(57)【要約】【課題】無線センサーネットワークと警備ロボットとが結合される侵入者検知システムである。【解決手段】環境において配置されるＺｉｇｂｅｅ無線センサーモジュールは、多重のセンサーにより各ノードの付近に侵入者や異常があるかどうかを検知し、網目状無線ネットワークを介して警備監視センターと警備ロボットに送信することができる。上記ロボットは、環境において自主的に移動することができ、また、異常が検知された場合、又は警報がトリガされた場合、問題の発生点へ調べに行き、無線ネットワークを介して画像情報を即時に警備員やユーザの携帯装置に送信する。これによって、現場の状況を遅延なく把握し、警備の効果を達成することができる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自主的に巡回する能力及びネットワーク監視機能を備える侵入者検知システムにおいて、
警備の必要に応じて、環境における各所に配置され、その中の一つのセンサーが侵入状況を検知した場合、少なくともそのセンサーの番号を含む信号を送信する複数のセンサーと、
各ノードに前記複数のセンサーが設けられ、前記センサーからの前記侵入信号を送信する無線ネットワークと、
自主的に巡回する機能を備え、前記無線ネットワークを介して前記侵入信号を受信し、前記センサーの番号に基づき前記センサーの位置を調べてからそこへ行き、環境の状態に関する環境画像を撮影して圧縮処理した後、無線画像送信装置により前記環境画像を送信するロボットと、
遠隔受信装置により前記環境画像を受信する遠隔モジュールとを備えることを特徴とする、侵入者検知システム。
【請求項２】
前記無線ネットワークは、網目状ネットワークで、どのノードの前記センサーによる前記侵入信号であっても、その他のノードを介して前記ロボットに送信することができることを特徴とする、請求項１に記載の侵入者検知システム。
【請求項３】
前記ロボットは、前記侵入信号に含まれる前記センサーの番号に基づき、ルックアップテーブルを調べて前記センサーの位置を得ることを特徴とする、請求項１に記載の侵入者検知システム。
【請求項４】
前記ロボットは、前記複数のセンサー信号の強弱により位置認識を行う信号強度による位置認識方式と、前記ロボット自身の方位推定のオドメーターによる位置認識方式との間で、前記両方式間のウェイトを調整し、方位推定のズレや、無線信号強度による位置認識の精度不足の問題を解決することを特徴とする、請求項１に記載の侵入者検知システム。
【請求項５】
前記ロボットは、前記ロボットと障害物との距離を測定し、前記ロボットの移動経路を調整する測定装置を備えることを特徴とする、請求項１に記載の侵入者検知システム。
【請求項６】
前記複数のセンサーは、焦電型赤外線センサー、コンデンサーマイクロホンセンサー、及び３軸加速度（振動）センサーのうちの少なくとも一つを含むことを特徴とする、請求項１に記載の侵入者検知システム。
【請求項７】
前記侵入状況は、異常な音声、異常な振動、及び人の近接のうちの何れか一つを含むことを特徴とする、請求項１に記載の侵入者検知システム。
【請求項８】
前記無線画像送信装置は、ＲＦ無線送信装置、３Ｇ携帯データカード、及びＷｉＦｉ無線ネットワークカードのうちの何れか一つであることを特徴とする、請求項１に記載の侵入者検知システム。
【請求項９】
前記遠隔受信装置は、ノートパソコン、携帯情報端末（ＰＤＡ）、スマートフォン（Ｓｍａｒｔ  ｐｈｏｎｅ）やその他のネットワーク機能を備える携帯装置であることを特徴とする、請求項１に記載の侵入者検知システム。
【請求項１０】
自主的に巡回する能力をもつロボットと、監視機能を備えるネットワークと、遠隔装置とにより、
環境の各所に配置される複数のセンサーにより侵入状況が検知されると、前記センサーの番号を含む侵入信号を送信する侵入者検知ステップと、
前記複数のセンサーが設けられる無線ネットワークを介して前記侵入信号を送信する侵入信号伝送ステップと、
前記ロボットは、前記無線ネットワークを介して前記侵入信号を受信し、前記センサーの番号に基づき前記センサーの位置を調べてからそこへ行き、環境の状態に関する環境画像を撮影して圧縮処理を行った後、圧縮された前記環境画像を無線画像送信装置によって送信する環境画像撮影ステップと、
圧縮された前記環境画像を遠隔受信装置によって受信する遠隔受信ステップとを実行することを特徴とする、侵入者検知方法。
【請求項１１】
前記無線ネットワークは、網目状ネットワークに構成され、どのノードの前記センサーによる前記侵入信号であっても、その他のノードを介して前記ロボットに送信することができることを特徴とする、請求項１０に記載の侵入者検知方法。
【請求項１２】
前記ロボットは、前記侵入信号に含まれる前記センサーの番号に基づき、ルックアップテーブルを調べて前記センサーの位置を得ることを特徴とする、請求項１０に記載の侵入者検知方法。
【請求項１３】
前記ロボットは、前記複数のセンサー信号の強弱により位置認識を行う信号強度による位置認識方式と、前記ロボット自身の方位推定のオドメーターによる位置認識方式との間で、前記両方式間のウェイトを調整し、方位推定のズレや、無線信号強度による位置認識の精度不足の問題を解決することを特徴とする、請求項１０に記載の侵入者検知方法。
【請求項１４】
