JP6772809B2

JP6772809B2 - Information processing device and information processing method

Info

Publication number: JP6772809B2
Application number: JP2016242150A
Authority: JP
Inventors: 健太郎溝内
Original assignee: IHI Corp
Current assignee: IHI Corp
Priority date: 2016-12-14
Filing date: 2016-12-14
Publication date: 2020-10-21
Anticipated expiration: 2036-12-14
Also published as: JP2018097651A

Description

本発明は、複数のセンサからの情報を統合して処理する情報処理装置及び情報処理方法に関するものである。 The present invention relates to an information processing apparatus and an information processing method for integrating and processing information from a plurality of sensors.

従来から、複数のセンサで計測された情報を統合して新たな統合情報を生成するソフトセンサ（バーチャルセンサとも呼ばれる。）が用いられている。例えば、下記特許文献１に記載されたバーチャルセンサシステムでは、複数の測定パラメータに対応する一組の値を得て、その一組の値とバーチャルセンサプロセスモデルとに基づいて、複数の検出パラメータの値を同時に計算する処理が用いられている。また、下記特許文献２に記載された移動体把持装置では、計測装置による計測結果から得られた対象物の位置と姿勢の予測値と、その誤差と、共分散行列とを用いて精度指標値を算出し、その精度指標値を基に対象物の把持の可否を判定するという処理が用いられている。また、下記特許文献３に記載されたセンサ情報の統合方法では、あるセンサ情報の観測時刻と同じかそれよりも新しいセンサ情報が全てのセンサから受信されていることの第１条件が満たされているか判定し、第１条件を満たす場合には、各センサ情報を観測時刻順に用いて対象物の内部状態を予測し、その内部状態を出力している。 Conventionally, a soft sensor (also called a virtual sensor) that integrates information measured by a plurality of sensors to generate new integrated information has been used. For example, in the virtual sensor system described in Patent Document 1 below, a set of values corresponding to a plurality of measurement parameters is obtained, and a plurality of detection parameters are obtained based on the set of values and the virtual sensor process model. The process of calculating the values at the same time is used. Further, in the moving body gripping device described in Patent Document 2 below, an accuracy index value is used by using the predicted value of the position and posture of the object obtained from the measurement result by the measuring device, the error, and the covariance matrix. Is calculated, and based on the accuracy index value, a process of determining whether or not the object can be gripped is used. Further, in the sensor information integration method described in Patent Document 3 below, the first condition that sensor information equal to or newer than the observation time of certain sensor information is received from all sensors is satisfied. If the first condition is satisfied, the internal state of the object is predicted by using each sensor information in the order of observation time, and the internal state is output.

特許第５０２６４３３号公報Japanese Patent No. 50264333 特許第５７３３５１６号公報Japanese Patent No. 5733516 特許第５７４１３２８号公報Japanese Patent No. 5741328

ところで、上記のような従来のソフトセンサにおける統合情報の生成方法では、統合情報を後段の処理で利用しようとする場合に、後段の処理における精度と待ち時間の適正化とを両立させることが困難である。すなわち、複数のセンサによる計測の時間がばらばらである場合には様々な時刻に複数のセンサから計測結果が取得されるので、ソフトセンサの統合処理のタイミングによって統合情報の精度が変動する。上記特許文献３に記載の方法のように、全てのセンサから情報が受信されていることを条件に統合処理を起動することも考えられるが、この場合は統合処理を利用する後段の処理の待ち時間が長くなる傾向にある。 By the way, in the conventional method of generating integrated information in a soft sensor as described above, when the integrated information is to be used in the subsequent processing, it is difficult to achieve both accuracy in the subsequent processing and optimization of the waiting time. Is. That is, when the measurement times by the plurality of sensors are different, the measurement results are acquired from the plurality of sensors at various times, so that the accuracy of the integrated information varies depending on the timing of the integrated processing of the soft sensors. As in the method described in Patent Document 3, it is conceivable to start the integrated process on the condition that information is received from all the sensors, but in this case, waiting for the subsequent process using the integrated process. The time tends to be longer.

そこで、本発明は、かかる課題に鑑みて為されたものであり、複数のセンサの検出情報の統合処理の後段の処理において、精度と待ち時間の適正化とを両立させることが可能な情報処理装置及び情報処理方法を提供することを目的とする。 Therefore, the present invention has been made in view of such a problem, and information processing capable of achieving both accuracy and optimization of waiting time in the subsequent processing of the integrated processing of detection information of a plurality of sensors. An object of the present invention is to provide an apparatus and an information processing method.

