JP2021114020A - Mobile object, wireless communication system, mobile object control method, and control program - Google Patents
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- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
Description
本発明は、通信範囲内に存在する他の移動体と共に、所定の対象を自律的に探索する移動体等に関する。 The present invention relates to a mobile body or the like that autonomously searches for a predetermined target together with other mobile bodies existing within the communication range.
自律移動する移動体を複数用いて所定の対象を探索する技術の研究・開発が従来から進められている。例えば、下記特許文献１には、複数の移動ロボットに、各ロボットのプロセッサモジュールまたはセンサ部からの情報と、無線通信部からのロボット相互の通信情報とに基づいて群行動を行わせて、災害現場での調査や人命探索等に役立てることが記載されている。
Research and development of a technique for searching for a predetermined target by using a plurality of autonomously moving mobile bodies has been promoted conventionally. For example, in
ここで、探索対象の位置や数が不明である場合、移動体に複数の群を形成させて探索させた方が、１つの群で探索させるよりも、効率的に探索対象を検出することが可能である。しかしながら、上記特許文献１の群行動では、群を分けるという概念はなく、このため、探索の効率化に限界があるという問題があった。
Here, when the position and number of search targets are unknown, it is possible to detect the search target more efficiently by forming a plurality of groups on the moving body and searching by the search target than by searching by one group. It is possible. However, in the group behavior of
また、探索対象が複数存在していても、各移動体が各探索対象を識別できる場合には、探索対象毎に複数の群を形成させることは可能であるが、各探索対象を識別できない場合には、複数の群を形成させることはできなかった。 Further, even if there are a plurality of search targets, if each moving object can identify each search target, it is possible to form a plurality of groups for each search target, but each search target cannot be identified. Could not form multiple groups.
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、複数の探索対象を相互に識別できない場合であっても、それら複数の探索対象を複数の移動体で効率的に探索することができる移動体等を提供することにある。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to efficiently perform the plurality of search targets with a plurality of moving objects even when a plurality of search targets cannot be distinguished from each other. The purpose is to provide a moving body or the like that can be searched.
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る移動体は、複数の対象のそれぞれが発する物理情報を検知して当該対象を探索する動作を、自機の通信範囲内に存在する他の移動体と共に実行する移動体であって、自機による上記物理情報の検知結果に基づいて、自機の位置を上記対象との近さにより評価した第１評価値を算出する第１評価値算出部と、上記他の移動体による上記物理情報の検知結果に基づいて、当該他の移動体の位置を上記対象との近さにより評価した第２評価値を算出する第２評価値算出部と、上記第１評価値と上記第２評価値との比較結果に基づき、自機による上記物理情報の検知結果に基づいて探索を行うか、上記他の移動体に追従して探索を行うかを決定する移動方針決定部と、を備える。 In order to solve the above problems, the mobile body according to one aspect of the present invention has an operation of detecting physical information emitted by each of a plurality of targets and searching for the target within the communication range of the own machine. A first evaluation that calculates a first evaluation value that is a moving body that is executed together with another moving body and that evaluates the position of the own machine based on the proximity to the target based on the detection result of the physical information by the own machine. Second evaluation value calculation that calculates the second evaluation value that evaluates the position of the other moving body based on the proximity to the target based on the value calculation unit and the detection result of the physical information by the other moving body. Based on the comparison result between the first evaluation value and the second evaluation value of the unit, the search is performed based on the detection result of the physical information by the own machine, or the search is performed following the other moving body. It is equipped with a movement policy determination unit that determines whether or not.
上記の課題を解決するために、本発明の他の一態様に係る移動体は、複数の対象のそれぞれが発する物理情報を検知して当該対象を探索する動作を、自機の通信範囲内に存在する他の移動体と共に実行する移動体であって、自機による上記物理情報の検知結果と、上記他の移動体による上記物理情報の検知結果とに基づいて、自機による上記物理情報の検知結果に基づいて探索を行うか、上記他の移動体に追従して探索を行うかを周期的に決定する移動方針決定部と、自機を変異移動体に遷移させるか否かを所定の周期で判定する変異制御部と、を備え、上記移動方針決定部は、上記変異制御部が変異移動体に遷移させると判定した場合、当該判定から所定期間継続して自機による上記物理情報の検知結果に基づいて探索を行うことを決定する。 In order to solve the above-mentioned problems, the mobile body according to another aspect of the present invention performs an operation of detecting physical information emitted by each of a plurality of targets and searching for the target within the communication range of the own machine. A moving body that is executed together with another existing moving body, and based on the detection result of the physical information by the own machine and the detection result of the physical information by the other moving body, the physical information of the own machine A movement policy determination unit that periodically determines whether to perform a search based on the detection result or to follow the other moving body and perform a search, and whether or not to transition the own machine to a mutant moving body is determined. It is provided with a mutation control unit that determines by a cycle, and when the movement policy determination unit determines that the mutation control unit transitions to a mutant mobile body, the movement policy determination unit continues from the determination for a predetermined period of time and obtains the physical information of the own machine. Decide to perform the search based on the detection result.
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る移動体の制御方法は、複数の対象のそれぞれが発する物理情報を検知して当該対象を探索する動作を、自機の通信範囲内に存在する他の移動体と共に実行する移動体の制御方法であって、当該移動体による上記物理情報の検知結果に基づいて、当該移動体の位置を上記対象との近さにより評価した第１評価値を算出する第１評価値算出ステップと、上記他の移動体による上記物理情報の検知結果に基づいて、当該他の移動体の位置を上記対象との近さにより評価した第２評価値を算出する第２評価値算出ステップと、上記第１評価値と上記第２評価値との比較結果に基づき、上記移動体による上記物理情報の検知結果に基づいて探索を行うか、上記他の移動体に追従して探索を行うかを決定する移動方針決定ステップと、を含む。 In order to solve the above problems, the mobile body control method according to one aspect of the present invention detects the physical information emitted by each of a plurality of targets and searches for the target within the communication range of the own machine. A method of controlling a moving body that is executed together with other moving bodies existing in the above, and the position of the moving body is evaluated based on the proximity to the target based on the detection result of the physical information by the moving body. Based on the first evaluation value calculation step for calculating the evaluation value and the detection result of the physical information by the other moving body, the second evaluation value in which the position of the other moving body is evaluated by the proximity to the target. Based on the second evaluation value calculation step for calculating the above and the comparison result between the first evaluation value and the second evaluation value, the search is performed based on the detection result of the physical information by the moving body, or the other Includes a movement policy determination step that determines whether to follow the moving object for search.
上記の課題を解決するために、本発明の他の一態様に係る移動体の制御方法は、複数の対象のそれぞれが発する物理情報を検知して当該対象を探索する動作を、自機の通信範囲内に存在する他の移動体と共に実行する移動体の制御方法であって、上記移動体は、当該移動体による上記物理情報の検知結果と、上記他の移動体による上記物理情報の検知結果とに基づいて、上記移動体による上記物理情報の検知結果に基づいて探索を行うか、上記他の移動体に追従して探索を行うかを決定する処理を周期的に行うものであり、上記移動体の制御方法は、上記移動体を変異移動体に遷移させるか否かを判定する変異制御ステップと、上記変異制御ステップで遷移させると判定された場合、当該判定から所定期間継続して上記移動体による上記物理情報の検知結果に基づいて探索を行う変異探索ステップと、を含む。 In order to solve the above-mentioned problems, the mobile body control method according to another aspect of the present invention detects the physical information emitted by each of a plurality of targets and performs an operation of searching for the target by communicating with the own machine. It is a control method of a moving body executed together with other moving bodies existing in the range, and the moving body is a detection result of the physical information by the moving body and a detection result of the physical information by the other moving body. Based on the above, the process of periodically determining whether to perform the search based on the detection result of the physical information by the moving body or to follow the other moving body to perform the search is performed. The mobile body control method includes a mutation control step for determining whether or not to transition the mobile body to a mutant mobile body, and when it is determined to make a transition in the mutation control step, the above-mentioned determination continues for a predetermined period from the determination. It includes a mutation search step of performing a search based on the detection result of the physical information by the moving body.
本発明の一態様によれば、複数の探索対象を相互に識別できない場合であっても、それら複数の探索対象を複数の移動体で効率的に探索することができる。 According to one aspect of the present invention, even when a plurality of search targets cannot be mutually identified, the plurality of search targets can be efficiently searched by a plurality of moving objects.
