(57)【要約】【課題】複数の種類の制御によって動作する制御対象物を、ユーザの好みに自律的に適応させながら動作させる。【解決手段】実施形態の自律制御システムは、第１の検出部と、認識部と、第１の判定部と、学習部と、第２の判定部と、制御部と、を備える。第１の検出部は、制御対象物の周辺情報を検出する。認識部は、周辺情報から認識対象物を示す認識情報を認識する。第１の判定部は、ユーザの生体情報から、ユーザのストレスの程度を示すストレス情報の増減を判定する。学習部は、ストレス情報の増減から、制御対象物の動作を、ストレス情報により示されるユーザのストレスを低下させる動作に修正するための修正情報を学習する。第２の判定部は、認識情報と、修正情報とから、制御対象物に対する制御の種類を決定し、決定された種類の制御による制御対象物の動作を定める制御情報を決定する。制御部は、制御対象物を制御情報により制御する。【選択図】図１
2017213984.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象物の周辺情報を検出する第１の検出部と、
前記周辺情報から認識対象物を示す認識情報を認識する認識部と、
ユーザの生体情報から、前記ユーザのストレスの程度を示すストレス情報の増減を判定する第１の判定部と、
前記ストレス情報の増減から、前記制御対象物の動作を、前記ストレス情報により示される前記ユーザのストレスを低下させる動作に修正するための修正情報を学習する学習部と、
前記認識情報と、前記修正情報とから、前記制御対象物に対する制御の種類を決定し、決定された種類の制御による前記制御対象物の動作を定める制御情報を決定する第２の判定部と、
前記制御対象物を前記制御情報により制御する制御部と、
を備える自律制御システム。
【請求項２】
前記第１の判定部は、前記制御の種類に応じて定められた照会期間内の前記ストレス情報の増減を判定する、
請求項１に記載の自律制御システム。
【請求項３】
前記ユーザの生体情報を、心拍センサ、発汗センサ、体温センサ及び臭気センサのうち、少なくとも１つにより検出する第２の検出部、
を更に備える請求項１に記載の自律制御システム。
【請求項４】
エネルギーハーベスティングにより、前記第１の判定部と、前記第２の検出部と、に電力を供給する給電部、
を更に備える請求項３に記載の自律制御システム。
【請求項５】
前記修正情報は、複数のパラメータを含む修正パラメータであり、
前記学習部は、前記複数のパラメータの一部又は全部を変更した後に判定された前記ストレス情報により示される不快の程度が減少するように前記修正パラメータを学習する、
請求項１に記載の自律制御システム。
【請求項６】
判定装置から、ユーザの生体情報から判定されたストレスの程度を示すストレス情報と、前記ストレス情報が判定された時刻を示す判定時刻と、が関連付けられた第１の受信データを受信する第１の通信部と、
第１の自律制御装置から、前記第１の自律制御装置の種類を示す装置種別と、制御の種類を示す制御種別と、前記制御が行われた時刻を示す制御時刻と、が関連付けられた第２の受信データを受信する第２の通信部と、
前記判定時刻と前記制御時刻との差が閾値以下である前記第１の受信データに含まれる前記ストレス情報、及び、前記判定時刻と前記制御時刻との差が前記閾値以下である前記第２の受信データに含まれる前記装置種別と前記制御種別と、を関連付けて記憶する記憶部と、
前記装置種別と前記制御種別との組み合わせ毎に、前記ストレス情報の履歴から、制御対象物の動作を、前記ユーザに好まれる動作に修正するための修正情報を学習する学習部と、を備え、
前記第２の通信部は、第２の自律制御装置の前記装置種別と、前記第２の自律制御装置による制御の前記制御種別との組み合わせに応じた前記修正情報を、前記第２の自律制御装置に送信する、
サーバ装置。
【請求項７】
制御対象物の周辺情報を検出するステップと、
前記周辺情報から認識対象物を示す認識情報を認識するステップと、
ユーザの生体情報から、前記ユーザのストレスの程度を示すストレス情報の増減を判定するステップと、
前記ストレス情報の増減から、前記制御対象物の動作を、前記ストレス情報により示される前記ユーザのストレスを低下させる動作に修正するための修正情報を学習するステップと、
前記認識情報と、前記修正情報とから、前記制御対象物に対する制御の種類を決定するステップと、
決定された種類の制御による制御対象物の動作を定める制御情報を決定するステップと、
前記制御対象物を前記制御情報により制御するステップと、
を含む自律制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は自律制御システム、サーバ装置及び自律制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
搭乗者の動作指示に応じて移動体が動作する際に、搭乗者の脈拍数に基づいて移動体の速度等の動作を修正する技術が従来から知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５０３５３０３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、従来の技術では、複数の種類の制御によって動作する制御対象物を、ユーザの好みに自律的に適応させながら動作させることが難しかった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の自律制御システムは、第１の検出部と、認識部と、第１の判定部と、学習部と、第２の判定部と、制御部と、を備える。第１の検出部は、制御対象物の周辺情報を検出する。認識部は、前記周辺情報から認識対象物を示す認識情報を認識する。第１の判定部は、ユーザの生体情報から、前記ユーザのストレスの程度を示すストレス情報の増減を判定する。学習部は、前記ストレス情報の増減から、前記制御対象物の動作を、前記ストレス情報により示される前記ユーザのストレスを低下させる動作に修正するための修正情報を学習する。第２の判定部は、前記認識情報と、前記修正情報とから、前記制御対象物に対する制御の種類を決定し、決定された種類の制御による前記制御対象物の動作を定める制御情報を決定する。制御部は、前記制御対象物を前記制御情報により制御する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】第１実施形態の自律制御システムの装置構成の例を示す図。
【図２】第１実施形態の照会要求の通信フレームフォーマットの例を示す図。
