形状推定システム、サーバ装置、形状推定方法、及び、形状推定プログラム
【課題】位置が特定されていないセンサノードで検出された検出対象に関する情報から、検出対象の形状情報を推定する形状推定システムを提供する。
【解決手段】形状推定システムが、複数のセンサノードとサーバ装置とを備える。複数のセンサノードのそれぞれは、予め定められている複数のセンシングエリア内における検出対象物の有無を検出するセンサ部と、センサ部による検出結果をサーバ装置へ送信する第１の通信部とを有し、複数のセンサノードが、複数のセンシングエリアの設定条件が異なる複数種類のセンサノードからなり、サーバ装置は、複数のセンサノードから送信された検出結果を受信する第２の通信部と、複数のセンサノードから受信した検出結果と、複数のセンサノードの複数のセンシングエリアに関する情報と、複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とに基づいて、検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出する処理部とを備えている。
【解決手段】形状推定システムが、複数のセンサノードとサーバ装置とを備える。複数のセンサノードのそれぞれは、予め定められている複数のセンシングエリア内における検出対象物の有無を検出するセンサ部と、センサ部による検出結果をサーバ装置へ送信する第１の通信部とを有し、複数のセンサノードが、複数のセンシングエリアの設定条件が異なる複数種類のセンサノードからなり、サーバ装置は、複数のセンサノードから送信された検出結果を受信する第２の通信部と、複数のセンサノードから受信した検出結果と、複数のセンサノードの複数のセンシングエリアに関する情報と、複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とに基づいて、検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出する処理部とを備えている。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサネットワークにおける各センサノードの検出結果から、検出対象の周長、大きさなどの形状に関する情報である形状情報を推定する形状推定システム、サーバ装置、形状推定方法、及び、形状推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
無線通信機能を備える小型のセンサノード（センサと通信機能を有するネットワーク機器）をさまざまな場所に数多く分散させ、センサネットワークを構成し、さまざまな場所の状態を計測して、計測結果を色々なアプリケーションに使おうという試みが盛んに行われている（例えば、非特許文献１及び２）。そのような状況下において、検出対象の大きさや、形状の推定、及び推定した情報に基づき検出対象の種別を判定することが考えられている。例えば、ある領域に進入する車両の大きさや、形状を推定し、推定した情報に基づき、検出対象物の車両の種別を判定することなどがある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Ｉ．Ｆ．Ａｋｙｉｌｄｉｚ，Ｗ．Ｓｕ，Ｙ．Ｓａｎｋａｒａｓｕｂｒａｍａｎｉａｍ，ａｎｄ Ｅ．Ｃａｙｉｒｃｉ，“Ａ Ｓｕｒｖｅｙ ｏｎ Ｓｅｎｓｏｒ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ”， ＩＥＥＥ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｍａｇａｚｉｎｅ，４０，８，ｐｐ．１０２−１１４，２００２．
【非特許文献２】Ｂｅｎ Ｗ．Ｃｏｏｋ，Ｓｔｅｖｅｎ Ｌａｎｚｉｓｅｒａ，ａｎｄ Ｋｒｉｓｔｏｆｅｒ Ｓ．Ｊ．Ｐｉｓｔｅｒ，“ＳｏＣ Ｉｓｓｕｅｓ ｆｏｒ ＲＦ Ｓｍａｒｔ Ｄｕｓｔ”， Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ，９４，６，ｐｐ．１１７７−１１９６，Ｊｕｎｅ ２００６．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述したようなセンサネットワークにおいて、個々の決められた位置にセンサノードを配備する場合、センサノード設置時に位置を把握しなければならないという手間が生じる。また、個々のセンサノードを適当に配備後、センサノードに付随するＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）などで、自律的にセンサノード位置を特定し、登録する場合、個々のセンサノードにＧＰＳが必要となるなどの付加コストが発生する。センサネットワークにおいては、非常に多くのセンサノードを利用する場合があると考えられることから、このような場合には、特に、個々のセンサノードの位置を設計あるいは登録することなく、利用できることが望ましい。
【０００５】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、位置が特定されていないセンサノードで検出された検出対象に関する情報から、検出対象の形状情報を推定することができる形状推定システム、サーバ装置、形状推定方法、及び、形状推定プログラ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】
【０００６】
この発明は上述した課題を解決するためになされたもので、請求項１に記載の発明は、複数のセンサノードとサーバ装置とを備える形状推定システムであって、前記複数のセンサノードのそれぞれは、予め定められている複数のセンシングエリア内における検出対象物の有無を検出するセンサ部と、前記センサ部による検出結果を前記サーバ装置へ送信する第１の通信部と、を有し、前記複数のセンサノードが、前記予め定められている複数のセンシングエリアの設定条件が異なる複数種類のセンサノードからなり、前記サーバ装置は、前記複数のセンサノードから送信された前記検出結果を受信する第２の通信部と、前記複数のセンサノードから受信した前記検出結果と、前記複数のセンサノードの前記予め定められている複数のセンシングエリアに関する情報と、前記複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とに基づいて、前記検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出する処理部とを備えていることを特徴とする形状推定システムである。
【０００７】
請求項２に記載の発明は、前記処理部が、前記検出結果を前記センサノードの種類毎に集計し、その集計結果と、前記複数のセンサノードの前記予め定められている複数のセンシングエリアに関する情報と、前記複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とを用い、前記検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出することを特徴とする請求項１に記載の形状推定システムである。
【０００８】
請求項３に記載の発明は、前記センサ部が、予め定められている距離を有して配置された２つの２値センサから構成されていることを特徴とする請求項１又は２に記載の形状推定システムである。
【０００９】
請求項４に記載の発明は、前記サーバ装置は、前記センシングエリアに関する情報と前記平均密度に関する情報とが、前記センサノードの種類を識別する識別情報と関連づけられて予め記憶されている記憶部、を備えており、前記複数のセンサノードのそれぞれが備える前記第１の通信部は、前記センサ部による検出結果を前記サーバ装置へ送信する場合に、当該検出結果とともに、自センサノードの種類を識別する識別情報を、前記サーバ装置へ送信し、前記サーバ装置が備える処理部は、前記第１の通信部から受信した前記識別情報に、前記記憶部に記憶されている識別情報が一致する前記センシングエリアに関する情報と前記平均密度に関する情報とを、前記記憶部から読み出し、当該読み出した前記センシングエリアに関する情報と前記平均密度に関する情報と、前記受信した前記検出結果とに基づいて、前記検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の形状推定システムである。
【００１０】
請求項５に記載の発明は、予め定められている複数のセンシングエリア内における検出対象物の有無を検出するセンサ部と、前記センサ部による検出結果をサーバ装置へ送信する第１の通信部とそれぞれを有し、前記予め定められている複数のセンシングエリアの設定条件が異なる複数種類のセンサノードと、サーバ装置とを備える形状推定システムにおけるサーバ装置であって、前記複数のセンサノードから送信された前記検出結果を受信する第２の通信部と、前記複数のセンサノードから受信した前記検出結果と、前記複数のセンサノードの前記予め定められている複数のセンシングエリアに関する情報と、前記複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とを用い、前記検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出する処理部とを備えることを特徴とするサーバ装置である。