〔システム概要〕
本発明の一実施形態に係る無線通信システムの概要を図２に基づいて説明する。図２は、無線通信システム５の概要を示す図である。図２に示す無線通信システム５には、自律移動する移動体１ａ〜１ｆが含まれている。図２には、これらの移動体１ａ〜１ｆにより探索対象であるイベントＥＶ１〜ＥＶ３の探索を行う例を示している。なお、移動体１ａ〜１ｆを区別する必要がないときには、単に移動体１と記載する。イベントＥＶ１〜ＥＶ３についても同様である。
[System overview]
The outline of the wireless communication system according to the embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram showing an outline of the
詳細は以下で説明するが、無線通信システム５では、各移動体１が相互に無線通信することにより、複数の移動体１の中から、群のリーダーとして振る舞う群リーダーが動的に決まるようになっている。そして、群リーダー以外の移動体１は、群リーダーに追従するフォロワーとして振る舞い、これにより移動体群が形成される。
Details will be described below, but in the
図２における時刻ｔ１の状況では、移動体１ａが群リーダーとなっており、移動体１ｂ〜１ｆがフォロワーとなっている。この状況においては、１つの移動体群ＳＷ１が形成されている。白抜き矢印で示すように移動体１ａはイベントＥＶ１に向かっているので、移動体群ＳＷ１は全体としてイベントＥＶ１に向かうことになる。
In the situation at time t1 in FIG. 2, the
時刻ｔ１より後の時刻ｔ２になると、移動体１ａは引き続き群リーダーとしてそのフォロワーである移動体１ｂ〜１ｄと共にイベントＥＶ１に向かっている一方で、時刻ｔ１ではフォロワーであった移動体１ｆが新たに群リーダーとなっている。また、時刻ｔ１では移動体１ａのフォロワーであった移動体１ｅが移動体１ｆのフォロワーになっており、これにより新たな移動体群ＳＷ２が形成されている。移動体群ＳＷ２は、移動体群ＳＷ１とは異なるイベントＥＶ３の探索を行う。
At time t2 after time t1, the moving
このように、無線通信システム５は、フォロワーが自発的に群リーダーに遷移して、１つの移動体群が動的に複数に分かれる群分離メカニズムを備えているので、複数のイベントＥＶの探索処理を並列化し、効率化することができる。この群分離メカニズムは、図２の例のように、移動体群の近傍に相互に識別不能な複数のイベントＥＶが存在する場合の探索に適している。
As described above, since the
探索対象であるイベントＥＶは、移動体１が検出可能な物理情報を発しているものであればよく、特に限定されない。例えば、イベントＥＶは、ガスや放射線のように個々のイベントＥＶに特有の識別情報を持たない物理情報を発するものであってもよい。また、イベントＥＶから伝搬された物理情報の強度は距離に応じて減衰するものであってもよく、複数のイベントＥＶから発せられた物理情報が重なる範囲では、移動体１はそれらが積算された強度を取得するようになっていてもよい。
The event EV to be searched is not particularly limited as long as it emits physical information that can be detected by the moving
また、移動体１は、検出したイベントＥＶに対して能動的処理を行ってもよい。例えば、イベントＥＶは、有事の際の構造物の破損箇所、要救助者、または資源等であってもよい。そして、これらの場合、移動体１は、上記能動的処理として、構造物の故障箇所の修理、要救助者の救助、または資源の回収等を行ってもよい。なお、以下では上記能動的処理を捕捉と呼ぶ。捕捉作業を並行して行うことができる移動体１を用いれば、捕捉作業も効率的に行うことができる。これらの例から分かるように、無線通信システム５によれば、人による作業が困難な環境においても探索対象の検出および捕捉を速やかに行うことが可能である。
Further, the moving
〔装置構成〕
移動体１の構成を図１に基づいて説明する。図１は、移動体１の要部構成の一例を示すブロック図である。図示のように、移動体１は、移動体１の各部を統括して制御する制御部１０、移動体１が使用する各種データを記憶する記憶部２０を備えている。また、移動体１は、移動体１が他の移動体１と通信するための通信部３０、探索対象であるイベントが発する物理情報を検知する検知部４０、および移動体１を駆動する駆動部５０を備えている。
〔Device configuration〕
The configuration of the moving
検知部４０としては、探索対象であるイベントが発する物理情報に応じたセンサ等を適用すればよい。例えば、イベントが電波を発するものであれば、電波強度を検出するセンサを検知部４０として用いればよい。
As the
駆動部５０は、移動体１を移動させることができるものであればよい。例えば、移動体１がドローンと呼ばれる無人航空機である場合、移動体１を空中で移動させる駆動部５０を適用すればよい。なお、移動体１は、空中を移動するものに限られず、水中あるいは地上等の任意の場所を任意の方法で移動するものであってもよい。
The
また、制御部１０には、他機情報取得部１０１、ＰＢ評価値算出部（第１評価値算出部）１０２、移動方針決定部１０３、移動制御部１０４、反発ベクトル算出部１０５、および位置算出部１０６が含まれている。さらに、制御部１０には、群れ度合い算出部１０７、ＬＢ評価値算出部（第２評価値算出部）１０８、接近度算出部１０９、自己評価値算出部１１０、変異制御部１１１、および自機情報通知部１１２が含まれている。
Further, the
他機情報取得部１０１は、無線通信システム５に含まれる他の移動体１が発信する情報を取得する。そして、他機情報取得部１０１は、取得した情報を他機情報２０２として記憶部２０に記憶させる。他機情報２０２の詳細は図３に基づいて後述する。
The other device
ＰＢ評価値算出部１０２は、自機の検知部４０による物理情報の検知結果に基づいて、自機の位置をイベントとの近さにより評価したＰＢ評価値（Personal Best評価値／第１評価値）を算出する。そして、ＰＢ評価値算出部１０２は、算出したＰＢ評価値を自機情報２０１として記憶部２０に記憶させる。自機情報２０１の詳細は図３に基づいて後述する。また、ＰＢ評価値の詳細およびその算出方法については後述する。
The PB evaluation
移動方針決定部１０３は、移動体１の移動方針を決定する。移動方針には、自機の検知部４０による物理情報の検知結果に基づいて探索を行う方針、すなわち群リーダーとして探索を行う方針と、他の移動体に追従して探索を行う方針、すなわちフォロワーとして探索を行う方針とが含まれる。移動方針の決定方法の詳細は後述する。
The movement
移動制御部１０４は、移動方針決定部１０３の決定に基づいて移動ベクトルを算出し、算出した移動ベクトルに従って駆動部５０を駆動することにより、移動体１を移動させる。また、移動制御部１０４は、反発ベクトル算出部１０５が算出する反発ベクトルを用いて移動ベクトルを算出してもよい。移動ベクトルの算出方法については後述する。
The
反発ベクトル算出部１０５は、自機と他の移動体１との接触を避けるために上記移動ベクトルに加算される、当該他の移動体１から離れる方向のベクトルである反発ベクトルを算出する。反発ベクトルの算出方法については後述する。
The repulsion
位置算出部１０６は、自機の位置を算出する。位置の算出には、例えばＧＰＳ（Ground Positioning System）等を利用してもよい。そして、位置算出部１０６は、算出した位置を示す位置情報を自機情報２０１として記憶部２０に記憶させる。
The
群れ度合い算出部１０７は、自機と他の移動体１との間の領域に位置するさらに他の移動体１の数の多さを示す指標として群れ度合いを算出する。群れ度合いの算出方法については後述する。
The flocking
ＬＢ評価値算出部１０８は、他の移動体１による物理情報の検知結果に基づいて、他の移動体１（より詳細には他の移動体１のうち探索対象であるイベントに最も近い局所最良移動体）の位置を、イベントとの近さにより評価したＬＢ評価値（Local Best評価値／第２評価値）を算出する。ＬＢ評価値の詳細およびその算出方法については後述する。
Based on the detection result of the physical information by the other
接近度算出部１０９は、自機と他の移動体１との接近度を算出する。接近度は、２つの移動体１の接近具合を表す指標である。例えば、２つの移動体１の距離やそれに対応する電波強度を接近度としてもよい。詳細は後述するが、接近度はＬＢ評価値の算出に用いられる。
The approach
自己評価値算出部１１０は、探索対象であるイベントに対する自機の現在位置の評価値である自己評価値を算出する。そして、自己評価値算出部１１０は、算出した自己評価値を自機情報２０１として記憶部２０に記憶させる。自己評価値の詳細およびその算出方法については後述する。
The self-evaluation
変異制御部１１１は、所定の周期で自機を変異移動体に遷移させるか否か（自機を突然変異させるか否か）を判定する。変異移動体は、群を構成するための振る舞い、すなわち移動方針決定部１０３の決定に基づく群リーダー／フォロワー間の遷移を行わない移動体１である。突然変異の詳細は後述する。
The
自機情報通知部１１２は、自機の通信範囲内に存在する他の移動体１に対して、自機の情報を通知する。具体的には、自機情報通知部１１２は、記憶部２０に記憶されている自機情報２０１を通信部３０の通信範囲内の各移動体１にブロードキャスト送信する。
The own machine information notification unit 112 notifies the information of the own machine to another
以上のように、移動体１は、自機による物理情報の検知結果に基づいて自機の位置を評価したＰＢ評価値を算出するＰＢ評価値算出部１０２と、他の移動体１による物理情報の検知結果に基づいて当該他の移動体１の位置を評価したＬＢ評価値を算出するＬＢ評価値算出部１０８とを備える。
As described above, the moving
そして、詳細は後述するが、移動方針決定部１０３は、ＰＢ評価値とＬＢ評価値との比較結果に基づき、自機による物理情報の検知結果に基づいて探索を行うか、他の移動体１に追従して探索を行うかを決定する。
Then, as will be described in detail later, the movement
これにより、複数の対象を相互に識別できない場合であっても、それらを効率的に探索することができる。例えば、上記移動体がある対象の近傍に位置しており、他の移動体は他の対象の近傍に位置している場合には、他の移動体には他の対象の探索を行わせる一方で、上記移動体には新たな群リーダーとしてある対象の探索を行わせることが可能になる。これは、当該場合には、上記移動体において第１評価値の方が第２評価値よりも良好な値となり得るためである。 As a result, even when a plurality of objects cannot be distinguished from each other, they can be efficiently searched. For example, when the moving body is located near an object and another moving body is located near another target, the other moving body is made to search for another target. Then, the moving body can be made to search for a certain target as a new group leader. This is because, in this case, the first evaluation value can be a better value than the second evaluation value in the moving body.