上記課題を解決するため、本発明の一側面に係る情報処理装置は、複数のセンサからの情報を統合して処理する情報処理装置であって、複数のセンサから取得された検出情報が入力され、検出情報を処理して統合情報を生成する主統合部と、検出情報の予測値が入力され、主統合部の処理に対応する処理を実行する副統合部と、複数のセンサからの検出情報の取得予測時刻と、取得予測時刻に取得される検出情報の予測値とを算出し、算出した予測値を、当該予測値に対応する取得予測時刻の順番に副統合部に入力する算出部と、予測値の入力に応じた副統合部による処理結果である推定値を基にした影響度に関する情報を、予測値に対応する取得予測時刻に関する情報とともに出力する出力部と、を備える。 In order to solve the above problems, the information processing device according to one aspect of the present invention is an information processing device that integrates and processes information from a plurality of sensors, and detection information acquired from the plurality of sensors is input. , The main integration unit that processes the detection information to generate the integration information, the sub-integration unit that inputs the predicted value of the detection information and executes the processing corresponding to the processing of the main integration unit, and the detection information from multiple sensors. And the calculation unit that calculates the acquisition prediction time and the prediction value of the detection information acquired at the acquisition prediction time, and inputs the calculated prediction value to the sub-integration unit in the order of the acquisition prediction time corresponding to the prediction value. It is provided with an output unit that outputs information on the degree of influence based on the estimated value which is the processing result by the sub-integrated unit corresponding to the input of the predicted value together with the information on the acquired predicted time corresponding to the predicted value.

本発明の他の側面に係る情報処理装置は、複数のセンサからの情報を統合して処理する情報処理装置であって、複数のセンサから取得された検出情報が入力され、検出情報を処理して統合情報を生成する主統合部と、複数のセンサからの検出情報の取得予測時刻と、取得予測時刻に取得される検出情報の予測値とを算出し、算出した予測値を、当該予測値に対応する取得予測時刻の順番に主統合部に入力し、主統合部によって予測値を処理させる算出部と、予測値の入力に応じた主統合部による処理結果である推定値を基にした影響度に関する情報を、予測値に対応する取得予測時刻に関する情報とともに出力する出力部と、を備える。 The information processing device according to another aspect of the present invention is an information processing device that integrates and processes information from a plurality of sensors, and detection information acquired from the plurality of sensors is input and the detection information is processed. The main integrated unit that generates integrated information, the predicted acquisition time of detection information from a plurality of sensors, and the predicted value of the detection information acquired at the predicted acquisition time are calculated, and the calculated predicted value is the predicted value. Based on the calculation unit that inputs to the main integration unit in the order of the acquisition prediction time corresponding to and causes the main integration unit to process the predicted value, and the estimated value that is the processing result by the main integration unit that responds to the input of the predicted value. It includes an output unit that outputs information on the degree of influence together with information on the estimated acquisition time corresponding to the predicted value.

かかる構成の情報処理装置によれば、主統合部によって複数のセンサから取得された検出情報が処理されて統合情報が生成される一方で、検出情報の予測値を対象にした主統合部の処理によって統合情報が生成される。ここで、算出部によって、検出情報の取得予測時刻毎に検出情報の予測値が算出され、これらの予測値が取得予測時刻の順番に上記処理に対して入力され、それに応じた処理結果である推定値が得られる。さらに、出力部によって、得られた推定値を基にした影響度に関する情報が取得予測時刻に関する情報とともに出力される。これにより、統合情報を利用する後段の処理部において、取得予測時刻における主統合部の処理結果の精度を予測することができるので、後段の処理部の処理が要求する精度の範囲で待ち時間を適正化することができる。 According to the information processing device having such a configuration, the main integrated unit processes the detection information acquired from a plurality of sensors to generate the integrated information, while the main integrated unit processes the predicted value of the detected information. Generates integrated information. Here, the calculation unit calculates predicted values of the detection information for each predicted acquisition time of the detection information, and these predicted values are input to the above processing in the order of the predicted acquisition time, and the processing result is corresponding to the predicted values. An estimate is obtained. Further, the output unit outputs information on the degree of influence based on the obtained estimated value together with information on the predicted acquisition time. As a result, the accuracy of the processing result of the main integrated unit at the acquisition prediction time can be predicted in the subsequent processing unit that uses the integrated information, so that the waiting time can be set within the range of accuracy required by the processing of the subsequent processing unit. It can be optimized.

或いは、本発明の他の側面に係る情報処理方法は、１又は複数の装置によって構成される情報処理装置が、複数のセンサからの情報を統合して処理する情報処理方法であって、複数のセンサから取得された検出情報が入力されて、検出情報を処理して統合情報を生成する主統合ステップと、検出情報の予測値が入力されて、主統合ステップにおける処理に対応する処理を実行する副統合ステップと、複数のセンサからの検出情報の取得予測時刻と、取得予測時刻に取得される検出情報の予測値とを算出し、算出した予測値を、当該予測値に対応する取得予測時刻の順番に副統合ステップにおける処理に対して入力する算出ステップと、予測値の入力に応じた副統合ステップにおける処理結果である推定値を基にした影響度に関する情報を、予測値に対応する取得予測時刻に関する情報とともに出力する出力ステップと、を備える。 Alternatively, the information processing method according to another aspect of the present invention is an information processing method in which an information processing device composed of one or a plurality of devices integrates and processes information from a plurality of sensors, and is a plurality of information processing methods. The detection information acquired from the sensor is input, the main integration step that processes the detection information to generate the integrated information, and the predicted value of the detection information is input, and the processing corresponding to the processing in the main integration step is executed. The sub-integration step, the predicted acquisition time of the detection information from a plurality of sensors, and the predicted value of the detection information acquired at the predicted acquisition time are calculated, and the calculated predicted value is used as the predicted acquisition time corresponding to the predicted value. Acquire information on the degree of influence based on the estimated value, which is the processing result in the sub-integration step according to the input of the predicted value, and the calculation step to be input for the processing in the sub-integration step in the order of. It includes an output step that outputs information about the predicted time.