前記ロボットは、測定装置により前記ロボットと障害物との距離を測定して、前記ロボットの移動経路を調整することを特徴とする、請求項１０に記載の侵入者検知方法。
【請求項１５】
前記複数のセンサーは、焦電型赤外線センサー、コンデンサーマイクロホンセンサー、３軸加速度（振動）センサーのうちの少なくとも一つを含むことを特徴とする、請求項１０に記載の侵入者検知方法。
【請求項１６】
前記侵入状況は、異常な音声、異常な振動、人の近接のうちの何れか一つを含むことを特徴とする、請求項１０に記載の侵入者検知方法。
【請求項１７】
前記無線画像送信装置は、ＲＦ無線送信装置、３Ｇ携帯データカードや、ＷｉＦｉ無線ネットワークカードのうちの何れか一つであることを特徴とする、請求項１０に記載の侵入者検知方法。
【請求項１８】
前記遠隔受信装置は、ノートパソコン、携帯情報端末、スマートフォンや、その他のネットワーク機能を備える携帯装置であることを特徴とする、請求項１０に記載の侵入者検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無線センサーネットワークと警備ロボットとが結合される侵入者検知システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の技術においては、ロボットが無線センサーからの情報を受信し、この情報に応じて対応する命令を実行し、ユーザとコミュニケーションすることができるものがあるが、警備に関する機能が欠けており、環境における複数のセンサーを同時に処理することができない。例えば、特許文献１に記載されているような技術である。
【０００３】
警備ロボットが環境におけるセンサーからの情報を受信し、自身のセンサーと合わせて異常があるかどうかを検知するものがあるが、この技術では、環境におけるセンサーの間で有線ネットワークを介して処理をまとめて行わなければならないので、設置直後すぐに利用することができない。例えば、特許文献２に記載されているような技術である。
【０００４】
また、特許文献３、及びその関連特許には、ロボットがネットワークサーバとＲＦ無線通信モジュールとを結合する技術が開示されている。ユーザは、ロボットを、環境におけるセンサーの近くへ移動させてその情報を読み取るように制御することができる。しかし、上記ロボットは、遠隔制御を行う必要があるとともに、それ自身は自主的に移動することができず、センサー間においてネットワーク通信機能を備えていない。
【０００５】
特許文献４には、移動プラットホームにおける複数の無線送受信モジュールを備えることによりセンサーネットワークを構築し、侵入者を検知し追跡することが記載されている。上記移動プラットホームは、無線信号ネットワークにより位置認識を行うことができる。しかし、このシステムは、画像監視の機能が組み込まれていないので、検知結果が正確であるかどうかを直ちに知ることができず、移動プラットホームの制御についても詳しく説明していない。
【０００６】
非特許文献１には、警備ロボットが環境におけるセンサーからの検知結果を受信し、自身のセンサーと合わせて異常があるかどうかを検知することが記載されている。しかし、環境におけるセンサーの間にネットワーク通信機能を備えていない。
【０００７】
さらに、非特許文献２には、同じくセンサーネットワークを構築することにより、ロボットが異常があり得る場所へ行き、その画像をユーザに返送することができることが記載されている。しかし、このロボットによる位置認識は赤外線及び超音波によるもので、センサーを天井に取り付ける必要があるため、センサーの取付数と位置についてはかなり制限されている。
【特許文献１】米国特許第６８９５３０５号明細書
【特許文献２】米国特許第７０３０７５７号明細書
【特許文献３】米国特許第７１７４２３８号明細書
【特許文献４】米国特許第７１５４３９２号明細書
【非特許文献１】Ｒｅｎ  Ｃ．Ｌｕｏ，Ｔｕｎｇ  Ｙ．Ｌｉｎ，Ｋｕｏ  Ｌ．Ｓｕ，「Ｔｈｅ  Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  oｆ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｈｏｍｅ  Ｓｅｃｕｒｉｔｙ  Ｒｏｂｏｔ」、ｉｎ  Ｐｒｏｃ．ｏｆ  ｔｈｅ  ２００５  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｍｅｃｈａｔｒｏｎｉｃｓ、Ｊｕｌｙ，２００３，ｐｐ．４２２−４２７．
【非特許文献２】Ｙ．Ｇ．Ｋｉｍ，Ｈ．Ｋ．Ｋｉｍ，Ｓ．Ｈ．Ｙｏｏｎ，Ｓ．Ｇ．Ｌｅｅ  ａｎｄ  Ｋ．Ｄ．Ｌｅｅ、「Ｈｏｍｅ  Ｓｅｃｕｒｉｔｙ  Ｒｏｂｏｔ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｅｎｓｏｒ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、」ｉｎ  Ｐｒｏｃ．ｏｆ  ＳＩＣＥ−ＩＣＡＳＥ、２００６．，Ｂｅｘｃｏ，Ｂｕｓａｎ，Ｋｏｒｅａ，Ｏｃｔ．，２００６，ｐｐ．５９７７−５９８２．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、従来技術における様々な問題点に鑑みて、ネットワーク監視機能を備え、外から人に侵入されると、ロボットが自主的に異常の発生点へ行き、即時に画像を撮影し、そしてその撮影された画像を即時に送信し、警備員や外出した人に家に起こった異常を遅延なく知らせ、この受信された画像情報により、さらにユーザに直ちに現場状況を把握させ、警察を呼ぶべきか、それとも、関連人員に知らせて処理してもらうべきかということの判定づけに役立つ侵入者検知システムであって、この監視機能に使用される各種のセンサーは取り付けられると直ぐに利用できるので、使い勝手が良く、設置の自由度が向上するとともに、工事のコストも低減可能な侵入者検知システム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】
