動態管理装置
【課題】移動体の最適経路候補をリアルタイムに推定する。
【解決手段】各観測位置で検知される各移動体１００の位置情報と各観測位置で検知される各移動体１００のＩＤに基づき、各観測位置における各移動体１００の存在確信度を算出し、算出した存在確信度に基づき、各移動体１００の経路候補の確信度を算出して最適経路候補を推定する最適経路候補推定手段１１と、推定された各移動体１００の最適経路候補を保持する最適経路候補保持手段１２と、保持された最適経路候補を出力する経路候補出力手段１３とを備える。
【解決手段】各観測位置で検知される各移動体１００の位置情報と各観測位置で検知される各移動体１００のＩＤに基づき、各観測位置における各移動体１００の存在確信度を算出し、算出した存在確信度に基づき、各移動体１００の経路候補の確信度を算出して最適経路候補を推定する最適経路候補推定手段１１と、推定された各移動体１００の最適経路候補を保持する最適経路候補保持手段１２と、保持された最適経路候補を出力する経路候補出力手段１３とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、人物等の複数の移動体の最適経路候補を、不確実性を含む複数の観測情報からリアルタイムに推定する動態管理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の動態管理装置として、特許文献１の移動体追跡装置では、識別部が移動体のＩＤ番号について部屋等の閉空間の出入り口で認識し、部屋に入った後は、追跡部がＩＤ番号は識別できないが、部屋の中の各移動体の位置を追跡し、情報融合部が出入り口で認識したＩＤ番号とこの部屋内の位置とを関連付けることによって、結果として、部屋の中における各移動体の位置をＩＤ番号と共に識別できることが記載されている。
【０００３】
また、従来の動態管理装置として、特許文献２の撮影装置では、侵入物検出部が制御部を通じてメモリ部から読み出した参照画像（移動体がないときの入力画像）の特徴量データと撮影データの特徴量との差分を求め、差分が入力画像中に１個以上の移動体が存在することを示しているか否かを判定するための差分の閾値データ以上であれば、入力画像中に少なくとも１個以上の移動体が存在すると判定し、各移動体の特徴量データ、各移動体のＩＤデータ及び侵入物検出／識別ルールを制御部を通じて識別し、識別した移動体のＩＤデータを制御部に出力することが記載されている。
【０００４】
また、従来の動態管理装置として、非特許文献１では、複数個所に配置された顔認証システム（ＩＤ特定センサ）において、それらの各時刻での認証データを基に、各移動体の動線（経路）を認識することが記載されている。
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−２７４３８９号公報（要約 解決手段）
【特許文献２】特開平１１−１５０６７７号公報（要約 解決手段）
【非特許文献１】平澤 宏祐、鹿毛 裕史、三輪 祥太郎、橋本 学、“時空間的無矛盾性を考慮したマルチポイント顔認証による動線認識”第１１回画像センシングシンポジューム予稿集、画像センシング技術研究会、２００５年、ｐｐ３５７−３６０．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来の動態管理装置は以上のように構成され、例えば特許文献１では、出入り口に移動体のＩＤを認識するセンサを置き、移動体が出入り口を通過する瞬間に移動体の位置とＩＤを対応付けし、その後は移動体の追跡のみに依存してＩＤと位置を把握しており、また、例えば特許文献２では、陸上競技の中継システムのようなものを想定して、移動体（競技者）の位置とＩＤを複数の画像等から把握しており、これらの技術は何れも位置及びＩＤ検出の不確実性を考慮していない。すなわち、特許文献１では、出入り口でＩＤが検出できなかった場合や、閉空間内での追跡を失敗した場合に、その後の復帰ができず、また、特許文献２では、競技者のように限られた移動体であれば可能かも知れないが、バリエーションの多い通常の空間では適用が困難であるという課題があった。
【０００７】
さらに、非特許文献１では、各箇所に配置された顔認証システム（ＩＤ検出センサ）のみを用いた経路認識であり、全ての情報がそろった状態での経路認識であるため、実際のシステムにおいて、次々と入力される情報に対してリアルタイムに結果を返すことができないという課題があった。
【０００８】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、センサに存在する誤差や不確実性を許容しながら、移動体の最適経路候補をリアルタイムに推定することができる動態管理装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明に係る動態管理装置は、各観測位置で検知される各移動体の位置情報と各観測位置で検知される各移動体のＩＤに基づき、各観測位置における各移動体の存在確信度を算出し、算出した各観測位置における各移動体の存在確信度に基づき、各移動体の経路候補の確信度を算出して各移動体の最適経路候補を推定する最適経路候補推定手段と、該最適経路候補推定手段により推定された各移動体の最適経路候補を保持する最適経路候補保持手段と、該最適経路候補保持手段により保持された各移動体の最適経路候補を出力する経路候補出力手段とを備えたものである。
【発明の効果】
【００１０】
この発明により、センサに存在する誤差や不確実性を許容しながら、各移動体の最適な経路候補をリアルタイムに推定することができるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による動態管理装置を含む動態管理システムの構成を示す図である。この動態管理システムは、各観測位置に配置され各移動体１００の位置を検知する複数の位置検知センサ２０と、各観測位置に配置され各移動体１００のＩＤを検知する複数のＩＤ検知センサ３０と、複数の位置検知センサ２０により検知された各移動体１００の位置情報と複数のＩＤ検知センサ３０により検知された各移動体１００のＩＤに基づき、各移動体１００の最適経路候補をリアルタイムに推定して出力する動態管理装置１０を備えている。
【００１２】