〔自機情報と他機情報〕
自機情報２０１と他機情報２０２は、例えば図３に示すような情報であってもよい。図３は、自機情報２０１と他機情報２０２の例を示す図である。自機情報２０１には、位置情報と、ＰＢ評価値と、自己評価値とが含まれている。上述のように、位置情報は位置算出部１０６が算出し、ＰＢ評価値はＰＢ評価値算出部１０２が算出し、自己評価値は自己評価値算出部１１０が算出する。これらの情報の算出は所定時間毎に行われ、最新の情報が自機情報２０１として記憶される。そして、自機情報通知部１１２は、自機情報２０１をブロードキャスト送信する。
[Own machine information and other machine information]
The
他機情報２０２は、他の移動体１がブロードキャスト送信した自機情報を、他機情報取得部１０１が取得し、記憶部２０に記憶させたものである。他機情報２０２には、自機情報２０１と同様に、位置情報と、ＰＢ評価値と、自己評価値とが含まれている。これらは何れも他の移動体１に関する情報である。
In the
このように、無線通信システム５に含まれる各移動体１は、自機情報２０１を周期的に更新し、ブロードキャストすると共に、他の移動体１がブロードキャストする自機情報２０１を取得して他機情報２０２として記憶する。これにより、各移動体１間で情報の共有が実現される。
In this way, each
〔移動ベクトルの算出〕
移動制御部１０４は、例えば下記の数式（１）を用いて移動体１の移動ベクトルを算出してもよい。この場合、当該移動ベクトルに従って移動した後の移動体１の位置は下記の数式（２）で表される。
[Calculation of movement vector]
The
数式（１）（２）において、ｔは時刻、ｗは移動体１の慣性重量、ｖｉ（ｔ）は時刻ｔにおける移動体ｉの移動ベクトル、ｐｂｉ（ｔ）は時刻ｔにおける移動体ｉのパーソナルベストパラメータ（以下、ＰＢパラメータと呼ぶ）、ｌｂｉ（ｔ）は時刻ｔにおける移動体ｉのローカルベストパラメータ（以下、ＬＢパラメータと呼ぶ）、ｘｉ Ｐｂｅｓｔ（ｔ）は時刻ｔにおける移動体ｉが検知したイベントの物理情報から推測されるイベントの位置（以下、ＰＢ位置と呼ぶ）、ｘｉ Ｌｂｅｓｔ（ｔ）は時刻ｔにおける移動体ｉが近傍の移動体１の中で最もイベントに近いと評価した移動体１の位置（以下、ＬＢ位置と呼ぶ）である。
In Equation (1) (2), t is time, w is the inertia weight of the moving body 1, v i (t) is the movement vector of the moving object i at time t, pb i (t) moving body at time t i Personal best parameter (hereinafter referred to as PB parameter), lb i (t) is the local best parameter of the moving body i at time t (hereinafter referred to as LB parameter), and x i Pbest (t) is the moving body at time t. The position of the event (hereinafter referred to as the PB position) estimated from the physical information of the event detected by i , x i Lvest (t), is that the moving body i at time t is the closest to the event among the nearby moving
上記数式（１）におけるＬＢパラメータの値を０とすれば、移動体ｉをＰＢ位置に向かわせる移動ベクトルが算出される。この場合、移動体ｉは群リーダーとして振る舞う。一方、上記数式（１）におけるＰＢパラメータの値を０とすれば、移動体ｉをＬＢ位置に向かわせる移動ベクトルが算出される。この場合、移動体ｉはフォロワーとして振る舞う。 If the value of the LB parameter in the above formula (1) is set to 0, a movement vector that directs the moving body i to the PB position is calculated. In this case, the mobile body i behaves as a group leader. On the other hand, if the value of the PB parameter in the above mathematical formula (1) is set to 0, a movement vector that directs the moving body i to the LB position is calculated. In this case, the mobile body i behaves as a follower.
なお、移動体ｉは無線通信システム５に含まれる移動体１の１つであり、移動体ｉの近傍の移動体１とは、無線通信システム５に含まれる移動体１のうち、移動体ｉが通信可能な範囲に位置する移動体１を指す。以下、特に断らない限り、「近傍」は「無線通信可能な範囲」の意味で使用する。
The mobile body i is one of the
また、ＰＢ位置は、下記の数式（３）のように定式化してもよい。 Further, the PB position may be formulated as in the following mathematical formula (3).
上記数式（３）において、αはｖｉ（ｔ−１）がｘ軸（探索対象のフィールドに設定された水平方向の軸）となす角、βは［−θ，θ］の範囲で一様な乱数により決定される角度、Ｅｉ Ｐｂｅｓｔ（ｔ）は時刻ｔにおける移動体ｉのＰＢ評価値である。 In the above equation (3), alpha is v i (t-1) angle between the x axis (field set horizontal axis to be searched), beta is [-θ, θ] uniform in the range of The angle determined by the random numbers, E i Pbest (t), is the PB evaluation value of the moving body i at time t.
ＰＢ評価値は、ＰＢ評価値算出部１０２が算出する。ＰＢ評価値は、イベントから発せられた物理情報に基づいて算出すればよい。例えば、ＰＢ評価値は次のように定式化できる。
The PB evaluation value is calculated by the PB evaluation
なお、Ｅｉ ｄｉｒ（ｔ）は、時刻ｔにおける移動体ｉが検知した物理情報の強度から算出される値であり、検知した物理情報の強度に対して単調減少する。移動体１が探索対象から近いほど、検知される物理情報の強度は強くなるから、Ｅｉ ｄｉｒ（ｔ）が小さいほど移動体１は探索対象から近い位置（良い位置）に存在することになる。つまり、ＰＢ評価値は、その値が小さいほど高評価である。これは、他の評価値（ＬＢ評価値および自己評価値）についても同様である。
Incidentally, E i dir (t) is a value which the mobile i is calculated from the intensity of the physical information detected at time t, monotonically decreases with respect to the intensity of the detected physical information. As the moving
上記数式（３）によれば、ＰＢ評価値が良くなった場合（Ｅｉ Ｐｂｅｓｔ（ｔ）＜Ｅｉ Ｐｂｅｓｔ（ｔ−１）のとき）には進行方向が概ね維持され、それ以外の場合（otherwise）には進行方向が概ね逆向きとなる。したがって、数式（３）で表されるＰＢ位置を用いることにより、移動体１をＰＢ評価値が良くなる方向に移動させる移動ベクトルを算出することができる。
According to the above formula (3), when the PB evaluation value is improved (when E i Pbest (t) <E i Pbest (t-1)), the traveling direction is generally maintained, and in other cases ( Otherwise), the direction of travel is generally opposite. Therefore, by using the PB position represented by the mathematical formula (3), it is possible to calculate the movement vector that moves the moving
なお、群知能の一種であるParticle Swarm Optimization（ＰＳＯ）では、ＬＢ位置ではなく、群全体において過去最良となる評価値を得た位置情報であるグローバルベスト位置を考慮して探索を行う。しかし、無線通信システム５では、移動体１間の情報共有に無線通信を用いるため、ある移動体１が直接通信できる移動体１の数は限定的となり、グローバルベスト位置を決定することは難しい。よって、上記のとおりＬＢ位置を用いることが好ましい。また、通信量や通信遅延の観点からもＬＢ位置を用いることが好ましい。
In Particle Swarm Optimization (PSO), which is a type of swarm intelligence, the search is performed not considering the LB position but the global best position, which is the position information obtained by obtaining the best evaluation value in the entire group. However, in the
〔移動方針の決定方法〕
上述のように、数式（１）におけるＬＢパラメータの値を０とすることにより、移動体ｉを群リーダーとすることができ、ＰＢパラメータの値を０とすることにより、移動体ｉをフォロワーとすることができる。
[How to determine the movement policy]
As described above, by setting the value of the LB parameter in the mathematical formula (1) to 0, the mobile body i can be set as the group leader, and by setting the value of the PB parameter to 0, the mobile body i can be set as a follower. can do.
したがって、移動方針決定部１０３は、ＬＢパラメータとＰＢパラメータの値を調整することにより、移動体１の移動方針を決定することができる。移動方針決定部１０３は、数式（１）におけるＬＢパラメータおよびＰＢパラメータの値を、例えば下記の数式（５）および（６）に基づいて決定してもよい。
Therefore, the movement
上記数式（５）は基本条件と追加条件の何れかが充足された場合にＰＢパラメータの値を１とし、それ以外の場合にＰＢパラメータの値を０とするというものである。また、上記数式（６）は、基本条件と追加条件の何れかが充足された場合にＬＢパラメータの値を０とし、それ以外の場合にＬＢパラメータの値を１とするというものである。つまり、これらの数式によれば、基本条件と追加条件の何れかが充足された移動体１は群リーダーとして振る舞い、何れも充足されない移動体１はフォロワーとして振る舞うことになる。
In the above formula (5), the value of the PB parameter is set to 1 when either the basic condition or the additional condition is satisfied, and the value of the PB parameter is set to 0 in other cases. Further, in the above mathematical formula (6), the value of the LB parameter is set to 0 when either the basic condition or the additional condition is satisfied, and the value of the LB parameter is set to 1 in other cases. That is, according to these mathematical formulas, the moving
したがって、移動方針決定部１０３は、上記基本条件が充足されている場合に、ＰＢパラメータの値を１とし、ＬＢパラメータの値を０とすることにより、群リーダーとして移動する移動方針に決定することができる。また、移動方針決定部１０３は、上記基本条件が充足されていない場合であっても、上記追加条件が充足されていれば、群リーダーとして移動する移動方針に決定することができる。そして、移動方針決定部１０３は、上記基本条件および上記追加条件の何れも充足されていない場合には、フォロワーとして移動する移動方針に決定することができる。
Therefore, when the above basic conditions are satisfied, the movement
上記基本条件は、移動体ｉの近傍に存在する移動体ｊ（x∈neighborｉ（ｔ））が算出したＰＢ評価値の最小値よりも、移動体ｉが算出したＰＢ評価値の方が小さいというものである。なお、上述のように、ＰＢ評価値の値が小さいほど、検出した物理情報の強度が大きく、その移動体１がイベントに近い可能性が高い。したがって、自機がイベントに最も近いと評価された場合に、上記基本条件が充足されるといえる。この条件は、複数の移動体１に移動体群を形成させるための基本的な条件である。
Under the above basic conditions, the PB evaluation value calculated by the moving body i is smaller than the minimum value of the PB evaluation value calculated by the moving body j (x ∈ neighbor i (t)) existing in the vicinity of the moving body i. That is. As described above, the smaller the value of the PB evaluation value, the greater the intensity of the detected physical information, and the higher the possibility that the moving
一方、上記追加条件は、１つの移動体群を複数に分割可能とするために追加された条件であり、ＰＢ評価値がＬＢ評価値よりも小さい、すなわち自機のＰＢ位置がＬＢ位置よりも良い位置である、というものである。この条件を追加することにより、無線通信システム５を構成する複数の移動体１のうち、基本条件を充足した移動体１が群リーダーとなると共に、基本条件を充足しないフォロワーの中に追加条件を充足した移動体１が存在すれば、その移動体１も群リーダーとなる。
On the other hand, the above additional condition is a condition added to enable one moving body group to be divided into a plurality of parts, and the PB evaluation value is smaller than the LB evaluation value, that is, the PB position of the own machine is smaller than the LB position. It's a good position. By adding this condition, among the plurality of
