センサ情報補完システムおよびセンサ情報補完方法
【課題】複数のセンサを有するシステムにおいて、利用不可能なセンサに関するセンサ情報を短時間に推測する。
【解決手段】複数のセンサから定期的にセンサ情報を取得して蓄積し、各センサについて、センサ情報に関連のある他のセンサを抽出する。アプリケーションプログラムなどからセンサ情報が要求されたときに、そのセンサが利用可能であれば直接センサ情報を取得するが、利用不可能であればそのセンサと関連するセンサのセンサ情報を取得して要求されたセンサ情報を推定する。
【解決手段】複数のセンサから定期的にセンサ情報を取得して蓄積し、各センサについて、センサ情報に関連のある他のセンサを抽出する。アプリケーションプログラムなどからセンサ情報が要求されたときに、そのセンサが利用可能であれば直接センサ情報を取得するが、利用不可能であればそのセンサと関連するセンサのセンサ情報を取得して要求されたセンサ情報を推定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のセンサを有するシステムにおいて、特定のセンサが利用できない場合に他のセンサ情報を用いてそのセンサ情報を推測するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両システムには数多くのセンサが用いられており、センサから得られる情報に基づいて種々の処理を行っている。このようなシステムにおいて、一部のセンサが利用できない場合に、利用可能なセンサデータに基づいて欠損データを推測することが行われている。たとえば特許文献１では、蓄積されているデータの中から欠損データに類似するデータを、マンハッタン距離関数を利用して推測している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−２１５６４６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、多くのセンサから構成されるシステムにおいては、補完に必要なセンサデータが多くなり、リアルタイムなセンサデータの収集とデータ推測に相当な時間を要する。したがって、即時応答性が求められるシステムにおいては、上記のような手法による欠損データの補完は適さない。
【０００５】
本発明は、複数のセンサを有するシステムにおいて、利用不可能なセンサに関するセンサデータを、短時間に推測可能な技術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】
【０００６】
本発明のセンサ情報補完システムは、複数のセンサとセンサ制御手段と蓄積手段と関連センサ抽出手段とセンサ情報推定手段とセンサ情報取得手段とを備える。センサ制御手段は、複数のセンサからセンサ情報（センサデータ）を取得する機能を有する。蓄積手段には、複数のセンサから定期的に取得されるセンサ情報が蓄積される。関連センサ抽出手段は、蓄積手段に蓄積されたセンサ情報に基づいて、センサ情報に相関があるセンサを抽出する。関連センサ抽出手段は、複数のセンサそれぞれについて、相関のある他のセンサを特定することが好ましい。センサ情報推定手段は、特定のセンサについて、このセンサと相関のある他のセンサのセンサ情報を取得して、この特定のセンサのセンサ情報を推定する機能を有する。センサ情報取得手段は、あるセンサについてセンサ情報の取得が要求されたときに、このセンサが利用可能であればこのセンサからセンサ情報を取得し、このセンサが利用不可能であれば、センサ情報推定手段からこのセンサについて推定されたセンサ情報を取得する。
【０００７】
このように本発明のセンサ情報補完システムでは、各センサについて関連性のある他のセンサを抽出し、関連性のあるセンサのセンサ情報に基づいて推定を行うため、推定に必要なデータ量を削減することが出来る。結果的に、推定に必要な時間を短縮できる。また、関連性のないセンサ情報を推定に用いないため精度の良い推定が行えるという利点もある。
【０００８】
本発明のセンサ情報補完システムは、１つのノード（ＥＣＵ（Electronic Control Unit）、コンピュータ）に実装されても良いが、複数のノードから構成されるシステムとし
て実装することもできる。本発明のセンサ情報補完システムを複数のノードに実装する場合の一態様として、それぞれが、少なくとも１つのセンサ、センサ制御手段、蓄積手段、関連センサ抽出手段、センサ情報推定手段、センサ情報取得手段、他ノード連携手段を有する複数のノードからシステムを構成することが考えられる。他ノード連携手段は、他のノードが有するセンサ情報を取得したり、他のノードに対して自ノードのセンサ情報を通知したりする機能部である。各ノードは、自ノードが有するセンサから定期的にセンサ情報を取得し、取得したセンサ情報を他ノード連携手段を介して他のノードへ通知する。こうすることで、各ノードは、自ノードが有するセンサおよび他ノードが有するセンサの全てについて、定期的にセンサ情報を取得して、蓄積手段に蓄積することができる。このようにして関連センサ抽出手段は、あるセンサと関連性のある他のセンサを蓄積されたセンサ情報に基づいて抽出することができる。なお、各ノードの関連センサ抽出手段は、全てのセンサについて関連性のある他のセンサを抽出する必要はなく、自ノードが有するセンサについてのみ関連性のある他のセンサを抽出すれば十分である。センサ情報推定手段は、特定のセンサについてセンサ情報を推定する際に、このセンサと相関のある他のセンサが他ノードの有するセンサである場合には、他ノード連携手段を介してセンサ情報を取得して推定を行うことが好ましい。
【０００９】
また、本発明の別の態様として、関連性のあるセンサの抽出と、センサ情報の推定を専用のノードで集中的に行うことも考えられる。すなわち、本発明のセンサ情報補完システムを、少なくとも１つのセンサ、センサ制御手段、センサ情報取得手段、他ノード連携手段を有する複数のノードと、蓄積手段、関連センサ抽出手段、センサ情報推定手段、他ノード連携手段を有する管理ノードとから構成することが考えられる。ここで、センサ制御手段は、自ノードのセンサ情報を取得するとともに、他ノードおよび管理ノードとの間でセンサ情報を送受信する他ノード連携部を含むことが好ましい。複数のノードのそれぞれは定期的に自ノードのセンサ情報を取得して、他ノード連携部を介して管理ノードへ通知する。こうすることで、管理ノードの蓄積手段には、定期的に取得されるセンサ情報が蓄積されることになる。管理ノードは、関連センサ抽出手段によって関連性のあるセンサを抽出するとともに、特定のセンサのセンサ情報を推定する際には、このセンサと関連のあるセンサを有するノードからセンサ情報を取得して推定を行うことが好ましい。
【００１０】
なお、本発明のセンサ情報補完システムを複数のノードから構成する場合には、各ノードにおける処理機能の分担は上記以外にも種々考えられる。当業者であれば、本発明の思想から逸脱しない範囲内で種々の変形を容易に行えるであろう。
【００１１】
また、本発明の関連センサ抽出手段は、あるセンサと関連する他のセンサを以下のように抽出することができる。まず、対象のセンサについて蓄積されたセンサ情報に基づいて、第１の開始時刻と第１の終了時刻を、その期間内で当該対象のセンサのセンサ情報が単調増加または単調減少となるように決定する。そして、対象のセンサのセンサ情報が、第１の開始時刻での値と同じ値をとる時刻を第２開始時刻候補として、また、第１の終了時刻での値と同じ値をとる時刻を第２終了時刻候補として決定する。そして、第２開始時刻候補と第２終了時刻候補の中から、第１開始時刻と第１終了時刻の間の時間差と同じ時間差をとる第２開始時刻と第２終了時刻を決定する（第２終了時刻−第２開始時刻＝第１終了時刻−第１開始時刻）。第２開始時刻と第２終了時刻は、複数の組み合わせを選択しても、１組だけ選択してもかまわない。次に、対象センサ以外のセンサについて、第１開始時刻と第２開始時刻におけるセンサ情報の値が等しく、第１終了時刻と第２終了時刻におけるセンサ情報の値が等しければ、このセンサを対象のセンサとが相関のあるセンサであると判断することができる。さらに、第２開始時刻、第２終了時刻の決定に際して、この期間内のセンサ情報波形が、第１開始時刻と第１終了時刻の間の波形と同じであるという条件も採用することにより精度が上げられる。
【００１２】
このようにすれば、比較的簡単な処理で関連性あるセンサを判断できるので、処理負荷を軽減することができる。なお、関連性のあるセンサの抽出方法は上記に限られず、相関係数による手法などその他の種々の手法を採用することができる。
【００１３】