【図３】第１実施形態の照会応答の通信フレームフォーマットの例を示す図。
【図４】第１実施形態の照会期間及びストレス情報増減の例を示す図。
【図５Ａ】第１実施形態のストレス情報増減の例（回数の場合）を示す図。
【図５Ｂ】第１実施形態のストレス情報増減の例（累積値の場合）を示す図。
【図５Ｃ】第１実施形態のストレス情報増減の例（積分値の場合）を示す図。
【図６】第１実施形態の学習部のハードウェア構成の例を示す図。
【図７】第１実施形態の検出部及び算出部のハードウェア構成の例を示す図。
【図８】第１実施形態の自律制御方法の例を示すフローチャート。
【図９】第１実施形態の自律制御の例（駐車の場合）を示す図。
【図１０】第２実施形態の自律制御システムの装置構成の例を示す図。
【図１１】第２実施形態の受信データの通信フレームフォーマットの例１を示す図。
【図１２】第２実施形態の受信データの通信フレームフォーマットの例２を示す図。
【図１３】第１及び第２実施形態の自律制御装置のハードウェア構成の例を示す図。
【図１４】第１及び第２実施形態の判定装置のハードウェア構成の例を示す図。
【図１５】第２実施形態のサーバ装置のハードウェア構成の例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下に添付図面を参照して、自律制御システム、サーバ装置及び自立制御方法の実施形態を詳細に説明する。
【０００８】
（第１実施形態）
はじめに、第１実施形態について説明する。
【０００９】
［自律制御システムの装置構成］
図１は第１実施形態の自律制御システム１００の装置構成の例を示す図である。第１実施形態の自律制御システム１００は、自律制御装置１０及び判定装置２０を備える。
【００１０】
自律制御装置１０は、複数の種類の制御により、制御対象物の動作を自律的に制御する装置である。第１実施形態では、制御対象物が自動車等の移動体である場合を例にして説明する。すなわち自律制御装置１０が自動運転車等の移動体に搭載され、ユーザ２００が移動体の搭乗者である場合を例にして説明する。
【００１１】
なお制御対象物は、ユーザ２００が搭乗する移動体に限らず、ロボット、ドローン、海洋ロボット及び見守り端末等でもよい。見守り端末は、例えば音声等によりユーザ２００の行動に応じて警告等の通知を行う端末である。
【００１２】
判定装置２０は、自律制御装置１０のユーザ２００の生体情報を検出し、生体情報に基づくストレス情報の増減（変化量）を判定する。生体情報は、例えば心拍、発汗量、体温及び臭気等である。ストレス情報は、ユーザのストレスの程度を示す。ストレス情報は、例えば２５６階調の数値により表される。ストレス情報は、値が大きい程、ユーザ２００のストレスが大きい状態であることを示してもよいし、値が小さい程、ユーザ２００のストレスが大きい状態であることを示してもよい。ストレス情報は、例えば値が増加する程、ユーザ２００の心理状態が不快な心理状態に変化したことを示し、値が減少する程、ユーザ２００の心理状態が快適な心理状態に変化したことを示す。
【００１３】
判定装置２０は、例えばウェアラブルデバイス及びインプラントデバイス等である。ウェアラブルデバイスは、例えば下着、靴、靴下、手袋、マスク、マフラー、帽子、メガネ、コンタクトレンズ、時計及び導電性ウェア等である。インプラントデバイスは、ユーザ２００に埋め込まれるマイクロチップ等のデバイスである。
【００１４】
［自律制御装置の機能構成］
次に、第１実施形態の自律制御装置１０の機能構成の例について説明する。第１実施形態の自律制御装置１０は、検出部１１、認識部１２、判定部１３、制御部１４、出力部１５、照会部１６、通信部１７、記憶部１８及び学習部１９を備える。
【００１５】
検出部１１は、自律制御装置１０が搭載された移動体の周辺情報を検出する。検出部１１は、例えばＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  ＭＯＳ）カメラ、ミリ波レーダー、及び、ＬＩＤＡＲ（Ｌａｓｅｒ  Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ）等のセンサにより実現される。
【００１６】
認識部１２は、検出部１１により検出された周辺情報から、認識対象物を示す認識情報を認識する。認識対象物は、例えばユーザ２００が搭乗していない他の車両、歩行者、交差点、信号及び駐車場等である。
【００１７】
判定部１３は、認識部１２により認識された認識情報と、学習部１９により学習された修正情報とから、制御対象物に対する制御の制御種別を決定し、決定された種類の制御による制御対象物の動作を定める制御情報を決定する。
【００１８】
制御種別は、自律制御装置１０が搭載された移動体の制御の種類を示す。制御種別は、例えば黄信号直進、黄信号右折、追い越し及び駐車等である。
【００１９】
制御情報は、例えば制御種別毎に定められた１以上のパラメータを含む制御パラメータである。制御パラメータは、例えば移動体の位置を示す位置パラメータ、移動体の速度を示す速度パラメータ、及び、移動体の加速度を示す加速度パラメータ等を含む。例えば制御種別が駐車の場合、制御パラメータに含まれる位置パラメータにより、移動体が駐車する位置を制御する。
【００２０】
修正情報は、制御対象物の動作を、ユーザ２００に好まれる動作に修正する情報である。修正情報は、例えば１以上のパラメータを含む修正パラメータ（判断ウェイト）である。第１実施形態では、修正情報が修正パラメータである場合について説明する。修正パラメータは、例えば上述の位置パラメータを、ユーザ２００の好みの位置に修正するためのパラメータ、上述の速度パラメータを、ユーザ２００の好みの速度に修正するためのパラメータ、及び、上述の加速度パラメータを、ユーザ２００の好みの加速度に修正するためのパラメータ等を含む。判定部１３が、学習部１９により学習された修正パラメータにより、制御パラメータを修正することにより、制御部１４の制御をユーザ２００の好みに自律的に適応させることができる。
【００２１】
修正パラメータは、ユーザ２００のストレス情報の変化量（以下、「ストレス情報増減」という。）に基づいて学習されるパラメータである。修正パラメータ、及び、修正パラメータの学習方法の詳細については後述する。
【００２２】