また、図１において、動態管理装置１０は、複数の位置検知センサ２０により検知される各移動体１００の位置情報と複数のＩＤ検知センサ３０により検知される各移動体１００のＩＤに基づき、各移動体１００の最適経路候補をリアルタイムに推定する最適経路候補推定手段１１と、最適経路候補推定手段１１により推定された各移動体１００の最適経路候補を保持する最適経路候補保持手段１２と、最適経路候補保持手段１２により保持された各移動体１００の最適経路候補を出力する経路候補出力手段１３を備えている。
【００１３】
なお、位置検知センサ２０及びＩＤ検知センサ３０は、その機能が達成されれば良いので、それらが一つの検知センサであっても良い。例えば画像センサを用いて、移動体の位置とＩＤを検知する技術は既に存在する。
【００１４】
また、カードリーダーやバイオ認証装置等のその位置でしか移動体のＩＤを認証できない装置であれば、そのＩＤを持つ移動体がその時刻にその位置にいたことが分かるという意味で、位置検知センサ２０及びＩＤ検知センサ３０と等価と見て良い。
さらに、経路候補出力手段１３の出力先は、計算機であっても、オペレータ等の人物にＧＵＩ（Graphical User Interface）形式で出力するものであっても良い。
【００１５】
図１において、複数の移動体１００が観測位置Ｌ1，Ｌ2，Ｌ3，・・・，Ｌiと移動し、各観測位置Ｌ1，Ｌ2，Ｌ3，・・・，Ｌiに設置された位置検知センサ２０やＩＤ検知センサ３０からの不確実性を含む観測結果Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3，・・・，Ｏiが動態管理装置１０の最適経路候補推定手段１１に入力される。ここで、Ｌiは観測位置を示すインデックスで、Ｏiは観測結果を示すインデックスである。
なお、観測位置Ｌ2では、位置検知センサ２０のみが設置されている。
【００１６】
最適経路候補推定手段１１は、各観測位置に設置された位置検知センサ２０により検知される各移動体１００の位置情報と各観測位置に設置されたＩＤ検知センサ３０により検知される各移動体１００のＩＤに基づき、各観測位置における各移動体１００の存在確信度を算出し、算出した各観測位置における各移動体１００の存在確信度に基づき、各移動体１００の経路候補の確信度を算出することにより、各移動体１００の最適な経路候補をリアルタイムに推定する。
【００１７】
図２は移動体１００が取りうる経路の例を示す図である。図２に示す経路では、各移動体１００は観測位置Ｌ1から観測位置Ｌ2を経由し、観測位置Ｌ3又は観測位置Ｌ4に移動するものとする。
【００１８】
図３は最適経路候補推定手段１１により算出され最適経路候補保持手段１２に保持される各観測位置における各移動体１００の存在確信度と各移動体１００の経路候補の確信度の例を示す図であり、図３では、移動体（Ａ）１００及び移動体（Ｂ）１００の複数の経路候補１，２，３，・・・，ｉ，・・・Ｎについて、各観測位置（観測時刻順）Ｌ1，Ｌ2，Ｌ3，Ｌ4・・・における移動体（Ａ）１００及び移動体（Ｂ）１００の存在確信度（例えば存在確率）と経路候補の確信度を示している。
【００１９】
ここで、移動体（Ａ）１００及び移動体（Ｂ）１００の経路候補として、例えば図２に示すような単純な経路を想定し、最適経路候補推定手段１１により算出された各観測位置における各移動体１００の存在確信度と各移動体１００の経路候補の確信度が図３に示すような結果になった場合について説明する。
【００２０】
まず、移動体（Ａ）１００と移動体（Ｂ）１００がほぼ同時刻に観測位置Ｌ1において観測され、位置検知センサ２０により移動体（Ａ）１００と移動体（Ｂ）１００の位置が検出され、ＩＤ検知センサ３０により移動体（Ａ）１００と移動体（Ｂ）１００の各ＩＤが検知されたとする。最適経路候補推定手段１１は、観測位置Ｌ1に設置された位置検知センサ２０により検知された各移動体１００の位置情報とＩＤ検知センサ３０により検知された各移動体１００のＩＤに基づき、後述の方法により移動体（Ａ）１００と移動体（Ｂ）１００の存在確信度を算出し、例えば得られた存在確信度が０．９とする。
【００２１】
なお、観測位置Ｌ1において、位置検知センサ２０及びＩＤ検知センサ３０による移動体の計測は観測位置Ｌ1の入口から出口までの間に複数回行われるものとし、この複数回の計測は他の観測位置でも同様に行われる。図２の例では、移動体（Ａ）１００と移動体（Ｂ）１００の経路として、観測位置Ｌ2を経由して観測位置Ｌ3又は観測位置Ｌ4に移動する経路とする。移動体（Ａ）１００と移動体（Ｂ）１００はもちろん観測位置Ｌ1にとどまる可能性もあるが、簡単のためここでは考えない。
【００２２】
次に、観測位置Ｌ2においては、ＩＤ検知センサ３０が設置されていないため各移動体１００のＩＤは計測できないが、移動体（Ａ）１００と移動体（Ｂ）１００の観測位置Ｌ1における複数回の計測により、例えば、観測位置Ｌ1の出口に移動したときの順序を考慮し、最適経路候補推定手段１１は、観測位置Ｌ2に設置された位置検知センサ２０により検知される移動体（Ａ）１００の位置情報に基づき、観測位置Ｌ1と同様に移動体（Ａ）１００の存在確信度を算出する。このとき、最適経路候補推定手段１１は、観測位置Ｌ2における出口付近の計測により移動体（Ａ）１００が観測位置Ｌ2から観測位置Ｌ3に移動する可能性が高いと判断し、図３における移動体（Ａ）１００の経路候補１の観測位置Ｌ2における移動体（Ａ）１００の存在確信度の欄に０．７と記載する。存在確信度０．７は移動体（Ａ）１００が観測位置Ｌ2から観測位置Ｌ3に移動する確率と考えた場合に、移動体（Ａ）１００が観測位置Ｌ2から観測位置Ｌ4に移動する確率は０．３となるので、最適経路候補推定手段１１は、図３における移動体（Ａ）１００の経路候補２の観測位置Ｌ2における移動体（Ａ）１００の存在確信度の欄に０．３と記載する。
【００２３】
最適経路候補推定手段１１は、観測位置Ｌ2において、同様に移動体（Ｂ）１００についても存在確信度０．８を算出し、図３における移動体（Ｂ）１００の経路候補２の観測位置Ｌ2における存在確信度の欄に０．８と記載し、図３における移動体（Ｂ）１００の経路候補１の観測位置Ｌ2における存在確信度の欄に０．２と記載する。
【００２４】
このように、最適経路候補推定手段１１は、各観測位置の出口付近における位置検知センサ２０による各移動体１００の位置の計測により、各移動体１００がその観測位置から次にどの観測位置に移動したかを推定することができ、図３に示すように、各移動体１００の各経路候補の各観測位置における各移動体１００の存在確信度の欄に算出した存在確信度を記載する。