上記数式（６）におけるＬＢ評価値は、例えば下記の数式（７）により算出してもよい。数式（７）は、移動体ｉの近傍に存在する移動体ｊが算出した自己評価値（Ｅｊ（ｔ））の最小値を移動体ｉのＬＢ評価値とする、というものである。ＬＢ評価値は、自機の近傍の移動体１が持つ自己評価値の中で最良の自己評価値である。
The LB evaluation value in the above mathematical formula (6) may be calculated by, for example, the following mathematical formula (7). In the mathematical formula (7), the minimum value of the self-evaluation value (E j (t)) calculated by the moving body j existing in the vicinity of the moving body i is set as the LB evaluation value of the moving body i. The LB evaluation value is the best self-evaluation value among the self-evaluation values of the moving
また、自己評価値とは、イベントに対する自機の現在位置の評価値である。自己評価値は、下記の数式（８）により算出してもよい。数式（８）は、移動体ｉの近傍に存在する移動体ｊが算出したＰＢ評価値よりも移動体ｉが算出したＰＢ評価値の方が小さければ、すなわち上述の基本条件を充足していれば、移動体ｉが算出したＰＢ評価値の値を移動体ｉの自己評価値とする、というものである。つまり、数式（８）によれば、群リーダーである移動体１の自己評価値はその移動体１が算出したＰＢ評価値の値となる。
The self-evaluation value is an evaluation value of the current position of the own machine with respect to the event. The self-evaluation value may be calculated by the following mathematical formula (8). In the equation (8), if the PB evaluation value calculated by the moving body i is smaller than the PB evaluation value calculated by the moving body j existing in the vicinity of the moving body i, that is, the above basic condition is satisfied. For example, the value of the PB evaluation value calculated by the mobile body i is used as the self-evaluation value of the mobile body i. That is, according to the mathematical formula (8), the self-evaluation value of the moving
また、数式（８）は、上記基本条件が充足されていなければ（otherwise）、ＬＢ評価値とＣｉ Ｌｂｅｓｔ（ｔ）との和を移動体ｉの自己評価値とする、というものである。つまり、数式（８）によれば、フォロワーである移動体１の自己評価値はその移動体１が算出したＬＢ評価値とＣｉ Ｌｂｅｓｔ（ｔ）との和となる。
Further, equation (8), unless the basic conditions are satisfied (otherwise), the sum of the LB evaluation value and C i Lbest (t) and self-assessment value of the mobile i, is that. That is, according to Equation (8), self-assessment value of the moving
なお、Ｃｉ Ｌｂｅｓｔ（ｔ）は、時刻ｔにおける移動体ｉがローカルベストとする移動体１、すなわち局所最良移動体までの接近度であり、接近度算出部１０９により算出される。
Incidentally, C i Lbest (t), the mobile i at time t is mobile 1, the local best, i.e., proximity to local best mobile, it is calculated by the
〔ＬＢ評価値の劣化〕
ＬＢ評価値算出部１０８は、他の移動体１のうち探索対象であるイベントに最も近い局所最良移動体と自機の間の領域に位置する他の移動体１の数の多さに応じて当該局所最良移動体の位置の評価を劣化させたＬＢ評価値を算出してもよい。
[Deterioration of LB evaluation value]
The LB evaluation
これにより、局所最良移動体と自機の間の領域に位置する他の移動体１の数が多い場合に、数式（５）における追加条件が充足しやすくなるので、自機が群リーダーになりやすくなる。例えば、自機と局所最良移動体との間の領域に多数の他の移動体１が位置しており、局所最良移動体に追従した探索の効果が低いと考えられる状況において、自機が群リーダーとなって他のイベントの探索を行うことも可能になる。
As a result, when the number of other moving
具体的には、ＬＢ評価値算出部１０８は、例えば、上記数式（７）の代わりに下記数式（９）を用いてＬＢ評価値を算出してもよい。
Specifically, the LB evaluation
上記数式（９）におけるＮｉ ｊは群れ度合い集合であり、下記数式（１０）で表される。また、上記数式（９）におけるｃ４は群れ度合い係数である。 N i j in the above equation (9) is a flock degree set is expressed by the following equation (10). Further, c 4 in the above mathematical formula (9) is a group degree coefficient.
ここで、群れ度合いについて図４に基づいて説明する。図４は、群れ度合いの計算方法を説明する図である。より具体的には、図４には、移動体１ｉと移動体１ｊについて群れ度合いを計算する例を示している。なお、図４には、二次元平面上で群れ度合いを計算する例を示しているが、三次元空間においても同様にして群れ度合いを計算することができる。 Here, the degree of flocking will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a diagram illustrating a method of calculating the degree of flocking. More specifically, FIG. 4 shows an example of calculating the degree of flocking for the moving body 1i and the moving body 1j. Although FIG. 4 shows an example of calculating the degree of flocking on a two-dimensional plane, the degree of flocking can be calculated in the same manner in a three-dimensional space.
群れ度合いの計算においては、移動体１ｉの位置ｘｉから移動体１ｊの位置ｘｊまでの距離を半径とする円形の領域Ａｉを設定する。この領域Ａｉに含まれる移動体１の数が、上記（１０）における「x∈neighborｉ（ｔ）」である。
In the calculation of the flock degree, it sets a circular area Ai of the distance to the position x j of the mobile 1j radius from the location x i of the mobile 1i. The number of
同様に、移動体１ｊの位置ｘｊから移動体１ｉの位置ｘｉまでの距離を半径とする円形の領域Ａｊを設定する。この領域Ａｊに含まれる移動体１の数が、上記数式（１０）における「x∈neighborｊ（ｔ）」である。
Similarly, to set a circular area Aj to the distance to the position x i of the mobile 1i radius from the position x j of the mobile 1j. The number of
そして、領域Ａｉに含まれ、かつ、領域Ａｊにも含まれる移動体１の数を算出する。この値が、上記数式（１０）で算出される群れ度合い集合の値である。図４の例では、領域Ａｉに含まれ、かつ、領域Ａｊにも含まれる移動体１の数は７であるから、群れ度合い集合の値は７となり、この値に群れ度合い係数を乗じれば群れ度合いが算出される。群れ度合い算出部１０７は、以上のようにして群れ度合いを算出する。そして、ＬＢ評価値算出部１０８は、算出された群れ度合いを用いてＬＢ評価値を算出する。
Then, the number of
ここで、移動体群の分布範囲における周縁部付近のフォロワーは、移動体群を構成する移動体１の中でも、その移動体群が探索対象とするイベントとは異なる他のイベントに比較的近いと想定される。そして、このような位置のフォロワーでは、上記群れ度合いの値が大きくなる可能性が高い。 Here, it is said that the followers near the peripheral edge in the distribution range of the mobile group are relatively close to other events in the mobile 1 constituting the mobile group, which are different from the event to be searched by the mobile group. is assumed. Then, in the follower at such a position, there is a high possibility that the value of the degree of flocking will be large.
よって、上記の構成によれば、このようなフォロワーを群リーダーに遷移させやすくして他のイベントを探索する移動体群が新たに形成されやすくすることができ、これにより効率的な探索を行うことが可能になる。 Therefore, according to the above configuration, it is possible to facilitate the transition of such a follower to the group leader and facilitate the formation of a new mobile group for searching for other events, thereby performing an efficient search. Will be possible.
また、追加条件を充足して群リーダーとなった移動体１が検知していた物理情報が、上記移動体群が探索対象とするイベントが発する物理情報であった場合には、当該群リーダーとこれに追従するフォロワーは、上記移動体群と同じ方向・場所へ向かうことになる。このため、このような場合、当該群リーダーとこれに追従するフォロワーは、数式（５）（６）に基づいて上記移動体群に合流することになる。したがって、追加条件を充足して群リーダーとなった移動体１が他のイベントに近いという想定が外れた場合であっても、群の振る舞いとして不利になる可能性は低い。
In addition, if the physical information detected by the
〔衝突抑制〕
反発ベクトル算出部１０５は、例えば下記の数式（１１）により反発ベクトルを算出してもよい。数式（１１）は、時刻ｔにおける移動体ｉの反発ベクトルの算出式である。
[Collision suppression]
The repulsion
なお、ｃ３ｉ（ｔ）は時刻ｔにおける移動体ｉの反発係数、Ｖｉｊは移動体ｊから移動体ｉへのベクトル、ｎは移動体ｉの近傍移動体群、ｄｉｊ（ｔ）は時刻ｔにおける移動体ｉと移動体ｊの距離、ｋは反発ベクトルにおけるノルムパラメータである。 Note that c 3i (t) is the repulsion coefficient of the moving body i at time t, V ij is a vector from the moving body j to the moving body i, n is a group of moving bodies in the vicinity of the moving body i, and dij (t) is the time. The distance between the moving body i and the moving body j at t, k is a norm parameter in the repulsion vector.
上記の数式（１１）で算出される反発ベクトルは、近傍の移動体１に対して反発する向きのベクトルであり、そのノルムは自機と近傍の移動体１との距離に応じて決定される。つまり、近傍の移動体１との距離が近い場合は大きく反発し、距離が遠い場合は小さく反発するようになっている。
The repulsion vector calculated by the above formula (11) is a vector in the direction of repulsion with respect to the nearby moving
移動制御部１０４は、移動ベクトルの算出において、上述の数式（１）に上記反発ベクトルを追加した下記の数式（１２）を用いればよい。これにより、移動方針決定部１０３の決定に従って算出された移動ベクトル（数式（１２）の右辺第２項または第３項）と反発ベクトルとを用いて算出された移動ベクトルに従って移動体１を移動させることができる。そして、反発ベクトルが考慮されているため、移動体１同士の衝突の可能性を低減することができる。
In the calculation of the movement vector, the
〔探索フェーズと捕捉フェーズ〕
上述のように、移動体１は、イベントの探索を行う探索フェーズにてイベントを検出した場合、捕捉フェーズに移行して捕捉作業を行ってもよい。例えば、移動体１は、Ａｔ秒前の座標と現在位置との距離が閾値Ａｄ（ｍ）を下回った場合に、自機がイベント付近に停滞していると判断し、捕捉フェーズへ移行して捕捉作業を行ってもよい。
[Search phase and capture phase]
As described above, when the moving
捕捉フェーズでは、イベント付近でより多くの移動体１によって捕捉作業を行うことが好ましい。そのため、反発係数を小さくし、移動体１間の反発を抑えて、多くの移動体１を捕捉作業可能な範囲に集合させることが好ましい。さらに、その範囲内での衝突を防ぐために、単位時間当たりの移動量も抑制することが好ましい。これらの処理により、イベントの付近により多くの移動体１が集合することを可能にすると共に、集合した移動体１同士の衝突も抑制することができる。
In the capture phase, it is preferable to perform the capture operation by more moving
反発係数の抑制を定式化すると下記の数式（１３）のようになる。また、移動量の抑制を定式化すると下記の数式（１４）のようになる。 The formula for suppressing the coefficient of restitution is as shown in the following formula (13). Further, when the suppression of the movement amount is formulated, it becomes as shown in the following mathematical formula (14).