本発明は、上記手段の少なくとも一部を含むセンサ情報補完システムとして捉えることができる。また、これらの処理を行うセンサ情報補完方法、さらには、これらの方法をコンピュータにおいて実現するためのプログラムとして捉えることもできる。上記手段および処理の各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、複数のセンサを有するシステムにおいて、利用不可能なセンサに関するセンサ情報を短時間に推測できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施形態にかかるデータ補完システムの概要を示す図。
【図２】各ノードの機能ブロックを示す図。
【図３】定期的に実行されるセンサ情報収集処理のフローチャート。
【図４】関連のあるセンサを抽出する関連センサ抽出処理のフローチャート。
【図５】センサ情報蓄積部に蓄積されているセンサ情報を模式的に示す図。
【図６】関連するセンサを抽出する具体的な処理のフローチャート。
【図７Ａ】センサ情報が要求された際に行う処理のフローチャート。
【図７Ｂ】センサ情報が要求された際に行う処理のフローチャート。
【図８】他ノードからセンサ情報を要求された際の処理のフローチャート。
【図９】変形例にかかるデータ補完システムの概要を示す図。
【図１０】変形例に係る一般ノードおよび管理ノードの機能ブロックを示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
（第１の実施形態）
［システム概要］
本実施形態にかかるデータ補完システム（センサ情報補完システム）の概要を図１，図２を参照して説明する。図１に示すように本システムは、互いにネットワークに接続された、複数のノード（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）から構成される。各ノードは、
センサに接続されており、センサからセンサ情報を取得可能である。なお、各ノードは自ノードに接続された情報を利用するだけでなく、他ノードに接続されたセンサ情報も取得して処理に利用する。
【００１７】
図２は、各ノードの機能ブロックを示す図である。各ノードは、センサ情報取得部１、センサ情報推定部２、関連センサ抽出部３、センサ情報蓄積部４、センサ制御部５、他ノード連携部６を、その機能部として有する。これらの機能部は、補助記憶装置（各種ＲＯＭやＨＤＤ、ＳＳＤなど）に記憶されたプログラムを、プロセッサ（ＣＰＵ、ＭＰＵ）が実行することにより実現される。
【００１８】
センサ制御部５は、自ノードに接続されたセンサから現在のセンサ情報を取得したり、センサに対して指示を出したりする機能部である。センサ制御部５は、定期的にセンサ情報を取得して、センサ情報蓄積部４に蓄積すると共に他ノード連携部６を介して取得したセンサ情報を他ノードに通知する。また、センサ制御部５は、センサ情報取得部１からの要求に応じて、適宜のタイミングでセンサ情報を取得する。
【００１９】
他ノード連携部６は、他ノードとの間でセンサ情報などのやりとりを行う。具体的には、他ノードに対して自ノードに接続されたセンサのセンサ情報を通知したり、他ノードに
接続されたセンサのセンサ情報を要求したりする。また、他ノードから自ノードに接続されたセンサのセンサ情報が要求された場合は、他ノード連携部６はセンサ制御部５からそのセンサのセンサ情報を取得して、要求元のノードへ返信する。
【００２０】
センサ情報蓄積部４には、自ノードに接続されたセンサおよび他ノードに接続されたセンサのセンサ情報が蓄積される。自ノードに接続されたセンサについてはセンサ制御部５から、また他ノードに接続されたセンサについては他ノード連携部６を介して、定期的にセンサ情報がセンサ情報蓄積部４に通知される。したがって、本システムにおける全てのセンサについて、定期的にセンサ情報が取得されてセンサ情報蓄積部４に格納される。なお、あるセンサについてのセンサ情報が通知されなくなった場合には、センサ情報蓄積部４は、そのセンサが利用不可能であることを把握できる。
【００２１】
関連センサ抽出部３は、センサ情報蓄積部４に蓄積されているセンサ情報に基づいて、あるセンサと関連のある他のセンサを抽出する。関連のある他のセンサは、１つだけであってもかまわないし、２つ以上であってもかまわない。関連があるというのは、互いに相関あるということであり、一方のセンサのセンサ情報が取得できない場合であっても、関連のある他のセンサのセンサ情報から、そのセンサのセンサ情報を推定できるということである。関連のあるセンサは、あるセンサが利用できない（そのセンサからセンサ情報を取得できない）場合に、その利用不可能なセンサのセンサ情報を推定するために用いられる。関連のあるセンサを抽出するための具体的な方法の詳細については後述する。
【００２２】
センサ情報取得部１は、アプリケーションプログラムや他ノード連携部６からの要求に応じてセンサ情報を取得する機能部である。センサ情報が要求されたセンサが自ノードに接続されている場合には、センサ制御部５からそのセンサのセンサ情報を取得する。一方、アプリケーションプログラムから要求されたセンサが他ノードに接続されている場合は、他ノード連携部６を介してそのセンサのセンサ情報を取得する。ここで、センサ情報が要求されたセンサ（自ノードが有するセンサ）が正しく動作している場合には、センサ制御部５からセンサ情報を取得することができる。しかしながら、そのセンサが利用不可能である場合には直接にはセンサ情報が取得できない。このような場合には、センサ情報推定部２から推定されたセンサ情報を取得する。
【００２３】
センサ情報推定部２は、あるセンサについてのセンサ情報の現在値を、そのセンサと関連性がある他のセンサのセンサ情報に基づいて推定する。自ノードが有するセンサについて、各センサと関連性のあるセンサは関連センサ抽出部３によって判断されている。そこで、センサ情報推定部２は要求されたセンサと関連のある他のセンサのセンサ情報を、センサ制御部５（自ノードに接続されたセンサの場合）および他ノード連携部６（他ノードに接続されたセンサの場合）から取得して、要求されたセンサのセンサ情報を推定する。推定方法の詳細については後述する。
【００２４】
［動作］
１．センサ情報収集処理
以下、図３を参照して、定期的に実施するセンサ情報収集処理について説明する。
【００２５】
センサ情報収集処理は、インターバルタイマによって定期的に実行される（Ｓ３０２）。ここでシステム全体において同時期にセンサ情報を収集することが好ましい。そのためには、各ノードの間で時刻同期を行う必要が生じるが、ＮＴＰ（Network Time Protocol
）などの仕組みを利用することで時刻同期が行える。センサ情報収集処理が始まると、センサ情報蓄積部４は、センサ制御部５に対して、センサから情報取得するように依頼する（Ｓ３０４）。ここで、センサ制御部５がセンサからセンサ情報取得を試みるが、応答しないセンサがある場合（Ｓ３０６−ＹＥＳ）には、応答しないセンサを利用不可能なセン
サとして自ノードのセンサ情報取得部１に通知する（Ｓ３０８）。また、応答しないセンサを利用不可能なセンサとして、他ノード連携部６を経由して他ノードへ通知する（Ｓ３１０）。この情報を受け取った他のノードでは、他ノード連携部６がセンサ情報取得部１に通知する。このようにして、センサ情報取得部１はシステム内の全センサについて利用不可能なセンサを把握できる。
【００２６】
センサ制御部５がセンサからセンサ情報を取得できた場合（Ｓ３０６−ＮＯ）は、取得した情報をセンサ情報蓄積部４に蓄積する（Ｓ３１２）。また、取得した情報を他ノード連携部６を介して他ノードへ通知する（Ｓ３１４）。
【００２７】
一方、他ノード連携部６を介して他ノードから情報を受け取った場合（Ｓ３１６−ＹＥＳ）、それがセンサ情報を含むものであれば（Ｓ３１８−ＹＥＳ）、受信したセンサ情報をセンサ情報蓄積部４に蓄積する（Ｓ３２０）。逆に、他ノード連携部６を介して受け取った情報がセンサは利用不可能であるという情報であれば（Ｓ３１８−ＮＯ）、そのセンサが利用不可能である旨を自ノードのセンサ情報取得部１に通知する。
【００２８】
このようにして、システム内の全センサについてセンサ情報が取得されて、各ノードのセンサ情報蓄積部４内に蓄積される。また、利用不可能なセンサがあった場合にも、各ノードのセンサ情報取得部１はその旨を把握できるようになる。
【００２９】
２．関連センサ抽出処理
次に、図４を参照して、関連のあるセンサを抽出する処理について説明する。なお、この処理は定期的に実行されるセンサ情報収集処理に続いて実行されても良いが、より長い間隔で実行されてもかまわない。また、定期的に実行せずに、要求に応じて実行するようにしてもかまわない。