なお、位置検知センサ２０が無い等で各移動体１００の存在確信度が不明な場合には、最適経路候補推定手段１１は、例えば存在確信度を一律に０．５と設定すれば良い。
【００２５】
次に観測位置Ｌ3において、最適経路候補推定手段１１は、観測位置Ｌ3に設置された位置検知センサ２０により検知される各移動体１００の位置情報とＩＤ検知センサ３０により検知された各移動体１００のＩＤに基づき、移動体（Ａ）１００と移動体（Ｂ）１００の存在確信度を算出し、算出した移動体（Ａ）１００の存在確信度０．９と、算出した移動体（Ｂ）１００の存在確信度０．１を図３に示すようにそれぞれの欄に記載する。
【００２６】
さらに観測位置Ｌ4において、最適経路候補推定手段１１は、同様に移動体（Ａ）１００と移動体（Ｂ）１００の存在確信度を算出し、算出した移動体（Ａ）１００の存在確信度０．２と、算出した移動体（Ｂ）１００の存在確信度０．８を図３に示すようにそれぞれの欄に記載する。
【００２７】
次に最適経路候補推定手段１１は、算出した各観測位置における移動体１００の存在確信度に基づき、各経路候補の確信度を計算する。経路候補の確信度は、各観測位置における移動体１００の存在確信度が、例えば存在確率を用いるのであれば、全体の存在確率、すなわち経路候補の確信度は、各存在確率の積、すなわち同時生起確率となる。このときの同時生起確率が図３に示す経路候補の確信度となる。
【００２８】
図３において、移動体（Ａ）１００では経路候補１が最も経路候補の確信度が高く、移動体（Ｂ）１００では経路候補２が最も経路候補の確信度が高い。したがって、現時点において、移動体（Ａ）１００はＬ1→Ｌ2→Ｌ3と移動し、移動体（Ｂ）１００はＬ1→Ｌ2→Ｌ4と移動したと考えられる。
【００２９】
次に最適経路候補推定手段１１がベイズの定理を用いて各観測位置における移動体１００の存在確信度を算出する方法について説明する。
位置検知センサ２０が、例えば画像センサを使用して移動体１００の有無による背景差分の方法で検出するものとし、画像中の特定の検知位置に対して、追跡対象に大人を想定しているのであれば平均的な大きさの大人が存在する場合に、その位置で観測される画像上のサイズを計算する。このサイズの計算はシミュレーションでも、実測でリアルタイムに計算することも可能であり、事前に計算してテーブル化しておいても良い。
【００３０】
このとき、特定の位置（ｕ，ｖ）で計測される面積をＳ（ｕ，ｖ）とすると、この面積Ｓは、照明の差込等の外乱により面積Ｓが増加したり、反対に背景と対象とのコントラストが低くて面積Ｓが減少する二つの場合が存在する。ここで簡単のために実際に計測される面積Ｓが上記要因により真の面積Ｓを中心とするある分散を持つガウス分布を形成すると仮定すると、物体Ｏ（移動体１００）が存在するときに面積Ｓが発生する確率Ｐ（Ｓ｜Ｏ）を計算することができる。
【００３１】
実際にその位置で観測されている追跡対象が持つ面積をＳ’とし、物体Ｏが発生する確率をＰ（Ｏ）とすると、ベイズの定理より、位置検知センサ２０により面積Ｓ’が計測されたときの物体Ｏが発生する確率（これを確信度とみなす）Ｐ（Ｏ｜Ｓ’）は、次の式（１）により算出される。
【数１】
ここで、物体Ｏが発生する確率Ｐ（Ｏ）は予め設定された定数で、Ｐ（Ｓ’）は面積Ｓ’が得られる確率で、物理的に拘束条件から予め設定された定数であり、Ｐ（Ｓ’｜Ｏ）は物体Ｏを仮定したときの面積Ｓ’が発生する確率である。
【００３２】
上記式（１）において、面積Ｓ’が得られる確率Ｐ（Ｓ’）は位置を特定すれば固定値と考えられるので、面積Ｓ’が計測されたときの物体Ｏが発生する確率Ｐ（Ｏ｜Ｓ’）は、次の式（２）に示すように、物体Ｏを仮定したときの面積Ｓ’が発生する確率Ｐ（Ｓ’｜Ｏ）と物体Ｏが発生する確率Ｐ（Ｏ）の積に比例する。
【数２】
なお、物体Ｏが発生する確率Ｐ（Ｏ）は事前知識のない状態では一定としても良いが、例えば、観測位置における出入り口に近い場所等、人物が出現する確率の高い場所では大きく、それ以外の場所では小さくして、より精度を高めることも可能である。
【００３３】
上記式（１）により算出される面積Ｓ’が計測されたときの物体Ｏ（移動体１００）が発生する確率Ｐ（Ｏ｜Ｓ’）は、特定の位置（ｕ，ｖ）における確信度を示すものであり、各観測位置において複数回計測される個々の計測値毎の移動体１００が発生する確率を示している。
【００３４】
最適経路候補推定手段１１は、上記式（１）により得られた面積Ｓ’が計測されたときの物体Ｏ（移動体１００）が発生する確率Ｐ（Ｏ｜Ｓ’）に基づき、次の式（３）により追跡開始から終了までの物体ｉの各観測位置における存在確信度Ｌiを算出する。
【数３】
ここで、Ｔは追跡時間で、Ｔmaxはシステムとして扱いうる追跡時間の最大値であり、ＴがＴmaxを超える場合には、Ｔ＝Ｔmaxとする。また、Ωiは物体ｉの追跡開始から終了までの位置集合で、ＮΩiは集合要素の数である。
上記式（３）に示すように、追跡時間Ｔが長いほど各観測位置における存在確信度Ｌiは大きな値となり、集合要素の数ＮΩiにより平均化されている。
【００３５】
上記の例では、最適経路候補推定手段１１が、位置検知センサ２０により検知される各移動体１００の位置情報とＩＤ検知センサ３０により検知される各移動体１００のＩＤに基づき、ベイズの定理を用いて各観測位置における移動体１００の存在確信度を算出しているが、ＩＤ検知センサ３０として例えばＩＤリーダを使用した場合には、センシングの確信度（信頼性）が装置の性能で決定されているので、最適経路候補推定手段１１は、位置検知センサ２０により検知される各移動体１００の位置情報を使用せずに、ＩＤ検知センサ３０の装置の性能で決定されるセンシングの確信度を、移動体１００の存在確信度として使用する。
【００３６】
また、ＩＤ検知センサ３０としてバイオメトリクス装置を使用した場合には、最適経路候補推定手段１１は、装置が公表しているＦＡ（False Accept rate）値とＦＲ（False Rejection rate）値を用いて、移動体１００の存在確信度を計算することができ、基本的にＩＤが受理されたということはＦＲ値については無視できるので、１−ＦＡの確率で本人である（そのＩＤが正しい）という確信度となり、１−ＦＡの値を移動体１００の存在確信度として使用する。
【００３７】
