認識することができる。
【００４７】
もし自分宛の通知であった場合（Ｓ１０１８のＹ分岐）は、通知された顕著性値に基づいて顕著性信号を周囲に送出する。顕著性信号は信号の大きさでもよいし、所定の周波数や位相であってもかまわない。少なくとも顕著性信号は、通知された顕著性値から予め決められた方法で求めることのできる信号である。また顕著性信号には信号を発信している探索ロボットの位置情報を含む。
【００４８】
制御部（５０）は、予め保有する顕著性値と出力する信号の対比テーブルから、どのような信号を発信するかを知る。そして制御部（５０）がＳ送受信部（５４）に顕著性信号の送信を指示する（Ｓ１０２０）。
【００４９】
次に他の探索ロボットの顕著性信号を受信する（Ｓ１０２２）。これは制御部（５０）が駆動制御部（６６）に回転アンテナを回転させることを指示し、Ｒ送受信機（５６）に信号の受信を指示する。制御部は（５０）は、アンテナ角度センサ（５８）からのアンテナ角度の情報とＲ送受信機（５６）からの受信情報を取得する。
【００５０】
図５は、顕著性信号の一例である。ここでは、探索ロボットが集めた画像の中から３つの顕著な画像が選択された場合を例に説明を行う。ある探索ロボット（以下「探索ロボットＡ」という。）は回転アンテナ（２０）による受信の結果図５に示す顕著性信号の受信結果（７０）を得たとする。縦軸は強度、横軸は周波数を示す。ノイズレベル（７８）よりも十分に大きな信号が３つあるのが分かる。
【００５１】
監督ロボットは探索ロボットから集めた画像データを分析し、３つの顕著な画像を送った探索ロボットに、顕著性値とその順位等を送信した。顕著性値を通知された探索ロボットは、予め決められた方法で顕著性信号を発信した。ここでは、顕著性が高い順にｆ１、ｆ２、ｆ３の周波数を用いて顕著性信号を発信するということである。
【００５２】
従って、図５を受信した探索ロボットＡは、最も顕著性の高かった画像を見た探索ロボットからの信号として周波数ｆ１の信号を受信し、その信号の中からｆ１を発信した探索ロボットの位置情報を得る。同様に顕著性が２位、３位であった探索ロボットの位置をｆ２、ｆ３の信号からそれぞれ知る。なお、ｆ１の信号がｆ２の信号より小さいことから、最も顕著な対象物を見た探索ロボットは、探索ロボットＡから遠いところにいると推測できる。
【００５３】
図４に戻って、図５に示すような顕著性信号を受信できなかった場合は、再度周囲の撮影に戻る（Ｓ１０２２のＮ分岐）。若しくは監督ロボットとの通信確認を行ってもよい。
【００５４】
次に他の顕著性信号から移動位置若しくは移動方向を決定する（Ｓ１０２４）。図６は、探索ロボットＡが図５の受信結果から得た結果を地図（８０）上に表示したものである。地図上に示した点線の縦軸をｙ方向、横軸をｘ方向とする。ｙ方向は北の方角を示し、ｘ方向は東の方角を示すとする。地図の中心（８２）には探索ロボットＡ自身がいる。顕著性値が最も高かったとしてｆ１の信号を発信した探索ロボットは符号８２の地点である。またｆ２、ｆ３の信号を発信した探索ロボットはそれぞれ符号８４、８６である。
【００５５】
探索ロボットＡの次の移動位置、若しくは移動方向はこれらの顕著性信号を発信した探索ロボットとの位置関係で決まる。決め方はさまざまであるが、顕著性信号を発信している探索ロボットに向かって進むような方法であれば、特に限定されない。
【００５６】
例えば、顕著性値が大きいほど、また信号源が近いほど強く指向して、一定距離を移動するような移動位置の決め方が考えられる。具体的には、顕著性値大きさに従って重み付けρiを予め決めておく。iは顕著性の順位を示す。従って最も顕著性が高かった探索ロボットにはρ1を当てる。
【００５７】
次にそれらの探索ロボットとの距離ｒiを求める。図６で示したように、自分の位置を原点としたときに、相手の位置の座標がわかるので、距離ｒiは求めることができる。そして、ρi／ｒiが各座標からの引力であるとして、この引力に従って移動方向を決める。従って、（数１）のベクトルの方向にむけて一定距離を移動すればよい。
【００５８】
【数１】