【００３０】
関連センサ抽出部３は、自ノードが有するセンサについて、関連する他のセンサを抽出する。自ノードが有するセンサ全てについて関連する他のセンサを求めることが好ましいが、欠損データの推定を行わないセンサがある場合にはそのようなセンサに対しては関連する他のセンサを求める必要はない。
【００３１】
まず、関連センサ抽出部３は、自ノードが有するノードの１つについて、センサ情報蓄積部４を参照して、システム内の全センサのセンサ情報に基づいて関連のあるセンサを抽出する（Ｓ４０４）。関連のあるセンサは、１つのみ求めるようにしても良いし、２つ以上求めるようにしても良い。
【００３２】
ここで、特定のセンサと関連性のある他のセンサの抽出方法について図５、図６を参照して説明する。ここでは、センサａと関連のあるセンサを抽出する場合を例に説明する。図５は、センサ情報蓄積部４に蓄積されている各センサのセンサ情報を模式的に表す図である。図６は、関連センサ抽出部３が行う処理を示すフローチャートである。
【００３３】
まず、関連センサ抽出部３は、センサａ（以下、関連性のある他のセンサを求めるセンサを「対象センサ」ともいう）の蓄積情報を参照して、時刻ｔ１（第１開始時刻）およびｔ２（第１終了時刻）をその間でセンサａの測定値が単調増加または単調減少となるように決定する（Ｓ６０２）。時刻ｔ１，ｔ２の決定は、具体的にはどのように行っても良い。例えば、時刻ｔ１を任意に決定した後に、期間内の測定値単調増加（減少）となるような最大時刻を時刻ｔ２として決定しても良い。ここで、ｔ１とｔ２の時間間隔（Δｔ）にはある適当な条件（たとえば、Δｔが所定値以上、所定の範囲内の値をとる、などが考えられる）を課すことも好ましい。また別の方法として、Δｔを固定した上で、時刻ｔとｔ＋Δｔの間の測定値が単調増加（減少）となるか判断し、そうでなければｔをスライドさ
せて単調増加（減少）となるような時刻ｔを時刻ｔ１と決定し、時刻ｔ＋Δｔを時刻ｔ２として決定する。
【００３４】
次に、対象センサａについて、時刻ｔ１における測定値と同じ測定値をとる時刻を時刻ｔ３（第２開始時刻）の候補として列挙する（Ｓ６０４）．同様に、対象センサａについて、時刻ｔ２における測定値と同じ測定値をとる時刻を時刻ｔ４（第２終了時刻）の候補として列挙する（Ｓ６０６）。
【００３５】
そして、ｔ３の候補とｔ４の候補の全組合せの中から、ｔ４−ｔ３＝Δｔ（＝ｔ２−ｔ１）となり、かつ、ｔ１〜ｔ２間における測定値波形とｔ３〜ｔ４間における測定値波形が同じような時刻を、時刻ｔ３，ｔ４として決定する（Ｓ６０８）。このようにして決定されるｔ１〜ｔ４を図５に示してある。
【００３６】
次に、対象センサａ以外のセンサについて、以下の３つの条件を満たすセンサを対象センサと関連性があるものと判断する（Ｓ６１０）。第１の条件は、時刻ｔ１と時刻ｔ３における測定値が等しいことであり、第２の条件は、時刻ｔ２と時刻ｔ４における測定値が等しいことであり、第３の条件は、ｔ１〜ｔ２間における測定値波形とｔ３〜ｔ４間における測定値波形が等しいことである。ここで、ｔ１〜ｔ２間における測定値波形と、ｔ３〜ｔ４間における測定値波形が等しいことは、各期間内でのセンサ情報を比較することで判断できる。なお、ｔ１とｔ３，ｔ２とｔ４における測定値が等しいというだけを用いて、期間内の測定値波形が同じであるという条件を採用しなくても同様の効果が得られることが期待できるが、測定波形が同じであることを確認すればより精度が向上する。
【００３７】
図５に示すセンサｂ〜ｅを参照すると、上記の３つの条件を満たすのはセンサｄのみである。したがって、センサａと関連性のあるセンサは、センサｄであることが分かる。なお、上記のような決定方法から分かるように、これら２つのセンサは互いに関連があるので、センサｄと関連性のあるセンサがセンサａであるとも言える。以上のようにして、ステップＳ４０４（図４）における関連調査が完了する。ここではセンサａと関連するセンサが一個のみとして説明したが、複数のセンサが関連すると判断してもかまわない。
【００３８】
また、関連性があると判定されたセンサについての蓄積データに対して統計処理を施して、これらのセンサについてのセンサ情報の関係式を求める。すなわち、対象センサのセンサ情報を、このセンサに関連するセンサのセンサ情報から推定できる関係式を求める。このような欠損値推定手法は従来の任意の手法を利用できる。
【００３９】
図４の説明に戻る。関連調査の結果から対象のセンサに対して関連のあるセンサ群（１つのこともある）を特定し、センサ情報推定部２に保存する（Ｓ４０６）。また、センサ情報推定部２に保存した情報を、他ノード連携部６を経由して他のノードへ通知する（Ｓ４０８）。
【００４０】
１つのセンサについて関連性の調査が終わったら、所有するセンサ中に未調査のセンサがあるか判断し、未調査のものがあればそのセンサについて同様の調査を行う。
【００４１】
他のノードから関連するセンサに関する情報を他ノード連携部６を介して受け取った場合（Ｓ４１０−ＹＥＳ）は、その情報をセンサ情報推定部２に保存する（Ｓ４１２）。
【００４２】
このようにして、システム内の各ノードは、システム内の全センサについて、そのセンサと関連のあるセンサ群を把握することが可能となる。
【００４３】
３．センサ情報取得処理
次に、図７Ａ、図７Ｂを参照して、アプリケーションプログラムなどからセンサ情報の取得が要求された際に行う処理を説明する。アプリケーションプログラムからセンサ情報取得部１に対してセンサ情報の取得が要求されると、センサ情報取得部１は要求されたセンサが利用可能であるか判断する（Ｓ７０２）。センサ情報取得部１は、上記のセンサ情報収集処理によって各センサが利用可能であるか否かを把握可能である。
【００４４】
要求されたセンサが利用可能な場合（Ｓ７０４−ＹＥＳ）は、そのセンサが自ノードの所有するセンサであれば（Ｓ７０６−ＹＥＳ）、自ノードのセンサ制御５にセンサ情報の取得を依頼する（Ｓ７０８）。一方、そのセンサが他ノードの所有するセンサであれば（Ｓ７０６−ＮＯ）、他ノード連携部６を介して対象センサを所有する他ノードに対して、センサ情報の取得を依頼する（Ｓ７１０，Ｓ７１２）。他のノードからセンサ情報の取得を要求された場合の処理は図８に示してある。他ノード連携部６が他ノードからセンサ情報の要求を受ける（Ｓ８０２）と、センサ制御部５から要求されたセンサのセンサ情報を取得し（Ｓ８０４）、他ノード連携部６を介して要求元のノードにこのセンサ情報を送信する（Ｓ８０６）。
【００４５】
このようにして、センサ情報取得部１は要求されたセンサ情報を取得して、要求元のアプリケーションプログラムへセンサ情報を返答する（Ｓ７１４）。
【００４６】
一方、要求されたセンサが利用不可能な場合（Ｓ７０４−ＮＯ）は、センサ情報取得部１はセンサ情報推定部２に対して対象センサのセンサ情報を推定するよう依頼する（Ｓ７１６）。センサ情報推定部２は、要求されたセンサのセンサ情報を推定するために必要な他のセンサを特定する（Ｓ７１８）。推定に必要なセンサは、上記関連センサ抽出処理によって対象センサと関連すると判断されたセンサ群のうち、現在利用可能なセンサである。
【００４７】
このようにして特定されたセンサが自ノードの所有するセンサであれば（Ｓ７２０−ＹＥＳ）、センサ制御部５へセンサ情報の取得を依頼して、そのセンサのセンサ情報を取得する（Ｓ７２２，Ｓ７２４）。一方、特定されたノードが他ノードの所有するセンサであれば（Ｓ７２０−ＮＯ）、他ノード連携部６を経由してそのセンサを所有するノードにセンサ情報の取得を依頼して、そのセンサのセンサ情報を取得する（Ｓ７２６，Ｓ７２８）。
【００４８】
センサ情報推定部２は、要求されたセンサと関連するセンサのセンサ情報から、対象センサのセンサ情報を推定する（Ｓ７３０）。対象センサとこれに関連するセンサのセンサ情報についての関係式があれば、その関係式を用いて対象センサのセンサ情報を推定できる。また、センサ情報推定部２が、センサ情報蓄積部４を参照して多重代入法などを用いて、対象センサのセンサ情報の現在値を推定するようにしても良い。
【００４９】
センサ情報推定部２は、このようにして推定されたセンサ情報をセンサ情報取得部１へ返答する（Ｓ７３２）。センサ情報取得部１は、この推定値を要求されたセンサのセンサ情報として、要求元のアプリケーションプログラムに返答する（Ｓ７１４）。
【００５０】
［本実施形態の効果］