移動体１００が各観測位置を移動し、新たな観測情報が得られた場合には、既存の経路候補のうち可能性のあるものについては再計算する。再計算は簡単であり、例えば確率であれば既に計算されている確率に観測で得られた確率を掛ければ良い。このようにすることで、次々と観測情報が得られる毎に経路候補を更新していくことが可能となる。
【００３８】
経路の生成については、矛盾の無い経路でかつ全ての可能な組み合わせを考える。ただし、より複雑な経路においては、経路候補が多くなり組み合わせが爆発的に増大する。したがって、経路候補の確信度が低いものは削除したり、経路候補の確信度の大きなものを最大でＮ個だけ保持するといった対策を行う。
【００３９】
また、今までに得られている全ての観測情報を用いるのではなく、例えば直近のｎ個の観測情報のみを用いたり、時間で切って古い観測を無視するという方法で候補を減らすこともできる。
【００４０】
なお、上記以外に、リアルタイムに経路を推定する方法であればなんでも良く、例えば単純に最後の存在確信度を信頼する方法、例えば図３に示す移動体（Ａ）１００では、観測位置Ｌ3の存在確信度がその後でも最も高いので、経路候補１を最適経路候補としても良い。あるいは各観測位置をノードとするベイジアンネットワークを想定し、期待値の近似値を求めるような方法でも良い。
【００４１】
図４は経路候補出力手段１３による最適経路候補の出力例を示す図であり、図４では、最適経路候補推定手段１１により算出され最適経路候補保持手段１２に保持される各観測位置における各移動体１００の存在確信度と各移動体１００の経路候補の確信度の結果により、ＧＵＩ表示し、ユーザがそれぞれの経路における詳細ボタンをクリックすることにより、最適経路候補保持手段１２に保持されている各経路候補の内容詳細を確認できるようにしたものである。
【００４２】
図４において、移動体（Ａ）１００については、Ｌ1→Ｌ2→Ｌ3の経路候補の確信度が最も高いので実線で表示し、Ｌ1→Ｌ2→Ｌ4の経路候補は点線で表示している。移動体（Ｂ）１００についてはＬ1→Ｌ2→Ｌ4の経路候補の確信度が最も高いので実線で表示し、Ｌ1→Ｌ2→Ｌ3の経路候補は点線で表示している。このように、最適経路候補を一つだけ表示するのではなく、２番目以降の経路候補も複数表示することで、機械的に推定できなかった真の経路をユーザに確認してもらうことが可能となる。確認後、真の経路をユーザに確定してもらうことも可能である。
【００４３】
また、最適経路候補をユーザに出力するのではなく、他のサーバにネットワークを経由して情報を送信し、別の処理、例えば経路データベースの作成等を行うこともできる。
【００４４】
以上のように、この実施の形態１によれば、最適経路候補推定手段１１が、各観測位置に設置された位置検知センサ２０により検知される各移動体１００の位置情報と各観測位置に設置されたＩＤ検知センサ３０により検知される各移動体１００のＩＤに基づき、各観測位置における各移動体１００の存在確信度を算出し、算出した各観測位置における各移動体１００の存在確信度に基づき、各移動体１００の経路候補の確信度を算出することにより、センサに存在する誤差や不確実性を許容しながら、各移動体１００の最適な経路候補をリアルタイムに推定することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】この発明の実施の形態１による動態管理装置を含む動態管理システムの構成を示す図である。
【図２】この発明の実施の形態１において移動体が取りうる経路の例を示す図である。
【図３】この発明の実施の形態１による動態管理装置の最適経路候補推定手段により算出された各観測位置における各移動体の存在確信度と各移動体の経路候補の確信度の例を示す図である。
【図４】この発明の実施の形態１による動態管理装置の経路候補出力手段による最適経路候補の出力例を示す図である。
【符号の説明】
【００４６】
１０ 動態管理装置、１１ 最適経路候補推定手段、１２ 最適経路候補保持手段、１３ 経路候補出力手段、２０ 位置検知センサ、３０ ＩＤ検知センサ、１００ 移動体。
【技術分野】
【０００１】
この発明は、人物等の複数の移動体の最適経路候補を、不確実性を含む複数の観測情報からリアルタイムに推定する動態管理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の動態管理装置として、特許文献１の移動体追跡装置では、識別部が移動体のＩＤ番号について部屋等の閉空間の出入り口で認識し、部屋に入った後は、追跡部がＩＤ番号は識別できないが、部屋の中の各移動体の位置を追跡し、情報融合部が出入り口で認識したＩＤ番号とこの部屋内の位置とを関連付けることによって、結果として、部屋の中における各移動体の位置をＩＤ番号と共に識別できることが記載されている。
【０００３】
また、従来の動態管理装置として、特許文献２の撮影装置では、侵入物検出部が制御部を通じてメモリ部から読み出した参照画像（移動体がないときの入力画像）の特徴量データと撮影データの特徴量との差分を求め、差分が入力画像中に１個以上の移動体が存在することを示しているか否かを判定するための差分の閾値データ以上であれば、入力画像中に少なくとも１個以上の移動体が存在すると判定し、各移動体の特徴量データ、各移動体のＩＤデータ及び侵入物検出／識別ルールを制御部を通じて識別し、識別した移動体のＩＤデータを制御部に出力することが記載されている。
【０００４】
また、従来の動態管理装置として、非特許文献１では、複数個所に配置された顔認証システム（ＩＤ特定センサ）において、それらの各時刻での認証データを基に、各移動体の動線（経路）を認識することが記載されている。
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−２７４３８９号公報（要約 解決手段）
【特許文献２】特開平１１−１５０６７７号公報（要約 解決手段）