かかる構成の情報処理方法によれば、主統合ステップにおいて複数のセンサから取得された検出情報が処理されて統合情報が生成される一方で、検出情報の予測値を対象にした主統合ステップの処理に対応する処理によって統合情報が生成される。ここで、算出ステップにおいて、検出情報の取得予測時刻毎に検出情報の予測値が算出され、これらの予測値が取得予測時刻の順番に上記対応する処理に対して入力され、それに応じた処理結果である推定値が得られる。さらに、出力ステップにおいて、得られた推定値を基にした影響度に関する情報が取得予測時刻に関する情報とともに出力される。これにより、統合情報を利用する後段の処理部において、取得予測時刻における主統合ステップの処理結果の精度を予測することができるので、後段の処理部の処理が要求する精度の範囲で待ち時間を適正化することができる。 According to the information processing method having such a configuration, the detection information acquired from a plurality of sensors is processed in the main integration step to generate the integrated information, while the processing of the main integration step targeting the predicted value of the detection information. Integrated information is generated by the process corresponding to. Here, in the calculation step, the predicted values of the detection information are calculated for each predicted acquisition time of the detection information, and these predicted values are input to the corresponding processes in the order of the predicted acquisition times, and the processing results corresponding to the predicted values. An estimate is obtained. Further, in the output step, information on the degree of influence based on the obtained estimated value is output together with information on the predicted acquisition time. As a result, the accuracy of the processing result of the main integration step at the acquisition prediction time can be predicted in the subsequent processing unit that uses the integrated information, so that the waiting time can be set within the range of accuracy required by the processing of the subsequent processing unit. It can be optimized.

複数のセンサから取得された検出情報に関する履歴を保持する履歴記憶部をさらに備え、算出部は、履歴を基に検出情報の予測値を算出する、ことも好適である。 It is also preferable that the history storage unit for holding the history of the detection information acquired from the plurality of sensors is further provided, and the calculation unit calculates the predicted value of the detection information based on the history.

かかる構成を採れば、検出情報の予測値を精度よく算出することができ、出力部によって出力される確からしさに関する情報の信頼度も向上させることができる。 By adopting such a configuration, the predicted value of the detection information can be calculated with high accuracy, and the reliability of the information regarding the certainty output by the output unit can be improved.

また、算出部は、複数のセンサによる検出情報の取得周期あるいは計測予定時刻と、複数のセンサとの通信の遅延時間とを基に取得予測時刻を算出する、ことも好適である。 It is also preferable that the calculation unit calculates the estimated acquisition time based on the acquisition cycle or measurement scheduled time of the detection information by the plurality of sensors and the delay time of communication with the plurality of sensors.

この場合、検出情報の取得予測時刻を正しく予測することができ、出力部によって出力される取得予測時刻に関する情報の信頼度も向上させることができる。 In this case, the predicted acquisition time of the detection information can be correctly predicted, and the reliability of the information regarding the predicted acquisition time output by the output unit can be improved.

さらに、出力部は、影響度に関する情報として、推定値の誤差あるいはエントロピーに関する情報、又は誤差あるいはエントロピーの変化量を基にした情報を出力する、ことも好適である。 Further, it is also preferable that the output unit outputs information on the error of the estimated value or the entropy, or information based on the amount of change in the error or the entropy as the information on the degree of influence.

こうすれば、統合情報を利用する後段の処理部において、取得予測時刻における主統合部の処理結果の精度を効率的に予測することができる。 In this way, the accuracy of the processing result of the main integrated unit at the acquisition prediction time can be efficiently predicted in the subsequent processing unit that uses the integrated information.

本発明によれば、複数のセンサの検出情報の統合処理の後段の処理において、精度と待ち時間の適正化とを両立させることができる。 According to the present invention, it is possible to achieve both accuracy and optimization of waiting time in the subsequent processing of the integrated processing of the detection information of a plurality of sensors.

本発明の好適な一実施形態に係る情報処理装置の構成概略図である。It is a structural schematic diagram of the information processing apparatus which concerns on one preferred embodiment of this invention. 図１の情報処理装置１を構成するコンピュータ１００のハードウェア構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the hardware composition of the computer 100 which comprises the information processing apparatus 1 of FIG. 図１の情報処理装置１による統合情報の生成処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of the integrated information generation processing by the information processing apparatus 1 of FIG. 図１の情報処理装置１による出力データの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the output data by the information processing apparatus 1 of FIG.

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一又は相当要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the description of the drawings, the same or equivalent elements are designated by the same reference numerals, and duplicate description will be omitted.