ここで、ｃ３ Ｓｅａｒｃｈは探索フェーズにおける反発係数、ｃ３ Ｃａｐｔｕｒｅは捕捉フェーズにおける反発係数、Ａｔは捕捉フェーズ移行判定における時間閾値、Ａｄは捕捉フェーズ移行判定における距離閾値である。また、ＭＳｅａｒｃｈ ｕｐｐｅｒは探索フェーズにおける１秒間の最大移動量、ＭＣａｐｔｕｒｅ ｕｐｐｅｒは捕捉フェーズにおける１秒間の最大移動量である。 Here, c 3 Search restitution coefficient in the search phase, c 3 Capture coefficient of restitution in the acquisition phase, the A t time threshold in decision acquisition phase transition, the A d is the distance threshold value in determining the capture phase transition. Further, M Search upper is the maximum movement amount per second in the search phase, and M Capture upper is the maximum movement amount per second in the capture phase.
〔処理の流れ〕
移動体１が実行する処理の流れ（移動体１の制御方法）を図５に基づいて説明する。図５は、移動体１が探索中に繰り返し実行する処理の一例を示すフローチャートである。なお、この処理の前提として、記憶部２０には自機情報２０１が記憶されていると共に、他機情報２０２が記憶されているものとする。
[Processing flow]
The flow of processing executed by the moving body 1 (control method of the moving body 1) will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a flowchart showing an example of processing that the
Ｓ１（第１評価値算出ステップ）では、ＰＢ評価値算出部１０２が、ＰＢ評価値を算出する。上述のように、ＰＢ評価値は、自機による物理情報の検知結果に基づいて自機の位置を評価したものであり、検知部４０が検知した物理情報の強度から、数式（７）を用いて算出することができる。
In S1 (first evaluation value calculation step), the PB evaluation
Ｓ２（移動方針決定ステップ）では、移動方針決定部１０３が、群リーダーとなるための基本条件を満たしているか否かを判定する。ここでは、移動方針決定部１０３は、Ｓ１で算出されたＰＢ評価値が、他機情報２０２として記憶されている他の移動体１のＰＢ評価値のうち最良の値よりも高評価であれば基本条件を満たしている（Ｓ２でＹＥＳ）と判定する。この場合、移動方針決定部１０３は、数式（１）におけるＰＢパラメータの値を１とし、ＬＢパラメータの値を０とすることを決定し、その後、処理はＳ３に進む。ＰＢパラメータの値を１とし、ＬＢパラメータの値を０とすることにより、移動体１は群リーダーとして振る舞うことになる。
In S2 (movement policy determination step), the movement
一方、移動方針決定部１０３は、Ｓ１で算出されたＰＢ評価値と同じかそれよりも高評価のＰＢ評価値が他機情報２０２として記憶されていれば、基本条件を満たしていない（Ｓ２でＮＯ）と判定し、処理はＳ７に進む。
On the other hand, if the PB evaluation value equal to or higher than the PB evaluation value calculated in S1 is stored as the
Ｓ３では、自己評価値算出部１１０が、Ｓ１で算出されたＰＢ評価値を自己評価値とし、この自己評価値を自機情報２０１として記憶させる。この処理は数式（８）に基づいている。
In S3, the self-evaluation
Ｓ４では、移動制御部１０４が、ＰＢ位置に向かう移動ベクトルを算出する。具体的には、移動制御部１０４は、数式（３）を用いてＰＢ位置を算出し、算出したＰＢ位置を、ＰＢパラメータの値を１、ＬＢパラメータの値を０とした数式（１）に代入して移動ベクトルを算出する。
In S4, the
Ｓ５では、反発ベクトル算出部１０５が反発ベクトルを算出する。反発ベクトルの算出にあたり、まず、反発ベクトル算出部１０５は、数式（１３）により反発係数を決定してもよい。そして、反発ベクトル算出部１０５は、決定した反発係数を用いて、数式（１１）により反発ベクトルを算出してもよい。
In S5, the repulsion
Ｓ６では、移動制御部１０４が、Ｓ４で算出した移動ベクトルと、Ｓ６で算出された反発ベクトルとに従って移動体１を移動させる。具体的には、移動制御部１０４は、数式（Ｌ）により算出した移動ベクトルに従って移動体１を移動させる。Ｓ６の終了により、図５の処理は終了となる。
In S6, the
Ｓ７では、群れ度合い算出部１０７が、移動体１とその近傍の各移動体１との間の群れ度合いをそれぞれ算出する。具体的には、群れ度合い算出部１０７は、数式（１０）で群れ度合い集合を求め、これに群れ度合い係数を乗じることにより群れ度合いを算出する。
In S7, the grouping
Ｓ８（第２評価値算出ステップ）では、ＬＢ評価値算出部１０８が、ＬＢ評価値を算出する。上述のように、ＬＢ評価値は、他の移動体１による物理情報の検知結果に基づいて当該他の移動体１の位置を評価した評価値である。具体的には、Ｓ８において、ＬＢ評価値算出部１０８は、数式（９）に基づいて、他機情報２０２に含まれる自己評価値にＳ７で算出された群れ度合いを加算した値のうち、最も小さいものをＬＢ評価値として算出する。
In S8 (second evaluation value calculation step), the LB evaluation
Ｓ９（移動方針決定ステップ）では、移動方針決定部１０３が、群リーダーとなるための追加条件を満たしているか判定する。具体的には、移動方針決定部１０３は、Ｓ８で算出されたＬＢ評価値と、Ｓ１で算出されたＰＢ評価値とを比較し、ＰＢ評価値の方が高評価であれば追加条件を満たしている（Ｓ９でＹＥＳ）と判定する。この場合、移動方針決定部１０３は、数式（１）におけるＰＢパラメータの値を１、ＬＢパラメータの値を０と決定し、その後、処理はＳ３に進む。Ｓ３以降の処理は上述したとおりであり、移動体１は群リーダーとしてＰＢ位置に向かって移動する。
In S9 (movement policy determination step), the movement
一方、ＬＢ評価値の方が高評価であれば、移動方針決定部１０３は追加条件を満たしていない（Ｓ９でＮＯ）と判定する。この場合、移動方針決定部１０３は、数式（１）におけるＰＢパラメータの値を０、ＬＢパラメータの値を１と決定し、その後、処理はＳ１０に進む。ＰＢパラメータの値を０、ＬＢパラメータの値を１とすることにより、移動体１はフォロワーとして振る舞うことになる。したがって、Ｓ９では、自機の物理情報の検知結果に基づいて探索を行う（群リーダーとして振る舞う）か、他の移動体１に追従して探索を行う（フォロワーとして振る舞う）か、を決定しているともいえる。
On the other hand, if the LB evaluation value is higher, the movement
Ｓ１０では、接近度算出部１０９が、自機がローカルベストとする移動体１すなわち局所最良移動体までの接近度を算出する。そして、Ｓ１１では、自己評価値算出部１１０が、Ｓ８で算出されたＬＢ評価値にＳ１０で算出された接近度を加算することにより自己評価値を算出する。この処理は数式（８）に基づいている。
In S10, the
Ｓ１２では、移動制御部１０４が、ＬＢ位置に向かう移動ベクトルを算出する。具体的には、移動制御部１０４は、ＰＢパラメータの値を０、ＬＢパラメータの値を１とした数式（１）にＬＢ位置を代入して移動ベクトルを算出する。この後処理はＳ５に進む。この場合、移動体１はフォロワーとしてＬＢ位置に向かって移動する。
In S12, the
〔突然変異による広域への群分離拡散〕
上述のように、ＬＢパラメータの値を決定する数式（５）と、ＰＢパラメータの値を決定する数式（６）に追加条件を含めることにより、１つの移動体群を複数に分離させて効率的な探索を行うことが可能になる。このような移動体群の分離方式は、例えば、移動体群が移動している方向に沿って、その移動体群の近傍に複数のイベントがある場合に有効である。
[Partitioned spread over a wide area due to mutation]
As described above, by including additional conditions in the formula (5) for determining the value of the LB parameter and the formula (6) for determining the value of the PB parameter, one moving body group can be separated into a plurality of efficiently. Search becomes possible. Such a method of separating the moving body group is effective, for example, when there are a plurality of events in the vicinity of the moving body group along the direction in which the moving body group is moving.
以下では、移動体群が移動している方向とは異なる方向に他のイベントが存在している場合や、移動体群から離れた位置に他のイベントが存在している場合にも、それらのイベントを効率的に探索できるようにするためのメカニズムについて説明する。 In the following, even if there are other events in a direction different from the direction in which the moving body group is moving, or if there are other events in a position away from the moving body group, those events are also present. The mechanism for efficiently searching for events will be described.