【００１１】
請求項６に記載の発明は、予め定められている複数のセンシングエリア内における検出対象物の有無を検出するセンサ部と、前記センサ部による検出結果をサーバ装置へ送信する通信部とそれぞれを有し、前記予め定められている複数のセンシングエリアの設定条件が異なる複数種類のセンサノードと、前記サーバ装置とを備える形状推定システムにおける形状推定方法であって、前記サーバ装置が、前記複数のセンサノードから送信された前記検出結果を受信する通信過程と、前記複数のセンサノードから受信した前記検出結果と、前記複数のセンサノードの前記予め定められている複数のセンシングエリアに関する情報と、前記複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とに基づいて、前記検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出する処理過程とを含むことを特徴とする形状推定方法である。
【００１２】
請求項７に記載の発明は、予め定められている複数のセンシングエリア内における検出対象物の有無を検出するセンサ部と、前記センサ部による検出結果をサーバ装置へ送信する通信部とそれぞれを有し、前記予め定められている複数のセンシングエリアの設定条件が異なる複数種類のセンサノードと、前記サーバ装置とを備える形状推定システムの前記サーバ装置における形状推定プログラムであって、前記複数のセンサノードから送信された前記検出結果を受信する通信過程と、前記複数のセンサノードから受信した前記検出結果と、前記複数のセンサノードの前記予め定められている複数のセンシングエリアに関する情報と、前記複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とに基づいて、前記検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出する処理過程とをコンピュータに実行させるための形状推定プログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、各センサノードに複数のセンシングエリアを持たせるとともに、センサノードの種類をセンシングエリアの設定条件が異なる複数種類とし、センサデータサーバにおいて複数のセンサノードから受信した検出結果と、複数のセンサノードの所定の複数のセンシングエリアに関する情報と、複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とに基づいて、検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出するようにしている。したがって、個々のセンサノードの位置を設計した上で配備することなく、また、ＧＰＳ等の位置センサノードを用いてセンサノード位置を特定することなく、対象物に対して、対象物個々の形状情報の推定値を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の形状推定システムの一実施形態におけるセンサノードの構成例を示す平面図である。
【図２】本発明の形状推定システムの一実施形態の構成例を示すシステム図である。
【図３】本発明の形状推定システムの一実施形態のシミュレーション結果を示す図表である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明の形状推定システムの一実施形態におけるセンサノードの構成例を示す平面図である。図２は、本発明の形状推定システムの一実施形態の構成例を示すシステム図である。
【００１６】
図１に示すセンサノードは、複数（この場合、２個）のセンサ１１ａ及び１１ｂがあらかじめ定められた形状に配置された複合センサノード（すなわち複数個のセンサを備えるセンサノード）１＿ｊとして構成されている。なお、本発明の形状推定システム１００では、図２に示すように、センサ１１ａ及び１１ｂの配置形状（すなわちセンシングエリア１２ａ及び１２ｂの設定条件）が異なる複数種類（種類ｊ）の複合センサノード１＿ｊ（図２では１＿１〜１＿３）がそれぞれ複数個、混在して配置されるようになっている。
【００１７】
この複合センサノード１＿ｊは、センサ１１ａ及び１１ｂ、ＣＰＵ（中央処理装置）１３、無線通信機１４、及び図示していない電源回路等を備えている。また、１対のセンサ１１ａ及び１１ｂは、所定の複数のセンシングエリア１２ａ及び１２ｂ内における検出対象物の有無を検出するセンサ部を構成している。
【００１８】
センサ１１ａは、センシングエリア１２ａ内に、検出対象が存在するか否か、すなわち検出対象の有無を検出する２値センサである。また、センサ１１ｂは、センサ１１ａと同一のセンサであり、センシングエリア１２ｂにおける検出対象の有無を検出する２値センサである。センシングエリア１２ａは、センシングエリア１２ａの中心１２１ａから複合センサノード１＿ｊの種類ｊ毎にあらかじめ定められた半径ｒ＿ｊの円形の領域である。ただし、センシングエリア１２ａは、平面的には円形であるが、立体的には球形あるいは半球形、もしくはおおむね球状の領域となっている。センシングエリア１２ｂも、センシングエリア１２ａと同様、センシングエリア１２ｂの中心１２１ｂから複合センサノード１＿ｊの種類ｊ毎にあらかじめ定められた半径ｒ＿ｊの円形の領域である。また、中心１２１ａと中心１２１ｂとのセンサ間距離ｌ＿ｊは複合センサノード１＿ｊの種類ｊ毎にあらかじめ定められた長さに設定されている。
【００１９】
ＣＰＵ１３は、センサ１１ａ及び１１ｂの検出結果を処理し、その処理結果に基づいて無線通信機１４を制御する。無線通信機１４は、センサ１１ａ及び１１ｂの検出結果を一定時間ごとにセンタデータサーバ（サーバ装置）２（図２参照）へ無線通信によって送信する。この通信を利用し、複合センサノード１＿ｊは、センサデータサーバ２に対して、各時刻ｔに、同時刻のセンシング結果Ｉ＿２（ｔ）、Ｉ＿１（ｔ）を表す２ビットのセンシングデータを、複合センサノード１＿ｊの種類を表す自タイプ番号（自種類番号）ｊとともに送信する。センシング結果Ｉ＿２（ｔ）は、２つのセンサ１１ａ及び１１ｂ両方で検出対象を検出した場合「１」、そうでない場合「０」となる。センシング結果Ｉ＿１（ｔ）は、いずれかの一方だけのセンサ１１ａ又は１１ｂが検出した場合「１」、そうでない場合「０」となる。
【００２０】
以上のように、本実施形態では、タイプｊの複合センサノード１＿ｊが、長さｌ＿ｊの線分の両端に円形のセンシングエリア（センシングエリア半径ｒ＿ｊ）をもつ２個の２値センサ１１ａ及び１１ｂを備えている（ｊ＝１，…，Ｊ＿ｃ）。この結果、同複合センサノード１＿ｊからは、２つのセンサ１１ａ及び１１ｂ両方で検出対象を検出し場合、１つだけで検出した場合、及び、いずれも検出しなかった場合、の３値の情報を得ることが可能となる。
【００２１】
一方、図２の形状推定システム１００は、複合センサノード１＿１〜１＿３と、複合センサノード１＿１〜１＿３と通信を行うセンサデータサーバ２とから構成されている。図２の複合センサノード１＿１〜１＿３は、図１を参照して説明した複合センサノード１＿ｊ（ｊ＝１〜３）に対応している（ただし、複合センサノード１＿ｊの種類は３種類である）。
【００２２】
センサデータサーバ２は、通信部２１と、処理部２２とから構成されている。通信部２１は、複合センサノード１＿１〜１＿３と無線通信を行い、複合センサノード１＿１〜１＿３から受信したセンシング結果を表す情報を処理部２２へ出力する。処理部２２は、通信部２１を制御するとともに、通信部２１から入力された複合センサノード１＿１〜１＿３によるセンシング結果を用いて所定の処理を行い、検出対象の周長、大きさなどの形状に関する情報である形状情報を推定する。詳細は後述するが、処理部２２は、複数センサノード１＿１〜１＿３から受信した検出結果を複数センサノード１＿１〜１＿３の種類毎に集計し、その集計結果と、複数センサノード１＿１〜１＿３の複数のセンシングエリアに関する情報と、複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とを用い、複数の検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出する処理を実行する。この処理部２２は、コンピュータ、メモリ、その他の周辺装置等からなり、メモリに記憶されているプログラムを実行することで、通信部２１の制御、形状情報を推定値の算出処理等の所定の処理を行う。
【００２３】
なお、図２に示す複合センサノード１＿１〜１＿３の種類数や個数は一例であって、本実施形態はこれに限定されない。また、図２に示す対象物３＿１、３＿２及び３＿３は、それぞれ形状が異なる３種類の検出対象であって、各複合センサノード１＿１〜１＿３の検出対象となる。ただし、対象物３＿１、３＿２及び３＿３の種類（形状）数や個数についても一例である。また、対象物３＿１、３＿２及び３＿３は、有体物（有形物）に限らず、音響、香気、電気、光、熱等の無体物であってもよい。