図１は、本発明の好適な一実施形態に係る情報処理装置の構成概略図である。同図に示される情報処理装置１は、プラント内の設備（例えば、ガスタービンシステム）、物流管理システム、機器類（例えば、ジェットエンジン、ロボット等）又は工場における生産装置の制御・診断システム、あるいはＩｏＴ（Internet of Things）システムなどに使用される。情報処理装置１は、複数のセンサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄから取得されたセンサデータ（検出情報）を統合して統合情報を生成し、その統合情報を上位制御装置３に出力する装置である。上位制御装置３は、情報処理装置１から出力された統合情報を利用して、ガスタービン、ジェットエンジン、ロボット等の制御対象機器４を制御する。この情報処理装置１は、機能的な構成要素として、データ受信部５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄ、主統合部６、履歴作成部７、履歴記憶部８、周期情報記憶部９、通信遅延情報記憶部１０、予測時刻算出部（算出部）１１、予測値算出部（算出部）１２、副統合部１３、及び出力部１４を含んで構成されている。 FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an information processing device according to a preferred embodiment of the present invention. The information processing device 1 shown in the figure is a control / diagnosis system for equipment in a plant (for example, a gas turbine system), a distribution management system, equipment (for example, a jet engine, a robot, etc.) or a production device in a factory. Used for IoT (Internet of Things) systems. The information processing device 1 is a device that integrates sensor data (detection information) acquired from a plurality of sensors 2a, 2b, 2c, and 2d to generate integrated information, and outputs the integrated information to the host control device 3. .. The host control device 3 controls the controlled device 4 such as a gas turbine, a jet engine, and a robot by using the integrated information output from the information processing device 1. The information processing device 1 has, as functional components, data receiving units 5a, 5b, 5c, 5d, main integration unit 6, history creation unit 7, history storage unit 8, periodic information storage unit 9, and communication delay information storage. It is composed of a unit 10, a predicted time calculation unit (calculation unit) 11, a predicted value calculation unit (calculation unit) 12, a sub-integration unit 13, and an output unit 14.

図２は、情報処理装置１を構成するコンピュータ１００のハードウェア構成を示すブロック図である。同図に示すように、コンピュータ１００は、物理的には、ＣＰＵ１０１、主記憶装置であるＲＡＭ１０２及びＲＯＭ１０３、入力キー、タッチセンサ等の入力デバイスである入力装置１０４、タッチパネルディスプレイ、液晶ディスプレイ等の出力装置１０５、データ送受信デバイスである通信モジュール１０６、半導体メモリ等の補助記憶装置１０８、などを含むコンピュータシステム（情報処理プロセッサ）として構成されている。情報処理装置１の後述する処理機能は、図２に示されるＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２等のハードウェア上に１又は複数の所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１０１の制御のもとで入力装置１０４、出力装置１０５、及び通信モジュール１０６を動作させるとともに、ＲＡＭ１０２や補助記憶装置１０８におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。なお、情報処理装置１は、１つのコンピュータ１００によって構成されてもよいし、階層的に接続された複数のコンピュータ１００によって構成されてもよい。 FIG. 2 is a block diagram showing a hardware configuration of the computer 100 constituting the information processing device 1. As shown in the figure, the computer 100 physically outputs the CPU 101, the RAM 102 and ROM 103 which are the main storage devices, the input device 104 which is an input device such as an input key and a touch sensor, a touch panel display, and a liquid crystal display. It is configured as a computer system (information processing processor) including a device 105, a communication module 106 which is a data transmission / reception device, an auxiliary storage device 108 such as a semiconductor memory, and the like. The processing function described later of the information processing device 1 is to load one or a plurality of predetermined computer software on the hardware such as the CPU 101 and the RAM 102 shown in FIG. 2, and the input device 104 under the control of the CPU 101. This is realized by operating the output device 105 and the communication module 106, and reading and writing data in the RAM 102 and the auxiliary storage device 108. The information processing device 1 may be composed of one computer 100 or a plurality of hierarchically connected computers 100.

ここで、情報処理装置１の具備する構成要素の機能の詳細について説明する。 Here, the details of the functions of the components included in the information processing apparatus 1 will be described.

データ受信部５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄは、それぞれ、センサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄから、センサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄによって検出された温度データあるいは圧力データ等のセンサデータ（検出情報）を受信する。本実施形態ではセンサデータを受信するセンサを４つとしているが、４つ未満であってもよいし、４つ以上であってもよい。データ受信部５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄは、センサデータを有線通信あるいは無線通信を利用したプッシュ通信あるいはプル通信により受信する。プッシュ通信とは、センサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄから送信されたセンサデータを受動的に受信することを意味し、プル通信とは、データ受信部５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄからの要求を契機にセンサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄから送信されたセンサデータを能動的に受信することを意味する。ここで、センサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄにおいては、それぞれ異なる検出周期でセンサデータが検出され、データ受信部５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄは、それぞれ、センサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄの検出周期に対応するタイミングでセンサデータを受信するように動作する。情報処理装置１の受信するセンサデータは、計測値に限らず任意の情報であって構わない。ここでは、説明を容易にするため、情報の発生源を「センサ」と呼んでいるが、これにより情報源を必ずしも物理センサに限定するものではない。例えば、個々の情報源を仮想的なセンサとみなすことで、本特許は任意の情報源に適用できる。例えば仮想的なセンサには、プログラムの出力値又は物理現象ではないシミュレーションから発生した値、情報統合を実施した後のソフトセンサの出力値などであっても構わない。 The data receiving units 5a, 5b, 5c, and 5d receive sensor data (detection information) such as temperature data or pressure data detected by the sensors 2a, 2b, 2c, and 2d from the sensors 2a, 2b, 2c, and 2d, respectively. Receive. In the present embodiment, the number of sensors that receive sensor data is four, but it may be less than four or four or more. The data receiving units 5a, 5b, 5c, and 5d receive the sensor data by wire communication, push communication using wireless communication, or pull communication. Push communication means passively receiving sensor data transmitted from sensors 2a, 2b, 2c, 2d, and pull communication is triggered by a request from data receiving units 5a, 5b, 5c, 5d. This means that the sensor data transmitted from the sensors 2a, 2b, 2c, and 2d is actively received. Here, the sensors 2a, 2b, 2c, and 2d detect the sensor data in different detection cycles, and the data receiving units 5a, 5b, 5c, and 5d have the detection cycles of the sensors 2a, 2b, 2c, and 2d, respectively. It operates so as to receive the sensor data at the timing corresponding to. The sensor data received by the information processing device 1 is not limited to the measured value and may be arbitrary information. Here, for the sake of simplicity, the source of information is referred to as a "sensor", but the source of information is not necessarily limited to a physical sensor. For example, by regarding each source as a virtual sensor, this patent can be applied to any source. For example, the virtual sensor may be an output value of a program, a value generated from a simulation that is not a physical phenomenon, an output value of a soft sensor after information integration, or the like.