図６は、変異移動体の振る舞いを説明する図である。変異移動体とは、群を構成するための振る舞い、すなわち移動方針決定部１０３の決定に基づく群リーダー／フォロワーの遷移を行わない移動体１である。
FIG. 6 is a diagram illustrating the behavior of the mutant mobile. The mutant mobile body is a
図６の例では、移動体１ａと他の６機の移動体１で構成される移動体群により、イベントＥＶ１とＥＶ２の探索を行っている。移動体１ａはフォロワーとしてＥＶ２の探索を行っていたが、時刻ｔ＝０に変異移動体となっている。
In the example of FIG. 6, the events EV1 and EV2 are searched by the mobile group composed of the mobile 1a and the other six
変異移動体となった移動体１ａは、フォロワーとしての行動は行わず、図６に破線矢印で示すように変異体群から離れる方向に移動し、時刻ｔ＝Ｍｔ／２には移動体群から離れた位置に達している。そして、変異移動体である移動体１ａは、自機による物理情報の検知結果に基づいて利己的な探索を行い、図６に実線矢印で示す経路で移動して、時刻ｔ＝ＭｔにはイベントＥＶ１の近傍まで移動している。この後、移動体１ａは、群リーダー／フォロワー間の遷移を行う通常の振る舞いに戻る。
The mobile 1a, which has become a mutant mobile, does not act as a follower, but moves away from the mobile group as shown by the dashed arrow in FIG. 6, and at time t = Mt / 2, the mobile group It has reached a position away from. Then, the moving
このように、変異移動体となった移動体１ａは、一時的に群構成の振る舞いを無視し、かつ離反して空間的に拡散するので、移動体１ａが当初属していた移動体群が探索していたイベントＥＶ２とは異なるイベントＥＶ１の探索機会が生じている。すなわち、変異移動体を生じさせることにより、広域における群分離の振る舞いを創発させることができる。 In this way, the mobile 1a that has become a mutant mobile temporarily ignores the behavior of the group composition, and is separated and spatially diffused. Therefore, the mobile group to which the mobile 1a originally belonged is searched. There is an opportunity to search for event EV1, which is different from the event EV2 that was being held. That is, by generating a mutant mobile, it is possible to emerge the behavior of partitioning over a wide area.
上記のような振る舞いを創発させるため、変異制御部１１１は、所定の周期で自機を変異移動体に遷移させるか否かを判定する。変異制御部１１１は、この判定において、所定の確率（以下、突然変異確率：（Ｍｐ）と呼ぶ）で変異移動体に遷移させると判定してもよい。これにより、移動体１を確率的に突然変異させることができる。そして、移動方針決定部１０３は、変異制御部１１１が変異移動体に遷移させると判定した場合、当該判定から所定期間（以下、突然変異期間（Ｍｔ）と呼ぶ）継続して自機による物理情報の検知結果に基づいて探索を行うことを決定する。
In order to emerge the above-mentioned behavior, the
これにより、自機を移動体群から分離させて、その移動体群が探索中のイベントとは異なる他のイベントの探索を行い、無線通信システム５の全体として複数のイベントを効率的に探索することができる。
As a result, the own machine is separated from the mobile group, the search for other events different from the event being searched by the mobile group is performed, and a plurality of events are efficiently searched for as a whole of the
また、反発ベクトル算出部１０５は、突然変異期間の少なくとも前半には、反発ベクトルを他の期間よりも増大させてもよい。これにより、変異移動体となった移動体１を、それまで属していた移動体群（以下、既存群と呼ぶ）から離れる方向に移動させて、他のイベントの探索機会を生じさせることができる。
In addition, the repulsion
また、既存群から離れる方向に移動した後で算出されるＰＢ評価値は、既存群が探索していたイベントとは別のイベントに対する評価値である可能性が高くなる。さらに、既存群から離れていることから、群れ度合いによりＬＢ評価値は大きく劣化する可能性が高くなる。したがって、突然変異期間の終了後は、基本条件および追加条件を満たす可能性が高まり、群リーダーとして群を構成することが可能となる。 Further, the PB evaluation value calculated after moving away from the existing group is likely to be an evaluation value for an event different from the event searched by the existing group. Furthermore, since it is far from the existing group, there is a high possibility that the LB evaluation value will be significantly deteriorated depending on the degree of grouping. Therefore, after the end of the mutation period, the possibility of satisfying the basic conditions and additional conditions increases, and it becomes possible to form a group as a group leader.
なお、移動体１が、突然変異期間中に別のイベントの近傍に移動しなかった場合には、突然変異期間の終了後、その移動体１は、数式（５）に基づいてフォロワーとなり、既存群に再合流する可能性が高い。このため、突然変異は、イベントの探索・捕捉において不利な振る舞いにはならない。
If the
また、変異制御部１１１は、自機を突然変異させるか否かの判定を、変異移動体となっている他の移動体１の数が上限以下である場合に限って行うようにしてもよい。これにより、各移動体１の通信可能範囲内における変異移動体の数が上限以下に抑えられるので、変異移動体数が過剰に増えて、移動体群を構成する移動体１の数が大幅に減少することを防ぐことができる。
Further, the
図７は、変異移動体数の制約を説明する図である。図７の例では、移動体１ａ〜１ｅのうち、移動体１ａと１ｂが変異移動体となっている。ここで、変異移動体数の上限が２であるとすると、既に変異移動体数が上限に達しているため、変異移動体ではない通常の移動体である移動体１ｃ〜１ｅは変異移動体にはならず、移動体群としてイベントＥＶ３の探索を続ける。
FIG. 7 is a diagram for explaining the limitation on the number of mutant mobiles. In the example of FIG. 7, among the
なお、変異移動体数が上限に達しているか否かを判定するためには、変異移動体数を各移動体１が認識できるようにしておく必要がある。例えば、各移動体１の自機情報通知部１１２が、自機が変異移動体であるか否かを示す情報を、位置情報、ＰＢ評価値、および自己評価値と共にブロードキャスト送信する構成としてもよい。
In order to determine whether or not the number of mutant mobiles has reached the upper limit, it is necessary for each mobile 1 to be able to recognize the number of mutant mobiles. For example, the own machine information notification unit 112 of each
変異移動体数を制約しつつ、突然変異期間に反発ベクトルを増大させる制御を数式で表すと下記の数式（１５）のようになる。下記数式（１５）において、ｃ３ Ｍｕｔａｎｔは変異移動体用の反発係数、Ｎｉ ｍは、時刻ｔにおける移動体ｉの近傍の変異移動体数、Ｍｕは変異移動体数の上限である。 The following mathematical formula (15) expresses the control of increasing the repulsion vector during the mutation period while limiting the number of mutant mobiles. In the following equation (15), c 3 Mutant coefficient of restitution for mutant mobile, N i m a mutant mobile number in the vicinity of the mobile i at time t, M u is the upper limit of the mutant mobile number.
突然変異を発生させる場合、上述の数式（５）（６）は下記のように再定義される。つまり、変異移動体は、群リーダーと同様に、自機が検知した物理情報に基づき、ＰＢ位置に向かって探索を行う。 When causing a mutation, the above formulas (5) and (6) are redefined as follows. That is, the mutant mobile body searches toward the PB position based on the physical information detected by the own machine, like the group leader.
〔処理の流れ（突然変異）〕
移動体１が突然変異する場合の処理の流れ（移動体１の制御方法）を図８に基づいて説明する。図８は、移動体１が実行する、突然変異に関する処理の一例を示すフローチャートである。なお、この処理の前提として、記憶部２０には自機情報２０１が記憶されていると共に、他機情報２０２が記憶されているものとする。また、他機情報２０２には、移動体１が変異移動体であるか否かを示す情報が含まれているものとする。
[Processing flow (mutation)]
The flow of processing (control method of the mobile body 1) when the
Ｓ２１では、変異制御部１１１は、近傍の変異移動体の数が上限以下であるか否かを判定する。上記のとおり、他機情報２０２には、移動体１が変異移動体であるか否かを示す情報が含まれているから、変異制御部１１１は、他機情報２０２を参照することにより、Ｓ２１の判定を行うことができる。
In S21, the
変異制御部１１１は、Ｓ２１で上限を超えていると判定した場合（Ｓ２１でＮＯ）、所定時間後に再度Ｓ２１の判定を行う。一方、変異制御部１１１は、Ｓ２１で上限以下と判定した場合（Ｓ２１でＹＥＳ）、Ｓ２２の処理に進む。
When the
Ｓ２２（変異制御ステップ）では、変異制御部１１１は、自機を突然変異させて変異移動体に遷移させるか否かを判定する。上述のように、変異制御部１１１は、この判定において、所定の突然変異確率Ｍｐで突然変異させる（Ｓ２２でＹＥＳ）と判定してもよい。
In S22 (mutation control step), the
変異制御部１１１は、Ｓ２２で突然変異させない（Ｓ２２でＮＯ）と判定した場合、Ｓ２１の処理に戻る。これにより、突然変異させるか否かの判定が周期的に行われる。一方、変異制御部１１１は、Ｓ２２で突然変異させると判定した場合、その旨を移動方針決定部１０３と反発ベクトル算出部１０５に通知し、処理はＳ２３に進む。
When the
Ｓ２３では、移動方針決定部１０３が移動方針を決定する。具体的には、移動方針決定部１０３は、上記数式（１６）（１７）に基づき、突然変異期間の間、ＰＢパラメータの値を１とし、ＬＢパラメータの値を０とすることを決定し、その旨を移動制御部１０４に通知する。
In S23, the movement
Ｓ２４では、反発ベクトル算出部１０５が、数式（１５）に基づいて決定した変異移動体用の反発係数を用いて、数式（１１）により反発ベクトルを算出する。
In S24, the repulsion
Ｓ２５（変異探索ステップ）では、移動制御部１０４が、Ｓ２４で算出された反発ベクトルを用いて、数式（１２）により移動ベクトルを算出する。そして、移動制御部１０４は、算出した移動ベクトルに従って駆動部５０を駆動し、移動体１を移動させる。なお、上記Ｓ２３でＰＢパラメータの値を１とし、ＬＢパラメータの値を０とすることが決定されているため、Ｓ２５では、自機の物理情報の検知結果に基づいた探索、すなわち群リーダーと同様の探索が行われる。
In S25 (mutation search step), the
Ｓ２６では、反発ベクトル算出部１０５が、突然変異期間となった後、所定時間が経過したか否かを判定する。ここで反発ベクトル算出部１０５が、所定時間が経過したと判定した場合（Ｓ２６でＹＥＳ）にはＳ２７の処理に進む。一方、反発ベクトル算出部１０５が、所定時間が経過していないと判定した場合（Ｓ２６でＮＯ）にはＳ２４の処理に戻る。この場合、反発ベクトル算出部１０５は、引き続き変異移動体用の反発係数を用いて反発ベクトルを算出する。
In S26, the repulsion
Ｓ２７では、反発ベクトル算出部１０５は、変異移動体用の反発係数ではなく、数式（１５）に基づいて決定した通常の反発係数を用いて、数式（１１）により反発ベクトルを算出する。
In S27, the coefficient of