【非特許文献１】平澤 宏祐、鹿毛 裕史、三輪 祥太郎、橋本 学、“時空間的無矛盾性を考慮したマルチポイント顔認証による動線認識”第１１回画像センシングシンポジューム予稿集、画像センシング技術研究会、２００５年、ｐｐ３５７−３６０．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来の動態管理装置は以上のように構成され、例えば特許文献１では、出入り口に移動体のＩＤを認識するセンサを置き、移動体が出入り口を通過する瞬間に移動体の位置とＩＤを対応付けし、その後は移動体の追跡のみに依存してＩＤと位置を把握しており、また、例えば特許文献２では、陸上競技の中継システムのようなものを想定して、移動体（競技者）の位置とＩＤを複数の画像等から把握しており、これらの技術は何れも位置及びＩＤ検出の不確実性を考慮していない。すなわち、特許文献１では、出入り口でＩＤが検出できなかった場合や、閉空間内での追跡を失敗した場合に、その後の復帰ができず、また、特許文献２では、競技者のように限られた移動体であれば可能かも知れないが、バリエーションの多い通常の空間では適用が困難であるという課題があった。
【０００７】
さらに、非特許文献１では、各箇所に配置された顔認証システム（ＩＤ検出センサ）のみを用いた経路認識であり、全ての情報がそろった状態での経路認識であるため、実際のシステムにおいて、次々と入力される情報に対してリアルタイムに結果を返すことができないという課題があった。
【０００８】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、センサに存在する誤差や不確実性を許容しながら、移動体の最適経路候補をリアルタイムに推定することができる動態管理装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明に係る動態管理装置は、各観測位置で検知される各移動体の位置情報と各観測位置で検知される各移動体のＩＤに基づき、各観測位置における各移動体の存在確信度を算出し、算出した各観測位置における各移動体の存在確信度に基づき、各移動体の経路候補の確信度を算出して各移動体の最適経路候補を推定する最適経路候補推定手段と、該最適経路候補推定手段により推定された各移動体の最適経路候補を保持する最適経路候補保持手段と、該最適経路候補保持手段により保持された各移動体の最適経路候補を出力する経路候補出力手段とを備えたものである。
【発明の効果】
【００１０】
この発明により、センサに存在する誤差や不確実性を許容しながら、各移動体の最適な経路候補をリアルタイムに推定することができるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による動態管理装置を含む動態管理システムの構成を示す図である。この動態管理システムは、各観測位置に配置され各移動体１００の位置を検知する複数の位置検知センサ２０と、各観測位置に配置され各移動体１００のＩＤを検知する複数のＩＤ検知センサ３０と、複数の位置検知センサ２０により検知された各移動体１００の位置情報と複数のＩＤ検知センサ３０により検知された各移動体１００のＩＤに基づき、各移動体１００の最適経路候補をリアルタイムに推定して出力する動態管理装置１０を備えている。
【００１２】
また、図１において、動態管理装置１０は、複数の位置検知センサ２０により検知される各移動体１００の位置情報と複数のＩＤ検知センサ３０により検知される各移動体１００のＩＤに基づき、各移動体１００の最適経路候補をリアルタイムに推定する最適経路候補推定手段１１と、最適経路候補推定手段１１により推定された各移動体１００の最適経路候補を保持する最適経路候補保持手段１２と、最適経路候補保持手段１２により保持された各移動体１００の最適経路候補を出力する経路候補出力手段１３を備えている。
【００１３】
なお、位置検知センサ２０及びＩＤ検知センサ３０は、その機能が達成されれば良いので、それらが一つの検知センサであっても良い。例えば画像センサを用いて、移動体の位置とＩＤを検知する技術は既に存在する。
【００１４】
また、カードリーダーやバイオ認証装置等のその位置でしか移動体のＩＤを認証できない装置であれば、そのＩＤを持つ移動体がその時刻にその位置にいたことが分かるという意味で、位置検知センサ２０及びＩＤ検知センサ３０と等価と見て良い。
さらに、経路候補出力手段１３の出力先は、計算機であっても、オペレータ等の人物にＧＵＩ（Graphical User Interface）形式で出力するものであっても良い。
【００１５】
図１において、複数の移動体１００が観測位置Ｌ1，Ｌ2，Ｌ3，・・・，Ｌiと移動し、各観測位置Ｌ1，Ｌ2，Ｌ3，・・・，Ｌiに設置された位置検知センサ２０やＩＤ検知センサ３０からの不確実性を含む観測結果Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3，・・・，Ｏiが動態管理装置１０の最適経路候補推定手段１１に入力される。ここで、Ｌiは観測位置を示すインデックスで、Ｏiは観測結果を示すインデックスである。
なお、観測位置Ｌ2では、位置検知センサ２０のみが設置されている。
【００１６】
最適経路候補推定手段１１は、各観測位置に設置された位置検知センサ２０により検知される各移動体１００の位置情報と各観測位置に設置されたＩＤ検知センサ３０により検知される各移動体１００のＩＤに基づき、各観測位置における各移動体１００の存在確信度を算出し、算出した各観測位置における各移動体１００の存在確信度に基づき、各移動体１００の経路候補の確信度を算出することにより、各移動体１００の最適な経路候補をリアルタイムに推定する。
【００１７】
図２は移動体１００が取りうる経路の例を示す図である。図２に示す経路では、各移動体１００は観測位置Ｌ1から観測位置Ｌ2を経由し、観測位置Ｌ3又は観測位置Ｌ4に移動するものとする。
【００１８】
図３は最適経路候補推定手段１１により算出され最適経路候補保持手段１２に保持される各観測位置における各移動体１００の存在確信度と各移動体１００の経路候補の確信度の例を示す図であり、図３では、移動体（Ａ）１００及び移動体（Ｂ）１００の複数の経路候補１，２，３，・・・，ｉ，・・・Ｎについて、各観測位置（観測時刻順）Ｌ1，Ｌ2，Ｌ3，Ｌ4・・・における移動体（Ａ）１００及び移動体（Ｂ）１００の存在確信度（例えば存在確率）と経路候補の確信度を示している。
【００１９】
ここで、移動体（Ａ）１００及び移動体（Ｂ）１００の経路候補として、例えば図２に示すような単純な経路を想定し、最適経路候補推定手段１１により算出された各観測位置における各移動体１００の存在確信度と各移動体１００の経路候補の確信度が図３に示すような結果になった場合について説明する。
【００２０】