制御部１４は、判定部１３により決定された制御種別及び制御パラメータに基づいて、自律制御装置１０が搭載された移動体の動作を制御する。また制御部１４は、移動体の動作の制御を開始するとともに、当該制御によるユーザ２００のストレス情報増減を照会する照会期間を、照会部１６に入力する。また制御部１４は、移動体の動作の制御を開始するとともに、当該制御の制御種別を記憶部１８に入力する。記憶部１８は、制御部１４から入力された制御種別に、判定装置２０により照会期間内に判定されたストレス情報増減を関連付けて記憶する。
【００２３】
出力部１５は、ユーザ２００に警告及び指示要求等を行うインターフェースである。
【００２４】
照会部１６は、制御部１４から照会期間を受け付けると、照会期間内のストレス情報増減の照会要求を通信部１７に入力する。
【００２５】
通信部１７は他の装置と通信する。通信部１７の通信方式は任意でよい。第１実施形態の通信部１７の通信方式は、無線通信方式である。通信部１７は、例えば照会部１６から照会要求を受け付けると、照会要求を判定装置２０に送信する。そして通信部１７は、判定装置２０から照会応答を受信する。
【００２６】
図２は第１実施形態の照会要求の通信フレームフォーマットの例を示す図である。第１実施形態の照会要求は、送信先アドレス、送信元アドレス、照会番号、照会期間及びＦＣＳ（Ｆｒａｍｅ  Ｃｈｅｃｋ  Ｓｅｑｕｅｎｃｅ）を含む。送信先アドレスは判定装置２０のアドレスである。送信元アドレスは自律制御装置１０のアドレスである。照会番号は制御部１４により行われた制御の各々を識別する番号である。照会期間は、ユーザ２００のストレス情報の増減を照会する期間である。ＦＣＳは、通信フレームに含まれるデータの誤りの検出及び訂正を可能にするために必要なデータである。
【００２７】
図３は第１実施形態の照会応答の通信フレームフォーマットの例を示す図である。第１実施形態の照会応答は、送信先アドレス、送信元アドレス、照会番号、ストレス情報増減及びＦＣＳを含む。送信先アドレスは自律制御装置１０のアドレスである。送信元アドレスは判定装置２０のアドレスである。照会番号は制御部１４により行われた制御の各々を識別する番号である。ストレス情報増減は、ユーザ２００のストレス情報の増減を示すデータである。ＦＣＳは、通信フレームに含まれるデータの誤りの検出及び訂正を可能にするために必要なデータである。
【００２８】
図４は第１実施形態の照会期間及びストレス情報増減の例を示す図である。
【００２９】
照会期間２０１ａは、制御部１４により黄信号直進の制御が行われたときの照会期間を示す。またストレス情報増減２０２ａは、照会期間２０１ａ内で判定装置２０により判定されたストレス情報の増減を示す。
【００３０】
照会期間２０１ｂは、制御部１４により黄信号右折の制御が行われたときの照会期間を示す。またストレス情報増減２０２ｂは、照会期間２０１ｂ内で判定装置２０により判定されたストレス情報の増減を示す。
【００３１】
照会期間２０１ｃは、制御部１４により追い越しの制御が行われたときの照会期間を示す。またストレス情報増減２０２ｃは、照会期間２０１ｃ内で判定装置２０により判定されたストレス情報の増減を示す。
【００３２】
照会期間２０１ｄは、制御部１４により駐車の制御が行われたときの照会期間を示す。またストレス情報増減２０２ｄは、照会期間２０１ｄ内で判定装置２０により判定されたストレス情報の増減を示す。
【００３３】
照会期間２０１ａ〜２０１ｄの長さは、制御種別毎に定められる。例えば照会期間２０１ｄの長さは、照会期間２０１ａ〜２０１ｃの長さよりも長い。これは、駐車をする制御にかかる時間は、黄信号直進、黄信号右折、及び、追い越しの制御に比べて時間がかかるためである。すなわち図４の例では、照会期間２０１ｄは、駐車の制御の開始から終了までのユーザ２００のストレス情報の増減を判定するために十分な期間を確保するため、照会期間２０１ａ〜２０１ｃよりも長く定められている。
【００３４】
図１に戻り、照会部１６は、通信部１７により判定装置２０から受信したストレス情報増減を記憶部１８に記憶する。
【００３５】
記憶部１８は、制御種別、制御回数及びストレス情報増減を関連付けて記憶する。すなわち記憶部１８は、ユーザ２００のストレス情報増減の履歴を、制御種別毎に記憶する。なおストレス情報増減のデータ形式は任意でよい。
【００３６】
＜ストレス情報増減のデータ形式の例＞
図５Ａは第１実施形態のストレス情報増減の例（回数の場合）を示す図である。図５Ａの例は、ストレス情報増減のデータ形式が、照会期間内のユーザ２００のストレス情報が、閾値を超えた回数である場合を示す。例えば図５Ａの黄信号直進の例では、制御回数が８回であり、ユーザ２００のストレス情報増減が４回である。これは、８回行われた黄信号直進の制御のうち、４回の黄信号直進の制御の照会期間で、ユーザ２００のストレス情報が閾値を超えたことを示す。
【００３７】
図５Ｂは第１実施形態のストレス情報増減の例（累積値の場合）を示す図である。図５Ｂの例は、ストレス情報増減のデータ形式が、照会期間内のユーザ２００のストレス情報の差分の累積値である場合を示す。例えば図５Ｂの黄信号直進の例では、制御回数が８回であり、ユーザ２００のストレス情報増減が１２である。これは、８回の黄信号直進の制御のそれぞれについて算出された、黄信号直進の制御の照会期間内のユーザ２００のストレス情報の最大値及び最小値の差分を累積した値が１２であることを示す。
【００３８】
図５Ｃは第１実施形態のストレス情報増減の例（積分値の場合）を示す図である。図５Ｃの例は、ストレス情報増減のデータ形式が、照会期間内のユーザ２００のストレス情報を示す関数を積分することにより得られた積分値である場合を示す。例えば図５Ｃの黄信号直進の例では、制御回数が８回であり、ユーザ２００のストレス情報増減が３００である。これは、８回の黄信号直進の制御のそれぞれについて算出された、黄信号直進の制御の照会期間の開始時から終了時までの区間のユーザ２００のストレス情報を示す関数の積分値の和が３００であることを示す。
【００３９】
図５Ａ〜図５Ｃは、第１実施形態のストレス情報増減のデータ形式の例であり、ストレス情報増減を他のデータ形式により表してもよい。また記憶部１８は、複数のデータ形式のストレス情報増減を組み合わせて記憶してもよい。
【００４０】
＜修正パラメータの学習＞
図１に戻り、学習部１９は、記憶部１８に記憶されたユーザ２００のストレス情報増減から、制御種別毎に修正パラメータｗ＝｛ｗ０，ｗ１，ｗ２，・・・，ｗＮ｝を学習する。学習部１９は、修正パラメータｗ＝｛ｗ０，ｗ１，ｗ２，・・・，ｗＮ｝の一部又は全部を変更した後に判定されたストレス情報により示される不快の程度が減少（快適の程度が増加）するように修正パラメータｗ＝｛ｗ０，ｗ１，ｗ２，・・・，ｗＮ｝を学習する。そして学習部１９は、判定部１３が動作するときに、修正パラメータｗ＝｛ｗ０，ｗ１，ｗ２，・・・，ｗＮ｝を判定部１３に入力する。