2007287071.tif 000003
【００５９】
ここで、θは各探索ロボットのｘ方向からの角度で与えられる。なお、これは一例であって、他の規則を決めて移動方向と移動距離を決めてもかまわない。以上のようにして、移動方向と移動距離（上記説明では予め決まった一定距離とした）を得ることができる。
【００６０】
図４に戻って、次に移動を行う（S１０２８）。探索ロボットＡは、自身の位置と移動すべき方向、及び距離がわかるので、その方向に向かって移動する。移動は制御部（５０）が駆動制御部（６６）に指示することによって行われる。なお、移動の最中に障害物があった場合は適宜迂回するが、本発明の趣旨と離れるので説明は割愛する。
【００６１】
一定距離の移動が終了したら停止し、探索停止信号が発せられているかどうかを確認する（Ｓ１０２８）。そして、探索終了信号が発信されていたら、探索は終了し（Ｓ１０３０）、探索停止信号が発せられていなければ再び、周囲の撮影（Ｓ１０１２）のステップから繰り返す。なお、探索停止信号の受信はＳ１０２８として説明したが、探索停止信号は、いつのステップでも受信可能として、マイコンの割り込み処理としてもよい。
【００６２】
別の態様としては、次のような場合もある。ｋ番目のロボット顕著性をｐ(k)とする。各ロボットはｐ(k)が所定の大きさｐｔｈより大きいときはｐ(k)の大きさに比例した信号ｓ(k)を発生する。例えば、電力がｐ(k)であり各ロボットに固有の周波数を持つ電波を発生させる。いっぽう、各ロボットは他のロボットが発する信号を受信し、その結果に基づいて自身の動作を決定する。
【００６３】
例えば、ｋ番目のロボットが他のロボット、ｋ１番目、ｋ２番目、・・・、ｋｓ番目のロボットから信号を受信したとし、それぞれのロボットの方向を表わす単位ベクトルをｅｋ(k1)、ｅｋ(k2)、・・・、ｅｋ(ks)、受信信号の電力をｒｋ(k1)、ｒｋ(k2)、・・・、ｒｋ(ks)であるとする。電波の減衰効果のため受信信号の電力ｒｋ(k1)は送信信号の電力ｐ(k1)よりも小さく、減衰の程度は信号を送信するロボットと受信するロボットの距離が増大するにつれて大きくなる。このとき、ロボットを（数２）に従って位置を変化させる。
【００６４】
【数２】
2007287071.tif 000004
【００６５】
ここで、ｑk(t)は時刻ｔにおけるｋ番目のロボットの位置を表わす。この式は（数３）のベクトルで表わされる方向にμの大きさの速度で移動することを表わしている。なお、（数３）は（数２）の右辺の分子である。
【００６６】
【数３】
2007287071.tif 000005
【００６７】
このような処理を行えば、各探索ロボットは立ち止まる必要は無く、動きながら探索を行うこともできる。
【００６８】
監督ロボット
本発明では、監督ロボットは、探索ロボットの中に少なくとも１台以上存在する。監督ロボットの外見は図２で示した探索ロボットと同じでよい。すなわち、ある探索ロボットが一定の起動条件の下で探索ロボットから監督ロボットになる。もちろん、監督ロボット専用として組み上げられたものがあってもよい。ここでは、監督ロボットは探索ロボットが一定の起動条件によって監督ロボットになったものとする。一定の起動条件は、使用者が与えてもよいし、群ロボットの制御中に満たされた条件によって自動的に監督ロボットになってもよい。
【００６９】
監督ロボットは、探索ロボットと同じ構成であるので、外見は図２と同じであるし、内部の構成は図３と同じである。ただし、監督ロボットは、監督ロボット用のソフトウェアによって監督ロボット特有の処理を行う。
【００７０】
図７に監督ロボットの動作をフローで示す。以下の動作は主として制御部（５０）によるソフトウェア処理で行われる。探索すべきエリアの場所に関してはすでに情報を入手しているものとする。具体的には、探索すべきエリアを方形状として、四隅の位置座標を知っている。
【００７１】