まず、移動体（Ａ）１００と移動体（Ｂ）１００がほぼ同時刻に観測位置Ｌ1において観測され、位置検知センサ２０により移動体（Ａ）１００と移動体（Ｂ）１００の位置が検出され、ＩＤ検知センサ３０により移動体（Ａ）１００と移動体（Ｂ）１００の各ＩＤが検知されたとする。最適経路候補推定手段１１は、観測位置Ｌ1に設置された位置検知センサ２０により検知された各移動体１００の位置情報とＩＤ検知センサ３０により検知された各移動体１００のＩＤに基づき、後述の方法により移動体（Ａ）１００と移動体（Ｂ）１００の存在確信度を算出し、例えば得られた存在確信度が０．９とする。
【００２１】
なお、観測位置Ｌ1において、位置検知センサ２０及びＩＤ検知センサ３０による移動体の計測は観測位置Ｌ1の入口から出口までの間に複数回行われるものとし、この複数回の計測は他の観測位置でも同様に行われる。図２の例では、移動体（Ａ）１００と移動体（Ｂ）１００の経路として、観測位置Ｌ2を経由して観測位置Ｌ3又は観測位置Ｌ4に移動する経路とする。移動体（Ａ）１００と移動体（Ｂ）１００はもちろん観測位置Ｌ1にとどまる可能性もあるが、簡単のためここでは考えない。
【００２２】
次に、観測位置Ｌ2においては、ＩＤ検知センサ３０が設置されていないため各移動体１００のＩＤは計測できないが、移動体（Ａ）１００と移動体（Ｂ）１００の観測位置Ｌ1における複数回の計測により、例えば、観測位置Ｌ1の出口に移動したときの順序を考慮し、最適経路候補推定手段１１は、観測位置Ｌ2に設置された位置検知センサ２０により検知される移動体（Ａ）１００の位置情報に基づき、観測位置Ｌ1と同様に移動体（Ａ）１００の存在確信度を算出する。このとき、最適経路候補推定手段１１は、観測位置Ｌ2における出口付近の計測により移動体（Ａ）１００が観測位置Ｌ2から観測位置Ｌ3に移動する可能性が高いと判断し、図３における移動体（Ａ）１００の経路候補１の観測位置Ｌ2における移動体（Ａ）１００の存在確信度の欄に０．７と記載する。存在確信度０．７は移動体（Ａ）１００が観測位置Ｌ2から観測位置Ｌ3に移動する確率と考えた場合に、移動体（Ａ）１００が観測位置Ｌ2から観測位置Ｌ4に移動する確率は０．３となるので、最適経路候補推定手段１１は、図３における移動体（Ａ）１００の経路候補２の観測位置Ｌ2における移動体（Ａ）１００の存在確信度の欄に０．３と記載する。
【００２３】
最適経路候補推定手段１１は、観測位置Ｌ2において、同様に移動体（Ｂ）１００についても存在確信度０．８を算出し、図３における移動体（Ｂ）１００の経路候補２の観測位置Ｌ2における存在確信度の欄に０．８と記載し、図３における移動体（Ｂ）１００の経路候補１の観測位置Ｌ2における存在確信度の欄に０．２と記載する。
【００２４】
このように、最適経路候補推定手段１１は、各観測位置の出口付近における位置検知センサ２０による各移動体１００の位置の計測により、各移動体１００がその観測位置から次にどの観測位置に移動したかを推定することができ、図３に示すように、各移動体１００の各経路候補の各観測位置における各移動体１００の存在確信度の欄に算出した存在確信度を記載する。
なお、位置検知センサ２０が無い等で各移動体１００の存在確信度が不明な場合には、最適経路候補推定手段１１は、例えば存在確信度を一律に０．５と設定すれば良い。
【００２５】
次に観測位置Ｌ3において、最適経路候補推定手段１１は、観測位置Ｌ3に設置された位置検知センサ２０により検知される各移動体１００の位置情報とＩＤ検知センサ３０により検知された各移動体１００のＩＤに基づき、移動体（Ａ）１００と移動体（Ｂ）１００の存在確信度を算出し、算出した移動体（Ａ）１００の存在確信度０．９と、算出した移動体（Ｂ）１００の存在確信度０．１を図３に示すようにそれぞれの欄に記載する。
【００２６】
さらに観測位置Ｌ4において、最適経路候補推定手段１１は、同様に移動体（Ａ）１００と移動体（Ｂ）１００の存在確信度を算出し、算出した移動体（Ａ）１００の存在確信度０．２と、算出した移動体（Ｂ）１００の存在確信度０．８を図３に示すようにそれぞれの欄に記載する。
【００２７】
次に最適経路候補推定手段１１は、算出した各観測位置における移動体１００の存在確信度に基づき、各経路候補の確信度を計算する。経路候補の確信度は、各観測位置における移動体１００の存在確信度が、例えば存在確率を用いるのであれば、全体の存在確率、すなわち経路候補の確信度は、各存在確率の積、すなわち同時生起確率となる。このときの同時生起確率が図３に示す経路候補の確信度となる。
【００２８】
図３において、移動体（Ａ）１００では経路候補１が最も経路候補の確信度が高く、移動体（Ｂ）１００では経路候補２が最も経路候補の確信度が高い。したがって、現時点において、移動体（Ａ）１００はＬ1→Ｌ2→Ｌ3と移動し、移動体（Ｂ）１００はＬ1→Ｌ2→Ｌ4と移動したと考えられる。
【００２９】
次に最適経路候補推定手段１１がベイズの定理を用いて各観測位置における移動体１００の存在確信度を算出する方法について説明する。
位置検知センサ２０が、例えば画像センサを使用して移動体１００の有無による背景差分の方法で検出するものとし、画像中の特定の検知位置に対して、追跡対象に大人を想定しているのであれば平均的な大きさの大人が存在する場合に、その位置で観測される画像上のサイズを計算する。このサイズの計算はシミュレーションでも、実測でリアルタイムに計算することも可能であり、事前に計算してテーブル化しておいても良い。
【００３０】
このとき、特定の位置（ｕ，ｖ）で計測される面積をＳ（ｕ，ｖ）とすると、この面積Ｓは、照明の差込等の外乱により面積Ｓが増加したり、反対に背景と対象とのコントラストが低くて面積Ｓが減少する二つの場合が存在する。ここで簡単のために実際に計測される面積Ｓが上記要因により真の面積Ｓを中心とするある分散を持つガウス分布を形成すると仮定すると、物体Ｏ（移動体１００）が存在するときに面積Ｓが発生する確率Ｐ（Ｓ｜Ｏ）を計算することができる。
【００３１】
実際にその位置で観測されている追跡対象が持つ面積をＳ’とし、物体Ｏが発生する確率をＰ（Ｏ）とすると、ベイズの定理より、位置検知センサ２０により面積Ｓ’が計測されたときの物体Ｏが発生する確率（これを確信度とみなす）Ｐ（Ｏ｜Ｓ’）は、次の式（１）により算出される。
【数１】
ここで、物体Ｏが発生する確率Ｐ（Ｏ）は予め設定された定数で、Ｐ（Ｓ’）は面積Ｓ’が得られる確率で、物理的に拘束条件から予め設定された定数であり、Ｐ（Ｓ’｜Ｏ）は物体Ｏを仮定したときの面積Ｓ’が発生する確率である。
【００３２】