【００４１】
具体的には、はじめに、学習部１９は、平均的なユーザ２００により好まれる制御を表す制御パラメータｃ＝｛ｃ０，ｃ１，ｃ２，・・・，ｃＮ｝を生成可能なパラメータｗｎ（ｎ＝０，１，・・・，Ｎ）の組を修正パラメータの初期値とする。
【００４２】
次に、学習部１９は、判定部１３が動作するときに、現在の修正パラメータｗｏｌｄ＝｛ｗ０，ｗ１，ｗ２，・・・，ｗｎｏｌｄ，・・・，ｗＮ｝から、十分に小さい正の整数δだけ変動させたｗｒｅｆ＝｛ｗ０，ｗ１，ｗ２，・・・，ｗｎｏｌｄ＋δ，・・・，ｗＮ｝を、判定部１３に入力する。
【００４３】
次に、学習部１９は、ｗｒｅｆに対して、一定の統計量として評価できる十分な数のストレス情報増減Ｅ１が記憶部１８に蓄積される度に、下記式（１）により、修正パラメータｗｏｌｄ＝｛ｗ０，ｗ１，ｗ２，・・・，ｗｎｏｌｄ，・・・，ｗＮ｝を、新しい修正パラメータｗｎｅｗ＝｛ｗ０，ｗ１，ｗ２，・・・，ｗｎｎｅｗ，・・・，ｗＮ｝に更新する。
【００４４】
【数１】
2017213984.tif 000003
【００４５】
ここでＥ０は、現在の修正パラメータｗｏｌｄ＝｛ｗ０，ｗ１，ｗ２，・・・，ｗｎｏｌｄ，・・・，ｗＮ｝に基づいて生成された制御パラメータｃによる制御が行われた際に判定されたストレス情報増減である。
【００４６】
また、Ｅ１バーは、修正パラメータｗｒｅｆ＝｛ｗ０，ｗ１，ｗ２，・・・，ｗｎｏｌｄ＋δ，・・・，ｗＮ｝に基づいて生成された制御パラメータｃによる制御が行われた際に判定されたストレス情報増減の平均値である。
【００４７】
また、εは十分に小さい正の実数である。
【００４８】
学習部１９は、上述の式（１）による更新を繰り返すことにより、ユーザ２００のストレス情報増減を最小化することができる。これにより、制御部１４による制御を、判定装置２０により生体情報を取得されている特定のユーザ２００に好まれる制御に適応させることができる。
【００４９】
図６は第１実施形態の学習部１９のハードウェア構成の例を示す図である。第１実施形態の学習部１９は、例えば更新トリガ生成回路１９１、保持回路１９２及び更新値生成回路１９３により実現される。
【００５０】
更新トリガ生成回路１９１は、ｗｒｅｆに対して、一定の統計量として評価できる十分な数のストレス情報増減Ｅ１が記憶部１８に蓄積されたか否かを判定する。更新トリガ生成回路１９１は、一定の統計量として評価できる十分な数のストレス情報増減Ｅ１が記憶部１８に蓄積された場合、修正パラメータｗ＝｛ｗ０，ｗ１，ｗ２，・・・，ｗＮ｝の更新通知を保持回路１９２に入力する。
【００５１】
保持回路１９２は、現在、保持回路１９２内で保持されている修正パラメータｗ＝｛ｗ０，ｗ１，ｗ２，・・・，ｗＮ｝を、判定部１３に入力する。
【００５２】
また保持回路１９２は、更新トリガ生成回路１９１から、更新通知を受け付けると、保持回路１９２内で保持されている修正パラメータｗ＝｛ｗ０，ｗ１，ｗ２，・・・，ｗＮ｝を、更新値生成回路１９３に入力する。そして保持回路１９２は、更新値生成回路１９３から、更新された修正パラメータｗ＝｛ｗ０，ｗ１，ｗ２，・・・，ｗＮ｝を受け付けると、当該修正パラメータｗ＝｛ｗ０，ｗ１，ｗ２，・・・，ｗＮ｝を、保持回路１９２内に保持する。
【００５３】
更新値生成回路１９３は、保持回路１９２から、修正パラメータｗ＝｛ｗ０，ｗ１，ｗ２，・・・，ｗＮ｝を受け付けると、上述の式（１）により、修正パラメータｗ＝｛ｗ０，ｗ１，ｗ２，・・・，ｗＮ｝を更新する。そして更新値生成回路１９３は、更新された修正パラメータｗ＝｛ｗ０，ｗ１，ｗ２，・・・，ｗＮ｝を、保持回路１９２に入力する。
【００５４】
［判定装置の機能構成］
次に、第１実施形態の判定装置２０の機能構成の例について説明する。第１実施形態の判定装置２０は、検出部２１、算出部２２、記憶部２３、判定部２４、通信部２５及び給電部２６を備える。
【００５５】
検出部２１は、ユーザ２００の生体情報を検出し、生体情報を算出部２２に入力する。算出部２２は、検出部２１から生体情報を受け付けると、生体情報に基づいてストレス情報を算出する。
【００５６】
図７は第１実施形態の検出部２１及び算出部２２のハードウェア構成の例を示す図である。
【００５７】
第１実施形態の検出部２１は、例えば心拍センサ２１１、発汗センサ２１２、体温センサ２１３及び臭気センサ２１４により実現される。不快という感情を始めとする心理的ストレスがユーザ２００に発生した場合、心拍の上昇、発汗量の増加、体温の上昇、及び、体臭の変化等が、ユーザ２００の人体に引き起こされることが知られている。心拍センサ２１１は、ユーザ２００の心拍数を検出する。発汗センサ２１２は、ユーザ２００の発汗量を検出する。体温センサ２１３は、ユーザ２００の体温を検出する。臭気センサ２１４は、ユーザ２００の臭気を検出する。
【００５８】
第１実施形態の算出部２２は、例えば生体情報処理回路２２１により実現される。生体情報処理回路２２１は、各種センサ２１１〜２１４により検出された検出値を組み合わせることにより、ストレス情報を示す信号を算出する。生体情報処理回路２２１がストレス情報を算出する方法は任意でよい。生体情報処理回路２２１は、例えばストレス情報を生成する関数を使用した処理、及び、ストレス情報を決定するテーブルを使用した処理等により、ストレス情報を算出する。ストレス情報を生成する関数を使用する場合は、例えば、十分な数の実験データ（各種センサ２１１〜２１４により検出された検出値の組み合わせのサンプル）を統計処理することによって得られた関数を使用する。また、統計処理により得られた関数を、教師データとして用いた機械学習によって得られた関数を使用してもよい。
【００５９】
図１に戻り、算出部２２はストレス情報を記憶部２３に記憶する。判定部２４は、記憶部２３に記憶されたストレス情報の増減を判定する。
【００６０】
具体的には、判定部２４は、ストレス情報の増減を回数で判定する場合（図５Ａ参照）、照会期間内のユーザ２００のストレス情報が、閾値を超えたか否かを判定する。また判定部２４は、ストレス情報の増減を累積値で判定する場合（図５Ｂ参照）、照会期間内のユーザ２００のストレス情報の差分を判定（算出）する。また判定部２４は、ストレス情報の増減を積分値で判定する場合（図５Ｃ参照）、照会期間内のユーザ２００のストレス情報を示す関数を積分することにより得られた積分値を判定（算出）する。
【００６１】