【００２４】
次に、図２の形状推定システム１００の動作について説明する。ここでは、一例として、処理部２２において推定する対象物３＿１、３＿２、３＿３の形状情報を、対象物３＿１、３＿２、３＿３が円形であるとした場合の半径の大きさであるとする。すなわち、以下の説明では、それを一般化して表し、図２の形状推定システム１００によって、ｎ＿Ｔ個の円形の対象物３＿１、３＿２、３＿３、…、３＿｛ｎ＿Ｔ｝（それぞれの半径がＲ＿ｉ，ｉ＝１，…，ｎ＿Ｔ）の各半径を推定する場合を例示する。
【００２５】
また、対象物３＿１、３＿２、３＿３、…、３＿｛ｎ＿Ｔ｝のカテゴリーが円であることと対象物数ｎ＿Ｔは既知であるとする。また、本実施形態においては、Ｊ＿ｃ個のタイプ（種類）の複合センサノード１＿ｊ（ｊ＝１，…，Ｊ＿ｃ）が用いられていることとする。そして、これらの各タイプの複合センサノード１＿ｊは、検出対象範囲内に、ランダムに各センシングエリア１２ａ、１２ｂの種類毎に平均密度ｄ＿ｊ （ｊ＝１，…，Ｊ＿ｃ）が所定値となるように多数ばらまかれて、すなわち分散して配置されていることとする。ここで、平均密度ｄ＿ｊは、各種類ｊの各複合センサノード１＿ｊの各センサ１１ａ、１１ｂの各センシングエリア１２ａ、１２ｂの面積（あるいは体積）の合計が、観測領域（観測対象の全領域）に対して、しめる割合である。
【００２６】
センタデータサーバ２は、あらかじめ、各タイプの複合センサノード１＿ｊのパラメータ（平均密度ｄ＿ｊ、センサ間距離ｌ＿ｊ、センシングエリア半径ｒ＿ｊ、ｊ＝１，…，Ｊ＿ｃ）を記憶部に保持している。この記憶部は、たとえば、センタデータサーバ２に備えられている記憶部である。そして、各複合センサノード１＿ｊからデータを受信して、センタデータサーバ２は、タイプごとに、各時刻ｔで、センシング結果Ｉ＿１（ｔ）の総和と、センシング結果Ｉ＿２（ｔ）の総和を計算する。タイプｊのセンシング結果Ｉ＿１（ｔ）の総和とセンシング結果Ｉ＿２（ｔ）の総和を、Ｎ＿｛１，ｊ｝（ｔ）、Ｎ＿｛２，ｊ｝（ｔ）とおく。ある時刻に、Ｎ＿｛１，ｊ｝（ｔ）、Ｎ＿｛２，ｊ｝（ｔ）の時間平均を計算する。この時間平均をＫ＿｛１，ｊ｝、Ｋ＿｛２，ｊ｝とおく。センタデータサーバ２は、あらかじめ、「対象物カテゴリー円」に対して次の形の式を保持している。
【００２７】
第１、２の方程式：適当な（たとえば、一番大きなセンシングエリア半径ｒ＿ｊ１と一番小さなセンシングエリア半径ｒ＿ｊ２をもつ）２つのタイプｊ１、ｊ２に対して、
【００２８】
【数１】
【００２９】
ここで、Ｋ＿｛１，ｊ１｝、Ｋ＿｛２，ｊ１｝は、タイプｊ１の複合センサノード１＿ｊ１の検出結果に基づく、ある時刻での、センシング結果Ｉ＿１（ｔ）、Ｉ＿２（ｔ）の総和Ｎ＿｛１，ｊ１｝（ｔ）、Ｎ＿｛２，ｊ１｝（ｔ）の各時間平均である。Ｋ＿｛１，ｊ２｝、Ｋ＿｛２，ｊ２｝は、タイプｊ２の複合センサノード１＿ｊ２の検出結果に基づく、ある時刻での、センシング結果Ｉ＿１（ｔ）、Ｉ＿２（ｔ）の総和Ｎ＿｛１，ｊ２｝（ｔ）、Ｎ＿｛２，ｊ２｝（ｔ）の各時間平均である。ｄ＿ｊ１は、複合センサノード１＿ｊ１の平均密度、ｄ＿ｊ２は、複合センサノード１＿ｊ２の平均密度である。ｒ＿ｊ１、ｒ＿ｊ２は、複合センサノード１＿ｊ１、１＿ｊ２の各センシングエリア半径である。Ｒ＿１、…、Ｒ＿｛ｎ＿Ｔ｝は、対象物３＿１、…、３＿｛ｎ＿Ｔ｝の各半径である。
【００３０】
第３〜Ｊｃの方程式：タイプｊ＝１、…、Ｊｃ−２（各タイプ１、…、Ｊｃからタイプｊ１とｊ２を除いたもの）に対して、
【００３１】
【数２】
【００３２】
ただし、ｆ＿１（ｘ）は、ｘが真の時「１」、それ以外「０」をあらわす。ｒ（ｉ，ｊ）＝ｍｉｎ（Ｒ＿ｉ，ｒ＿ｊ）（すなわちＲ＿ｉとｒ＿ｊで小さい方の変数をとる関数）である。
【００３３】
そして、上記Ｋ＿｛１，ｊ｝、Ｋ＿｛２，ｊ｝に検出結果から得た値を入力し、この連立非線形方程式を、未知数Ｒ＿ｉ（ｉ＝１，…，ｎ＿Ｔ）について解くことで、対象物の半径Ｒ＿ｉの推定値を得る。
【００３４】
なお、上記第１、２の方程式は、
【００３５】
【数３】
【００３６】
すなわち、左辺「対象物検出センサ数の期待値」が右辺「（センサ密度２ｄ＿ｊ）×Σｉ｛半径ｒ＿ｊ１（またはｒ＿ｊ２）＋Ｒ＿ｉの円の面積｝」、に等しいことが、積分幾何の計算により得られることに基づくものである。つまり、積分幾何の計算によって求められる期待値Ｅ［・］の代わりに、測定値Ｋ＿｛１，ｊ１｝＋２Ｋ＿｛２，ｊ１｝、Ｋ＿｛１，ｊ２｝＋２Ｋ＿｛２，ｊ２｝を用いたものである。
【００３７】
それ以外の方程式についても同様に、幾何積分の計算により、左辺「対象物を２つのセンサ両方が検出した複合センサノード数」の期待値が右辺となることが導ける。そこで、左辺を期待値の代わりに実測値に置き換えたものである。
【００３８】
仮に、対象物が円ではなく、２辺がａ＿ｉ，ｂ＿ｉの長さの長方形（ｉ＝１，…，ｎ＿Ｔ）の場合は、上記非線形連立方程式は次のように書き換えられる。
【００３９】
第１、２の方程式：適当な（たとえば、一番大きなセンシングエリア半径ｒ＿ｊ１と一番小さなセンシングエリア半径ｒ＿ｊ２をもつ）２つのタイプｊ１、ｊ２に対して、
【００４０】
【数４】
【００４１】
ここで、ａ＿１、…、ａ＿｛ｎ＿Ｔ｝は、長方形の対象物ｉ（ｉ＝１、…、ｎ＿Ｔ）の各一辺の長さである。ｂ＿１、…、ｂ＿｛ｎ＿Ｔ｝は、長方形の対象物ｉ（ｉ＝１、…、ｎ＿Ｔ）の他の各一辺の長さである。
【００４２】
第３〜Ｊｃの方程式：タイプｊ＝１、…、Ｊｃ−２（各タイプ１、…、Ｊｃからタイプｊ１とｊ２を除いたもの）の複合センサノード１＿ｊからの検出結果についてのレポートを用い、
【００４３】
【数５】
【００４４】
ただし、α（ｉ，ｊ）＝ｍｉｎ（ａ＿ｉ＋２ｒ＿ｊ，ｂ＿ｉ＋２ｒ＿ｊ）、β（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ（ａ＿ｉ＋２ｒ＿ｊ，ｂ＿ｉ＋２ｒ＿ｊ）である。
【００４５】
以上のように、本実施形態によれば、複数の検出対象物に対して、対象物個々のパラメータ（大きさ、周長等）を、次の条件で推定することができる。すなわち、個々のセンサの位置を設計した上で配備することなく、また、ＧＰＳ等の位置センサを用いてセンサ位置を特定することなく、推定することができる。また、個々のセンサは、２値センサであって、センシングエリア内にいずれかの対象物があったか否か、のみ、レポートすることができるものとすることができる。これによれば、複数の検出対象物に対するパラメータ推定を、単純な２値センサを、センサ設計配備や位置検出機能無しで実現できることから、経済的で、多用途である。
【００４６】
なお、本実施形態では、各センサノードを、複数のセンサを備えた複合センサノードとすることとし、複数のセンサのセンシングエリアの設定条件を複数種類（複数タイプ）設定することで、複数の検出対象物についての形状情報の推定ができるようになっている。なお、仮に、センサを１個のみ備えた１種類のセンサノードを用いた場合には、各センサの位置情報なしに、各センサが対象物を検出したかどうかの情報のみで、大きさや周長を推定することはできるが、複数の対象物には対応することはできない。
【００４７】
なお、本発明の実施の形態は、上記のものに限定されず、例えば図２のセンサデータサーバ２で複数の観測領域に対するデータ処理を行うようにしたり、センサデータサーバ２を複数設けて、通信網を介して連携して処理を分担して行うようにしたりする変更などを適宜行うことができる。また、検出対象物の個々の形状情報は、上記のように検出対象物が円形状の場合の半径、長方形状である場合の各辺の長さに限らず、面積、外周長等の他のものであってもよい。また、各センサ１２ａ、１２ｂは、複合センサノード１＿ｊの同一筐体内あるいは同一基板上に配置あるいは搭載されている必要はなく、各センサ１２ａ、１２ｂの一方または両方は、ＣＰＵ１３と異なる筐体内あるいは基板上に設けられていてもよい。その場合に、各センサ１２ａ、１２ｂと、ＣＰＵ１３間は有線または無線の制御線、信号線または通信線で接続することができる。また、センシングエリア１２ａとセンシングエリア１２ｂに対しては、必ずしも独立したセンサ１１ａ、１１ｂを用いる必要はなく、例えば１個のセンサに対して、２以上のセンシングエリアを設定できるような構成を組み合わせて、時分割で２つのセンシングエリアにおける対象物の有無を検出するようにすることも可能である。
【００４８】
また、複合センサノード１＿ｊと、対象物３＿ｉ（ｉ＝１、２、…）との観測領域内での相対的な関係は、複合センサノード１＿ｊを固定して、対象物３＿ｉが移動するもの、複合センサノード１＿ｊが移動して、対象物３＿ｉが固定されているもの、あるいはそれらが組み合わされたものとすることなどができる。また、複合センサノード１＿ｊやセンサデータサーバ２は、コンピュータと、そのコンピュータで実行されるプログラムとを用いて構成することができるが、その場合のプログラムの一部または全部は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体または通信回線を介して提供することが可能である。