本実施形態においては、それぞれのセンサから定期的にセンサ情報を取得して、これらの情報を元に各センサと関連するセンサ群を絞り込んでいる。そして、あるセンサが利用できずセンサ情報を推定する必要があるときに、全てのセンサ情報を用いずに、関連性のある必要最低限なセンサのセンサ情報から推定している。したがって、センサ情報を推定するために取得する必要のあるセンサ情報が少なくてすむため、推定に必要な時間を短縮できる。さらに、関連性の無いセンサ情報を推定のパラメータとして用いないため、精度
に優れた推定が可能となるという利点もある。
【００５１】
（変形例）
上記の説明では、全てのノードが同一の機能を持つものとして説明をしたが、具体的なシステムの構成は上記で説明した例に限る必要はない。たとえば、センサ情報の蓄積や関連センサ抽出、センサ情報推定の処理を専門に行う管理ノードを採用してもかまわない。図９は、この変形例に係るシステム構成図を示す。また、図１０はこの変形例に係る管理ノードおよび一般ノードの機能ブロックを示す。
【００５２】
この例では、管理ノードが、センサ情報推定部２、関連センサ抽出部３、センサ情報蓄積部４、および他ノード連携部６を有する。一方、一般のノードはセンサ情報取得部１、センサ制御部５、他ノード連携部６を有する。
【００５３】
この例では、一般ノードが定期的に自ノードの所有するセンサ情報を取得して、管理ノードへ他ノード連携部６を介して通知する。管理ノードのセンサ情報蓄積部４には、システム内のセンサについて、定期的に取得されるセンサ情報が蓄積される。この蓄積情報に基づいて、管理ノードの関連センサ抽出部３がセンサ間の関連を調査する。
【００５４】
一般ノードがアプリケーションプログラムからセンサ情報の取得を要求された場合には、要求されたセンサが自ノードの所有するものであり利用可能であれば、自ノードのセンサ制御部５からそのセンサ情報を取得する。一方、要求されたセンサが利用不可能であれば、管理ノードに対してセンサ情報の推定を依頼する。要求されたセンサが他ノードの所有するものである場合は、管理ノードを介して取得するようにしても良いし、そのセンサを有する他のノードから直接取得するようにしても良い。
【００５５】
このようにすれば、管理ノードに計算能力の大きいプロセッサを採用することで高速な処理が実現できる。また、一般ノードが行う処理量はそれほど増えないので、一般ノードに過大な負荷がかかることも避けられる。
【００５６】
このような複数のコンピュータが接続されたシステムにおいて、処理の分担を適宜変更して種々の変形例を構成できることは当業者であれば容易に推察できるであろう。例えば、管理ノード自体もセンサを所有し、一般ノードを兼ねるような構成としてもかまわない。また、このような管理ノードを２つ以上採用するような構成も考えられる。また逆に、複数のコンピュータから本システムを構成する必要もなく、１つのコンピュータ内に上記のシステムを構築しても同様の効果が得られることも明らかであろう。
【符号の説明】
【００５７】
１ センサ情報取得部
２ センサ情報推定部
３ 関連センサ抽出部
４ センサ情報蓄積部
５ センサ制御部
６ 他ノード連携部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のセンサを有するシステムにおいて、特定のセンサが利用できない場合に他のセンサ情報を用いてそのセンサ情報を推測するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両システムには数多くのセンサが用いられており、センサから得られる情報に基づいて種々の処理を行っている。このようなシステムにおいて、一部のセンサが利用できない場合に、利用可能なセンサデータに基づいて欠損データを推測することが行われている。たとえば特許文献１では、蓄積されているデータの中から欠損データに類似するデータを、マンハッタン距離関数を利用して推測している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−２１５６４６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、多くのセンサから構成されるシステムにおいては、補完に必要なセンサデータが多くなり、リアルタイムなセンサデータの収集とデータ推測に相当な時間を要する。したがって、即時応答性が求められるシステムにおいては、上記のような手法による欠損データの補完は適さない。
【０００５】
本発明は、複数のセンサを有するシステムにおいて、利用不可能なセンサに関するセンサデータを、短時間に推測可能な技術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】
【０００６】
本発明のセンサ情報補完システムは、複数のセンサとセンサ制御手段と蓄積手段と関連センサ抽出手段とセンサ情報推定手段とセンサ情報取得手段とを備える。センサ制御手段は、複数のセンサからセンサ情報（センサデータ）を取得する機能を有する。蓄積手段には、複数のセンサから定期的に取得されるセンサ情報が蓄積される。関連センサ抽出手段は、蓄積手段に蓄積されたセンサ情報に基づいて、センサ情報に相関があるセンサを抽出する。関連センサ抽出手段は、複数のセンサそれぞれについて、相関のある他のセンサを特定することが好ましい。センサ情報推定手段は、特定のセンサについて、このセンサと相関のある他のセンサのセンサ情報を取得して、この特定のセンサのセンサ情報を推定する機能を有する。センサ情報取得手段は、あるセンサについてセンサ情報の取得が要求されたときに、このセンサが利用可能であればこのセンサからセンサ情報を取得し、このセンサが利用不可能であれば、センサ情報推定手段からこのセンサについて推定されたセンサ情報を取得する。
【０００７】
このように本発明のセンサ情報補完システムでは、各センサについて関連性のある他のセンサを抽出し、関連性のあるセンサのセンサ情報に基づいて推定を行うため、推定に必要なデータ量を削減することが出来る。結果的に、推定に必要な時間を短縮できる。また、関連性のないセンサ情報を推定に用いないため精度の良い推定が行えるという利点もある。
【０００８】
本発明のセンサ情報補完システムは、１つのノード（ＥＣＵ（Electronic Control Unit）、コンピュータ）に実装されても良いが、複数のノードから構成されるシステムとし
て実装することもできる。本発明のセンサ情報補完システムを複数のノードに実装する場合の一態様として、それぞれが、少なくとも１つのセンサ、センサ制御手段、蓄積手段、関連センサ抽出手段、センサ情報推定手段、センサ情報取得手段、他ノード連携手段を有する複数のノードからシステムを構成することが考えられる。他ノード連携手段は、他のノードが有するセンサ情報を取得したり、他のノードに対して自ノードのセンサ情報を通知したりする機能部である。各ノードは、自ノードが有するセンサから定期的にセンサ情報を取得し、取得したセンサ情報を他ノード連携手段を介して他のノードへ通知する。こうすることで、各ノードは、自ノードが有するセンサおよび他ノードが有するセンサの全てについて、定期的にセンサ情報を取得して、蓄積手段に蓄積することができる。このようにして関連センサ抽出手段は、あるセンサと関連性のある他のセンサを蓄積されたセンサ情報に基づいて抽出することができる。なお、各ノードの関連センサ抽出手段は、全てのセンサについて関連性のある他のセンサを抽出する必要はなく、自ノードが有するセンサについてのみ関連性のある他のセンサを抽出すれば十分である。センサ情報推定手段は、特定のセンサについてセンサ情報を推定する際に、このセンサと相関のある他のセンサが他ノードの有するセンサである場合には、他ノード連携手段を介してセンサ情報を取得して推定を行うことが好ましい。
【０００９】
また、本発明の別の態様として、関連性のあるセンサの抽出と、センサ情報の推定を専用のノードで集中的に行うことも考えられる。すなわち、本発明のセンサ情報補完システムを、少なくとも１つのセンサ、センサ制御手段、センサ情報取得手段、他ノード連携手段を有する複数のノードと、蓄積手段、関連センサ抽出手段、センサ情報推定手段、他ノード連携手段を有する管理ノードとから構成することが考えられる。ここで、センサ制御手段は、自ノードのセンサ情報を取得するとともに、他ノードおよび管理ノードとの間でセンサ情報を送受信する他ノード連携部を含むことが好ましい。複数のノードのそれぞれは定期的に自ノードのセンサ情報を取得して、他ノード連携部を介して管理ノードへ通知する。こうすることで、管理ノードの蓄積手段には、定期的に取得されるセンサ情報が蓄積されることになる。管理ノードは、関連センサ抽出手段によって関連性のあるセンサを抽出するとともに、特定のセンサのセンサ情報を推定する際には、このセンサと関連のあるセンサを有するノードからセンサ情報を取得して推定を行うことが好ましい。