通信部２５は他の装置と通信する。通信部２５の通信方式は任意でよい。第１実施形態の通信部２５の通信方式は、無線通信方式である。通信部２５は、自律制御装置１０から照会要求（図２参照）を受信すると、照会期間内のストレス情報の増減の判定処理の実行を、判定部２４に要求する。そして通信部２５は、判定部２４により判定されたストレス情報増減を含む照会応答（図３参照）を、自律制御装置１０に送信する。
【００６２】
給電部２６は、エネルギーハーベスティングにより、判定装置２０に電力を供給する。給電部２６は、例えば熱電発電及び圧電発電等により受電された電力、又は、ＲＦ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）受電等により受電された電力を、判定装置２０に供給する。ＲＦ受電をする場合、例えば自律制御装置１０から照会要求を受信するとともに、自律制御装置１０から受電してもよい。
【００６３】
［自律制御方法］
次に第１実施形態の自律制御方法の例について説明する。
【００６４】
図８は第１実施形態の自律制御方法の例を示すフローチャートである。図８の例は、１つの種類の制御（例えば駐車）を自律的に行う方法を示す。自律制御装置１０は、複数の種類の制御のそれぞれについて、図８のフローにより示される処理を行う。
【００６５】
＜初期化処理＞
はじめに、学習部１９が、平均的なユーザ２００により好まれる制御を表す制御パラメータｃ＝｛ｃ０，ｃ１，ｃ２，・・・，ｃＮ｝を生成可能なパラメータｗｎ（ｎ＝０，１，・・・，Ｎ）の組を修正パラメータの初期値に設定する（ステップＳ１）。
【００６６】
次に、学習部１９は、ユーザ２００のストレス情報増減の履歴を記憶する記憶部１８を初期化する（ステップＳ２）。
【００６７】
次に、自律制御装置１０は、修正パラメータｗ＝｛ｗ０，ｗ１，ｗ２，・・・，ｗＮ｝に含まれるパラメータｗｎ（ｎ＝０，１，・・・，Ｎ）について、ステップＳ４〜ステップＳ９の処理を繰り返す（ステップＳ３）。
【００６８】
＜繰り返し処理＞
検出部１１が、自律制御装置１０が搭載された移動体の周辺情報を、ＣＭＯＳカメラ、ミリ波レーダー及びＬＩＤＡＲ等のセンサにより検出する（ステップＳ４）。
【００６９】
次に、認識部１２が、検出部１１により検出された周辺情報から、認識対象物を示す認識情報を認識する（ステップＳ５）。
【００７０】
次に、判定部１３が、認識部１２により認識された認識情報と、学習部１９により学習された修正パラメータと、から、制御対象物に対する制御の制御種別を決定し、決定された種類の制御による制御対象物の動作を定める制御パラメータを決定する（ステップＳ６）。なお判定部１３は、ステップＳ６の処理を初めて行う場合、ステップＳ１の処理により設定された修正パラメータの初期値を参照する。
【００７１】
次に、制御部１４が、ステップＳ６の処理により決定された制御種別及び制御パラメータに基づいて、自律制御装置１０が搭載された移動体の動作を制御する（ステップＳ７）。
【００７２】
次に、照会部１６が、制御部１４から照会期間を受け付け、照会期間内のストレス情報増減の照会要求を、通信部１７を介して判定装置２０に送信する（ステップＳ８）。
【００７３】
次に、記憶部１８が、判定装置２０により判定されたストレス情報増減と、制御種別及び制御回数とを関連付けて記憶することにより、ストレス情報増減を蓄積する（ステップＳ９）。
【００７４】
＜更新処理＞
次に、ステップＳ４〜ステップＳ９の処理を繰り返すことにより、ｗｎ（ｎ＝０，１，・・・，Ｎ）の各々について、一定の統計量として評価できる十分な数のストレス情報増減が記憶部１８に蓄積された場合、学習部１９が、上述の式（１）により、修正パラメータｗ＝｛ｗ０，ｗ１，ｗ２，・・・，ｗＮ｝を更新する（ステップＳ１０）。そして処理は、ステップＳ２に戻る。
【００７５】
図９は第１実施形態の自律制御の例（駐車の場合）を示す図である。図９の例は、自車両に対して左側に他車両があり、右側に柱がある場合を示す。右ハンドルの自車両の運転席に搭乗するユーザ２００が、自身の乗降スペース２０６ｂと比較して、助手席側の乗降スペース２０６ａの確保を優先して駐車することを好む場合を示す。図９に示すように駐車が制御されることにより、例えば助手席の搭乗者の乗降が快適になるとともに、左側にある他車両との扉の接触リスクを低減することができる。
【００７６】
図９に示す駐車の自律制御は、例えば助手席に、体の不自由な人又は子供等を搭乗させることが多いユーザ２００等にとって好適である。ユーザ２００が、自律制御装置１０に駐車の自律制御を指示した場合に、乗降スペース２０６ｂよりも乗降スペース２０６ａが狭い場合の方が、ストレス情報の増加が大きければ、自律制御装置１０がストレス情報の増加を減少するように修正パラメータの学習を行うことにより、図９に示す駐車の制御を自律的に行うことができる。
【００７７】
このように、第１実施形態の自律制御システム１００では、ＨＭＳ（Ｈｕｍａｎ  ＆  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇ）を実現することで、複数の種類の制御の各々について、制御の事後のストレス情報の増減を判定することができる。これにより、制御対象物のパートナーであるユーザ２００の好みに適応した複数の種類の自律的な制御により、制御対象物を動作させることができる。
【００７８】
なお第１実施形態では、判定装置２０は、ウェアラブルデバイス及びインプラントデバイスであることを想定して説明したが、判定装置２０は、制御対象物の据え付け器具等でもよい。据え付け器具は、例えば制御対象物が移動体の場合、座席及びハンドル等である。
【００７９】
また第１実施形態では、給電部２６がエネルギーハーベスティングにより判定装置２０に給電する場合について説明したが、給電部２６は電池等でもよい。
【００８０】
以上説明したように、第１実施形態の自律制御システム１００では、判定部２４が、ユーザ２００の生体情報から、ユーザ２００のストレスの程度を示すストレス情報の増減を判定する。学習部１９が、ストレス情報の増減から、制御対象物の動作を、ストレス情報により示されるユーザ２００のストレスを低下させる動作に修正するための修正情報（第１実施形態の説明では、修正パラメータ）を学習する。判定部１３が、認識情報と、修正情報とから、制御対象物に対する制御の種類（第１実施形態の説明では、制御種別）を決定し、決定された種類の制御による制御対象物の動作を定める制御情報（第１実施形態の説明では、制御パラメータ）を決定する。そして制御部１４が、制御対象物を制御情報により制御する。
【００８１】