監督ロボットとして活動を開始すると（Ｓ１０４０）、まず、探索ロボットの位置を確認する（Ｓ１０４２）。これは、探索ロボット全部に一斉に位置情報の連絡を通知してもよいし、探索ロボット毎に聞いていってもよい。これらの通信は監督ロボットのＲ送受信機（５６）を使って行うが、Ｓ送受信機（５４）を使ってもよいし、これらを組み合わせて使用してもよい。
【００７２】
次に探索ロボットの配置を決定する。本発明は、探索ロボットの得た画像データの中で他とは異なる特徴を有する対象物を見た探索ロボットに他の探索ロボットが集まることで、探索が行われる。従って、最初は探索エリアに満遍なく探索ロボットが散らばっているのが好ましい。そこで、それぞれの探索ロボットの位置と探索エリアの情報から探索ロボットがランダムに配置されるように各探索ロボットに指示を行う。例えば、図１（ａ）の状態のように配置される。ただし、ランダムに配置しなければならないわけではなく、規則正しい配置から探索を始めてもよい。
【００７３】
探索ロボットの配置が完了したら、探索開始指示を行う（Ｓ１０４６）。これはＳ送受信機（５４）をつかって行うことができる。もちろんＲ送受信機（５６）を用いることもできる。
【００７４】
探索開始指示を受けたら各探索ロボットが探索を始めるのは、図４以下で説明したとおりである。各探索ロボットが探索を終了したら画像データ等を送信してくるのでこれを受信する（Ｓ１０４８）。多数の探索ロボットからのデータを受信するため、ハンドシェイク等で、相手を確認しながら受信する。
【００７５】
全ての探索ロボットからのデータを受信し終えたら（Ｓ１０５０のＹ分岐）、これらのデータに基づいて顕著性を抽出する（Ｓ１０５２）。顕著性の抽出が終了すると、顕著性値を得ることができる。これについては、詳細を後述する。
【００７６】
探索を終了するか否かの判断を行い（Ｓ１０５４）、継続する場合は、各探索ロボットに顕著性値の通知を行う。探索の終了は、利用者による指示でもよいし、探索ロボットの集合の具合から判断してもよい。
【００７７】
次に顕著性の抽出（Ｓ１０５２）について詳細を説明する。顕著性とは注目するデータは多数のデータの中で、どの程度周囲と似通っていないかという程度である。これを抽出するには、探索ロボットの取得した画像からその画像の特徴を抽出する段階と、その特徴に基づいて顕著性を抽出する段階の２段階からなる。それぞれ一般化した説明を行い、具体的な例をその後説明する。
【００７８】
特徴点の抽出
カメラによって取得したｎ個の画素からなる画像の各画素の値を要素とするベクトルを（数４）とする。そして、予め定めておいたベクトル（数５）を用いて（数６）で示される特徴を抽出する。
【００７９】
【数４】
2007287071.tif 000006
【数５】
2007287071.tif 000007
【数６】
2007287071.tif 000008
【００８０】
（数６）によって、ｍ個の数からなる特徴が抽出される。以下これらを総称して特徴データと呼ぶ。（数４）は、探索ロボットが撮影した画像データである。画像データは２次元の画像を数値化したものを１次元の配列として並べたものである。従って１式は例えば、画像データ１枚分と考える事が出来る。
【００８１】
（数５）は、いわばフィルターであり、画像データの中にｆで定めた特徴があれば、３式で示した内積によって数値として得る事ができる。すなわち、１つの特徴とは、１つの値であって、１枚の画像データからｍ個抽出することができる。どのようなｆをいくつ設定するかは、本発明が使用される状況において利用者が自由に決めることができる。
【００８２】
顕著性の抽出
顕著性は、上記のようにして得られた特徴データより主成分分析を行い、類似性の高い見方をあらわす固有ベクトルを求め、その固有ベクトルからどの程度離れているかで求める。ｋ番目のロボットが抽出した特徴をｍ次元のベクトル（数７）で考える。
【００８３】
【数７】
2007287071.tif 000009
【００８４】
主成分分析を行なう手段では、（数８）によってｍ×ｍの行列を算出する。そしてこのＳを用いた固有方程式（数９）を考える。そして、この固有方程式を解き、（数１０）の固有ベクトルと（数１１）の固有値を求める。
【００８５】
【数８】