主統合部６は、いわゆる、ソフトセンサ（バーチャルセンサともいう。）と呼ばれる機能部分であり、データ受信部５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄによってセンサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄから取得された複数のセンサデータが入力され、それらの複数のセンサデータを処理して統合情報を生成する。主統合部６の機能は、例えば、ＣＰＵ１０１により実現される。この主統合部６においては、新しいセンサデータが入力される都度、内部状態を示すデータ（内部状態データ）が更新され、その内部状態に応じた統合情報が生成される。統合情報の生成方法としては、カルマンフィルタ、パーティクルフィルタ、情報フィルタ、データベースモデルを利用した手法、あるいは、重回帰モデルを利用した手法等が用いられる。主統合部６によって生成された統合情報は、上位制御装置３において制御対象機器４の制御処理に用いられる。この例では情報統合を一度に実施しているが、必ずしも一度に実施する必要はない。センサの数の多いシステムにおいては、情報処理装置１を含んだ階層構造のシステムを構築し、部分的に情報統合した情報をさらに情報処理装置１に対して上位階層の情報統合装置で統合した後、その情報統合装置から統合情報を上位制御装置３に送付しても構わない。 The main integrated unit 6 is a functional unit called a so-called soft sensor (also referred to as a virtual sensor), and is a plurality of sensors acquired from the sensors 2a, 2b, 2c, 2d by the data receiving units 5a, 5b, 5c, 5d. Data is input and the multiple sensor data are processed to generate integrated information. The function of the main integration unit 6 is realized by, for example, the CPU 101. In the main integrated unit 6, every time new sensor data is input, data indicating the internal state (internal state data) is updated, and integrated information corresponding to the internal state is generated. As a method of generating integrated information, a method using a Kalman filter, a particle filter, an information filter, a database model, a method using a multiple regression model, or the like is used. The integrated information generated by the main integrated unit 6 is used in the control process of the controlled target device 4 in the host control device 3. In this example, information integration is performed at once, but it is not always necessary to perform it at once. In a system with a large number of sensors, a hierarchical system including the information processing device 1 is constructed, and the partially integrated information is further integrated with the information processing device 1 by the information integration device in the upper layer. , The integrated information may be sent from the information integration device to the host control device 3.

履歴作成部７は、データ受信部５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄによってセンサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄから取得されたセンサデータに関する履歴情報を作成する。このような履歴情報には、例えば、センサデータの受信時刻に関する時刻情報と、その受信時刻に受信されたセンサデータと、そのセンサデータの取得先のセンサを特定する取得先情報とが含まれている。履歴記憶部８は、センサデータが取得される度にそのセンサデータに関する履歴情報を蓄積して保持する。 The history creation unit 7 creates history information regarding the sensor data acquired from the sensors 2a, 2b, 2c, and 2d by the data reception units 5a, 5b, 5c, and 5d. Such historical information includes, for example, time information relating to the reception time of sensor data, sensor data received at the reception time, and acquisition destination information for identifying the acquisition destination sensor of the sensor data. There is. The history storage unit 8 accumulates and holds history information related to the sensor data each time the sensor data is acquired.