第１実施形態の自律制御システム１００によれば、複数の種類の制御によって動作する制御対象物を、ユーザ２００の好みに自律的に適応させながら動作させることができる。例えば自律制御の高度化に伴い自律制御に対するユーザの好みの差が顕著であり、制御対象物の出荷時の初期設定による動作では、制御対象物のパートナーであるユーザ２００に不快感を与える可能性がある場合に、第１実施形態の自律制御システム１００を適用すると好適である。
【００８２】
（第２実施形態）
次に第２実施形態について説明する。第２実施形態では、第１実施形態と同様の説明については省略し、第１実施形態と異なる箇所について説明する。
【００８３】
［自律制御システムの装置構成］
図１０は第２実施形態の自律制御システム１００の装置構成の例を示す図である。第２実施形態の自律制御システム１００は、自律制御装置１０ａ、自律制御装置１０ｂ、判定装置２０及びサーバ装置３０を備える。第２実施形態の自律制御システム１００は、第１実施形態の自律制御システム１００の装置構成に、自律制御装置１０ｂ及びサーバ装置３０が追加されている。
【００８４】
自律制御装置１０ｂは、複数の種類の制御を自律的に行う生活支援ロボットに搭載される。生活支援ロボットは、例えば、高齢者の外出時に危険を予測してナビゲートするサービス等を行う。以下、自律制御装置１０ａ及び１０ｂを区別しない場合は、単に自律制御装置１０という。なお第２実施形態では、簡単のため、自律制御装置１０の数が２つである場合について説明しているが、自律制御システム１００に含まれる自律制御装置１０の数は任意でよい。
【００８５】
サーバ装置３０は、１以上の自律制御装置１０、及び、１以上の判定装置２０から受信した受信データから、自律制御装置１０の種類毎に、修正情報を生成する。第２実施形態の修正情報は、例えば１以上のパラメータを含む修正パラメータ（判断ウェイト）である。
【００８６】
サーバ装置３０により自律制御装置１０の種類毎に生成された修正パラメータは、例えば同じ種類の自律制御装置１０の修正パラメータの初期値として利用することができる。また例えば、サーバ装置３０により自律制御装置１０の種類毎に生成された修正パラメータは、自装置内に学習部１９を備えていない自律制御装置１０に利用することができる。
【００８７】
［自律制御装置の機能構成］
次に、第２実施形態の自律制御装置１０の機能構成の例について説明する。第２実施形態の自律制御装置１０ａは、検出部１１、認識部１２、判定部１３、制御部１４、出力部１５、照会部１６、通信部１７ａ、通信部１７ｂ、記憶部１８及び学習部１９を備える。第２実施形態の自律制御装置１０は、第１実施形態の自律制御装置１０の構成に、通信部１７ｂが更に追加されている。
【００８８】
通信部１７ｂは他の装置と通信する。通信部１７ｂの通信方式は任意でよい。第２実施形態の通信部１７ｂの通信方式は、無線通信方式である。
【００８９】
通信部１７ｂは、例えばサーバ装置３０から修正パラメータを受信すると、修正パラメータを判定部１３に入力する。通信部１７ｂは、例えば修正パラメータの初期値により判定部１３を動作させるときに、サーバ装置３０に修正パラメータの初期値を要求することにより、サーバ装置３０から修正パラメータを受信する。
【００９０】
また例えば、通信部１７ｂは、制御部１４により制御対象物の動作が制御されたときに、制御が行われた時刻を示す制御時刻と、上述の制御種別と、をサーバ装置３０に送信する。
【００９１】
［判定装置の機能構成］
次に、第２実施形態の判定装置２０の機能構成の例について説明する。第２実施形態の判定装置２０は、検出部２１、算出部２２、記憶部２３、判定部２４、通信部２５ａ、通信部２５ｂ及び給電部２６を備える。第２実施形態の判定装置２０は、第１実施形態の判定装置２０の構成に、通信部２５ｂが更に追加されている。
【００９２】
通信部２５ｂは他の装置と通信する。通信部２５ｂの通信方式は任意でよい。第２実施形態の通信部２５ｂの通信方式は、無線通信方式である。通信部２５ｂは、例えばストレス情報の判定が行われた時刻を示す判定時刻と、上述のストレス情報とを、サーバ装置３０に送信する。通信部２５ｂは、判定時刻に関連付けられたストレス情報を、例えば１分毎等の送信間隔で、定期的にサーバ装置３０に送信する。
【００９３】
［サーバ装置の機能構成］
次に、第２実施形態のサーバ装置３０の機能構成の例について説明する。第２実施形態のサーバ装置３０は、通信部３１ａ、通信部３１ｂ、記憶部３２及び学習部３３を備える。
【００９４】
通信部３１ａは、１以上の自律制御装置１０から制御時刻に関連付けられた制御種別を受信し、１以上の判定装置２０から判定時刻に関連付けられたストレス情報を受信する。
【００９５】
図１１は第２実施形態の受信データの通信フレームフォーマットの例１を示す図である。図１１は、サーバ装置３０が自律制御装置１０から受信データを受信した場合を示す。送信先アドレスはサーバ装置３０のアドレスである。送信元アドレスは自律制御装置１０のアドレスである。制御時刻は、自律制御装置１０により制御対象物の制御が行われた時刻である。装置種別は、自律制御装置１０の種類を示す。制御種別は、自律制御装置１０により行われた制御の種類を示す。ＦＣＳは、通信フレームに含まれるデータの誤りの検出及び訂正を可能にするために必要なデータである。
【００９６】
図１２は第２実施形態の受信データの通信フレームフォーマットの例２を示す図である。図１２は、サーバ装置３０が判定装置２０から受信データを受信した場合を示す。送信先アドレスはサーバ装置３０のアドレスである。送信元アドレスは判定装置２０のアドレスである。判定時刻は、判定装置２０によりストレス情報が判定（算出）された時刻である。ストレス情報は、ストレスの程度を示す２５６階調の数値である。ＦＣＳは、通信フレームに含まれるデータの誤りの検出及び訂正を可能にするために必要なデータである。
【００９７】
図１０に戻り、通信部３１ａは、制御時刻と判定時刻との差が、閾値以下となる受信データに含まれる装置種別、制御種別及びストレス情報を関連付けて記憶部３２に記憶する。
【００９８】
通信部３１ｂは、学習部３３により、装置種別及び制御種別の組み合わせ毎に生成された修正パラメータのうち、自律制御装置１０から要求された修正パラメータを、自律制御装置１０に送信する。
【００９９】
記憶部３２は、制御時刻（判定時刻）、装置種別、制御種別及びストレス情報を関連付けて記憶する。なお記憶部３２は、例えば制御時刻、装置種別及び制御種別を関連付けたテーブルと、判定時刻及びストレス情報を関連付けたテーブルと、により、装置種別、制御種別及びストレス情報を別々に記憶してもよい。