【０００９】
上述した目的を達成させるために、本発明は、ネットワーク監視機能を備える侵入者検知システムにおいて、警備の必要に応じて、環境における各所に配置され、その中の一つのセンサーが侵入状況を検知した場合、そのセンサーの番号を含む信号を送信する複数のセンサーと、上記複数のセンサーにより各ノードを構成し、上記センサーによる上記侵入信号を送信する無線ネットワークと、自主的に巡回する機能を備え、上記無線ネットワークを介して上記侵入信号を受信し、上記センサーの番号に基づき上記センサーの位置を調べてからそこへ行き、環境の状態に関する環境画像を撮影して圧縮処理した後、無線画像送信装置により上記環境画像を送信するロボットと、遠隔受信装置により上記環境画像を受信する遠隔モジュールとを備える侵入者検知システムである。
【００１０】
この侵入者検知システムにおいて、複数のセンサーにより構築される無線ネットワークは、網目状（ｍｅｓｈ）ネットワークに構成されることが好ましく、これにより、どのノードの上記センサーによる上記侵入信号であっても、その他のノードを介して上記ロボットに送信することができる。上記ロボットは、送信するセンサーに近接することなく、網目状ネットワークを介して上記侵入信号を受信することができる。
【００１１】
さらに、上記ロボットの位置認識機能は、複数のセンサー信号の強弱により位置認識を行う信号強度による位置認識方式と、前記ロボット自身の方位推定のオドメーターによる位置認識方式との間で、前記両方式間のウェイトを調整し、方位推定のズレや、無線信号強度による位置認識の精度不足の問題を解決してもよい。
【００１２】
また、上記ロボットは、さらに、障害物との距離を測定し、上記ロボットの進行経路を調整する測定装置を備えてもよい。
【００１３】
また、上記複数のセンサーは、焦電型赤外線センサー（ｐｙｒｏ  ｓｅｎｓｏｒ）、コンデンサーマイクロホンセンサー、３軸加速度（振動）センサーのうちの何れか一つであってもよく、同一のシステムにおいて種々のセンサーを使ってもよい。上記侵入状況は、異常な音声、異常な振動、人の近接のうちの何れか一つを含み、同一のシステムにおいて種々のセンサーを使って種々の侵入状況を検知してもよい。
【００１４】
なお、上記無線画像送信装置は、ＲＦ無線送信装置、３Ｇ携帯データカードやＷｉＦｉ無線ネットワークカードのうちの何れか一つを含む。上記遠隔受信装置は、ノートパソコン、携帯情報端末（ＰＤＡ）、スマートフォン（Ｓｍａｒｔ  ｐｈｏｎｅ）や、その他のネットワーク機能を備える携帯装置である。
【００１５】
本発明の他の態様は、無線センサーネットワークと警備ロボットとが結合される侵入者検知方法において、環境の各所に配置される複数のセンサーにより侵入状況が検知されると、上記センサーの番号を含む侵入信号を送信する侵入者検知ステップと、無線ネットワークを介して上記侵入信号を送信する侵入信号伝送ステップと、自主的に巡回する機能を備えるロボットは、上記無線ネットワークを介して上記侵入信号を受信し、上記センサーの番号に基づき上記センサーの位置を調べてからそこへ行き、環境の状態に関する環境画像を撮影して圧縮処理を行った後、無線画像送信装置により上記環境画像を送信する環境画像撮影ステップと、遠隔受信装置により上記環境画像を受信する遠隔受信ステップとを備える侵入者検知方法である。
【００１６】
この侵入者検知方法において、上記無線ネットワークは、網目状（ｍｅｓｈ）ネットワークに構成されることが好ましく、これにより、上記網目状ネットワークにおけるどのノードの上記センサーによる上記侵入信号であっても、その他のノードを介して上記ロボットに送信される。このため、上記ロボットは、上記侵入信号を送信した上記センサーに近接することなく、上記侵入信号を受信することができる。
【００１７】
また、上記ロボットは、上記複数のセンサー信号の強弱により位置認識を行う信号強度による位置認識方式と、上記ロボット自身の方位推定のオドメーターによる位置認識方式との間で、上述両方式間のウェイトを調整し、方位推定のズレや、無線信号強度による位置認識の精度不足の問題を解決してもよい。
【００１８】
さらに、上記ロボットは、測定装置により上記ロボットと障害物との距離を測定し、上記ロボットの移動経路を調整してもよい。
【発明の効果】
【００１９】