Ｓ２８（変異探索ステップ）では、移動制御部１０４が、Ｓ２７で算出された反発ベクトルを用いて、数式（１２）により移動ベクトルを算出する。そして、移動制御部１０４は、算出した移動ベクトルに従って駆動部５０を駆動し、移動体１を移動させる。なお、上記Ｓ２３でＰＢパラメータの値を１とし、ＬＢパラメータの値を０とすることが決定されているため、Ｓ２８においても、Ｓ２５と同様に、自機の物理情報の検知結果に基づいた探索、すなわち群リーダーと同様の探索が行われる。
In S28 (mutation search step), the
Ｓ２９では、変異制御部１１１が、突然変異期間が終了したか否かを判定する。ここで、変異制御部１１１が、突然変異期間は終了していないと判定した場合（Ｓ２９でＮＯ）にはＳ２７の処理に戻る。一方、変異制御部１１１が、突然変異期間は終了したと判定した場合（Ｓ２９でＹＥＳ）には、その旨を移動方針決定部１０３に通知し、Ｓ２１の処理に戻る。また、この通知を受信した移動方針決定部１０３は、群リーダーとして振る舞うかフォロワーとして振る舞うかを周期的に決定する通常の動作に戻る。
In S29, the
〔実施例〕
無線通信システム５のシミュレータを構築し、無線通信システム５の性能の確認を行った結果を図９〜図１１に基づいて説明する。図９は、シミュレーションの条件を示す図である。また、図１０は、移動体１の数と突然変異体の上限数とを変えて測定した最終捕捉時間の測定結果を示す図であり、図１１は、探索対象とするフィールドの広さを変えて測定した最終捕捉時間の測定結果を示す図である。なお、最終捕捉時間とは、全てのイベントの捕捉が終了するまでの所要時間である。
〔Example〕
The results of constructing the simulator of the
本シミュレーションでは、各移動体１は、１．０秒周期で自機情報２０１を送信し、イベントは識別子情報を持たない物理情報を常に発するものとした。また、各移動体１は、他の移動体１から受信した自機情報２０１を他機情報２０２として保存し、その情報に基づいて０．１秒ごとに３つの評価値（ＰＢ評価値、ＬＢ評価値、自己評価値）を算出し、移動ベクトルを決定するものとした。ただし、他の移動体１からの情報受信時の電波強度は対数値（ｄＢｍ値）として扱った。上記実施形態と同様に、ＰＢ評価値は数式（４）、ＬＢ評価値は数式（９）で算出した。
In this simulation, each moving
一方、自己評価値については、下記の数式（１８）により算出した。数式（１８）におけるＲＳＳＩｉ Ｌｂｅｓｔ（ｔ）は、時刻ｔにおいて移動体ｉが保存している他機情報２０２のうち、局所最良移動体から発せられた情報の電波強度である。
On the other hand, the self-evaluation value was calculated by the following mathematical formula (18). The RSSI i Lbest (t) in the mathematical formula (18) is the radio field intensity of the information emitted from the local best moving body among the
また、本実施例では、移動体１間の距離がＤｃを下回った場合、それらの移動体１は衝突したとみなし、それらの移動体１による移動ベクトルの生成と自機情報の送信をそれ以後中止させた。また、衝突により停止した移動体１に衝突した移動体１も同様の扱いとした。
Further, in this embodiment, when the distance between the moving
このシミュレーションでは、各移動体１に上記実施形態で説明した探索フェーズと捕捉フェーズを繰り返させた。各イベントには、移動体１が捕捉を完了させるための指標である捕捉容量を設定し、捕捉容量がゼロになったイベントは捕捉が完了されたものとしてシミュレーションフィールドから消滅させた。
In this simulation, each moving
また、各イベントには、図９に示すように捕捉有効半径を設定した。そして、イベントから捕捉有効半径以下の領域に移動体１が存在する状態において、そのイベントの捕捉容量を、一機の移動体１につき単位時間当たり１減じる構成とした。つまり、捕捉作業は、各移動体１が独立して並行に行えるものとした。
In addition, a capture effective radius was set for each event as shown in FIG. Then, in a state where the moving
また、数式（４）におけるＥｉ ｄｉｒ（ｔ）は下記の数式（１９）で算出した。 Further, the formula E i dir (t) in (4) was calculated by the following equation (19).
数式（１９）は、複数のイベントまでの距離の２乗の総乗に対して単調増加する。一方、一般的に物理情報の強度は距離のＮ乗（Ｎは２以上）に対して比例して単調減少する。したがって、数式（１９）は、複数イベントからの物理情報の強度の総乗に対して単調減少し、かつ複数のイベントからの物理情報の取り得る強度の総和の最大値以下において、複数のイベントからの物理情報の強度の総和に対して単調減少する。すなわち、数式（４）で算出されるＰＢ評価値は、数式（１９）に従い、移動体１が検知する複数のイベントからの強度の積算強度に対して単調減少する値となる。数式（１９）は、イベントに近付くほど物理情報の強度が強くなり、複数のイベントの近くでは物理情報が重なって、移動体１はそれらの物理情報の強度が積算された値を検出することを想定した式である。
Equation (19) monotonically increases with respect to the infinite product of the squares of the distances to multiple events. On the other hand, in general, the intensity of physical information decreases monotonically in proportion to the Nth power of the distance (N is 2 or more). Therefore, the formula (19) monotonically decreases with respect to the total power of the intensities of the physical information from the plurality of events, and is obtained from the plurality of events at the maximum value of the sum of the possible intensities of the physical information from the plurality of events. It decreases monotonically with respect to the sum of the intensities of the physical information of. That is, the PB evaluation value calculated by the mathematical formula (4) is a value that monotonically decreases with respect to the integrated intensity of the intensities from the plurality of events detected by the moving
また、各移動体がＰＢ位置を目指して移動する構成としてシミュレーションを行ってこれを比較例１とし、各移動体が群リーダーとフォロワーとで切り替わる構成としてシミュレーションを行ってこれを比較例２とした。比較例２と実施例との差異は、後者が追加条件に基づいて群リーダーに遷移させる処理と、突然変異を発生させる処理とを行うのに対し、前者はこれらの処理を行なわない点にある。 Further, a simulation was performed as a configuration in which each moving body moves toward the PB position, and this was designated as Comparative Example 1, and a simulation was performed as a configuration in which each moving body was switched between a group leader and a follower, and this was designated as Comparative Example 2. .. The difference between Comparative Example 2 and Example is that the latter performs a process of transitioning to the group leader based on additional conditions and a process of generating a mutation, whereas the former does not perform these processes. ..
図１０において、横軸はイベントの数を表し、縦軸は最終捕捉時間を表す。各手法のいずれにおいても移動体が増えるに従って最終捕捉時間を短縮できており、イベント数が増えるに従って探索・捕捉の完了に時間を要している。本実施例では、比較例１、２に比べて最終捕捉時間を最も短縮しており、イベント数および移動体数が増えるに従って、比較例１、２との差は広がっていることがわかる。 In FIG. 10, the horizontal axis represents the number of events and the vertical axis represents the final capture time. In any of the methods, the final capture time can be shortened as the number of moving objects increases, and it takes time to complete the search / capture as the number of events increases. In this example, the final capture time is the shortest as compared with Comparative Examples 1 and 2, and it can be seen that the difference from Comparative Examples 1 and 2 increases as the number of events and the number of moving objects increases.
比較例２は、移動体群による探索・捕捉を行うが、複数のイベントに対して逐次的な探索・捕捉となるため、広い範囲に存在するイベントの探索・捕捉に対して時間を要していると考えられる。また、比較例１は、並列的な探索を行っているが、それぞれの移動体の最近傍のイベントが少数のイベントに集中することで各移動体の探索・捕捉が少数のイベントへと集中する。すなわち、狭い範囲に限られた複数イベントへの並列的な探索・捕捉となり、本実施例に比べ全てのイベントの探索・捕捉の完了に時間を要したと考えられる。 In Comparative Example 2, the search / capture is performed by the mobile group, but since the search / capture is sequential for a plurality of events, it takes time to search / capture the events existing in a wide range. It is thought that there is. Further, in Comparative Example 1, the parallel search is performed, but the search / capture of each moving body is concentrated on a small number of events because the events closest to each moving body are concentrated on a small number of events. .. That is, it is considered that the parallel search / capture for a plurality of events limited to a narrow range is performed, and it takes more time to complete the search / capture of all the events as compared with this embodiment.
本実施例によれば、狭域での群分離メカニズムによって群を分離することで狭域において複数群による並列的な探索・捕捉を行う。さらに、広域への群分離拡散メカニズムによって移動体が既存群から離脱し空間的に拡散した後、群リーダーへと遷移することで、広域における複数群による並列的な探索・捕捉を行う。本実施例では、このような２つの振る舞いによって、狭域と広域の何れにおいても複数の識別不可イベントをより早く探索・捕捉することができていると考えられる。 According to this embodiment, parallel search / capture by a plurality of groups is performed in a narrow region by separating the groups by a partitioning mechanism in a narrow region. Furthermore, the moving body separates from the existing group by the partitioning and diffusion mechanism over a wide area, diffuses spatially, and then transitions to the group leader to perform parallel search and capture by multiple groups in a wide area. In this embodiment, it is considered that a plurality of indistinguishable events can be searched and captured more quickly in both a narrow area and a wide area by such two behaviors.