2007287071.tif 000010
【数９】
2007287071.tif 000011
【数１０】
2007287071.tif 000012
【数１１】
2007287071.tif 000013
【００８６】
固有方程式の解法は、公知の方法を用いて解く事ができる。なお、固有値は大きい順に並んでいるものとする。
【００８７】
ここで、固有ベクトルは多数の特徴データの中で関連性がある軸（主成分）を表しており、固有値は、それぞれの固有ベクトルに対して特徴データがどの程度共通性があるか（分散が小さいか）をあらわしている。従って、最も大きな固有値μ１である固有ベクトルｖ１は、特徴データの共通性を最もよく反映している。
【００８８】
具体的な例で説明すると、探索ロボットが森の中を探索し自分の周囲の画像を撮影したとする。すると、ほとんどの画像には、植物の緑が写っているはずであるから、「緑色」という特徴を特徴データにいれてあれば、上記の計算によって「緑色」という固有ベクトルが抽出され、大きな固有値を持つということである。
【００８９】
次に顕著性を求める。主成分分析を行なう手段で得られるｍ個の固有ベクトルのうち固有値が大きいほうからｌ個選び、それを（数１２）とする。
【００９０】
【数１２】
2007287071.tif 000014
【数１３】
2007287071.tif 000015
【００９１】
ｋ番目のロボットの特徴を抽出する手段で得られる特徴は（数１３）で表される。そして各特徴データを固有ベクトル上へ射影し、大きさを求める。具体的には（数１４）の計算を行う。そして顕著性ｐを（数１５）で算出するものとする。
【００９２】
【数１４】
2007287071.tif 000016
【数１５】
2007287071.tif 000017
【００９３】
t’(k)は、固有ベクトル上への写像であるから固有ベクトルに対して直交方向にあればあるほど、小さな値になる。つまり、p(k)は、固有ベクトルに直交していてかつ固有ベクトルからの距離が離れていればいるほど大きくなる。すなわち、他の多くの特徴データが持つ同じ傾向からかけ離れている。
【００９４】
図８はこの様子を模式的に表した図である。特徴データ（９０）に対して、ある固有ベクトル（９２）は非常に高い相関性を有している。これはこの固有ベクトルが大きな固有値を持つことに他ならない。ここで、特徴データ（９４）は、この固有ベクトルから、かけ離れている
【００９５】
図８でt(k)は符号９５に相当し特徴データ（９４）のベクトルである。固有ベクトル（９２）上への射影となるt’(k)は符号（９６）のベクトルである。従って、顕著性p(k)は符号（９７）のベクトルの大きさの２乗である。これは固有ベクトル（９２）からの距離の２乗をあらわしているに他ならない。そしてこの特徴データ（９４）の顕著性は他の特徴データが有する固有ベクトルからの距離の２乗よりも大きい。すなわち、顕著であると言える。
【００９６】
より具体的な例として探索ロボットが４台ある場合にについて非常に単純化したモデルを説明する。４台の探索ロボットをそれぞれｑ１、ｑ２、ｑ３、ｑ４とする。そして、ある時刻におけるロボットの位置を（数１６）のようにする。
【００９７】
【数１６】
2007287071.tif 000018
【００９８】
図９（ａ）にこの様子を示した。各探索ロボットは図１０に示す撮像素子を有しているとする。これは赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の各色を検出できる素子が１つずつ並んだ撮像素子である。従って、各探索ロボットの画素データの出力は、（赤、緑、青）の３ビットである。各探索ロボットの画像処理部（）はこの画素データをそのまま画像データとして監督ロボットに送信してくるものとする。また、各探索ロボットは、真っ暗な暗闇にいる。すると各探索ロボットが送信してくる画像データは（数１７）になる。（数１７）では、各探索ロボットの番号を添え字とした。予め決めておいたフィルターとなるベクトルは（数１８）のようにする。
【００９９】
【数１７】