本発明にかかる無線センサーネットワークと警備ロボットとが結合される侵入者検知システム及びその方法によれば、まず、環境において異常を検知する複数のセンサーを設置し、警備無線センサーネットワークを構築する。上記ロボットは予め設定されたモードにより、ある場所に立って命令を待ち受け、又は、所定の経路に沿って巡回を実行してもよい。外から人に侵入され、ガラスが壊されて振動やその他の異常の音声が発生すると、ロボットは直ちに異常の発生点へ行き、即時に画像を撮影し、そしてその画像を送信して、警備員や外出した家族に家に発生した異常を直ぐに知らせる。例えば、３Ｇ携帯電話などの携帯装置に受信された画像情報により、人はさらに現場状況を即時に把握し、警察を呼ぶべきか、それとも、関連人員に知らせて処理してもらうべきかを自分で判定することができる。また、上記監視機能に使用される各種のセンサーは設置されると直ぐに利用されるので、使い勝手が良く、設置の自由度が向上するとともに、工事のコストを低減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
図１は、本発明にかかる実施形態のハードウェアの構成図である。まず、環境において所定数のＺｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２を設けて本発明のセンサー３を接続し、使用場所によって、振動（加速度）センサー３ａ、マイクロホンセンサー３ｂ、又は、赤外線センサー３ｃなどのセンサーを選択して使う。これらのセンサー３に収集される侵入信号は、Ｚｉｇｂｅｅ無線網目状ネットワーク４を介して警備ロボット５に能動的に送信される。上記ロボット５の移動プラットホームの上には３Ｇ／ＷｉＦｉ通信ネットワーク６に接続する制御コンピュータ７が搭載される。上記コンピュータ７がネットワークカメラ８とＺｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２に接続されると、本発明の侵入者検知システム１として警備システムの構成が完成される。上記ロボット５の本体は、環境における各Ｚｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２による侵入信号を受信し、画像撮影装置８により撮影された環境画像を、３Ｇ／ＷｉＦｉ通信ネットワーク６を介してユーザの３Ｇ携帯電話やその他の携帯装置９、又は、監視センターの監視コンピュータ１０に送信する。
【００２１】
この実施形態の全体動作のフローチャートを図２に示す。上記Ｚｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２が異常を検知してトリガされると、上記Ｚｉｇｂｅｅ無線網目状ネットワーク４は、上記トリガされたＺｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２の番号を侵入信号としてロボット５に返送し、ロボット５は当該位置がトリガされたことがあるかどうかを調べる。まだトリガされていない場合は、発生したばかりの侵入事件と見なし、上記Ｚｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２の所在位置の座標を巡回作業に加える。上記ロボット５は、トリガされたＺｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２の位置に到着するたびに、目標に向けて画像撮影装置８（例えば、Ｐａｎ−Ｔｉｌｔカメラや複数のカメラ）で即時に目標のところを撮影し、そしてその撮影された環境画像をユーザの携帯装置９や監視センターの監視コンピュータ１０に送信し、異常が発生したかどうかを確認させる。
【００２２】
この実施形態の侵入者検知システム１は、警備センサーネットワークと警備ロボットを結合し、自由に環境の各所に設けられるＺｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２によりＺｉｇｂｅｅ無線網目状ネットワーク４を構築し、現存する又は自製の警備システムに接続されるものである。侵入者検知装置の上記Ｚｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２に設けられるセンサー３としては、例えば、焦電型赤外線センサー（Ｐｙｒｏ  ｓｅｎｓｏｒ）３ｃ、コンデンサーマイクロホンセンサー（Ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ  Ｓｅｎｓｏｒ）３ｂや、３軸加速度（振動）センサー（Ｖｉｂｒａｔｉｏｎ  Ｄｅｔｅｃｔｏｒ）３ａなどがある。
【００２３】
上記Ｚｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２は、それ自身が演算能力を備えるので、センサーに検知されたデータを予め処理し、侵入者がいるかどうかを判定することができる。あるＺｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２により侵入状況が検知されると、直ぐに、状況を検知したＺｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２の番号を、Ｚｉｇｂｅｅ無線網目状ネットワーク４を介して、自主的に巡回する能力をもつロボット５に送信し、その巡回モードを起動させる。１組を超えるセンサーがトリガされると、上記ロボット５は発生順により先に巡回作業に記録される。上記Ｚｉｇｂｅｅ無線網目状ネットワーク４を介して、上記ロボット５は、それ自身が特定のモジュールに近接することなく、すべてのＺｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２による侵入信号を受信することができる。