【０１００】
学習部３３は、サブセット生成部３３１ａ、サブセット生成部３３１ｂ及びサブセット生成部３３１ｃを備える。学習部３３は、ユーザ２００が好む制御を自律制御装置１０の種類毎に学習することにより、自律制御装置１０の種類毎に異なる修正パラメータを生成する。
【０１０１】
サブセット生成部３３１ａは、例えば自律制御装置１０の種類が移動体である場合の修正パラメータを、制御種別毎に学習する。具体的には、サブセット生成部３３１ａは、移動体を示す装置種別に関連付けられたユーザ２００のストレス情報の履歴を、記憶部３２から制御種別毎に読み出し、制御種別毎にストレス情報の増減を算出する。そしてサブセット生成部３３１ａは、第１実施形態の学習部１９による処理と同様の処理により、制御種別毎に、修正パラメータを生成する。
【０１０２】
サブセット生成部３３１ｂは、例えば自律制御装置１０の種類がロボットである場合の修正パラメータを、制御種別毎に学習する。サブセット生成部３３１ｃは、例えば自律制御装置１０の種類が見守り端末である場合の修正パラメータを、制御種別毎に学習する。
【０１０３】
以上説明したように、第２実施形態の自律制御システム１００によれば、複数の自律制御装置１０で行われた制御時に判定装置２０により判定されたストレス情報の履歴を共有することができる。
【０１０４】
また第２実施形態の自律制御システム１００によれば、ある自律制御装置１０の制御時に判定されたストレス情報の履歴から学習された修正パラメータを、同種の他の自律制御装置１０に継承することができる。例えばユーザ２００が、新規に自律制御装置１０を使用する場合でも、ユーザ２００により使用されていた同種の自律制御装置１０の修正パラメータを継承することにより、ユーザ２００の好みに適応した自律制御が可能になる。
【０１０５】
最後に、第１及び第２実施形態の自律制御システム１００のハードウェア構成の例について説明する。
【０１０６】
［自律制御装置のハードウェア構成］
図１３は第１及び第２実施形態の自律制御装置１０のハードウェア構成の例を示す図である。第１及び第２実施形態の自律制御装置１０は、制御装置３０１、主記憶装置３０２、補助記憶装置３０３、表示装置３０４、入力装置３０５、通信装置３０６、センサ３０７及びＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）３０８を備える。制御装置３０１、主記憶装置３０２、補助記憶装置３０３、表示装置３０４、入力装置３０５、通信装置３０６、センサ３０７及びＡＳＩＣ３０８は、バス３１０を介して接続されている。
【０１０７】
制御装置３０１は補助記憶装置３０３から主記憶装置３０２に読み出されたプログラムを実行する。制御装置３０１は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。主記憶装置３０２はＲＯＭ及びＲＡＭ等のメモリである。補助記憶装置３０３はメモリカード及びＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等である。
【０１０８】
表示装置３０４は情報を表示する。表示装置３０４は、例えば液晶ディスプレイである。入力装置３０５は、情報の入力を受け付ける。入力装置３０５は、例えばボタン等である。なお表示装置３０４及び入力装置３０５は、表示機能と入力機能とを兼ねる液晶タッチパネル等でもよい。
【０１０９】
通信装置３０６は他の装置と情報を送受信する。通信装置３０６は、例えば無線通信モジュールである。
【０１１０】
センサ３０７は、例えばＣＭＯＳカメラ、ミリ波レーダー、及び、ＬＩＤＡＲ等の検出装置である。
【０１１１】
ＡＳＩＣ３０８は、上述の第１及び第２実施形態の自律制御装置１０の機能構成のうち、専用回路により実現可能な機能の処理を行う。専用回路により実現可能な機能は、例えば学習部１９（図６参照）である。
【０１１２】
第１及び第２実施形態の自律制御装置１０で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ−Ｒ及びＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されてコンピュータ・プログラム・プロダクトとして提供される。
【０１１３】
また第１及び第２実施形態の自律制御装置１０で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また第１及び第２実施形態の自律制御装置１０が実行するプログラムを、ダウンロードさせずにインターネット等のネットワーク経由で提供するように構成してもよい。
【０１１４】
また第１及び第２実施形態の自律制御装置１０で実行されるプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【０１１５】
第１及び第２実施形態の自律制御装置１０で実行されるプログラムは、上述の第１及び第２実施形態の自律制御装置１０の機能構成のうち、プログラムにより実現可能な機能を含むモジュール構成となっている。
【０１１６】
プログラムにより実現される機能は、制御装置３０１が補助記憶装置３０３等の記憶媒体からプログラムを読み出して実行することにより、プログラムにより実現される機能が主記憶装置３０２にロードされる。すなわちプログラムにより実現される機能は、主記憶装置３０２上に生成される。
【０１１７】
なお第１及び第２実施形態の自律制御装置１０の機能の一部又は全部を、ＡＳＩＣ３０８等のハードウェアにより実現するか、制御装置３０１により実行されるプログラムにより実現するかは、処理速度及び費用等に応じて適宜決定してよい。
【０１１８】
［判定装置のハードウェア構成］
図１４は第１及び第２実施形態の判定装置２０のハードウェア構成の例を示す図である。
【０１１９】
第１及び第２実施形態の判定装置２０は、制御装置４０１、主記憶装置４０２、補助記憶装置４０３、通信装置４０４、センサ４０５及びＡＳＩＣ４０６を備える。制御装置４０１、主記憶装置４０２、補助記憶装置４０３、通信装置４０４、センサ４０５及びＡＳＩＣ４０６は、バス４１０を介して接続されている。
【０１２０】
制御装置４０１は補助記憶装置４０３から主記憶装置４０２に読み出されたプログラムを実行する。制御装置４０１は、例えばＣＰＵである。主記憶装置４０２はＲＯＭ及びＲＡＭ等のメモリである。補助記憶装置４０３はフラッシュメモリ等である。
【０１２１】