2007287071.tif 000019
【数１８】
2007287071.tif 000020
【０１００】
ｆ（１）は、緑色のフィルターであり、ｆ（２）は赤色のフィルターである。
次に監督ロボットが探索命令を出した際に、探索ロボットｑ１、ｑ２、ｑ３、ｑ４が撮影した画像がそれぞれ、緑、黒、黄、赤であったとする。すなわち、画像データは（１９）のように表される。黄色は緑の補色として緑のデータが−１であるとした。次に上記の画像データとフィルタから特徴データを求める。（数２０）にまとめて示す。
【０１０１】
【数１９】
2007287071.tif 000021
【数２０】
2007287071.tif 000022
【０１０２】
従って、各ロボットが抽出した特徴データ（２次元）をまとめると、（数２１）になる。図９（ｂ）には特徴データの配置を示している。横軸は赤色の傾向を示し縦軸は緑色の傾向を示す。このとき、（数８）のSは（数２２）のようになる。（数２２）の行列に関する固有値方程式は（数２３）である。この方程式を解くと（数２４）に示す二つの解が得られる。
【０１０３】
【数２１】
2007287071.tif 000023
【数２２】
2007287071.tif 000024
【数２３】
2007287071.tif 000025
【数２４】
2007287071.tif 000026
【０１０４】
つまり、１番目の解は固有ベクトルがｖ1＝（０、１）、固有値がμ1＝２であり、２番目の解は固有ベクトルがｖ2＝（１、０）、固有値がμ2＝１である。固有値が最大である固有ベクトルｖ1＝（０、１）が主成分を表わす主軸であり、ｖ2＝（１、０）は２番目の主軸である。なお、ｖ1やｖ2は本来（数）のように書くべきところを記載の都合上、横書きとした。以下同じである。
【０１０５】
【数２５】
2007287071.tif 000027
【０１０６】
図９（ｃ）に示すように１番目、２番目、３番目のロボットが抽出した特徴は第１主成分を表わす軸の上に配置されており、４番目のロボットの特徴はその軸から離れている。第1主成分は縦軸であり太い矢印で示した。従って１番目、２番目、３番目のロボットの特徴は互いに類似しており（同じ傾向を持ち）、４番目のロボットはそれとは異なった特徴を持っていると判断できる。言い換えると、緑色の傾向が、第１主成分であり、赤色の傾向は第２主成分である。
【０１０７】
次に顕著性を求める。まず、固有値が最大である固有ベクトルｖ1＝（０、１）を選び、それぞれのロボットの特徴をｖ1＝（０、１）の方向を持つ直線に射影する。すなわち、特徴であるベクトルｔは（数２６）のよう表される。また、（数２６）を固有ベクトルｖ1に射影するのは（数２７）の式で表される。従って、それぞれのロボットの顕著性は（数２８）のように表される。
【０１０８】
【数２６】
2007287071.tif 000028
【数２７】
2007287071.tif 000029
【数２８】
2007287071.tif 000030
【０１０９】
すなわち４番目のロボットだけ１の顕著性を持つ。このロボットが抽出する特徴が他から際だっていることを示す。これは、１から３番目の探索ロボットは緑色の傾向に並んでいるのに対して、４番目のロボットだけが赤色を見たために、４番目のロボットの顕著性が高いことに対応している。このように求めたｐを顕著性値とする。
【０１１０】
４番目のロボットだけが１の大きさに相当する信号を出し、他のロボットがそれを受信してその方向に進むので、少し後のロボットの位置は図９（ｄ）のようになる。１Ｔ、２Ｔ、３Ｔが、少し時間がたった後の１から３番目のロボットの位置を示す。この場合４番目は移動しない。
【０１１１】
以上が顕著性の抽出（Ｓ１０５２）の詳細な説明である。図１１にこれらをフローで示した。顕著性の抽出（Ｓ１０５２）からこのフローはスタートする（Ｓ１０７０）。
【０１１２】
まず、画像データにフィルタベクトルを作用させて特徴データを抽出する（Ｓ１０７２）。これは一般表現で、（数６）、具体的な説明では（数２０）に相当する。次に主成分分析を行う（Ｓ１０７４）。これは一般表現で、（数８）、具体的な説明では（数２２）に相当する。