【００２４】
上記ロボット５は、上記Ｚｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２の番号に基づき、例えば、設立されるデータベースからその座標を取得し、自主誘導・障害回避能力により、上記Ｚｉｇｂｅｅ無線ンサーモジュール２による位置認識情報と上記ロボット５自身の方位推定能力とを合わせて、自分で位置を認識し、トリガされた上記Ｚｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２の位置に正確に到着してもよい。目標点に到着すると、上記ロボット５は、例えば、まず、メッセージを送信して警備センターやユーザに知らせ、元の場所で回転してウェブカメラ（Ｗｅｂｃａｍ）、ＣＣＤカメラなどの画像撮影装置８で環境画像を撮影し、例えば、ＷｉＦｉや３Ｇネットワークにより、例えばＪｐｅｇ形式で圧縮された環境画像を警備センターの監視コンピュータ１０やユーザの携帯装置９に伝送してもよい。
【００２５】
警備センターやユーザは不審な状況を発見すると、監視コンピュータ１０、又は、例えば、ノートパソコン（ｎｏｔｅｂｏｏｋ）、携帯情報端末（ＰＤＡ）、スマートフォン（Ｓｍａｒｔ  ｐｈｏｎｅ）などの携帯装置９により、インストールされた制御ソフトウェア、又は、直接にＷｅｂインターフェースを介して、ロボットを移動させてもよい。警備センターやユーザから応答がない場合、又は、偽の警報と確認した場合、上記ロボット５は巡回作業における次の目標へ行き、もし巡回作業に目標がない場合、上記ロボット５は通常の巡回モードに戻る。
【００２６】
上記ロボット５の自己位置認識機能は、ファジーシステムにより、ロボット５の行程及びＺｉｇｂｅｅ無線信号強度に基づき、ロボット５自身の方位推定の結果及び無線信号強度による位置認識の結果を動的に調整し、方位推定システムのズレや、無線信号強度による位置認識システムの精度不足の問題を解決することができる。上記ロボット５の自主誘導は、超音波やレーザーレンジメーターなどの測定装置により環境距離情報を取得し、ファジーニューラルネットワークを介して目標への移動、障害回避、壁沿い移動という３種の異なる行為の重み付けを動的に融合させ、様々なロボットの移動プラットホームに適用させることができる。
【００２７】
（無線センサーモジュールにより構成される検知システム）
この実施形態における異常を検出するＺｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２は、焦電型赤外線センサー３ｃ、コンデンサーマイクロホンセンサー３ｂや、３軸加速度（振動）センサー３ａなどに接続させることができる。
【００２８】
焦電型赤外線センサー３ｃを利用する場合、通り過ぎる人がいるかどうかを検知し、人に侵入されたかどうかを判定することができる。図３に示すように、まず、２級増幅回路により信号を増幅させ、コンパレータにより、十分な反応の強さがあるかどうかを判定し、十分な強さがあると、低い電圧レベルを送り出す。通り過ぎる人がいない場合は高電圧で、通り過ぎる人がいる場合は低電圧である。
【００２９】
コンデンサーマイクロホンセンサー３ｂは、環境における音声が変化すると、コンデンサーが変化して異なる信号が発生することにより、音声があるかどうかを検知するものである。図４に示すように、まず、ＬＭ３８６により音声増幅器を作製し、信号を増幅させた後、ハイパスフィルターにより不要な低周波信号を濾過する。音声の有無により異なる波形が発生する。図４に示すように、音声がある場合、信号に変化が生じるので、音声がある場合の上昇エッジにより異常を検知することができる。
【００３０】
Ｆｒｅｅｓｃａｌｅ  ＭＭＡ７２６０ＱＴの３軸加速度センサー３ａは、侵入者検知Ｚｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２に内蔵され、センサーの座標のｘ，ｙ，ｚという３軸に対する加速度を測定し、さらに信号強度に基づき、大きな、又は、特定の振動が発生したかどうかを検知することができる。振動が発生した瞬間、３軸加速度は激しく変化することになる。マイクロコントローラによるプログラム作成の便宜のために、Ｓｉｇｎａｌ  ｍａｇｎｉｔｕｄｅ  ｖｅｃｔｏｒ（ＳＭＶ）が以下のように定義される。
【数１】
2009295140.tif 000003
【００３１】
ただし、ａ2x_dynamic、ａ2y_dynamic、ａ2z_dynamicは、それぞれ、ｘ、ｙ、ｚという３軸の動的加速度である。本発明では、２秒ごとに収集されるデータに対して１回判定を行う。従って、３軸はそれぞれ２５６組のデータがあるが、この２５６組の３軸加速度のデータにおけるＳＭＶが最も大きいものを算出し、この２秒内のＳＭＶの代表としてＳＭＶ＿ｍａｘと定義する。ＳＭＶ＿ｍａｘが所定の閾値（ＳＭＶ＿ｔｈ）より大きい場合、環境において異常に大きな振動が発生したと判定する。
【００３２】