周期情報記憶部９は、複数のセンサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ毎にセンサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄによるセンサデータの検出周期（取得周期）に関する情報を記憶する記憶部である。通信遅延情報記憶部１０は、複数のセンサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ毎に、センサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄと対応するデータ受信部５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄとの間の通信の遅延時間（待ち時間）に関する情報を記憶する記憶部である。情報処理装置１が複数のコンピュータ１００の階層構造によって構成されている場合には、通信遅延情報記憶部１０は、その階層構造に関する情報と、センサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ及びコンピュータ１００を含む各ノード間のホップ数の情報（経路長に関する情報）とを記憶していてもよい。 The cycle information storage unit 9 is a storage unit that stores information on the detection cycle (acquisition cycle) of the sensor data by the sensors 2a, 2b, 2c, 2d for each of the plurality of sensors 2a, 2b, 2c, 2d. The communication delay information storage unit 10 has a delay time for communication between the sensors 2a, 2b, 2c, 2d and the corresponding data receiving units 5a, 5b, 5c, 5d for each of the plurality of sensors 2a, 2b, 2c, 2d. A storage unit that stores information about (waiting time). When the information processing device 1 is composed of a hierarchical structure of a plurality of computers 100, the communication delay information storage unit 10 includes information on the hierarchical structure, sensors 2a, 2b, 2c, 2d, and the computer 100. Information on the number of hops between nodes (information on the route length) may be stored.

予測時刻算出部１１は、将来センサデータが受信される見込みの複数のセンサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄからのセンサデータの取得予測時刻を算出する。詳細には、予測時刻算出部１１は、各センサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ毎に次のようにして取得予測時刻を算出する。例えば、センサ２ａを対象にした場合は、まず、予測時刻算出部１１は、履歴記憶部８を参照することにより、センサ２ａからセンサデータを受信した最新の受信時刻を特定する。次に、予測時刻算出部１１は、周期情報記憶部９及び通信遅延情報記憶部１０を参照することにより、センサ２ａとデータ受信部５ａとの間の通信の遅延時間と、センサ２ａの検出周期とを特定する。このとき、予測時刻算出部１１は、通信遅延情報記憶部１０から直接遅延時間を読み出してもよいし、階層構造に関する情報、経路長に関する情報等から遅延時間を計算して求めてもよい。そして、予測時刻算出部１１は、センサ２ａに関する受信時刻に、特定した通信の遅延時間及び検出周期を加味することによってセンサ２ａからのセンサデータの取得予測時刻を算出する。予測時刻算出部１１は、同様にして、他のセンサ２ｂ，２ｃ，２ｄに関する取得予測時刻も算出する。ここでは、予測時刻算出部１１は、周期情報と遅延時間を基に取得予測時刻を算出したが、センサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄの計測予定時刻が予め決まっている場合には、それに遅延時間を加味して、取得予測時刻を算出しても構わない。 The predicted time calculation unit 11 calculates the predicted acquisition time of the sensor data from the plurality of sensors 2a, 2b, 2c, 2d that are expected to receive the sensor data in the future. Specifically, the predicted time calculation unit 11 calculates the acquired predicted time for each of the sensors 2a, 2b, 2c, and 2d as follows. For example, when the sensor 2a is targeted, the predicted time calculation unit 11 first identifies the latest reception time when the sensor data is received from the sensor 2a by referring to the history storage unit 8. Next, the predicted time calculation unit 11 refers to the cycle information storage unit 9 and the communication delay information storage unit 10, so that the delay time of communication between the sensor 2a and the data reception unit 5a and the detection cycle of the sensor 2a And identify. At this time, the predicted time calculation unit 11 may directly read the delay time from the communication delay information storage unit 10, or may calculate and obtain the delay time from information on the hierarchical structure, information on the route length, and the like. Then, the predicted time calculation unit 11 calculates the predicted acquisition time of the sensor data from the sensor 2a by adding the delay time of the specified communication and the detection cycle to the reception time of the sensor 2a. The predicted time calculation unit 11 also calculates the acquired predicted time for the other sensors 2b, 2c, 2d in the same manner. Here, the predicted time calculation unit 11 calculates the acquired predicted time based on the cycle information and the delay time, but if the scheduled measurement times of the sensors 2a, 2b, 2c, and 2d are predetermined, the delay time is calculated. May be taken into consideration to calculate the estimated acquisition time.

予測値算出部１２は、予測時刻算出部１１によって取得予測時刻が算出されたセンサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄを対象に、その取得予測時刻に取得されると予測されるセンサデータの予測値を算出する。例えば、予測値算出部１２は、予測対象のセンサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄに関する履歴記憶部８を参照することにより、そのセンサから過去に得られたセンサデータの値を特定し、その値と取得予測時刻とを基に予測値を算出する。この際には、例えば、センサモデルを使ったシミュレーション又は線形外挿などの手法が採用される。予測値算出部１２は、算出した複数のセンサデータの予測値を、それらの予測値に対応付けられた取得予測時刻の順番に、副統合部１３に入力する。 The predicted value calculation unit 12 targets the sensors 2a, 2b, 2c, and 2d whose acquisition predicted time has been calculated by the predicted time calculation unit 11, and calculates the predicted value of the sensor data predicted to be acquired at the acquisition predicted time. calculate. For example, the prediction value calculation unit 12 identifies the value of the sensor data obtained in the past from the sensor by referring to the history storage unit 8 regarding the sensors 2a, 2b, 2c, and 2d to be predicted, and sets the value. The predicted value is calculated based on the predicted acquisition time. In this case, for example, a method such as simulation using a sensor model or linear extrapolation is adopted. The predicted value calculation unit 12 inputs the calculated predicted values of the plurality of sensor data to the sub-integrated unit 13 in the order of the acquisition predicted times associated with the predicted values.