【０１１３】
次に固有方程式を解く（Ｓ１０７６）。これは一般表現で、（数９）、具体的な説明では（数２３）に相当する。特徴データがｍ個あるとｍ×ｍの行列式になるが、この解法は一般的に知られるところである。固有方程式を解くことで、ｍ個の固有ベクトルとそれに対応するｍ個の固有値を得る事ができる。
【０１１４】
そして、固有値の大きなものからｌ個（エル個）選ぶ。ここで選んだ固有値の数は、個々の探索ロボットの顕著性値を求める場合に、いくつの類似性を考慮するかを意味する。例えば、上記の具体的な説明では、「緑色」という１つの類似性で顕著性を求めた。しかし、特徴データの数がより多い場合は、複数の類似性を考慮して顕著性を決める事もできる。
【０１１５】
次にＳ１０７８で選んだ固有ベクトルに特徴データを射影する（Ｓ１０８０）。これは（数１４）でもわかるように、選んだ固有ベクトルに全ての特徴データを次々に作用させる。すなわち、個々の探索ロボットからの画像データからｍ個の特徴データを抽出したとすると、ｌ個の固有ベクトルすべてと特徴データを作用させ、加え合わせる。このステップによってｋ番目の探索ロボットについて、t’(k)を求めることができる。
【０１１６】
Ｓ１０８０の結果に基づいて顕著性値を計算する（Ｓ１０８２）。これは一般表現で、（数１５）、具体的な説明では（数２８）に相当する。結果、個々の探索ロボットについて、１つの顕著性値ｐ（ｋ）を得ることができる。
【０１１７】
全ての探索ロボットについて、顕著性値を計算できたかを判断し（Ｓ１０８４）、顕著性値の大きなものからｊ個を選ぶ。この結果、顕著性値とその順位、およびその顕著性値を有する探索ロボットのＩＤ番号を得る事ができる。以上のようにして顕著性値の抽出のステップＳ１０５２は終了し、このルーチンを抜ける（Ｓ１０８８）。以上が監督ロボットの動作である。
【０１１８】
表示装置
図１２に、表示装置の概観を示す。表示装置は、表示部（１０２）と、アンテナ（１０４）を少なくとも有する。そのほか、操作部（１０６、１０８）を有する。また、表示部（１０２）にはカーソル（１１０、１１２）がある。表示部（１０２）は、液晶パネルで構成されるのが、好適であるが、有機若しくは無機のＥＬパネルや、ＳＥＤ、ＦＥＤなどの表示デバイスを用いる事ができる。カーソル（１１０、１１２）は、図に示したものに限定されるものではなく、表示部（１０２）上の座標を指示できるものであればよい。例えば、現在のパーソナルコンピュータで使われる矢印表示や、十字表示等であってもよい。
【０１１９】
操作部（１０６、１０８）は、カーソル（１１０、１１２）を移動させたり、監督ロボットや探索ロボットに指令を与えたりといった操作に用いられる。表示装置（１００）は、探索ロボットの位置情報を取得して、表示部（１０２）上に表示させるのが、主たる目的である。探索ロボットの集まり具合によって、何か特徴的なものを発見できるからである。
【０１２０】
また、カーソル（１１０、１１２）で指定したロボットの画像データを取得し、表示部（１０２）の画面上に表示させる事もできる。以上のように、探索ロボット、監督ロボット、表示装置によって、探索エリアの中で周囲とは異なる特徴的な対象物を、探索ロボットの集まり具合で発見することができる。
【０１２１】
なお、探索ロボットの位置情報は、探索ロボット自身から位置情報を取得する実施の形態を示したが、これに限定されるものではない。例えば、探索ロボット自身は光や電波や微弱な放射線を発信するだけで、監督ロボット若しくは表示装置が、探索ロボットを俯瞰する位置からこれらの発信を受け、探索ロボット全体の動きを把握するようにしてもよい。
【０１２２】
（実施の形態２）
本実施の形態では、探索ロボットが撮影した画像データから、特徴データを計算し、特徴データを監督ロボットに送信する。１枚の画像データから特徴データを求めるのは、かなり計算量が必要となる。従って、特徴データを各探索ロボットが計算して監督ロボットに送信すれば、監督ロボットの負荷が軽くなる。
【０１２３】