センサー（３ａ，３ｂ，３ｃなど）とＺｉｇｂｅｅチップとを交信させるためのＡｔｍｅｇａｌ２８Ｌマイクロコントローラ１１を侵入者検知モジュール１２のコアとして利用し、この三つの要素でＺｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２を構成してもよい。図５は侵入者検知モジュールの図であり、同図のように、上記センサー（３ａ，３ｂ，３ｃなど）の信号と拡張回路が測定されるように、上記Ｚｉｇｂｅｅチップのピンはそれぞれ上記マイクロコントローラ１１の各ピンに対応する。ＪＴＡＣインターフェースを介して、Ａｔｍｅｌ社製のＪＴＡＣ  ＭＫ  II書き込み機でこのモジュールにプログラムを書き込む。検知システムの全体動作のフローチャートは下記の通りである。
【００３３】
１．侵入者検知モジュール１２が起動されると、まず、焦電型赤外線センサー３ｃはコンデンサーを充電させ、充電終了後、周囲の環境状況の検知を始める。
２．焦電型赤外線センサー３ｃは周囲に人が侵入したと検知した場合、外部中断信号をマイクロコントローラ１１に送信し、ＺｉｇＢｅｅ  ＣＣ２４２０チップ、即ち、Ｚｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２はメッセージを生成し、ＺｉｇＢｅｅ無線網目状ネットワーク４を介して送出する。
３．同様に、マイクロホンセンサー３ｂは、周囲に異常な音声があると検知した場合、外部中断信号をマイクロコントローラ１１に送信し、ＺｉｇＢｅｅ  ＣＣ２４２０チップ、即ち、Ｚｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２はメッセージを生成し、ＺｉｇＢｅｅ無線網目状ネットワーク４を介して送出する。
４．マイクロコントローラは２秒ごとにＳＭＶ＿ｍａｘを算出し、環境において異常に大きな振動が発生したと判断した場合、ＺｉｇＢｅｅ  ＣＣ２４２０チップ、即ち、Ｚｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２はメッセージを生成し、ＺｉｇＢｅｅ無線網目状ネットワーク４を介して送出する。
５．メッセージの送信の終了後、準備状態に戻り、続いて検知を行う。
【００３４】
侵入者検知モジュール１２において、Ａｔｍｅｇａｌ２８ＬマイクロコントローラがＣｈｉｐｃｏｎ社製のＣＣ２４２０ＤＢＫ  ｂｏａｒｄと交信し、ＣＣ２４２０ＤＢＫ  ｂｏａｒｄが、ＲＳ−２３２  ｐｏｒｔを介してロボット５の制御コンピュータ７に接続されるので、本発明では、複数の侵入者検知モジュール１２と、ＣＣ２４２０ＤＢＫ  ｂｏａｒｄとによりＺｉｇｂｅｅ無線網目状ネットワーク４を構成する。上記ＣＣ２４２０ＤＢＫ  ｂｏａｒｄは上記制御コンピュータ７側に接続され、上記制御コンピュータ７はＺｉｇｂｅｅ無線網目状ネットワーク４の各ノードのデータを統合して点検する。環境で複数のＺｉｇｂｅｅセンサーの各ノードにおける侵入者検知モジュール１２により、Ｚｉｇｂｅｅ無線網目状ネットワーク４が形成される。この無線網目状ネットワーク４においては、データがより遠くまで伝送されるように、各センサーのノードの情報はノードを介して目標に送信される。このシステムでは、Ｚｉｇｂｅｅにより読み出されるセンサー３の値がネットワークを介して伝送され、各所のセンサー３の値がロボット５に返送されることにより、データの読出可能性及び拡張性が高くなる。
【００３５】
（警備ロボット）
本発明は種々の警備ロボットに適用される。この実施形態における警備ロボット５のシステム構成を図６に示すが、このロボット５は、２輪独立駆動型の移動手段１６を採用する車輪式移動プラットホームであり、２つのモータのスピードを制御することにより、ロボット５の平面上の移動を実現させる。上記ロボット５には、障害回避及び誘導能力が備えられるように環境距離情報をロボット５に提供するレーザーレンジメーター１４が設置される。ロボット５の制御コンピュータ７は、３Ｇ／ＷｉＦｉ通信機能を備える産業用コンピュータ又はＰＣ−ｂａｓｅｄ組み込みシステムである。ロボット５においては、制御コンピュータ７に接続され、頭部回転手段１５に搭載されて回転して撮影することができる画像撮影装置８であるネットワークカメラが設けられる。また、制御コンピュータ７は、環境におけるＺｉｇｂｅｅ無線網目状ネットワーク４から受信する受信側としてのＺｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２に接続される。
【００３６】
（無線ネットワークＲＦ信号強度による位置認識方式）
無線ネットワークの位置認識という部分では、本発明は、環境におけるネットワークのノードである各Ｚｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２が、ロボットのＺｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２からの信号を受信し、その受信信号強度（ＲＳＳ）を分析し、作業環境の空間特徴として、室内の位置認識システムを設計する。このシステムは設置環境におけるロボットの如何なる位置も認識することができ、ロボットが正確に異常の発生位置に到着できる。位置認識システムの設置時は、（１）位置認識データベース１７の設立と、（２）位置の推定という２つの段階に分けられる。
【００３７】