通信装置４０４は他の装置と情報を送受信する。通信装置４０４は、例えば無線通信モジュールである。
【０１２２】
センサ４０５は、例えば上述の心拍センサ２１１、発汗センサ２１２、体温センサ２１３及び臭気センサ２１４等の検出装置である。
【０１２３】
ＡＳＩＣ４０６は、上述の第１及び第２実施形態の判定装置２０の機能構成のうち、専用回路により実現可能な機能の処理を行う。専用回路により実現可能な機能は、例えば算出部２２（図７参照）である。
【０１２４】
第１及び第２実施形態の判定装置２０で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ−Ｒ及びＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されてコンピュータ・プログラム・プロダクトとして提供される。
【０１２５】
また第１及び第２実施形態の判定装置２０で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また第１及び第２実施形態の判定装置２０が実行するプログラムを、ダウンロードさせずにインターネット等のネットワーク経由で提供するように構成してもよい。
【０１２６】
また第１及び第２実施形態の判定装置２０で実行されるプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【０１２７】
第１及び第２実施形態の判定装置２０で実行されるプログラムは、上述の第１及び第２実施形態の判定装置２０の機能構成のうち、プログラムにより実現可能な機能を含むモジュール構成となっている。
【０１２８】
プログラムにより実現される機能は、制御装置４０１が補助記憶装置４０３等の記憶媒体からプログラムを読み出して実行することにより、プログラムにより実現される機能が主記憶装置４０２にロードされる。すなわちプログラムにより実現される機能は、主記憶装置４０２上に生成される。
【０１２９】
なお第１及び第２実施形態の判定装置２０の機能の一部又は全部を、ＡＳＩＣ４０６等のハードウェアにより実現するか、制御装置４０１により実行されるプログラムにより実現するかは、処理速度及び費用等に応じて適宜決定してよい。
【０１３０】
［サーバ装置のハードウェア構成］
図１５は第２実施形態のサーバ装置３０のハードウェア構成の例を示す図である。実施形態のサーバ装置３０は、制御装置５０１、主記憶装置５０２、補助記憶装置５０３、表示装置５０４、入力装置５０５及び通信装置５０６を備える。制御装置５０１、主記憶装置５０２、補助記憶装置５０３、表示装置５０４、入力装置５０５及び通信装置５０６は、バス５１０を介して接続されている。
【０１３１】
制御装置５０１は補助記憶装置５０３から主記憶装置５０２に読み出されたプログラムを実行する。制御装置５０１は、例えばＣＰＵである。主記憶装置５０２はＲＯＭ及びＲＡＭ等のメモリである。補助記憶装置５０３はメモリカード及びＳＳＤ等である。
【０１３２】
入力装置５０４は、情報の入力を受け付ける。表示装置５０４は情報を表示する。表示装置５０５は、例えば液晶ディスプレイである。入力装置５０５は、例えばキーボード及びマウス等である。なお表示装置５０４及び入力装置５０５は、表示機能と入力機能とを兼ねる液晶タッチパネル等でもよい。通信装置５０６は他の装置と通信する。
【０１３３】
実施形態のサーバ装置３０で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ−Ｒ及びＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されてコンピュータ・プログラム・プロダクトとして提供される。
【０１３４】
また実施形態のサーバ装置３０で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また実施形態のサーバ装置３０が実行するプログラムを、ダウンロードさせずにインターネット等のネットワーク経由で提供するように構成してもよい。
【０１３５】
また実施形態のサーバ装置３０で実行されるプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【０１３６】
実施形態のサーバ装置３０で実行されるプログラムは、上述の実施形態のサーバ装置３０の機能構成のうち、プログラムにより実現可能な機能を含むモジュール構成となっている。
【０１３７】
プログラムにより実現される機能は、制御装置５０１が補助記憶装置５０３等の記憶媒体からプログラムを読み出して実行することにより、プログラムにより実現される機能が主記憶装置５０２にロードされる。すなわちプログラムにより実現される機能は、主記憶装置５０２上に生成される。
【０１３８】
なお実施形態のサーバ装置３０の機能の一部又は全部を、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）等のハードウェアにより実現してもよい。
【０１３９】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１４０】
１０  自律制御装置
１１  検出部
１２  認識部
１３  判定部
１４  制御部
１５  出力部
１６  照会部
１７  通信部
１８  記憶部
１９  学習部
２０  判定装置
２１  検出部
２２  算出部
２３  記憶部
２４  判定部
２５  通信部
２６  給電部
３０  サーバ装置
【図１】
2017213984.tif 000004
【図２】
2017213984.tif 000005
【図３】
2017213984.tif 000006
【図４】
2017213984.tif 000007
【図５Ａ】
2017213984.tif 000008
【図５Ｂ】
2017213984.tif 000009
【図５Ｃ】
2017213984.tif 000010
【図６】
2017213984.tif 000011
【図７】
2017213984.tif 000012
【図８】
2017213984.tif 000013
【図９】
2017213984.tif 000014
【図１０】
2017213984.tif 000015
【図１１】
2017213984.tif 000016
【図１２】
2017213984.tif 000017
【図１３】
2017213984.tif 000018
【図１４】
2017213984.tif 000019
【図１５】
2017213984.tif 000020