図３において、本実施の形態においては、画像処理部（６０）が特徴データの抽出まで行う。従って、画像処理部（６０）は、制御部（５０）に対して画像データではなく、特徴データを送る。
【０１２４】
図１３乃至図１５は、それぞれ、探索ロボットの探索フロー、監督ロボットの探索フロー、および探索ロボットの顕著性抽出の詳細を示すものである。図１３は図４とぼぼ同じであるが、画像処理（Ｓ１０１４）が特徴データの抽出まで行う点で異なる（Ｓ１０１３と記した。）また図４の画像データ送信（Ｓ１０１６）は、特徴データの送信（Ｓ１０１５と記載した）に変わる。
【０１２５】
画像処理（Ｓ１０１３）は、実施の形態１における画像処理（図４のＳ１０１４）に加え、実施の形態１の監督ロボットの処理の１部を行う。具体的には、監督ロボットの顕著性抽出のフロー（図１１）の、画像データから特徴データを抽出するステップ（Ｓ１０７２）を行うことである。より具体的には（数６）の処理を行う。従って、各探索ロボットはフィルタベクトルを予め監督ロボットや、利用者の表示装置（１００）から通知される。
【０１２６】
図１４に監督ロボットのフローを示す。実施の形態１では画像データを取得していた図７のＳ１０４８で特徴データを取得する（Ｓ１０４７）に変更される。また、顕著性の抽出（図７ではＳ１０５２）は、図１４では顕著性の抽出（Ｓ１０５１）となる。呼び方は同じであるが、実施の形態１とは異なる処理となるからである。
【０１２７】
図１５にそのＳ１０５１の処理のフローを示す。実施の形態１では図１１に対応するフローである。すでに個々の探索ロボットが自分の画像データに対して特徴抽出の処理を行っているので、本実施の形態の場合は特徴データの抽出というステップは不要となる。つまり、図１１のＳ１０７２のステップは本実施の形態の監督ロボットには不要となる。
【０１２８】
（実施の形態３）
これまでの実施の形態の説明では、探索ロボットが取得した画像データから特徴データを抽出するためのフィルタベクトルは予め監督ロボット、若しくは探索ロボットに与えられていた。確かに、探索エリアの環境が予め判明している場合は、特徴を抽出するためのフィルタベクトルを設計しておく事も可能である。また、いくつかの探索エリアの環境を予定し、予めいくつかのフィルタベクトルを用意しておくことも可能である。
【０１２９】
しかし、探索エリアは似ているようでも災害の発生の仕方などによって、探索エリア毎に異なるものであり、テンプレートのような作り置きのフィルタベクトルではうまく特徴データを抽出できない場合もある。そこで、本実施の形態では、フィルタベクトルを個々の探索ロボット自身が取得した画像データから作成する。
【０１３０】
本実施の形態では、その態様は実施の形態２とほとんど同じである。すなわち、探索を指示された探索ロボットは、図１３に示すフローに従って、周囲を撮影し、画像データを取得し、特徴抽出を行って、特徴データを監督ロボットに送信する。
【０１３１】
監督ロボットは、各探索ロボットから集まった特徴データから顕著性を抽出し、顕著な特徴データを送信した探索ロボットに通知する。
【０１３２】
顕著性を通知された探索ロボットは、顕著性に応じた顕著性信号を発信し、かつ他の探索ロボットの顕著性信号を受信する。そして、受信した顕著性信号に基づいて次の自分の移動位置を決めて移動する。
【０１３３】
本実施の形態では、探索ロボットが特徴データを抽出する前に自らフィルタベクトルを作る工程が入る点が、実施の形態２とは異なる。
【０１３４】
図１６に本実施の形態に係る探索ロボットのフォローを示す。Ｓ１０９０としてフィルタベクトルの作成の工程が、周囲の撮影（Ｓ１０１２）の前に新たに入る。以下に具体的にどのようにしてフィルタベクトルを作るかを説明する。
【０１３５】
時刻ｔにおいてセンサ５１０によってｎ個の画素からなる画像を撮影し、その画像の画素を並べたベクトルを（数２９）とする。ロボットを移動させながら画像を撮影し、このようなベクトルを多数個得る。
【０１３６】
【数２９】
2007287071.tif 000031
【数３０】