【００４９】
次に、本実施形態を用いた形状情報の推定処理のシミュレーション結果について説明する。以下の条件で、計算機シミュレーションを実施した。設定条件を設定番号１〜５として５通りに異ならせて得られた対象物の円の半径Ｒ＿１〜Ｒ＿４の推定値（図中「＾」印で示す）を図３に示した。設定番号１〜５では、複合センサノードセンサ間距離ｌ＿ｊとセンシングエリア半径ｒ＿ｊの設定を変えて５種類のシミュレーションを行っている。各設定において共通の条件（１）〜（１０）と、変更した設定条件（１１ａ）〜（１１ｅ）は、次のとおりである。
【００５０】
（１）シミュレーション時間：２００００、（２）観測領域：２００００．００×１００．００、（３）複合センサノード１＿ｊの平均密度：ｄ＿ｊ＝０．５（すべてのｊで）、（４）複合センサノードを構成するセンサ数：２、（５）センシングエリア形状：円、（６）対象物の発生間隔：１０００．００、（７）対象物の移動速度：１．００、（８）対象物の種類：４、（９）対象物の数：４、（１０）対象物の形状：円（半径：Ｒ＿１＝２５，Ｒ＿２＝１０，Ｒ＿３＝５，Ｒ＿４＝３）、（１１ａ）設定番号１で使用した複合センサノードの（センサ間距離ｌ＿ｊ，センシングエリア半径ｒ＿ｊ）＝（３０，１），（２０，１），（１０， １）、（１１ｂ）設定番号２で使用した複合センサノードの（ｌ＿ｊ，ｒ＿ｊ）＝（３０，５），（２０，５），（１０，５）、（１１ｃ）設定番号３で使用した複合センサノードの（ｌ＿ｊ，ｒ＿ｊ）＝（２０， １），（２０，５）、（１１ｄ）設定番号４で使用した複合センサノードの（ｌ＿ｊ，ｒ＿ｊ）＝（３０，１），（２０，１），（２０，５）、（１１ｅ）設定番号５で使用した複合センサノードの（ｌ＿ｊ，ｒ＿ｊ）＝（３０，５），（２０，１），（２０，５）。
【００５１】
なお、複合センサノード１＿ｊの種類ｊ毎の個数は、観測領域の面積と、複合センサノード１＿ｊの平均密度ｄ＿ｊと、センシングエリアの面積（センシングエリア半径ｒ＿ｊ）の値によって変化している（算出されている）。
【００５２】
このミュレーション結果から、本実施形態によれば、個々のセンサノードの位置を設計した上で配備することなく、また、ＧＰＳ等の位置センサノードを用いてセンサノード位置を特定することなく、複数の対象物に対して、対象物個々の形状情報の推定値を算出することができる。
また、個々のセンサノードは、２値センサを複数備えるものとして、センシングエリア内にいずれかの対象物があったか否かのみレポートするようにすれば、複数の対象物に対する形状情報の推定を、単純な２値センサを、センサノード設計配備や位置検出機能無しで実現できることから、経済的で、多用途である。
なお、上記の説明においては、２次元的な広がりをもつ複数の対象を検出する場合について説明したが、同様に、３次元的な広がりをもつ複数の対象を検出することも可能である。
【００５３】
また、図１におけるセンサデータサーバ２の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによりセンサデータサーバ２の機能を実行してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【００５４】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【符号の説明】
【００５５】
１＿ｊ、１＿１、１＿２、１＿３ 複合センサノード
２ センサデータサーバ
３＿１、３＿２、３＿３ 対象物
１１ａ、１１ｂ センサ（２値センサ）
１２ａ、１２ｂ センシングエリア
１３ ＣＰＵ
１４ 無線通信機
ｒ＿ｊ センシングエリアの半径
ｌ＿ｊ センサ間距離
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサネットワークにおける各センサノードの検出結果から、検出対象の周長、大きさなどの形状に関する情報である形状情報を推定する形状推定システム、サーバ装置、形状推定方法、及び、形状推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
無線通信機能を備える小型のセンサノード（センサと通信機能を有するネットワーク機器）をさまざまな場所に数多く分散させ、センサネットワークを構成し、さまざまな場所の状態を計測して、計測結果を色々なアプリケーションに使おうという試みが盛んに行われている（例えば、非特許文献１及び２）。そのような状況下において、検出対象の大きさや、形状の推定、及び推定した情報に基づき検出対象の種別を判定することが考えられている。例えば、ある領域に進入する車両の大きさや、形状を推定し、推定した情報に基づき、検出対象物の車両の種別を判定することなどがある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Ｉ．Ｆ．Ａｋｙｉｌｄｉｚ，Ｗ．Ｓｕ，Ｙ．Ｓａｎｋａｒａｓｕｂｒａｍａｎｉａｍ，ａｎｄ Ｅ．Ｃａｙｉｒｃｉ，“Ａ Ｓｕｒｖｅｙ ｏｎ Ｓｅｎｓｏｒ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ”， ＩＥＥＥ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｍａｇａｚｉｎｅ，４０，８，ｐｐ．１０２−１１４，２００２．
【非特許文献２】Ｂｅｎ Ｗ．Ｃｏｏｋ，Ｓｔｅｖｅｎ Ｌａｎｚｉｓｅｒａ，ａｎｄ Ｋｒｉｓｔｏｆｅｒ Ｓ．Ｊ．Ｐｉｓｔｅｒ，“ＳｏＣ Ｉｓｓｕｅｓ ｆｏｒ ＲＦ Ｓｍａｒｔ Ｄｕｓｔ”， Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ，９４，６，ｐｐ．１１７７−１１９６，Ｊｕｎｅ ２００６．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述したようなセンサネットワークにおいて、個々の決められた位置にセンサノードを配備する場合、センサノード設置時に位置を把握しなければならないという手間が生じる。また、個々のセンサノードを適当に配備後、センサノードに付随するＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）などで、自律的にセンサノード位置を特定し、登録する場合、個々のセンサノードにＧＰＳが必要となるなどの付加コストが発生する。センサネットワークにおいては、非常に多くのセンサノードを利用する場合があると考えられることから、このような場合には、特に、個々のセンサノードの位置を設計あるいは登録することなく、利用できることが望ましい。
【０００５】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、位置が特定されていないセンサノードで検出された検出対象に関する情報から、検出対象の形状情報を推定することができる形状推定システム、サーバ装置、形状推定方法、及び、形状推定プログラ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】
【０００６】
この発明は上述した課題を解決するためになされたもので、請求項１に記載の発明は、複数のセンサノードとサーバ装置とを備える形状推定システムであって、前記複数のセンサノードのそれぞれは、予め定められている複数のセンシングエリア内における検出対象物の有無を検出するセンサ部と、前記センサ部による検出結果を前記サーバ装置へ送信する第１の通信部と、を有し、前記複数のセンサノードが、前記予め定められている複数のセンシングエリアの設定条件が異なる複数種類のセンサノードからなり、前記サーバ装置は、前記複数のセンサノードから送信された前記検出結果を受信する第２の通信部と、前記複数のセンサノードから受信した前記検出結果と、前記複数のセンサノードの前記予め定められている複数のセンシングエリアに関する情報と、前記複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とに基づいて、前記検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出する処理部とを備えていることを特徴とする形状推定システムである。
【０００７】
請求項２に記載の発明は、前記処理部が、前記検出結果を前記センサノードの種類毎に集計し、その集計結果と、前記複数のセンサノードの前記予め定められている複数のセンシングエリアに関する情報と、前記複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とを用い、前記検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出することを特徴とする請求項１に記載の形状推定システムである。
【０００８】
請求項３に記載の発明は、前記センサ部が、予め定められている距離を有して配置された２つの２値センサから構成されていることを特徴とする請求項１又は２に記載の形状推定システムである。
【０００９】