また、図１１に示される結果から、フィールドが広くなるにしたがって最終捕捉時間が増加していることがわかる。また、本実施例と比較例１、２との最終捕捉時間の差は、フィールドが広くなるに従って大きくなっている。 Further, from the results shown in FIG. 11, it can be seen that the final capture time increases as the field becomes wider. Further, the difference in the final capture time between this example and Comparative Examples 1 and 2 increases as the field becomes wider.
本実施例では、広域への群分離拡散メカニズムによって移動体が既存群から離脱し空間的に拡散した後に群リーダーへと遷移する。これにより、群リーダーと既存群との距離が十分に確保され、既存群から離れた異なるイベントへの並列的な探索・捕捉が可能となるため、最終捕捉時間が短縮されたと考えられる。 In this embodiment, the mobile body separates from the existing group by the partitioning and diffusion mechanism over a wide area, diffuses spatially, and then transitions to the group leader. As a result, a sufficient distance between the group leader and the existing group is secured, and parallel search / acquisition for different events away from the existing group becomes possible, so that it is considered that the final acquisition time is shortened.
〔ソフトウェアによる実現例〕
移動体１の制御ブロック（特に制御部１０に含まれる各部）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
[Example of realization by software]
The control block of the mobile body 1 (particularly each part included in the control unit 10) may be realized by a logic circuit (hardware) formed in an integrated circuit (IC chip) or the like, or may be realized by software. ..
後者の場合、移動体１は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
In the latter case, the
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、実施形態に開示された各技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。 The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made within the scope of the claims, and the embodiments obtained by appropriately combining the technical means disclosed in the embodiments. Is also included in the technical scope of the present invention.
〔変形例〕
移動体１は、突然変異による広域への群分離メカニズムと、追加条件による狭域での群分離メカニズムの少なくとも何れかを備えていれば、相互に識別できない複数の探索対象を効率的に探索することが可能になる。したがって、突然変異による広域への群分離メカニズムと、追加条件による狭域での群分離メカニズムの少なくとも何れかを備えた移動体１も本発明の範疇に含まれる。
[Modification example]
The
突然変異による広域への群分離メカニズムを備えた移動体１は、自機による物理情報の検知結果と、他の移動体１による物理情報の検知結果とに基づいて、自機による物理情報の検知結果に基づいて探索を行うか、他の移動体１に追従して探索を行うかを周期的に決定する移動方針決定部１０３と、自機を変異移動体に遷移させるか否かを所定の周期で判定する変異制御部１１１と、を備え、移動方針決定部１０３は、変異制御部１１１が遷移させると判定した場合、当該判定から所定期間継続して自機による物理情報の検知結果に基づいて探索を行う。よって、相互に識別できない複数の探索対象を効率的に探索することができる。
The moving
１ 移動体
１０２ ＰＢ評価値算出部（第１評価値算出部）
１０３ 移動方針決定部
１０４ 移動制御部
１０５ 反発ベクトル算出部
１０８ ＬＢ評価値算出部（第２評価値算出部）
１１１ 変異制御部
５ 無線通信システム
103 Movement
111
Claims (11)
自機による上記物理情報の検知結果に基づいて、自機の位置を上記対象との近さにより評価した第１評価値を算出する第１評価値算出部と、
上記他の移動体による上記物理情報の検知結果に基づいて、当該他の移動体の位置を上記対象との近さにより評価した第２評価値を算出する第２評価値算出部と、
上記第１評価値と上記第２評価値との比較結果に基づき、自機による上記物理情報の検知結果に基づいて探索を行うか、上記他の移動体に追従して探索を行うかを決定する移動方針決定部と、を備える移動体。 A mobile body that detects physical information generated by each of a plurality of targets and executes an operation of searching for the target together with other moving bodies existing within the communication range of the own machine.
A first evaluation value calculation unit that calculates a first evaluation value that evaluates the position of the own machine based on the proximity to the target based on the detection result of the physical information by the own machine.
A second evaluation value calculation unit that calculates a second evaluation value that evaluates the position of the other moving body based on the proximity to the target based on the detection result of the physical information by the other moving body.
Based on the comparison result between the first evaluation value and the second evaluation value, it is determined whether to perform the search based on the detection result of the physical information by the own machine or to follow the other moving body. A mobile body including a movement policy determination unit.
上記移動方針決定部は、上記変異制御部が変異移動体に遷移させると判定した場合、当該判定から所定期間継続して自機による上記物理情報の検知結果に基づいて探索を行うことを決定する、請求項１または２に記載の移動体。 Equipped with a mutation control unit that determines whether or not to transition the own machine to a mutant mobile body at a predetermined cycle.
When the mutation control unit determines that the mutation control unit transitions to the mutant mobile body, the movement policy determining unit determines to continue the search for a predetermined period from the determination based on the detection result of the physical information by the own machine. , The moving body according to claim 1 or 2.
上記移動体と上記他の移動体との接触を避けるために上記移動ベクトルに加算される、当該他の移動体から離れる方向のベクトルである反発ベクトルを算出する反発ベクトル算出部と、を備え、
上記反発ベクトル算出部は、上記所定期間の少なくとも前半には、上記反発ベクトルを他の期間よりも増大させる、請求項３に記載の移動体。 A movement control unit that calculates a movement vector for moving the moving body based on the determination of the movement policy determination unit, and a movement control unit.
It is provided with a repulsion vector calculation unit that calculates a repulsion vector that is a vector in a direction away from the other moving body, which is added to the moving vector in order to avoid contact between the moving body and the other moving body.
The mobile body according to claim 3, wherein the repulsion vector calculation unit increases the repulsion vector more than other periods at least in the first half of the predetermined period.
自機による上記物理情報の検知結果と、上記他の移動体による上記物理情報の検知結果とに基づいて、自機による上記物理情報の検知結果に基づいて探索を行うか、上記他の移動体に追従して探索を行うかを周期的に決定する移動方針決定部と、
自機を変異移動体に遷移させるか否かを所定の周期で判定する変異制御部と、を備え、
上記移動方針決定部は、上記変異制御部が変異移動体に遷移させると判定した場合、当該判定から所定期間継続して自機による上記物理情報の検知結果に基づいて探索を行うことを決定する、移動体。 A mobile body that detects physical information generated by each of a plurality of targets and executes an operation of searching for the target together with other moving bodies existing within the communication range of the own machine.
Based on the detection result of the physical information by the own machine and the detection result of the physical information by the other moving body, the search is performed based on the detection result of the physical information by the own machine, or the other moving body is described. A movement policy determination unit that periodically determines whether to search according to
It is equipped with a mutation control unit that determines whether or not to transition the own machine to a mutant mobile body at a predetermined cycle.
When the mutation control unit determines that the mutation control unit transitions to the mutant mobile body, the movement policy determining unit determines to continue the search for a predetermined period from the determination based on the detection result of the physical information by the own machine. , Mobile.
当該移動体による上記物理情報の検知結果に基づいて、当該移動体の位置を上記対象との近さにより評価した第１評価値を算出する第１評価値算出ステップと、
上記他の移動体による上記物理情報の検知結果に基づいて、当該他の移動体の位置を上記対象との近さにより評価した第２評価値を算出する第２評価値算出ステップと、
上記第１評価値と上記第２評価値との比較結果に基づき、上記移動体による上記物理情報の検知結果に基づいて探索を行うか、上記他の移動体に追従して探索を行うかを決定する移動方針決定ステップと、を含む、移動体の制御方法。 It is a control method of a moving body that detects physical information generated by each of a plurality of targets and executes an operation of searching for the target together with other moving bodies existing within the communication range of the own machine.
Based on the detection result of the physical information by the moving body, the first evaluation value calculation step of calculating the first evaluation value in which the position of the moving body is evaluated by the proximity to the target, and the first evaluation value calculation step.
Based on the detection result of the physical information by the other moving body, the second evaluation value calculation step of calculating the second evaluation value in which the position of the other moving body is evaluated by the proximity to the target, and the second evaluation value calculation step.
Based on the comparison result between the first evaluation value and the second evaluation value, whether the search is performed based on the detection result of the physical information by the moving body or the search is performed following the other moving body. A method of controlling a moving object, including a movement policy determination step to determine.
上記移動体は、当該移動体による上記物理情報の検知結果と、上記他の移動体による上記物理情報の検知結果とに基づいて、上記移動体による上記物理情報の検知結果に基づいて探索を行うか、上記他の移動体に追従して探索を行うかを決定する処理を周期的に行うものであり、
上記移動体の制御方法は、
上記移動体を変異移動体に遷移させるか否かを判定する変異制御ステップと、
上記変異制御ステップで遷移させると判定された場合、当該判定から所定期間継続して上記移動体による上記物理情報の検知結果に基づいて探索を行う変異探索ステップと、を含む、移動体の制御方法。 It is a control method of a moving body that detects physical information generated by each of a plurality of targets and executes an operation of searching for the target together with other moving bodies existing within the communication range of the own machine.
The moving body searches based on the detection result of the physical information by the moving body and the detection result of the physical information by the other moving body, and based on the detection result of the physical information by the moving body. Or, the process of determining whether to perform the search following the other moving body is periodically performed.
The method of controlling the moving body is as follows.
A mutation control step for determining whether or not to transition the mobile to a mutant mobile, and
A method for controlling a mobile body, including a mutation search step of searching based on the detection result of the physical information by the moving body continuously for a predetermined period from the determination when it is determined to make a transition in the mutation control step. ..
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| JP (1) | JP7366410B2 (en) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005349517A (en) * | 2004-06-10 | 2005-12-22 | Hitachi Ltd | Mobile robot with buoyancy generating mechanism, and mobile robot group |
| WO2018105599A1 (en) * | 2016-12-07 | 2018-06-14 | 日本電気株式会社 | Control device, control method, and program recording medium |
| JP2018198007A (en) * | 2017-05-24 | 2018-12-13 | 学校法人 関西大学 | Radio communication system |
-
2020
- 2020-01-16 JP JP2020005125A patent/JP7366410B2/en active Active
Patent Citations (3)
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| JP2005349517A (en) * | 2004-06-10 | 2005-12-22 | Hitachi Ltd | Mobile robot with buoyancy generating mechanism, and mobile robot group |
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