2007287071.tif 000032
【数３１】
2007287071.tif 000033
【０１３７】
次に（数３０）によってｎ×ｎの行列を算出し、（数３１）の固有値方程式を解くことによって固有値が大きいほうからｍ個の固有ベクトル（数３２）を算出し、フィルタベクトルとする。
【０１３８】
【数３２】
2007287071.tif 000034
【０１３９】
探索ロボットは、まず若干距離を移動しながら何枚かの周囲の画像を撮影し、その画像を主成分分析することで、自分の周囲の景色にある主たる因子を抽出する。そしてそれをフィルタベクトルとする。例えば、森の中に配置された探索ロボットは、この処理によって緑色の景色のフィルタベクトルを得る事ができるだろう。
【０１４０】
一度フィルタベクトルを作った後は、実施の形態２と同じ処理を行う。従って探索ロボットは、周囲の画像を撮影し、画像データｕを得て、上記のフィルタベクトルとの間で以下の処理を行う。
【０１４１】
【数３３】
2007287071.tif 000035
【０１４２】
この処理によってｍ個の数からなる特徴を算出する。ところで、このような処理によってフィルタベクトルを算出すると、個々の探索ロボット毎に異なるフィルタベクトルによる特徴抽出が行われる。この点、実施の形態１もしくは２とは大きく異なる点である。
【０１４３】
しかし、多くの探索ロボットを一定の探索エリア内で活動させれば、個々の探索ロボットのフィルタベクトルの多少の違いは、問題ではなくなる。なぜなら、同一の探索エリア内であれば、どの探索ロボットも似たような景色の中に配置されるからである。多数のデータの統計処理が探索ロボット毎のフィルタベクトルの違いを平準化する。
【０１４４】
本実施の形態では、予め探索エリアに適したフィルタベクトルを与えておく必要がないと言う点で非常に有用である。特に、どのような探索エリアに対しても、特徴データの抽出が可能になるという高い適用性を有する。
【図面の簡単な説明】
【０１４５】
【図１】本発明の各探索ロボットの動きを例示する図
【図２】本発明の探索ロボットの概観を示す図
【図３】本発明の探索ロボットの構成を示す図
【図４】本発明の探索ロボットの探索のフローを示す図
【図５】顕著性信号の例示を示す図
【図６】ある探索ロボットが、受信した顕著性信号を発信した探索ロボットとの位置関係を示す図
【図７】監督ロボットの監督動作のフローを示す図
【図８】顕著性を説明する図
【図９】本発明の探索ロボットの動きを単純化して説明する図
【図１０】図９の説明のロボットの画像変換素子を示す図
【図１１】顕著性値の算出のフローを示す図
【図１２】表示装置を示す図
【図１３】実施の形態２の探索ロボットのフローを示す図
【図１４】実施の形態２の監督ロボットのフローを示す図
【図１５】実施の形態２の監督ロボットの顕著性を求めるフローを示す図
【図１６】実施の形態３の探索ロボットのフローを示す図
【符号の説明】
【０１４６】
１０  探索ロボット
１６  位置測定器
１８  カメラ
２０  回転アンテナ
２２  固定アンテナ
５０  制御部
【図１】
2007287071.tif 000036
【図２】
2007287071.tif 000037
【図３】
2007287071.tif 000038
【図４】
2007287071.tif 000039
【図５】
2007287071.tif 000040
【図６】
2007287071.tif 000041
【図７】
2007287071.tif 000042
【図８】
2007287071.tif 000043
【図９】
2007287071.tif 000044
【図１０】
2007287071.tif 000045
【図１１】
2007287071.tif 000046
【図１２】
2007287071.tif 000047
【図１３】
2007287071.tif 000048
【図１４】
2007287071.tif 000049
【図１５】
2007287071.tif 000050
【図１６】
2007287071.tif 000051