上記式（１）において、面積Ｓ’が得られる確率Ｐ（Ｓ’）は位置を特定すれば固定値と考えられるので、面積Ｓ’が計測されたときの物体Ｏが発生する確率Ｐ（Ｏ｜Ｓ’）は、次の式（２）に示すように、物体Ｏを仮定したときの面積Ｓ’が発生する確率Ｐ（Ｓ’｜Ｏ）と物体Ｏが発生する確率Ｐ（Ｏ）の積に比例する。
【数２】
なお、物体Ｏが発生する確率Ｐ（Ｏ）は事前知識のない状態では一定としても良いが、例えば、観測位置における出入り口に近い場所等、人物が出現する確率の高い場所では大きく、それ以外の場所では小さくして、より精度を高めることも可能である。
【００３３】
上記式（１）により算出される面積Ｓ’が計測されたときの物体Ｏ（移動体１００）が発生する確率Ｐ（Ｏ｜Ｓ’）は、特定の位置（ｕ，ｖ）における確信度を示すものであり、各観測位置において複数回計測される個々の計測値毎の移動体１００が発生する確率を示している。
【００３４】
最適経路候補推定手段１１は、上記式（１）により得られた面積Ｓ’が計測されたときの物体Ｏ（移動体１００）が発生する確率Ｐ（Ｏ｜Ｓ’）に基づき、次の式（３）により追跡開始から終了までの物体ｉの各観測位置における存在確信度Ｌiを算出する。
【数３】
ここで、Ｔは追跡時間で、Ｔmaxはシステムとして扱いうる追跡時間の最大値であり、ＴがＴmaxを超える場合には、Ｔ＝Ｔmaxとする。また、Ωiは物体ｉの追跡開始から終了までの位置集合で、ＮΩiは集合要素の数である。
上記式（３）に示すように、追跡時間Ｔが長いほど各観測位置における存在確信度Ｌiは大きな値となり、集合要素の数ＮΩiにより平均化されている。
【００３５】
上記の例では、最適経路候補推定手段１１が、位置検知センサ２０により検知される各移動体１００の位置情報とＩＤ検知センサ３０により検知される各移動体１００のＩＤに基づき、ベイズの定理を用いて各観測位置における移動体１００の存在確信度を算出しているが、ＩＤ検知センサ３０として例えばＩＤリーダを使用した場合には、センシングの確信度（信頼性）が装置の性能で決定されているので、最適経路候補推定手段１１は、位置検知センサ２０により検知される各移動体１００の位置情報を使用せずに、ＩＤ検知センサ３０の装置の性能で決定されるセンシングの確信度を、移動体１００の存在確信度として使用する。
【００３６】
また、ＩＤ検知センサ３０としてバイオメトリクス装置を使用した場合には、最適経路候補推定手段１１は、装置が公表しているＦＡ（False Accept rate）値とＦＲ（False Rejection rate）値を用いて、移動体１００の存在確信度を計算することができ、基本的にＩＤが受理されたということはＦＲ値については無視できるので、１−ＦＡの確率で本人である（そのＩＤが正しい）という確信度となり、１−ＦＡの値を移動体１００の存在確信度として使用する。
【００３７】
移動体１００が各観測位置を移動し、新たな観測情報が得られた場合には、既存の経路候補のうち可能性のあるものについては再計算する。再計算は簡単であり、例えば確率であれば既に計算されている確率に観測で得られた確率を掛ければ良い。このようにすることで、次々と観測情報が得られる毎に経路候補を更新していくことが可能となる。
【００３８】
経路の生成については、矛盾の無い経路でかつ全ての可能な組み合わせを考える。ただし、より複雑な経路においては、経路候補が多くなり組み合わせが爆発的に増大する。したがって、経路候補の確信度が低いものは削除したり、経路候補の確信度の大きなものを最大でＮ個だけ保持するといった対策を行う。
【００３９】
また、今までに得られている全ての観測情報を用いるのではなく、例えば直近のｎ個の観測情報のみを用いたり、時間で切って古い観測を無視するという方法で候補を減らすこともできる。
【００４０】
なお、上記以外に、リアルタイムに経路を推定する方法であればなんでも良く、例えば単純に最後の存在確信度を信頼する方法、例えば図３に示す移動体（Ａ）１００では、観測位置Ｌ3の存在確信度がその後でも最も高いので、経路候補１を最適経路候補としても良い。あるいは各観測位置をノードとするベイジアンネットワークを想定し、期待値の近似値を求めるような方法でも良い。
【００４１】
図４は経路候補出力手段１３による最適経路候補の出力例を示す図であり、図４では、最適経路候補推定手段１１により算出され最適経路候補保持手段１２に保持される各観測位置における各移動体１００の存在確信度と各移動体１００の経路候補の確信度の結果により、ＧＵＩ表示し、ユーザがそれぞれの経路における詳細ボタンをクリックすることにより、最適経路候補保持手段１２に保持されている各経路候補の内容詳細を確認できるようにしたものである。
【００４２】
図４において、移動体（Ａ）１００については、Ｌ1→Ｌ2→Ｌ3の経路候補の確信度が最も高いので実線で表示し、Ｌ1→Ｌ2→Ｌ4の経路候補は点線で表示している。移動体（Ｂ）１００についてはＬ1→Ｌ2→Ｌ4の経路候補の確信度が最も高いので実線で表示し、Ｌ1→Ｌ2→Ｌ3の経路候補は点線で表示している。このように、最適経路候補を一つだけ表示するのではなく、２番目以降の経路候補も複数表示することで、機械的に推定できなかった真の経路をユーザに確認してもらうことが可能となる。確認後、真の経路をユーザに確定してもらうことも可能である。
【００４３】
また、最適経路候補をユーザに出力するのではなく、他のサーバにネットワークを経由して情報を送信し、別の処理、例えば経路データベースの作成等を行うこともできる。
【００４４】
以上のように、この実施の形態１によれば、最適経路候補推定手段１１が、各観測位置に設置された位置検知センサ２０により検知される各移動体１００の位置情報と各観測位置に設置されたＩＤ検知センサ３０により検知される各移動体１００のＩＤに基づき、各観測位置における各移動体１００の存在確信度を算出し、算出した各観測位置における各移動体１００の存在確信度に基づき、各移動体１００の経路候補の確信度を算出することにより、センサに存在する誤差や不確実性を許容しながら、各移動体１００の最適な経路候補をリアルタイムに推定することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】この発明の実施の形態１による動態管理装置を含む動態管理システムの構成を示す図である。
【図２】この発明の実施の形態１において移動体が取りうる経路の例を示す図である。