副統合部１３は、主統合部６と同一の処理を実行するソフトセンサの機能部分である。すなわち、副統合部１３は、センサデータが主統合部６に入力されて主統合部６によって統合情報が生成されたタイミングで、内部状態データを含む主統合部６の複製として生成される。副統合部１３は、主統合部６の複製として生成された後に、複数のセンサデータの予測値のそれぞれが取得予測時刻の順番で入力され、その都度、それぞれのセンサデータを対象に主統合部６と同一の処理を行うことにより、統合情報の推定値を生成する。例えば、センサデータとしてある箇所の温度データの予測値及び圧力データの予測値が入力されて、統合情報の推定値として、所定箇所の温度データの推定値及び圧力データの推定値が生成される。併せて、副統合部１３は、統合情報の推定値の生成処理時には、統合情報の推定値の影響度に関する情報も特定する。例えば、副統合部１３は、統合情報の推定値の推定誤差値、あるいは、統合情報の推定の際にとりうると判断された値の範囲又は値の広がりを示すエントロピーを、確からしさに関する情報として特定する。より詳細には、副統合部１３は、パーティクルフィルタを用いて統合情報の推定値を生成する場合には、求められたパーティクルの分布を基に誤差あるいはパーティクルの広がり状況を表現するエントロピーを求めることができる。その後、その確からしさを利用して影響度を算出する。影響度は、「確からしさの改善度」（例えば、現在の確からしさを、予測値を得た後の確からしさで除算したもの）、または、「予測値を加味する前後の推定値の変化量」を「予測値を得た後の確からしさ」で除算したものなどを使用する。 The sub-integration unit 13 is a functional part of the soft sensor that executes the same processing as the main integration unit 6. That is, the sub-integration unit 13 is generated as a duplicate of the main integration unit 6 including the internal state data at the timing when the sensor data is input to the main integration unit 6 and the integration information is generated by the main integration unit 6. After the sub-integration unit 13 is generated as a duplicate of the main integration unit 6, each of the predicted values of the plurality of sensor data is input in the order of the acquisition prediction time, and each time, the main integration unit 13 targets each sensor data. By performing the same processing as in 6, an estimated value of integrated information is generated. For example, a predicted value of temperature data and a predicted value of pressure data at a certain location are input as sensor data, and an estimated value of temperature data and an estimated value of pressure data at a predetermined location are generated as estimated values of integrated information. At the same time, the sub-integration unit 13 also specifies information regarding the degree of influence of the estimated value of the integrated information at the time of generating the estimated value of the integrated information. For example, the sub-integration unit 13 specifies the estimation error value of the estimated value of the integrated information, or the entropy indicating the range of values or the spread of the values determined to be possible when estimating the integrated information, as information on the certainty. To do. More specifically, when the sub-integration unit 13 generates an estimated value of the integrated information by using the particle filter, the sub-integration unit 13 obtains the entropy expressing the error or the spread state of the particles based on the obtained distribution of the particles. Can be done. After that, the degree of influence is calculated using the certainty. The degree of influence is the "improvement of certainty" (for example, the current certainty divided by the certainty after obtaining the predicted value) or "the amount of change in the estimated value before and after adding the predicted value". Is divided by "probability after obtaining the predicted value".

なお、ここでは主統合部６と副統合部１３が同一の処理を実施するとしたが、必ずしも完全に処理が同じである必要はなく、互いに対応した処理を実施していればよい。例えば、副統合部１３の応答性を良くするため，副統合部１３におけるアルゴリズムを精度は幾分落ちるが判断には十分な精度を持つ簡易版の対応したアルゴリズムに変更しても構わない。 Here, it is assumed that the main integrated unit 6 and the sub-integrated unit 13 perform the same processing, but the processing does not necessarily have to be completely the same, and it is sufficient that the processing corresponding to each other is performed. For example, in order to improve the responsiveness of the sub-integration unit 13, the algorithm in the sub-integration unit 13 may be changed to a simplified version of the corresponding algorithm that has sufficient accuracy for judgment although the accuracy is somewhat reduced.

出力部１４は、センサデータの入力に応じて主統合部６によって生成された統合情報を、上位制御装置３に対して有線通信あるいは無線通信を利用して出力する。加えて、出力部１４は、副統合部１３によって生成された統合情報の推定値、及びその推定値の確からしさに関する情報を、上位制御装置３に対して有線通信あるいは無線通信を利用して出力する。具体的には、出力部１４は、副統合部１３に入力されたセンサデータの予測値に対応する取得予測時刻の情報に情報統合処理にかかる演算時間を加味した「情報統合結果の更新予測時刻」と、その予測値の入力に応じて副統合部１３で生成された推定値の確からしさに関する情報とを含むデータ要素を、副統合部１３に入力された予測値の分だけ複数出力する。 The output unit 14 outputs the integrated information generated by the main integrated unit 6 in response to the input of the sensor data to the upper control device 3 by using wired communication or wireless communication. In addition, the output unit 14 outputs the estimated value of the integrated information generated by the sub-integrated unit 13 and the information regarding the certainty of the estimated value to the upper control device 3 by using wired communication or wireless communication. To do. Specifically, the output unit 14 adds the calculation time required for the information integration process to the information of the acquisition estimated time corresponding to the predicted value of the sensor data input to the sub-integrated unit 13, and adds the "estimated update time of the information integration result". ], And a plurality of data elements including information on the certainty of the estimated value generated by the sub-integration unit 13 in response to the input of the predicted value are output as many as the predicted value input to the sub-integration unit 13.