【００１０】
なお、本発明のセンサ情報補完システムを複数のノードから構成する場合には、各ノードにおける処理機能の分担は上記以外にも種々考えられる。当業者であれば、本発明の思想から逸脱しない範囲内で種々の変形を容易に行えるであろう。
【００１１】
また、本発明の関連センサ抽出手段は、あるセンサと関連する他のセンサを以下のように抽出することができる。まず、対象のセンサについて蓄積されたセンサ情報に基づいて、第１の開始時刻と第１の終了時刻を、その期間内で当該対象のセンサのセンサ情報が単調増加または単調減少となるように決定する。そして、対象のセンサのセンサ情報が、第１の開始時刻での値と同じ値をとる時刻を第２開始時刻候補として、また、第１の終了時刻での値と同じ値をとる時刻を第２終了時刻候補として決定する。そして、第２開始時刻候補と第２終了時刻候補の中から、第１開始時刻と第１終了時刻の間の時間差と同じ時間差をとる第２開始時刻と第２終了時刻を決定する（第２終了時刻−第２開始時刻＝第１終了時刻−第１開始時刻）。第２開始時刻と第２終了時刻は、複数の組み合わせを選択しても、１組だけ選択してもかまわない。次に、対象センサ以外のセンサについて、第１開始時刻と第２開始時刻におけるセンサ情報の値が等しく、第１終了時刻と第２終了時刻におけるセンサ情報の値が等しければ、このセンサを対象のセンサとが相関のあるセンサであると判断することができる。さらに、第２開始時刻、第２終了時刻の決定に際して、この期間内のセンサ情報波形が、第１開始時刻と第１終了時刻の間の波形と同じであるという条件も採用することにより精度が上げられる。
【００１２】
このようにすれば、比較的簡単な処理で関連性あるセンサを判断できるので、処理負荷を軽減することができる。なお、関連性のあるセンサの抽出方法は上記に限られず、相関係数による手法などその他の種々の手法を採用することができる。
【００１３】
本発明は、上記手段の少なくとも一部を含むセンサ情報補完システムとして捉えることができる。また、これらの処理を行うセンサ情報補完方法、さらには、これらの方法をコンピュータにおいて実現するためのプログラムとして捉えることもできる。上記手段および処理の各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、複数のセンサを有するシステムにおいて、利用不可能なセンサに関するセンサ情報を短時間に推測できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施形態にかかるデータ補完システムの概要を示す図。
【図２】各ノードの機能ブロックを示す図。
【図３】定期的に実行されるセンサ情報収集処理のフローチャート。
【図４】関連のあるセンサを抽出する関連センサ抽出処理のフローチャート。
【図５】センサ情報蓄積部に蓄積されているセンサ情報を模式的に示す図。
【図６】関連するセンサを抽出する具体的な処理のフローチャート。
【図７Ａ】センサ情報が要求された際に行う処理のフローチャート。
【図７Ｂ】センサ情報が要求された際に行う処理のフローチャート。
【図８】他ノードからセンサ情報を要求された際の処理のフローチャート。
【図９】変形例にかかるデータ補完システムの概要を示す図。
【図１０】変形例に係る一般ノードおよび管理ノードの機能ブロックを示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
（第１の実施形態）
［システム概要］
本実施形態にかかるデータ補完システム（センサ情報補完システム）の概要を図１，図２を参照して説明する。図１に示すように本システムは、互いにネットワークに接続された、複数のノード（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）から構成される。各ノードは、
センサに接続されており、センサからセンサ情報を取得可能である。なお、各ノードは自ノードに接続された情報を利用するだけでなく、他ノードに接続されたセンサ情報も取得して処理に利用する。
【００１７】
図２は、各ノードの機能ブロックを示す図である。各ノードは、センサ情報取得部１、センサ情報推定部２、関連センサ抽出部３、センサ情報蓄積部４、センサ制御部５、他ノード連携部６を、その機能部として有する。これらの機能部は、補助記憶装置（各種ＲＯＭやＨＤＤ、ＳＳＤなど）に記憶されたプログラムを、プロセッサ（ＣＰＵ、ＭＰＵ）が実行することにより実現される。
【００１８】
センサ制御部５は、自ノードに接続されたセンサから現在のセンサ情報を取得したり、センサに対して指示を出したりする機能部である。センサ制御部５は、定期的にセンサ情報を取得して、センサ情報蓄積部４に蓄積すると共に他ノード連携部６を介して取得したセンサ情報を他ノードに通知する。また、センサ制御部５は、センサ情報取得部１からの要求に応じて、適宜のタイミングでセンサ情報を取得する。
【００１９】
他ノード連携部６は、他ノードとの間でセンサ情報などのやりとりを行う。具体的には、他ノードに対して自ノードに接続されたセンサのセンサ情報を通知したり、他ノードに
接続されたセンサのセンサ情報を要求したりする。また、他ノードから自ノードに接続されたセンサのセンサ情報が要求された場合は、他ノード連携部６はセンサ制御部５からそのセンサのセンサ情報を取得して、要求元のノードへ返信する。
【００２０】
センサ情報蓄積部４には、自ノードに接続されたセンサおよび他ノードに接続されたセンサのセンサ情報が蓄積される。自ノードに接続されたセンサについてはセンサ制御部５から、また他ノードに接続されたセンサについては他ノード連携部６を介して、定期的にセンサ情報がセンサ情報蓄積部４に通知される。したがって、本システムにおける全てのセンサについて、定期的にセンサ情報が取得されてセンサ情報蓄積部４に格納される。なお、あるセンサについてのセンサ情報が通知されなくなった場合には、センサ情報蓄積部４は、そのセンサが利用不可能であることを把握できる。
【００２１】
関連センサ抽出部３は、センサ情報蓄積部４に蓄積されているセンサ情報に基づいて、あるセンサと関連のある他のセンサを抽出する。関連のある他のセンサは、１つだけであってもかまわないし、２つ以上であってもかまわない。関連があるというのは、互いに相関あるということであり、一方のセンサのセンサ情報が取得できない場合であっても、関連のある他のセンサのセンサ情報から、そのセンサのセンサ情報を推定できるということである。関連のあるセンサは、あるセンサが利用できない（そのセンサからセンサ情報を取得できない）場合に、その利用不可能なセンサのセンサ情報を推定するために用いられる。関連のあるセンサを抽出するための具体的な方法の詳細については後述する。
【００２２】
センサ情報取得部１は、アプリケーションプログラムや他ノード連携部６からの要求に応じてセンサ情報を取得する機能部である。センサ情報が要求されたセンサが自ノードに接続されている場合には、センサ制御部５からそのセンサのセンサ情報を取得する。一方、アプリケーションプログラムから要求されたセンサが他ノードに接続されている場合は、他ノード連携部６を介してそのセンサのセンサ情報を取得する。ここで、センサ情報が要求されたセンサ（自ノードが有するセンサ）が正しく動作している場合には、センサ制御部５からセンサ情報を取得することができる。しかしながら、そのセンサが利用不可能である場合には直接にはセンサ情報が取得できない。このような場合には、センサ情報推定部２から推定されたセンサ情報を取得する。
【００２３】
センサ情報推定部２は、あるセンサについてのセンサ情報の現在値を、そのセンサと関連性がある他のセンサのセンサ情報に基づいて推定する。自ノードが有するセンサについて、各センサと関連性のあるセンサは関連センサ抽出部３によって判断されている。そこで、センサ情報推定部２は要求されたセンサと関連のある他のセンサのセンサ情報を、センサ制御部５（自ノードに接続されたセンサの場合）および他ノード連携部６（他ノードに接続されたセンサの場合）から取得して、要求されたセンサのセンサ情報を推定する。推定方法の詳細については後述する。
【００２４】
［動作］
１．センサ情報収集処理
以下、図３を参照して、定期的に実施するセンサ情報収集処理について説明する。
【００２５】
センサ情報収集処理は、インターバルタイマによって定期的に実行される（Ｓ３０２）。ここでシステム全体において同時期にセンサ情報を収集することが好ましい。そのためには、各ノードの間で時刻同期を行う必要が生じるが、ＮＴＰ（Network Time Protocol