請求項４に記載の発明は、前記サーバ装置は、前記センシングエリアに関する情報と前記平均密度に関する情報とが、前記センサノードの種類を識別する識別情報と関連づけられて予め記憶されている記憶部、を備えており、前記複数のセンサノードのそれぞれが備える前記第１の通信部は、前記センサ部による検出結果を前記サーバ装置へ送信する場合に、当該検出結果とともに、自センサノードの種類を識別する識別情報を、前記サーバ装置へ送信し、前記サーバ装置が備える処理部は、前記第１の通信部から受信した前記識別情報に、前記記憶部に記憶されている識別情報が一致する前記センシングエリアに関する情報と前記平均密度に関する情報とを、前記記憶部から読み出し、当該読み出した前記センシングエリアに関する情報と前記平均密度に関する情報と、前記受信した前記検出結果とに基づいて、前記検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の形状推定システムである。
【００１０】
請求項５に記載の発明は、予め定められている複数のセンシングエリア内における検出対象物の有無を検出するセンサ部と、前記センサ部による検出結果をサーバ装置へ送信する第１の通信部とそれぞれを有し、前記予め定められている複数のセンシングエリアの設定条件が異なる複数種類のセンサノードと、サーバ装置とを備える形状推定システムにおけるサーバ装置であって、前記複数のセンサノードから送信された前記検出結果を受信する第２の通信部と、前記複数のセンサノードから受信した前記検出結果と、前記複数のセンサノードの前記予め定められている複数のセンシングエリアに関する情報と、前記複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とを用い、前記検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出する処理部とを備えることを特徴とするサーバ装置である。
【００１１】
請求項６に記載の発明は、予め定められている複数のセンシングエリア内における検出対象物の有無を検出するセンサ部と、前記センサ部による検出結果をサーバ装置へ送信する通信部とそれぞれを有し、前記予め定められている複数のセンシングエリアの設定条件が異なる複数種類のセンサノードと、前記サーバ装置とを備える形状推定システムにおける形状推定方法であって、前記サーバ装置が、前記複数のセンサノードから送信された前記検出結果を受信する通信過程と、前記複数のセンサノードから受信した前記検出結果と、前記複数のセンサノードの前記予め定められている複数のセンシングエリアに関する情報と、前記複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とに基づいて、前記検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出する処理過程とを含むことを特徴とする形状推定方法である。
【００１２】
請求項７に記載の発明は、予め定められている複数のセンシングエリア内における検出対象物の有無を検出するセンサ部と、前記センサ部による検出結果をサーバ装置へ送信する通信部とそれぞれを有し、前記予め定められている複数のセンシングエリアの設定条件が異なる複数種類のセンサノードと、前記サーバ装置とを備える形状推定システムの前記サーバ装置における形状推定プログラムであって、前記複数のセンサノードから送信された前記検出結果を受信する通信過程と、前記複数のセンサノードから受信した前記検出結果と、前記複数のセンサノードの前記予め定められている複数のセンシングエリアに関する情報と、前記複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とに基づいて、前記検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出する処理過程とをコンピュータに実行させるための形状推定プログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、各センサノードに複数のセンシングエリアを持たせるとともに、センサノードの種類をセンシングエリアの設定条件が異なる複数種類とし、センサデータサーバにおいて複数のセンサノードから受信した検出結果と、複数のセンサノードの所定の複数のセンシングエリアに関する情報と、複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とに基づいて、検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出するようにしている。したがって、個々のセンサノードの位置を設計した上で配備することなく、また、ＧＰＳ等の位置センサノードを用いてセンサノード位置を特定することなく、対象物に対して、対象物個々の形状情報の推定値を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の形状推定システムの一実施形態におけるセンサノードの構成例を示す平面図である。
【図２】本発明の形状推定システムの一実施形態の構成例を示すシステム図である。
【図３】本発明の形状推定システムの一実施形態のシミュレーション結果を示す図表である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明の形状推定システムの一実施形態におけるセンサノードの構成例を示す平面図である。図２は、本発明の形状推定システムの一実施形態の構成例を示すシステム図である。
【００１６】
図１に示すセンサノードは、複数（この場合、２個）のセンサ１１ａ及び１１ｂがあらかじめ定められた形状に配置された複合センサノード（すなわち複数個のセンサを備えるセンサノード）１＿ｊとして構成されている。なお、本発明の形状推定システム１００では、図２に示すように、センサ１１ａ及び１１ｂの配置形状（すなわちセンシングエリア１２ａ及び１２ｂの設定条件）が異なる複数種類（種類ｊ）の複合センサノード１＿ｊ（図２では１＿１〜１＿３）がそれぞれ複数個、混在して配置されるようになっている。
【００１７】
この複合センサノード１＿ｊは、センサ１１ａ及び１１ｂ、ＣＰＵ（中央処理装置）１３、無線通信機１４、及び図示していない電源回路等を備えている。また、１対のセンサ１１ａ及び１１ｂは、所定の複数のセンシングエリア１２ａ及び１２ｂ内における検出対象物の有無を検出するセンサ部を構成している。
【００１８】
センサ１１ａは、センシングエリア１２ａ内に、検出対象が存在するか否か、すなわち検出対象の有無を検出する２値センサである。また、センサ１１ｂは、センサ１１ａと同一のセンサであり、センシングエリア１２ｂにおける検出対象の有無を検出する２値センサである。センシングエリア１２ａは、センシングエリア１２ａの中心１２１ａから複合センサノード１＿ｊの種類ｊ毎にあらかじめ定められた半径ｒ＿ｊの円形の領域である。ただし、センシングエリア１２ａは、平面的には円形であるが、立体的には球形あるいは半球形、もしくはおおむね球状の領域となっている。センシングエリア１２ｂも、センシングエリア１２ａと同様、センシングエリア１２ｂの中心１２１ｂから複合センサノード１＿ｊの種類ｊ毎にあらかじめ定められた半径ｒ＿ｊの円形の領域である。また、中心１２１ａと中心１２１ｂとのセンサ間距離ｌ＿ｊは複合センサノード１＿ｊの種類ｊ毎にあらかじめ定められた長さに設定されている。
【００１９】
ＣＰＵ１３は、センサ１１ａ及び１１ｂの検出結果を処理し、その処理結果に基づいて無線通信機１４を制御する。無線通信機１４は、センサ１１ａ及び１１ｂの検出結果を一定時間ごとにセンタデータサーバ（サーバ装置）２（図２参照）へ無線通信によって送信する。この通信を利用し、複合センサノード１＿ｊは、センサデータサーバ２に対して、各時刻ｔに、同時刻のセンシング結果Ｉ＿２（ｔ）、Ｉ＿１（ｔ）を表す２ビットのセンシングデータを、複合センサノード１＿ｊの種類を表す自タイプ番号（自種類番号）ｊとともに送信する。センシング結果Ｉ＿２（ｔ）は、２つのセンサ１１ａ及び１１ｂ両方で検出対象を検出した場合「１」、そうでない場合「０」となる。センシング結果Ｉ＿１（ｔ）は、いずれかの一方だけのセンサ１１ａ又は１１ｂが検出した場合「１」、そうでない場合「０」となる。
【００２０】
以上のように、本実施形態では、タイプｊの複合センサノード１＿ｊが、長さｌ＿ｊの線分の両端に円形のセンシングエリア（センシングエリア半径ｒ＿ｊ）をもつ２個の２値センサ１１ａ及び１１ｂを備えている（ｊ＝１，…，Ｊ＿ｃ）。この結果、同複合センサノード１＿ｊからは、２つのセンサ１１ａ及び１１ｂ両方で検出対象を検出し場合、１つだけで検出した場合、及び、いずれも検出しなかった場合、の３値の情報を得ることが可能となる。
【００２１】
一方、図２の形状推定システム１００は、複合センサノード１＿１〜１＿３と、複合センサノード１＿１〜１＿３と通信を行うセンサデータサーバ２とから構成されている。図２の複合センサノード１＿１〜１＿３は、図１を参照して説明した複合センサノード１＿ｊ（ｊ＝１〜３）に対応している（ただし、複合センサノード１＿ｊの種類は３種類である）。