（１）位置認識データベース１７の設立。まず、作業環境において、Ｚｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２により参照点として十分なノードを設置し、そして、これらの参照点で一定の数量の信号強度を収集し、これら収集されたサンプルを利用して、位置認識データベース１７を生成する。
（２）位置の推定。作業環境における未知の位置において、ロボットにおけるＺｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２を介して收集される信号強度を、位置認識データベース１７と比較することにより、ロボットの環境における実際の位置が推定される。
【００３８】
（位置認識データベース１７の設立）
ＲＳＳを空間特徴として使用するには、まず、それぞれの参照点で収集される信号強度のサンプルにおいて、それぞれのＺｉｇＢｅｅ無線センサーモジュール２の信号強度の平均値を記録する位置認識データベース１７を設立する必要がある。位置認識データベースに記録されるデータはいずれも、（ｘi，ｙi，ＳＳ1i，ＳＳ2i，……，ＳＳni）で示されるが、ただし、ｘi，ｙiは環境における第ｉ番目の参照点の位置を示し、ＳＳ1i、ＳＳ2i、……、ＳＳniは（ｘi，ｙi）において収集される各Ｚｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２の平均信号強度を示し、ｎは環境におけるＺｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２の数量であり、これらの信号強度によりそれぞれの参照点の位置が識別される。
【００３９】
（位置の推定）
本発明に使用される判定演算法は、最近接アルゴリズム（Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＮＮＡ））、及び最近接平均アルゴリズム（Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒ  Ａｖｅｒａｇｅ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＮＮＡＡ））である。最近接アルゴリズム（Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）は、直接的に、取得されるＲＳＳ値と位置認識データベース１７におけるデータとを比較することにより、最も近い１組の対応位置をユーザの現在位置とする方法である。この方法は、環境におけるＺｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２の配置により設立される位置認識データベース１７により、位置認識の精度の程度が決めらるので、Ｚｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２の配置について十分に考慮する必要があるが、判定法を利用するうえで最も重要なポイントは、最後に判定を行う下記のような関係判定式にある。
【数２】
2009295140.tif 000004
【００４０】
ただし、ＷｉはこのＲＳＳＩの信頼度のウェイト値を示し、Ｌpは相対距離を示し、位置と距離との間の特徴を表現する。本発明では、ユークリッド距離（Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ  ｄｉｓｔａｎｃｅ，Ｐ＝２）を採用し、最小のＬPをロボットに受信される信号強度に最も近い参照点として判定することにより、ロボットの現在位置が判定される。
【００４１】
（オドメーターによる位置認識方式と無線ネットワークＲＦ信号強度による位置認識方式との間でウェイト付けする室内位置認識システム）
この実施形態では、ファジーコントローラにより、Ｚｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２のＲＦ信号の強度による位置推定の数値と、輪軸オプティカルエンコーダーのオドメーター（ｏｄｏｍｅｔｅｒ）１８による位置推定の数値とを融合させ、室内位置認識システムが完成される。設計の主な原理は以下のようである。一般にオドメーターによる位置認識方式には累計誤差が生じることが見られ、ロボットの進行距離が長くなるほど、誤差が大きくなり、その位置認識値の信頼性が悪くなるので、Ｚｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２の位置推定値のウェイトが大きくなるように設計される。Ｚｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２のＲＦ信号強度による位置推定値の安定性が悪くなる場合、これはＺｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２に受信される信号強度が不安定になることを意味するので、それに対応して、Ｚｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２の位置推定値のウェイトが小さくなるように調整される。システムの全体動作のフローチャートを図７に示すが、融合されるウェイトは、Ｚｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール２の位置認識システムの変動程度及びロボットの歩行距離という二つの量により決められる。