）などの仕組みを利用することで時刻同期が行える。センサ情報収集処理が始まると、センサ情報蓄積部４は、センサ制御部５に対して、センサから情報取得するように依頼する（Ｓ３０４）。ここで、センサ制御部５がセンサからセンサ情報取得を試みるが、応答しないセンサがある場合（Ｓ３０６−ＹＥＳ）には、応答しないセンサを利用不可能なセン
サとして自ノードのセンサ情報取得部１に通知する（Ｓ３０８）。また、応答しないセンサを利用不可能なセンサとして、他ノード連携部６を経由して他ノードへ通知する（Ｓ３１０）。この情報を受け取った他のノードでは、他ノード連携部６がセンサ情報取得部１に通知する。このようにして、センサ情報取得部１はシステム内の全センサについて利用不可能なセンサを把握できる。
【００２６】
センサ制御部５がセンサからセンサ情報を取得できた場合（Ｓ３０６−ＮＯ）は、取得した情報をセンサ情報蓄積部４に蓄積する（Ｓ３１２）。また、取得した情報を他ノード連携部６を介して他ノードへ通知する（Ｓ３１４）。
【００２７】
一方、他ノード連携部６を介して他ノードから情報を受け取った場合（Ｓ３１６−ＹＥＳ）、それがセンサ情報を含むものであれば（Ｓ３１８−ＹＥＳ）、受信したセンサ情報をセンサ情報蓄積部４に蓄積する（Ｓ３２０）。逆に、他ノード連携部６を介して受け取った情報がセンサは利用不可能であるという情報であれば（Ｓ３１８−ＮＯ）、そのセンサが利用不可能である旨を自ノードのセンサ情報取得部１に通知する。
【００２８】
このようにして、システム内の全センサについてセンサ情報が取得されて、各ノードのセンサ情報蓄積部４内に蓄積される。また、利用不可能なセンサがあった場合にも、各ノードのセンサ情報取得部１はその旨を把握できるようになる。
【００２９】
２．関連センサ抽出処理
次に、図４を参照して、関連のあるセンサを抽出する処理について説明する。なお、この処理は定期的に実行されるセンサ情報収集処理に続いて実行されても良いが、より長い間隔で実行されてもかまわない。また、定期的に実行せずに、要求に応じて実行するようにしてもかまわない。
【００３０】
関連センサ抽出部３は、自ノードが有するセンサについて、関連する他のセンサを抽出する。自ノードが有するセンサ全てについて関連する他のセンサを求めることが好ましいが、欠損データの推定を行わないセンサがある場合にはそのようなセンサに対しては関連する他のセンサを求める必要はない。
【００３１】
まず、関連センサ抽出部３は、自ノードが有するノードの１つについて、センサ情報蓄積部４を参照して、システム内の全センサのセンサ情報に基づいて関連のあるセンサを抽出する（Ｓ４０４）。関連のあるセンサは、１つのみ求めるようにしても良いし、２つ以上求めるようにしても良い。
【００３２】
ここで、特定のセンサと関連性のある他のセンサの抽出方法について図５、図６を参照して説明する。ここでは、センサａと関連のあるセンサを抽出する場合を例に説明する。図５は、センサ情報蓄積部４に蓄積されている各センサのセンサ情報を模式的に表す図である。図６は、関連センサ抽出部３が行う処理を示すフローチャートである。
【００３３】
まず、関連センサ抽出部３は、センサａ（以下、関連性のある他のセンサを求めるセンサを「対象センサ」ともいう）の蓄積情報を参照して、時刻ｔ１（第１開始時刻）およびｔ２（第１終了時刻）をその間でセンサａの測定値が単調増加または単調減少となるように決定する（Ｓ６０２）。時刻ｔ１，ｔ２の決定は、具体的にはどのように行っても良い。例えば、時刻ｔ１を任意に決定した後に、期間内の測定値単調増加（減少）となるような最大時刻を時刻ｔ２として決定しても良い。ここで、ｔ１とｔ２の時間間隔（Δｔ）にはある適当な条件（たとえば、Δｔが所定値以上、所定の範囲内の値をとる、などが考えられる）を課すことも好ましい。また別の方法として、Δｔを固定した上で、時刻ｔとｔ＋Δｔの間の測定値が単調増加（減少）となるか判断し、そうでなければｔをスライドさ
せて単調増加（減少）となるような時刻ｔを時刻ｔ１と決定し、時刻ｔ＋Δｔを時刻ｔ２として決定する。
【００３４】
次に、対象センサａについて、時刻ｔ１における測定値と同じ測定値をとる時刻を時刻ｔ３（第２開始時刻）の候補として列挙する（Ｓ６０４）．同様に、対象センサａについて、時刻ｔ２における測定値と同じ測定値をとる時刻を時刻ｔ４（第２終了時刻）の候補として列挙する（Ｓ６０６）。
【００３５】
そして、ｔ３の候補とｔ４の候補の全組合せの中から、ｔ４−ｔ３＝Δｔ（＝ｔ２−ｔ１）となり、かつ、ｔ１〜ｔ２間における測定値波形とｔ３〜ｔ４間における測定値波形が同じような時刻を、時刻ｔ３，ｔ４として決定する（Ｓ６０８）。このようにして決定されるｔ１〜ｔ４を図５に示してある。
【００３６】
次に、対象センサａ以外のセンサについて、以下の３つの条件を満たすセンサを対象センサと関連性があるものと判断する（Ｓ６１０）。第１の条件は、時刻ｔ１と時刻ｔ３における測定値が等しいことであり、第２の条件は、時刻ｔ２と時刻ｔ４における測定値が等しいことであり、第３の条件は、ｔ１〜ｔ２間における測定値波形とｔ３〜ｔ４間における測定値波形が等しいことである。ここで、ｔ１〜ｔ２間における測定値波形と、ｔ３〜ｔ４間における測定値波形が等しいことは、各期間内でのセンサ情報を比較することで判断できる。なお、ｔ１とｔ３，ｔ２とｔ４における測定値が等しいというだけを用いて、期間内の測定値波形が同じであるという条件を採用しなくても同様の効果が得られることが期待できるが、測定波形が同じであることを確認すればより精度が向上する。
【００３７】
図５に示すセンサｂ〜ｅを参照すると、上記の３つの条件を満たすのはセンサｄのみである。したがって、センサａと関連性のあるセンサは、センサｄであることが分かる。なお、上記のような決定方法から分かるように、これら２つのセンサは互いに関連があるので、センサｄと関連性のあるセンサがセンサａであるとも言える。以上のようにして、ステップＳ４０４（図４）における関連調査が完了する。ここではセンサａと関連するセンサが一個のみとして説明したが、複数のセンサが関連すると判断してもかまわない。
【００３８】
また、関連性があると判定されたセンサについての蓄積データに対して統計処理を施して、これらのセンサについてのセンサ情報の関係式を求める。すなわち、対象センサのセンサ情報を、このセンサに関連するセンサのセンサ情報から推定できる関係式を求める。このような欠損値推定手法は従来の任意の手法を利用できる。
【００３９】
図４の説明に戻る。関連調査の結果から対象のセンサに対して関連のあるセンサ群（１つのこともある）を特定し、センサ情報推定部２に保存する（Ｓ４０６）。また、センサ情報推定部２に保存した情報を、他ノード連携部６を経由して他のノードへ通知する（Ｓ４０８）。
【００４０】
１つのセンサについて関連性の調査が終わったら、所有するセンサ中に未調査のセンサがあるか判断し、未調査のものがあればそのセンサについて同様の調査を行う。
【００４１】
他のノードから関連するセンサに関する情報を他ノード連携部６を介して受け取った場合（Ｓ４１０−ＹＥＳ）は、その情報をセンサ情報推定部２に保存する（Ｓ４１２）。
【００４２】
このようにして、システム内の各ノードは、システム内の全センサについて、そのセンサと関連のあるセンサ群を把握することが可能となる。
【００４３】
３．センサ情報取得処理
次に、図７Ａ、図７Ｂを参照して、アプリケーションプログラムなどからセンサ情報の取得が要求された際に行う処理を説明する。アプリケーションプログラムからセンサ情報取得部１に対してセンサ情報の取得が要求されると、センサ情報取得部１は要求されたセンサが利用可能であるか判断する（Ｓ７０２）。センサ情報取得部１は、上記のセンサ情報収集処理によって各センサが利用可能であるか否かを把握可能である。
【００４４】
要求されたセンサが利用可能な場合（Ｓ７０４−ＹＥＳ）は、そのセンサが自ノードの所有するセンサであれば（Ｓ７０６−ＹＥＳ）、自ノードのセンサ制御５にセンサ情報の取得を依頼する（Ｓ７０８）。一方、そのセンサが他ノードの所有するセンサであれば（Ｓ７０６−ＮＯ）、他ノード連携部６を介して対象センサを所有する他ノードに対して、センサ情報の取得を依頼する（Ｓ７１０，Ｓ７１２）。他のノードからセンサ情報の取得を要求された場合の処理は図８に示してある。他ノード連携部６が他ノードからセンサ情報の要求を受ける（Ｓ８０２）と、センサ制御部５から要求されたセンサのセンサ情報を取得し（Ｓ８０４）、他ノード連携部６を介して要求元のノードにこのセンサ情報を送信する（Ｓ８０６）。
【００４５】
このようにして、センサ情報取得部１は要求されたセンサ情報を取得して、要求元のアプリケーションプログラムへセンサ情報を返答する（Ｓ７１４）。