【００２２】
センサデータサーバ２は、通信部２１と、処理部２２とから構成されている。通信部２１は、複合センサノード１＿１〜１＿３と無線通信を行い、複合センサノード１＿１〜１＿３から受信したセンシング結果を表す情報を処理部２２へ出力する。処理部２２は、通信部２１を制御するとともに、通信部２１から入力された複合センサノード１＿１〜１＿３によるセンシング結果を用いて所定の処理を行い、検出対象の周長、大きさなどの形状に関する情報である形状情報を推定する。詳細は後述するが、処理部２２は、複数センサノード１＿１〜１＿３から受信した検出結果を複数センサノード１＿１〜１＿３の種類毎に集計し、その集計結果と、複数センサノード１＿１〜１＿３の複数のセンシングエリアに関する情報と、複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とを用い、複数の検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出する処理を実行する。この処理部２２は、コンピュータ、メモリ、その他の周辺装置等からなり、メモリに記憶されているプログラムを実行することで、通信部２１の制御、形状情報を推定値の算出処理等の所定の処理を行う。
【００２３】
なお、図２に示す複合センサノード１＿１〜１＿３の種類数や個数は一例であって、本実施形態はこれに限定されない。また、図２に示す対象物３＿１、３＿２及び３＿３は、それぞれ形状が異なる３種類の検出対象であって、各複合センサノード１＿１〜１＿３の検出対象となる。ただし、対象物３＿１、３＿２及び３＿３の種類（形状）数や個数についても一例である。また、対象物３＿１、３＿２及び３＿３は、有体物（有形物）に限らず、音響、香気、電気、光、熱等の無体物であってもよい。
【００２４】
次に、図２の形状推定システム１００の動作について説明する。ここでは、一例として、処理部２２において推定する対象物３＿１、３＿２、３＿３の形状情報を、対象物３＿１、３＿２、３＿３が円形であるとした場合の半径の大きさであるとする。すなわち、以下の説明では、それを一般化して表し、図２の形状推定システム１００によって、ｎ＿Ｔ個の円形の対象物３＿１、３＿２、３＿３、…、３＿｛ｎ＿Ｔ｝（それぞれの半径がＲ＿ｉ，ｉ＝１，…，ｎ＿Ｔ）の各半径を推定する場合を例示する。
【００２５】
また、対象物３＿１、３＿２、３＿３、…、３＿｛ｎ＿Ｔ｝のカテゴリーが円であることと対象物数ｎ＿Ｔは既知であるとする。また、本実施形態においては、Ｊ＿ｃ個のタイプ（種類）の複合センサノード１＿ｊ（ｊ＝１，…，Ｊ＿ｃ）が用いられていることとする。そして、これらの各タイプの複合センサノード１＿ｊは、検出対象範囲内に、ランダムに各センシングエリア１２ａ、１２ｂの種類毎に平均密度ｄ＿ｊ （ｊ＝１，…，Ｊ＿ｃ）が所定値となるように多数ばらまかれて、すなわち分散して配置されていることとする。ここで、平均密度ｄ＿ｊは、各種類ｊの各複合センサノード１＿ｊの各センサ１１ａ、１１ｂの各センシングエリア１２ａ、１２ｂの面積（あるいは体積）の合計が、観測領域（観測対象の全領域）に対して、しめる割合である。
【００２６】
センタデータサーバ２は、あらかじめ、各タイプの複合センサノード１＿ｊのパラメータ（平均密度ｄ＿ｊ、センサ間距離ｌ＿ｊ、センシングエリア半径ｒ＿ｊ、ｊ＝１，…，Ｊ＿ｃ）を記憶部に保持している。この記憶部は、たとえば、センタデータサーバ２に備えられている記憶部である。そして、各複合センサノード１＿ｊからデータを受信して、センタデータサーバ２は、タイプごとに、各時刻ｔで、センシング結果Ｉ＿１（ｔ）の総和と、センシング結果Ｉ＿２（ｔ）の総和を計算する。タイプｊのセンシング結果Ｉ＿１（ｔ）の総和とセンシング結果Ｉ＿２（ｔ）の総和を、Ｎ＿｛１，ｊ｝（ｔ）、Ｎ＿｛２，ｊ｝（ｔ）とおく。ある時刻に、Ｎ＿｛１，ｊ｝（ｔ）、Ｎ＿｛２，ｊ｝（ｔ）の時間平均を計算する。この時間平均をＫ＿｛１，ｊ｝、Ｋ＿｛２，ｊ｝とおく。センタデータサーバ２は、あらかじめ、「対象物カテゴリー円」に対して次の形の式を保持している。
【００２７】
第１、２の方程式：適当な（たとえば、一番大きなセンシングエリア半径ｒ＿ｊ１と一番小さなセンシングエリア半径ｒ＿ｊ２をもつ）２つのタイプｊ１、ｊ２に対して、
【００２８】
【数１】
【００２９】
ここで、Ｋ＿｛１，ｊ１｝、Ｋ＿｛２，ｊ１｝は、タイプｊ１の複合センサノード１＿ｊ１の検出結果に基づく、ある時刻での、センシング結果Ｉ＿１（ｔ）、Ｉ＿２（ｔ）の総和Ｎ＿｛１，ｊ１｝（ｔ）、Ｎ＿｛２，ｊ１｝（ｔ）の各時間平均である。Ｋ＿｛１，ｊ２｝、Ｋ＿｛２，ｊ２｝は、タイプｊ２の複合センサノード１＿ｊ２の検出結果に基づく、ある時刻での、センシング結果Ｉ＿１（ｔ）、Ｉ＿２（ｔ）の総和Ｎ＿｛１，ｊ２｝（ｔ）、Ｎ＿｛２，ｊ２｝（ｔ）の各時間平均である。ｄ＿ｊ１は、複合センサノード１＿ｊ１の平均密度、ｄ＿ｊ２は、複合センサノード１＿ｊ２の平均密度である。ｒ＿ｊ１、ｒ＿ｊ２は、複合センサノード１＿ｊ１、１＿ｊ２の各センシングエリア半径である。Ｒ＿１、…、Ｒ＿｛ｎ＿Ｔ｝は、対象物３＿１、…、３＿｛ｎ＿Ｔ｝の各半径である。
【００３０】
第３〜Ｊｃの方程式：タイプｊ＝１、…、Ｊｃ−２（各タイプ１、…、Ｊｃからタイプｊ１とｊ２を除いたもの）に対して、
【００３１】
【数２】
【００３２】
ただし、ｆ＿１（ｘ）は、ｘが真の時「１」、それ以外「０」をあらわす。ｒ（ｉ，ｊ）＝ｍｉｎ（Ｒ＿ｉ，ｒ＿ｊ）（すなわちＲ＿ｉとｒ＿ｊで小さい方の変数をとる関数）である。
【００３３】
そして、上記Ｋ＿｛１，ｊ｝、Ｋ＿｛２，ｊ｝に検出結果から得た値を入力し、この連立非線形方程式を、未知数Ｒ＿ｉ（ｉ＝１，…，ｎ＿Ｔ）について解くことで、対象物の半径Ｒ＿ｉの推定値を得る。
【００３４】
なお、上記第１、２の方程式は、
【００３５】
【数３】
【００３６】
すなわち、左辺「対象物検出センサ数の期待値」が右辺「（センサ密度２ｄ＿ｊ）×Σｉ｛半径ｒ＿ｊ１（またはｒ＿ｊ２）＋Ｒ＿ｉの円の面積｝」、に等しいことが、積分幾何の計算により得られることに基づくものである。つまり、積分幾何の計算によって求められる期待値Ｅ［・］の代わりに、測定値Ｋ＿｛１，ｊ１｝＋２Ｋ＿｛２，ｊ１｝、Ｋ＿｛１，ｊ２｝＋２Ｋ＿｛２，ｊ２｝を用いたものである。
【００３７】
それ以外の方程式についても同様に、幾何積分の計算により、左辺「対象物を２つのセンサ両方が検出した複合センサノード数」の期待値が右辺となることが導ける。そこで、左辺を期待値の代わりに実測値に置き換えたものである。
【００３８】
仮に、対象物が円ではなく、２辺がａ＿ｉ，ｂ＿ｉの長さの長方形（ｉ＝１，…，ｎ＿Ｔ）の場合は、上記非線形連立方程式は次のように書き換えられる。
【００３９】
第１、２の方程式：適当な（たとえば、一番大きなセンシングエリア半径ｒ＿ｊ１と一番小さなセンシングエリア半径ｒ＿ｊ２をもつ）２つのタイプｊ１、ｊ２に対して、
【００４０】
【数４】
【００４１】
ここで、ａ＿１、…、ａ＿｛ｎ＿Ｔ｝は、長方形の対象物ｉ（ｉ＝１、…、ｎ＿Ｔ）の各一辺の長さである。ｂ＿１、…、ｂ＿｛ｎ＿Ｔ｝は、長方形の対象物ｉ（ｉ＝１、…、ｎ＿Ｔ）の他の各一辺の長さである。
【００４２】
第３〜Ｊｃの方程式：タイプｊ＝１、…、Ｊｃ−２（各タイプ１、…、Ｊｃからタイプｊ１とｊ２を除いたもの）の複合センサノード１＿ｊからの検出結果についてのレポートを用い、
【００４３】
【数５】
【００４４】
ただし、α（ｉ，ｊ）＝ｍｉｎ（ａ＿ｉ＋２ｒ＿ｊ，ｂ＿ｉ＋２ｒ＿ｊ）、β（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ（ａ＿ｉ＋２ｒ＿ｊ，ｂ＿ｉ＋２ｒ＿ｊ）である。
【００４５】
以上のように、本実施形態によれば、複数の検出対象物に対して、対象物個々のパラメータ（大きさ、周長等）を、次の条件で推定することができる。すなわち、個々のセンサの位置を設計した上で配備することなく、また、ＧＰＳ等の位置センサを用いてセンサ位置を特定することなく、推定することができる。また、個々のセンサは、２値センサであって、センシングエリア内にいずれかの対象物があったか否か、のみ、レポートすることができるものとすることができる。これによれば、複数の検出対象物に対するパラメータ推定を、単純な２値センサを、センサ設計配備や位置検出機能無しで実現できることから、経済的で、多用途である。
【００４６】
なお、本実施形態では、各センサノードを、複数のセンサを備えた複合センサノードとすることとし、複数のセンサのセンシングエリアの設定条件を複数種類（複数タイプ）設定することで、複数の検出対象物についての形状情報の推定ができるようになっている。なお、仮に、センサを１個のみ備えた１種類のセンサノードを用いた場合には、各センサの位置情報なしに、各センサが対象物を検出したかどうかの情報のみで、大きさや周長を推定することはできるが、複数の対象物には対応することはできない。
【００４７】