【図３】この発明の実施の形態１による動態管理装置の最適経路候補推定手段により算出された各観測位置における各移動体の存在確信度と各移動体の経路候補の確信度の例を示す図である。
【図４】この発明の実施の形態１による動態管理装置の経路候補出力手段による最適経路候補の出力例を示す図である。
【符号の説明】
【００４６】
１０ 動態管理装置、１１ 最適経路候補推定手段、１２ 最適経路候補保持手段、１３ 経路候補出力手段、２０ 位置検知センサ、３０ ＩＤ検知センサ、１００ 移動体。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各観測位置で検知される各移動体の位置情報と各観測位置で検知される各移動体のＩＤに基づき、各観測位置における各移動体の存在確信度を算出し、算出した各観測位置における各移動体の存在確信度に基づき、各移動体の経路候補の確信度を算出して各移動体の最適経路候補を推定する最適経路候補推定手段と、
該最適経路候補推定手段により推定された各移動体の最適経路候補を保持する最適経路候補保持手段と、
該最適経路候補保持手段により保持された各移動体の最適経路候補を出力する経路候補出力手段とを備えた動態管理装置。
【請求項２】
最適経路候補推定手段は、各観測位置で検知される各移動体の位置情報として計測される移動体の面積により、面積が計測されるときの各移動体が発生する確率を算出し、各移動体の追跡時間を考慮して各観測位置における各移動体の存在確信度を算出することを特徴とする請求項１記載の動態管理装置。
【請求項３】
各観測位置で検知される各移動体のＩＤに基づき、各観測位置における各移動体の存在確信度を算出し、算出した各観測位置における各移動体の存在確信度に基づき、各移動体の経路候補の確信度を算出して各移動体の最適経路候補を推定する最適経路候補推定手段と、
該最適経路候補推定手段により推定された各移動体の最適経路候補を保持する最適経路候補保持手段と、
該最適経路候補保持手段により保持された各移動体の最適経路候補を出力する経路候補出力手段とを備えた動態管理装置。
【請求項４】
最適経路候補推定手段は、各移動体のＩＤを検知する装置で決定されるセンシングの確信度を、各移動体の存在確信度として使用することを特徴とする請求項３記載の動態管理装置。
【請求項５】
最適経路候補推定手段は、各移動体のＩＤを検知する装置で決定されるＦＡ（False Accept rate）値に基づき、各観測位置における各移動体の存在確信度を算出することを特徴とする請求項３記載の動態管理装置。
【請求項６】
最適経路候補推定手段は、算出した各観測位置における各移動体の存在確信度を乗算して、各移動体の経路候補の確信度を算出することを特徴とする請求項１又は請求項３記載の動態管理装置。
【請求項７】
経路候補出力手段は、最適経路候補保持手段に保持されている各移動体の最適経路候補を参照可能となるように、各移動体の最適経路候補を複数出力することを特徴とする請求項１又は請求項３記載の動態管理装置。
【請求項１】
各観測位置で検知される各移動体の位置情報と各観測位置で検知される各移動体のＩＤに基づき、各観測位置における各移動体の存在確信度を算出し、算出した各観測位置における各移動体の存在確信度に基づき、各移動体の経路候補の確信度を算出して各移動体の最適経路候補を推定する最適経路候補推定手段と、
該最適経路候補推定手段により推定された各移動体の最適経路候補を保持する最適経路候補保持手段と、
該最適経路候補保持手段により保持された各移動体の最適経路候補を出力する経路候補出力手段とを備えた動態管理装置。
【請求項２】
最適経路候補推定手段は、各観測位置で検知される各移動体の位置情報として計測される移動体の面積により、面積が計測されるときの各移動体が発生する確率を算出し、各移動体の追跡時間を考慮して各観測位置における各移動体の存在確信度を算出することを特徴とする請求項１記載の動態管理装置。
【請求項３】
各観測位置で検知される各移動体のＩＤに基づき、各観測位置における各移動体の存在確信度を算出し、算出した各観測位置における各移動体の存在確信度に基づき、各移動体の経路候補の確信度を算出して各移動体の最適経路候補を推定する最適経路候補推定手段と、
該最適経路候補推定手段により推定された各移動体の最適経路候補を保持する最適経路候補保持手段と、
該最適経路候補保持手段により保持された各移動体の最適経路候補を出力する経路候補出力手段とを備えた動態管理装置。
【請求項４】
最適経路候補推定手段は、各移動体のＩＤを検知する装置で決定されるセンシングの確信度を、各移動体の存在確信度として使用することを特徴とする請求項３記載の動態管理装置。
【請求項５】
最適経路候補推定手段は、各移動体のＩＤを検知する装置で決定されるＦＡ（False Accept rate）値に基づき、各観測位置における各移動体の存在確信度を算出することを特徴とする請求項３記載の動態管理装置。
【請求項６】
最適経路候補推定手段は、算出した各観測位置における各移動体の存在確信度を乗算して、各移動体の経路候補の確信度を算出することを特徴とする請求項１又は請求項３記載の動態管理装置。
【請求項７】
経路候補出力手段は、最適経路候補保持手段に保持されている各移動体の最適経路候補を参照可能となるように、各移動体の最適経路候補を複数出力することを特徴とする請求項１又は請求項３記載の動態管理装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図２】
【図３】
【図４】
【公開番号】特開２００７−２８１７９２（Ｐ２００７−２８１７９２Ａ）
【公開日】平成１９年１０月２５日（２００７．１０．２５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−１０４３７６（Ｐ２００６−１０４３７６）
【出願日】平成１８年４月５日（２００６．４．５）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年１０月２５日（２００７．１０．２５）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年４月５日（２００６．４．５）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【Ｆターム（参考）】
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