【００４６】
一方、要求されたセンサが利用不可能な場合（Ｓ７０４−ＮＯ）は、センサ情報取得部１はセンサ情報推定部２に対して対象センサのセンサ情報を推定するよう依頼する（Ｓ７１６）。センサ情報推定部２は、要求されたセンサのセンサ情報を推定するために必要な他のセンサを特定する（Ｓ７１８）。推定に必要なセンサは、上記関連センサ抽出処理によって対象センサと関連すると判断されたセンサ群のうち、現在利用可能なセンサである。
【００４７】
このようにして特定されたセンサが自ノードの所有するセンサであれば（Ｓ７２０−ＹＥＳ）、センサ制御部５へセンサ情報の取得を依頼して、そのセンサのセンサ情報を取得する（Ｓ７２２，Ｓ７２４）。一方、特定されたノードが他ノードの所有するセンサであれば（Ｓ７２０−ＮＯ）、他ノード連携部６を経由してそのセンサを所有するノードにセンサ情報の取得を依頼して、そのセンサのセンサ情報を取得する（Ｓ７２６，Ｓ７２８）。
【００４８】
センサ情報推定部２は、要求されたセンサと関連するセンサのセンサ情報から、対象センサのセンサ情報を推定する（Ｓ７３０）。対象センサとこれに関連するセンサのセンサ情報についての関係式があれば、その関係式を用いて対象センサのセンサ情報を推定できる。また、センサ情報推定部２が、センサ情報蓄積部４を参照して多重代入法などを用いて、対象センサのセンサ情報の現在値を推定するようにしても良い。
【００４９】
センサ情報推定部２は、このようにして推定されたセンサ情報をセンサ情報取得部１へ返答する（Ｓ７３２）。センサ情報取得部１は、この推定値を要求されたセンサのセンサ情報として、要求元のアプリケーションプログラムに返答する（Ｓ７１４）。
【００５０】
［本実施形態の効果］
本実施形態においては、それぞれのセンサから定期的にセンサ情報を取得して、これらの情報を元に各センサと関連するセンサ群を絞り込んでいる。そして、あるセンサが利用できずセンサ情報を推定する必要があるときに、全てのセンサ情報を用いずに、関連性のある必要最低限なセンサのセンサ情報から推定している。したがって、センサ情報を推定するために取得する必要のあるセンサ情報が少なくてすむため、推定に必要な時間を短縮できる。さらに、関連性の無いセンサ情報を推定のパラメータとして用いないため、精度
に優れた推定が可能となるという利点もある。
【００５１】
（変形例）
上記の説明では、全てのノードが同一の機能を持つものとして説明をしたが、具体的なシステムの構成は上記で説明した例に限る必要はない。たとえば、センサ情報の蓄積や関連センサ抽出、センサ情報推定の処理を専門に行う管理ノードを採用してもかまわない。図９は、この変形例に係るシステム構成図を示す。また、図１０はこの変形例に係る管理ノードおよび一般ノードの機能ブロックを示す。
【００５２】
この例では、管理ノードが、センサ情報推定部２、関連センサ抽出部３、センサ情報蓄積部４、および他ノード連携部６を有する。一方、一般のノードはセンサ情報取得部１、センサ制御部５、他ノード連携部６を有する。
【００５３】
この例では、一般ノードが定期的に自ノードの所有するセンサ情報を取得して、管理ノードへ他ノード連携部６を介して通知する。管理ノードのセンサ情報蓄積部４には、システム内のセンサについて、定期的に取得されるセンサ情報が蓄積される。この蓄積情報に基づいて、管理ノードの関連センサ抽出部３がセンサ間の関連を調査する。
【００５４】
一般ノードがアプリケーションプログラムからセンサ情報の取得を要求された場合には、要求されたセンサが自ノードの所有するものであり利用可能であれば、自ノードのセンサ制御部５からそのセンサ情報を取得する。一方、要求されたセンサが利用不可能であれば、管理ノードに対してセンサ情報の推定を依頼する。要求されたセンサが他ノードの所有するものである場合は、管理ノードを介して取得するようにしても良いし、そのセンサを有する他のノードから直接取得するようにしても良い。
【００５５】
このようにすれば、管理ノードに計算能力の大きいプロセッサを採用することで高速な処理が実現できる。また、一般ノードが行う処理量はそれほど増えないので、一般ノードに過大な負荷がかかることも避けられる。
【００５６】
このような複数のコンピュータが接続されたシステムにおいて、処理の分担を適宜変更して種々の変形例を構成できることは当業者であれば容易に推察できるであろう。例えば、管理ノード自体もセンサを所有し、一般ノードを兼ねるような構成としてもかまわない。また、このような管理ノードを２つ以上採用するような構成も考えられる。また逆に、複数のコンピュータから本システムを構成する必要もなく、１つのコンピュータ内に上記のシステムを構築しても同様の効果が得られることも明らかであろう。
【符号の説明】
【００５７】
１ センサ情報取得部
２ センサ情報推定部
３ 関連センサ抽出部
４ センサ情報蓄積部
５ センサ制御部
６ 他ノード連携部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のセンサと、
前記複数のセンサからセンサ情報を取得するセンサ制御手段と、
前記複数のセンサから定期的に取得されるセンサ情報を蓄積する蓄積手段と、
蓄積されたセンサ情報を用いて、各センサについて、センサ情報に相関のある他のセンサを抽出する関連センサ抽出手段と、
対象のセンサについて、当該センサと相関のある他のセンサのセンサ情報を取得して、前記対象のセンサのセンサ情報を推定するセンサ情報推定手段と、
センサ情報の取得が要求された場合に、要求されたセンサからセンサ情報が取得可能であれば取得し、取得不可能であれば前記センサ情報推定手段によって推定された当該要求されたセンサのセンサ情報を取得する、センサ情報取得手段と、
を備えるセンサ情報補完システム。
【請求項２】
各々が、少なくとも１つのセンサ、センサ制御手段、蓄積手段、関連センサ抽出手段、センサ情報推定手段、センサ情報取得手段、他のノードとの間で情報を送受信する他ノード連携手段を有する複数のノードから構成され、
前記他ノード連携手段は、他ノードから当該他ノードが有するセンサの情報を取得し、また、他ノードに対して自ノードが有するセンサのセンサ情報を通知可能であり、自ノードが有するセンサから前記センサ制御手段によって定期的に取得されるセンサ情報を他ノードに通知し、
前記蓄積手段は、自ノードが有するセンサおよび他ノードが有するセンサから定期的に取得されるセンサ情報を蓄積し、
前記センサ情報推定手段は、前記対象のセンサと相関のある他のセンサが、他ノードの有するセンサである場合には、前記他ノード連携手段を介して当該他のセンサのセンサ情報を取得して前記対象のセンサのセンサ情報を推定する、
請求項１に記載のセンサ情報補完システム。
【請求項３】
前記関連センサ抽出手段は、自ノードが有するセンサについて、相関のある他のセンサを抽出する、
請求項２に記載のセンサ情報補完システム。
【請求項４】
各々が、少なくとも１つのセンサ、センサ制御手段、センサ情報取得手段、他のノードとの間で情報を送受信する他ノード連携手段を有する複数の一般ノードと、
蓄積手段、関連センサ抽出手段、センサ情報推定手段、他ノードとの間で情報を送受信する他ノード連携手段を有する管理ノードと、
から構成され、
前記一般ノードの他ノード連携手段は、他の一般ノードまたは管理ノードから他の一般ノードが有するセンサの情報を取得し、また、他の一般ノードまたは管理ノードに対して自ノードが有するセンサのセンサ情報を通知可能であり、
前記複数の一般ノードは、自ノードが有するセンサから定期的にセンサ情報を取得して、他ノード連携手段を介して管理ノードに通知し、
管理ノードのセンサ情報取得手段は、前記対象のセンサと相関のある他のセンサを有するノードからセンサ情報を取得して、前記対象センサのセンサ情報を推定する、
請求項１に記載のセンサ情報補完システム。
【請求項５】
前記関連センサ抽出手段は、
対象のセンサについて蓄積されたセンサ情報に基づいて、第１開始時刻と第１終了時刻を、第１開始時刻と第１終了時刻の間で前記対象のセンサのセンサ情報が単調増加または単調減少となるように決定し、
前記対象のセンサのセンサ情報が、第１開始時刻におけるセンサ情報と同じ値をとる他の時刻である第２開始時刻候補を決定し、
前記対象のセンサのセンサ情報が、第１終了時刻におけるセンサ情報と同じ値をとる他の時刻である第２終了時刻候補を決定し、
前記第２開始時刻候補と前記第２終了時刻候補の中から、第１開始時刻と第１終了時刻の間の時間差と同じ時間差をとる第２開始時刻と第２終了時刻を決定し、