なお、本発明の実施の形態は、上記のものに限定されず、例えば図２のセンサデータサーバ２で複数の観測領域に対するデータ処理を行うようにしたり、センサデータサーバ２を複数設けて、通信網を介して連携して処理を分担して行うようにしたりする変更などを適宜行うことができる。また、検出対象物の個々の形状情報は、上記のように検出対象物が円形状の場合の半径、長方形状である場合の各辺の長さに限らず、面積、外周長等の他のものであってもよい。また、各センサ１２ａ、１２ｂは、複合センサノード１＿ｊの同一筐体内あるいは同一基板上に配置あるいは搭載されている必要はなく、各センサ１２ａ、１２ｂの一方または両方は、ＣＰＵ１３と異なる筐体内あるいは基板上に設けられていてもよい。その場合に、各センサ１２ａ、１２ｂと、ＣＰＵ１３間は有線または無線の制御線、信号線または通信線で接続することができる。また、センシングエリア１２ａとセンシングエリア１２ｂに対しては、必ずしも独立したセンサ１１ａ、１１ｂを用いる必要はなく、例えば１個のセンサに対して、２以上のセンシングエリアを設定できるような構成を組み合わせて、時分割で２つのセンシングエリアにおける対象物の有無を検出するようにすることも可能である。
【００４８】
また、複合センサノード１＿ｊと、対象物３＿ｉ（ｉ＝１、２、…）との観測領域内での相対的な関係は、複合センサノード１＿ｊを固定して、対象物３＿ｉが移動するもの、複合センサノード１＿ｊが移動して、対象物３＿ｉが固定されているもの、あるいはそれらが組み合わされたものとすることなどができる。また、複合センサノード１＿ｊやセンサデータサーバ２は、コンピュータと、そのコンピュータで実行されるプログラムとを用いて構成することができるが、その場合のプログラムの一部または全部は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体または通信回線を介して提供することが可能である。
【００４９】
次に、本実施形態を用いた形状情報の推定処理のシミュレーション結果について説明する。以下の条件で、計算機シミュレーションを実施した。設定条件を設定番号１〜５として５通りに異ならせて得られた対象物の円の半径Ｒ＿１〜Ｒ＿４の推定値（図中「＾」印で示す）を図３に示した。設定番号１〜５では、複合センサノードセンサ間距離ｌ＿ｊとセンシングエリア半径ｒ＿ｊの設定を変えて５種類のシミュレーションを行っている。各設定において共通の条件（１）〜（１０）と、変更した設定条件（１１ａ）〜（１１ｅ）は、次のとおりである。
【００５０】
（１）シミュレーション時間：２００００、（２）観測領域：２００００．００×１００．００、（３）複合センサノード１＿ｊの平均密度：ｄ＿ｊ＝０．５（すべてのｊで）、（４）複合センサノードを構成するセンサ数：２、（５）センシングエリア形状：円、（６）対象物の発生間隔：１０００．００、（７）対象物の移動速度：１．００、（８）対象物の種類：４、（９）対象物の数：４、（１０）対象物の形状：円（半径：Ｒ＿１＝２５，Ｒ＿２＝１０，Ｒ＿３＝５，Ｒ＿４＝３）、（１１ａ）設定番号１で使用した複合センサノードの（センサ間距離ｌ＿ｊ，センシングエリア半径ｒ＿ｊ）＝（３０，１），（２０，１），（１０， １）、（１１ｂ）設定番号２で使用した複合センサノードの（ｌ＿ｊ，ｒ＿ｊ）＝（３０，５），（２０，５），（１０，５）、（１１ｃ）設定番号３で使用した複合センサノードの（ｌ＿ｊ，ｒ＿ｊ）＝（２０， １），（２０，５）、（１１ｄ）設定番号４で使用した複合センサノードの（ｌ＿ｊ，ｒ＿ｊ）＝（３０，１），（２０，１），（２０，５）、（１１ｅ）設定番号５で使用した複合センサノードの（ｌ＿ｊ，ｒ＿ｊ）＝（３０，５），（２０，１），（２０，５）。
【００５１】
なお、複合センサノード１＿ｊの種類ｊ毎の個数は、観測領域の面積と、複合センサノード１＿ｊの平均密度ｄ＿ｊと、センシングエリアの面積（センシングエリア半径ｒ＿ｊ）の値によって変化している（算出されている）。
【００５２】
このミュレーション結果から、本実施形態によれば、個々のセンサノードの位置を設計した上で配備することなく、また、ＧＰＳ等の位置センサノードを用いてセンサノード位置を特定することなく、複数の対象物に対して、対象物個々の形状情報の推定値を算出することができる。
また、個々のセンサノードは、２値センサを複数備えるものとして、センシングエリア内にいずれかの対象物があったか否かのみレポートするようにすれば、複数の対象物に対する形状情報の推定を、単純な２値センサを、センサノード設計配備や位置検出機能無しで実現できることから、経済的で、多用途である。
なお、上記の説明においては、２次元的な広がりをもつ複数の対象を検出する場合について説明したが、同様に、３次元的な広がりをもつ複数の対象を検出することも可能である。
【００５３】
また、図１におけるセンサデータサーバ２の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによりセンサデータサーバ２の機能を実行してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【００５４】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【符号の説明】
【００５５】
１＿ｊ、１＿１、１＿２、１＿３ 複合センサノード
２ センサデータサーバ
３＿１、３＿２、３＿３ 対象物
１１ａ、１１ｂ センサ（２値センサ）
１２ａ、１２ｂ センシングエリア
１３ ＣＰＵ
１４ 無線通信機
ｒ＿ｊ センシングエリアの半径
ｌ＿ｊ センサ間距離
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のセンサノードとサーバ装置とを備える形状推定システムであって、
前記複数のセンサノードのそれぞれは、
予め定められている複数のセンシングエリア内における検出対象物の有無を検出するセンサ部と、
前記センサ部による検出結果を前記サーバ装置へ送信する第１の通信部と、
を有し、
前記複数のセンサノードが、前記予め定められている複数のセンシングエリアの設定条件が異なる複数種類のセンサノードからなり、
前記サーバ装置は、
前記複数のセンサノードから送信された前記検出結果を受信する第２の通信部と、
前記複数のセンサノードから受信した前記検出結果と、前記複数のセンサノードの前記予め定められている複数のセンシングエリアに関する情報と、前記複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とに基づいて、前記検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出する処理部とを備えている
ことを特徴とする形状推定システム。
【請求項２】
前記処理部が、
前記検出結果を前記センサノードの種類毎に集計し、その集計結果と、前記複数のセンサノードの前記予め定められている複数のセンシングエリアに関する情報と、前記複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とを用い、前記検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の形状推定システム。
【請求項３】
前記センサ部が、予め定められている距離を有して配置された２つの２値センサから構成されている
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の形状推定システム。
【請求項４】
前記サーバ装置は、
前記センシングエリアに関する情報と前記平均密度に関する情報とが、前記センサノードの種類を識別する識別情報と関連づけられて予め記憶されている記憶部、
を備えており、
前記複数のセンサノードのそれぞれが備える前記第１の通信部は、
前記センサ部による検出結果を前記サーバ装置へ送信する場合に、当該検出結果とともに、自センサノードの種類を識別する識別情報を、前記サーバ装置へ送信し、
前記サーバ装置が備える処理部は、
前記第１の通信部から受信した前記識別情報に、前記記憶部に記憶されている識別情報が一致する前記センシングエリアに関する情報と前記平均密度に関する情報とを、前記記憶部から読み出し、当該読み出した前記センシングエリアに関する情報と前記平均密度に関する情報と、前記受信した前記検出結果とに基づいて、前記検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出する
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の形状推定システム。
【請求項５】
予め定められている複数のセンシングエリア内における検出対象物の有無を検出するセンサ部と、前記センサ部による検出結果をサーバ装置へ送信する第１の通信部とそれぞれを有し、前記予め定められている複数のセンシングエリアの設定条件が異なる複数種類のセンサノードと、サーバ装置とを備える形状推定システムにおけるサーバ装置であって、
前記複数のセンサノードから送信された前記検出結果を受信する第２の通信部と、