【００４２】
（ロボットの誘導システム）
ロボットが如何にして環境の変化に応じて適当な行為を選択するのか、ということが誘導の設計上において解決すべき課題である。本発明では、ロボットは、上記室内位置認識システムと、ロボット５におけるレーザーレンジメーター１４による環境情報と、目標物方向とを入力として、ファジー理論（Ｆｕｚｚｙ  ｌｏｇｉｃ）により、ロボットのために、壁沿い移動（Ｗａｌｌ  ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ）、目標への移動（Ｇｏａｌ  ｓｅｅｋｉｎｇ）と障害回避（Ｏｂｓｔａｃｌｅ  ａｖｏｉｄａｎｃｅ）という３つの基本的な行為が設計される。システムの構成を図８に示す。さらに、行為の融合によりロボットの最後の２輪の回転速度を算出し、誘導機能を達成させる。行為の融合による設計方法において、本発明は、ファジーニューラルネットワークのＦｕｚｚｙ  Ｋｏｈｏｎｅｎ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ  Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＦＫＣＮ）により、各行為のウェイトの決定を処理する。ＦＫＣＮは、監視無し学習であるニューラルネットワークであり、そもそも図案の区分・識別に利用されるものであるが、ここでは、設計されるルール表（Ｒｕｌｅ  ｔａｂｌｅ）と目標物の方向とを合わせて行為融合ネットワークを構築し、この行為融合ネットワークにより、入力される環境情報に対応して発生すべき上記３つの行為の融合ウェイトが算出される。
【００４３】
（画像と情報の伝送）
本発明に使用されるＴＣＰ／ＩＰの伝送構成は、Ｗｉｎｓｏｃｋを伝送のベースとして利用している。ロボットをサーバ（Ｓｅｒｖｅｒ）側として、携帯装置をクライアント（Ｃｌｉｅｎｔ）側としてもよい。クライアント側をサーバ側に接続するには、そのＩＰアドレスが分からない限り接続が不可能である。接続が成功すると、関連するプログラムのコマンドにより、画像の伝送や命令制御の伝送が行われる。
【００４４】
ＷｉＦｉを利用する場合、ロボットにおけるメイン制御コンピュータは、直接に携帯装置と接続される。３Ｇネットワークを利用する場合、現在使用されている３ＧネットワークＩＰは、互いのドメインネットワーク内に接続するメカニズムが備えられていないので、両者を接続する中継コンピュータが別途必要となる。上記中継コンピュータは、伝送すべきメッセージを処理する。ロボットが画像を３Ｇ携帯電話に伝送するには、まず、中継コンピュータに伝送し、そして、中継コンピュータにより３Ｇ携帯電話に伝送するので、中継コンピュータは、交信できない２つのネットワークドメインを接続するために、ロボットのクライアント側及び携帯電話のサーバ側となる必要がある。図９は携帯電話における監視インターフェースを示す図であり、ロボット側で撮影された画像が３Ｇネットワークを介して携帯電話に伝送されて表示される実際の結果を見ることができる。システムの全体通信伝送のフローチャートを図１０に示す。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明に係る侵入者検知システムのハードウェアの構成図
【図２】本発明に係る侵入者検知システムの動作のフローチャート
【図３】本発明に係る焦電型赤外線センサーの信号波形を示す図
【図４】本発明に係るコンデンサーマイクロホンセンサーの信号波形を示す図
【図５】本発明に係る侵入者検知モジュールのインターフェースの電気回路を示す図
【図６】本発明に係る警備ロボットのシステム構成を示す図
【図７】本発明に係る室内の位置認識システムの動作のフローチャート
【図８】本発明に係るロボットの誘導システムの構成図
【図９】本発明に係る警備ロボットが撮った画像を３Ｇ携帯電話に表示する図
【図１０】本発明に係るシステムの情報送信のフローチャート
【符号の説明】
【００４６】
１      侵入者検知システム
２      Ｚｉｇｂｅｅ無線センサーモジュール
３      センサー
３ａ    振動（加速度）センサー
３ｂ    マイクロホンセンサー
３ｃ    赤外線センサー
４      無線網目状ネットワーク
５      ロボット
６      ３Ｇ／ＷｉＦｉ通信ネットワーク
７      制御コンピュータ
８      画像撮影装置（カメラ）
９      携帯装置
１０    監視コンピュータ
１１    マイクロコントローラ
１２    侵入者検知モジュール
１４    レーザーレンジメーター
１５    頭部回転手段
１６    移動手段
１７    位置認識データベース
１８    オドメーター
【図１】
2009295140.tif 000005
【図２】
2009295140.tif 000006
【図３】
2009295140.tif 000007
【図４】
2009295140.tif 000008
【図５】
2009295140.tif 000009
【図６】
2009295140.tif 000010
【図７】
2009295140.tif 000011
【図８】
2009295140.tif 000012
【図９】
2009295140.tif 000013
【図１０】
2009295140.tif 000014