前記対象のセンサ以外のセンサについて、第１開始時刻と第２開始時刻におけるセンサ情報が等しく、第１終了時刻と第２終了時刻におけるセンサ情報が等しければ、当該センサを前記対象のセンサと相関のあるセンサであると判断する、
請求項１〜４のいずれかに記載のセンサ情報補完システム。
【請求項６】
複数のセンサを有するシステムにおいて、あるセンサからセンサ情報が取得不可能な場合に他のセンサのセンサ情報から推定するセンサ情報補完方法であって、
前記複数のセンサから定期的にセンサ情報を取得して蓄積するステップと、
蓄積されたセンサ情報を用いて、各センサについて、センサ情報に相関のある他のセンサを抽出するステップと、
センサ情報の取得が要求された場合に、当該センサと相関のある他のセンサのセンサ情報を取得して、要求されたセンサのセンサ情報を推定するステップと、
を含むセンサ情報補完方法。
【請求項７】
前記抽出ステップでは、
対象のセンサについて蓄積されたセンサ情報に基づいて、第１開始時刻と第１終了時刻を、第１開始時刻と第１終了時刻の間で前記対象のセンサのセンサ情報が単調増加または単調減少となるように決定し、
前記対象のセンサのセンサ情報が、第１開始時刻におけるセンサ情報と同じ値をとる他の時刻である第２開始時刻候補を決定し、
前記対象のセンサのセンサ情報が、第１終了時刻におけるセンサ情報と同じ値をとる他の時刻である第２終了時刻候補を決定し、
前記第２開始時刻候補と前記第２終了時刻候補の中から、第１開始時刻と第１終了時刻の間の時間差と同じ時間差をとる第２開始時刻と第２終了時刻を決定し、
前記対象のセンサ以外のセンサについて、第１開始時刻と第２開始時刻におけるセンサ情報が等しく、第１終了時刻と第２終了時刻におけるセンサ情報が等しければ、当該センサを前記対象のセンサと相関のあるセンサであると判断する、
請求項６に記載のセンサ情報補完方法。
【請求項１】
複数のセンサと、
前記複数のセンサからセンサ情報を取得するセンサ制御手段と、
前記複数のセンサから定期的に取得されるセンサ情報を蓄積する蓄積手段と、
蓄積されたセンサ情報を用いて、各センサについて、センサ情報に相関のある他のセンサを抽出する関連センサ抽出手段と、
対象のセンサについて、当該センサと相関のある他のセンサのセンサ情報を取得して、前記対象のセンサのセンサ情報を推定するセンサ情報推定手段と、
センサ情報の取得が要求された場合に、要求されたセンサからセンサ情報が取得可能であれば取得し、取得不可能であれば前記センサ情報推定手段によって推定された当該要求されたセンサのセンサ情報を取得する、センサ情報取得手段と、
を備えるセンサ情報補完システム。
【請求項２】
各々が、少なくとも１つのセンサ、センサ制御手段、蓄積手段、関連センサ抽出手段、センサ情報推定手段、センサ情報取得手段、他のノードとの間で情報を送受信する他ノード連携手段を有する複数のノードから構成され、
前記他ノード連携手段は、他ノードから当該他ノードが有するセンサの情報を取得し、また、他ノードに対して自ノードが有するセンサのセンサ情報を通知可能であり、自ノードが有するセンサから前記センサ制御手段によって定期的に取得されるセンサ情報を他ノードに通知し、
前記蓄積手段は、自ノードが有するセンサおよび他ノードが有するセンサから定期的に取得されるセンサ情報を蓄積し、
前記センサ情報推定手段は、前記対象のセンサと相関のある他のセンサが、他ノードの有するセンサである場合には、前記他ノード連携手段を介して当該他のセンサのセンサ情報を取得して前記対象のセンサのセンサ情報を推定する、
請求項１に記載のセンサ情報補完システム。
【請求項３】
前記関連センサ抽出手段は、自ノードが有するセンサについて、相関のある他のセンサを抽出する、
請求項２に記載のセンサ情報補完システム。
【請求項４】
各々が、少なくとも１つのセンサ、センサ制御手段、センサ情報取得手段、他のノードとの間で情報を送受信する他ノード連携手段を有する複数の一般ノードと、
蓄積手段、関連センサ抽出手段、センサ情報推定手段、他ノードとの間で情報を送受信する他ノード連携手段を有する管理ノードと、
から構成され、
前記一般ノードの他ノード連携手段は、他の一般ノードまたは管理ノードから他の一般ノードが有するセンサの情報を取得し、また、他の一般ノードまたは管理ノードに対して自ノードが有するセンサのセンサ情報を通知可能であり、
前記複数の一般ノードは、自ノードが有するセンサから定期的にセンサ情報を取得して、他ノード連携手段を介して管理ノードに通知し、
管理ノードのセンサ情報取得手段は、前記対象のセンサと相関のある他のセンサを有するノードからセンサ情報を取得して、前記対象センサのセンサ情報を推定する、
請求項１に記載のセンサ情報補完システム。
【請求項５】
前記関連センサ抽出手段は、
対象のセンサについて蓄積されたセンサ情報に基づいて、第１開始時刻と第１終了時刻を、第１開始時刻と第１終了時刻の間で前記対象のセンサのセンサ情報が単調増加または単調減少となるように決定し、
前記対象のセンサのセンサ情報が、第１開始時刻におけるセンサ情報と同じ値をとる他の時刻である第２開始時刻候補を決定し、
前記対象のセンサのセンサ情報が、第１終了時刻におけるセンサ情報と同じ値をとる他の時刻である第２終了時刻候補を決定し、
前記第２開始時刻候補と前記第２終了時刻候補の中から、第１開始時刻と第１終了時刻の間の時間差と同じ時間差をとる第２開始時刻と第２終了時刻を決定し、
前記対象のセンサ以外のセンサについて、第１開始時刻と第２開始時刻におけるセンサ情報が等しく、第１終了時刻と第２終了時刻におけるセンサ情報が等しければ、当該センサを前記対象のセンサと相関のあるセンサであると判断する、
請求項１〜４のいずれかに記載のセンサ情報補完システム。
【請求項６】
複数のセンサを有するシステムにおいて、あるセンサからセンサ情報が取得不可能な場合に他のセンサのセンサ情報から推定するセンサ情報補完方法であって、
前記複数のセンサから定期的にセンサ情報を取得して蓄積するステップと、
蓄積されたセンサ情報を用いて、各センサについて、センサ情報に相関のある他のセンサを抽出するステップと、
センサ情報の取得が要求された場合に、当該センサと相関のある他のセンサのセンサ情報を取得して、要求されたセンサのセンサ情報を推定するステップと、
を含むセンサ情報補完方法。
【請求項７】
前記抽出ステップでは、
対象のセンサについて蓄積されたセンサ情報に基づいて、第１開始時刻と第１終了時刻を、第１開始時刻と第１終了時刻の間で前記対象のセンサのセンサ情報が単調増加または単調減少となるように決定し、
前記対象のセンサのセンサ情報が、第１開始時刻におけるセンサ情報と同じ値をとる他の時刻である第２開始時刻候補を決定し、
前記対象のセンサのセンサ情報が、第１終了時刻におけるセンサ情報と同じ値をとる他の時刻である第２終了時刻候補を決定し、
前記第２開始時刻候補と前記第２終了時刻候補の中から、第１開始時刻と第１終了時刻の間の時間差と同じ時間差をとる第２開始時刻と第２終了時刻を決定し、
前記対象のセンサ以外のセンサについて、第１開始時刻と第２開始時刻におけるセンサ情報が等しく、第１終了時刻と第２終了時刻におけるセンサ情報が等しければ、当該センサを前記対象のセンサと相関のあるセンサであると判断する、
請求項６に記載のセンサ情報補完方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７Ａ】
【図７Ｂ】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７Ａ】
【図７Ｂ】
【図８】
【図９】
【図１０】
【公開番号】特開２０１２−２５１７７７（Ｐ２０１２−２５１７７７Ａ）
【公開日】平成２４年１２月２０日（２０１２．１２．２０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１２２２２９（Ｐ２０１１−１２２２２９）
【出願日】平成２３年５月３１日（２０１１．５．３１）
【出願人】（５０２０８７４６０）株式会社トヨタＩＴ開発センター (232)
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１２月２０日（２０１２．１２．２０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年５月３１日（２０１１．５．３１）
【出願人】（５０２０８７４６０）株式会社トヨタＩＴ開発センター (232)
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【Ｆターム（参考）】
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