前記複数のセンサノードから受信した前記検出結果と、前記複数のセンサノードの前記予め定められている複数のセンシングエリアに関する情報と、前記複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とを用い、前記検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出する処理部と
を備えることを特徴とするサーバ装置。
【請求項６】
予め定められている複数のセンシングエリア内における検出対象物の有無を検出するセンサ部と、前記センサ部による検出結果をサーバ装置へ送信する通信部とそれぞれを有し、前記予め定められている複数のセンシングエリアの設定条件が異なる複数種類のセンサノードと、前記サーバ装置とを備える形状推定システムにおける形状推定方法であって、
前記サーバ装置が、
前記複数のセンサノードから送信された前記検出結果を受信する通信過程と、
前記複数のセンサノードから受信した前記検出結果と、前記複数のセンサノードの前記予め定められている複数のセンシングエリアに関する情報と、前記複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とに基づいて、前記検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出する処理過程と
を含むことを特徴とする形状推定方法。
【請求項７】
予め定められている複数のセンシングエリア内における検出対象物の有無を検出するセンサ部と、前記センサ部による検出結果をサーバ装置へ送信する通信部とそれぞれを有し、前記予め定められている複数のセンシングエリアの設定条件が異なる複数種類のセンサノードと、前記サーバ装置とを備える形状推定システムの前記サーバ装置における形状推定プログラムであって、
前記複数のセンサノードから送信された前記検出結果を受信する通信過程と、
前記複数のセンサノードから受信した前記検出結果と、前記複数のセンサノードの前記予め定められている複数のセンシングエリアに関する情報と、前記複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とに基づいて、前記検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出する処理過程と
をコンピュータに実行させるための形状推定プログラム。
【請求項１】
複数のセンサノードとサーバ装置とを備える形状推定システムであって、
前記複数のセンサノードのそれぞれは、
予め定められている複数のセンシングエリア内における検出対象物の有無を検出するセンサ部と、
前記センサ部による検出結果を前記サーバ装置へ送信する第１の通信部と、
を有し、
前記複数のセンサノードが、前記予め定められている複数のセンシングエリアの設定条件が異なる複数種類のセンサノードからなり、
前記サーバ装置は、
前記複数のセンサノードから送信された前記検出結果を受信する第２の通信部と、
前記複数のセンサノードから受信した前記検出結果と、前記複数のセンサノードの前記予め定められている複数のセンシングエリアに関する情報と、前記複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とに基づいて、前記検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出する処理部とを備えている
ことを特徴とする形状推定システム。
【請求項２】
前記処理部が、
前記検出結果を前記センサノードの種類毎に集計し、その集計結果と、前記複数のセンサノードの前記予め定められている複数のセンシングエリアに関する情報と、前記複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とを用い、前記検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の形状推定システム。
【請求項３】
前記センサ部が、予め定められている距離を有して配置された２つの２値センサから構成されている
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の形状推定システム。
【請求項４】
前記サーバ装置は、
前記センシングエリアに関する情報と前記平均密度に関する情報とが、前記センサノードの種類を識別する識別情報と関連づけられて予め記憶されている記憶部、
を備えており、
前記複数のセンサノードのそれぞれが備える前記第１の通信部は、
前記センサ部による検出結果を前記サーバ装置へ送信する場合に、当該検出結果とともに、自センサノードの種類を識別する識別情報を、前記サーバ装置へ送信し、
前記サーバ装置が備える処理部は、
前記第１の通信部から受信した前記識別情報に、前記記憶部に記憶されている識別情報が一致する前記センシングエリアに関する情報と前記平均密度に関する情報とを、前記記憶部から読み出し、当該読み出した前記センシングエリアに関する情報と前記平均密度に関する情報と、前記受信した前記検出結果とに基づいて、前記検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出する
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の形状推定システム。
【請求項５】
予め定められている複数のセンシングエリア内における検出対象物の有無を検出するセンサ部と、前記センサ部による検出結果をサーバ装置へ送信する第１の通信部とそれぞれを有し、前記予め定められている複数のセンシングエリアの設定条件が異なる複数種類のセンサノードと、サーバ装置とを備える形状推定システムにおけるサーバ装置であって、
前記複数のセンサノードから送信された前記検出結果を受信する第２の通信部と、
前記複数のセンサノードから受信した前記検出結果と、前記複数のセンサノードの前記予め定められている複数のセンシングエリアに関する情報と、前記複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とを用い、前記検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出する処理部と
を備えることを特徴とするサーバ装置。
【請求項６】
予め定められている複数のセンシングエリア内における検出対象物の有無を検出するセンサ部と、前記センサ部による検出結果をサーバ装置へ送信する通信部とそれぞれを有し、前記予め定められている複数のセンシングエリアの設定条件が異なる複数種類のセンサノードと、前記サーバ装置とを備える形状推定システムにおける形状推定方法であって、
前記サーバ装置が、
前記複数のセンサノードから送信された前記検出結果を受信する通信過程と、
前記複数のセンサノードから受信した前記検出結果と、前記複数のセンサノードの前記予め定められている複数のセンシングエリアに関する情報と、前記複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とに基づいて、前記検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出する処理過程と
を含むことを特徴とする形状推定方法。
【請求項７】
予め定められている複数のセンシングエリア内における検出対象物の有無を検出するセンサ部と、前記センサ部による検出結果をサーバ装置へ送信する通信部とそれぞれを有し、前記予め定められている複数のセンシングエリアの設定条件が異なる複数種類のセンサノードと、前記サーバ装置とを備える形状推定システムの前記サーバ装置における形状推定プログラムであって、
前記複数のセンサノードから送信された前記検出結果を受信する通信過程と、
前記複数のセンサノードから受信した前記検出結果と、前記複数のセンサノードの前記予め定められている複数のセンシングエリアに関する情報と、前記複数のセンシングエリアの平均密度に関する情報とに基づいて、前記検出対象物の形状に関する形状情報の推定値を算出する処理過程と
をコンピュータに実行させるための形状推定プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図２】
【図３】
【公開番号】特開２０１１−６９６３７（Ｐ２０１１−６９６３７Ａ）
【公開日】平成２３年４月７日（２０１１．４．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−２１８９５４（Ｐ２００９−２１８９５４）
【出願日】平成２１年９月２４日（２００９．９．２４）
【出願人】（０００００４２２６）日本電信電話株式会社 (13,992)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年４月７日（２０１１．４．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年９月２４日（２００９．９．２４）
【出願人】（０００００４２２６）日本電信電話株式会社 (13,992)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]