次に、図３を参照して、情報処理装置１による統合情報の生成処理の手順を説明するとともに、本実施形態にかかる情報処理方法について詳述する。図３は、情報処理装置１による統合情報の生成処理の手順を示すフローチャートである。 Next, with reference to FIG. 3, the procedure of the integrated information generation processing by the information processing apparatus 1 will be described, and the information processing method according to the present embodiment will be described in detail. FIG. 3 is a flowchart showing a procedure for generating integrated information by the information processing device 1.

情報処理装置１の動作が起動されると、データ受信部５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄによってセンサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄのいずれかからセンサデータが取得されたか否かが継続して判定される（ステップＳ０１）。センサデータが取得されていないと判定された場合には（ステップＳ０１；ＮＯ）、この判定が継続される。一方、センサデータが取得されたと判定された場合には（ステップＳ０１；ＹＥＳ）、履歴作成部７によってそのセンサデータに関する履歴情報が作成され、その履歴情報が履歴記憶部８に格納される（ステップＳ０２）。それとともに、取得されたセンサデータが主統合部６に入力される（ステップＳ０３）。その結果、主統合部６によってセンサデータが処理されて、主統合部６から上位制御装置３への出力値である統合情報が更新される（ステップＳ０４）。 When the operation of the information processing device 1 is activated, the data receiving units 5a, 5b, 5c, and 5d continuously determine whether or not the sensor data has been acquired from any of the sensors 2a, 2b, 2c, and 2d. (Step S01). If it is determined that the sensor data has not been acquired (step S01; NO), this determination is continued. On the other hand, when it is determined that the sensor data has been acquired (step S01; YES), the history creation unit 7 creates history information related to the sensor data, and the history information is stored in the history storage unit 8 (step). S02). At the same time, the acquired sensor data is input to the main integration unit 6 (step S03). As a result, the sensor data is processed by the main integrated unit 6, and the integrated information which is the output value from the main integrated unit 6 to the upper control device 3 is updated (step S04).

次に、主統合部６の出力値が更新されたタイミングで、主統合部６の内部情報データを含む複製が副統合部１３にコピーされる（ステップＳ０５）。例えば、情報統合にパーティクルフィルタを使用する場合は、主統合部６の統合情報の生成処理に用いられたパーティクルの分布データ、各パーティクルの重み付け情報等の内部情報データが主統合部６から副統合部１３に引き継がれるとともに、主統合部６の処理アルゴリズムが副統合部１３に引き継がれる。そして、予測時刻算出部１１によって、ステップＳ０１で取得したと判定されたセンサデータの取得時刻が特定され、センサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ毎にセンサデータの取得予測時刻が算出される。その後、予測時刻算出部１１によって、取得時刻から所定時間内にセンサデータを取得予定のセンサが、取得予測時刻を基に特定される（ステップＳ０６）。さらに、予測時刻算出部１１から予測値算出部１２に対して、特定されたセンサを識別する情報とそのセンサに対応した取得予測時刻に関する情報とを含むデータレコードを、特定されたセンサの数分だけ含む一覧データが、引き渡される。 Next, at the timing when the output value of the main integrated unit 6 is updated, the copy including the internal information data of the main integrated unit 6 is copied to the sub-integrated unit 13 (step S05). For example, when a particle filter is used for information integration, internal information data such as particle distribution data and weighting information of each particle used for generating integrated information of the main integration unit 6 are sub-integrated from the main integration unit 6. The processing algorithm of the main integrated unit 6 is inherited by the sub-integrated unit 13 while being inherited by the unit 13. Then, the predicted time calculation unit 11 specifies the acquisition time of the sensor data determined to be acquired in step S01, and calculates the estimated acquisition time of the sensor data for each of the sensors 2a, 2b, 2c, and 2d. After that, the predicted time calculation unit 11 identifies the sensor whose sensor data is scheduled to be acquired within a predetermined time from the acquisition time based on the predicted acquisition time (step S06). Further, the predicted time calculation unit 11 gives the predicted value calculation unit 12 a data record including information for identifying the specified sensor and information on the acquired predicted time corresponding to the sensor for the number of the specified sensors. List data containing only is passed.

それに応じて、予測値算出部１２では、一覧データに含まれるデータレコードごとに、該当センサから得られるセンサデータの予測値が算出される（ステップＳ０７）。具体的には、データレコードに含まれるセンサを識別する情報を基に履歴記憶部８を参照し、そのセンサから過去に得られたセンサデータに関する履歴情報を抽出し、それらの履歴情報とデータレコードに含まれる取得予測時刻に関する情報とを用いてセンサデータの予測値を算出する。次に、予測値算出部１２は、データレコード毎に算出したセンサデータの予測値を、データレコードから読み取られる取得予測時刻の順番に副統合部１３に入力する（ステップＳ０８）。 Correspondingly, the predicted value calculation unit 12 calculates the predicted value of the sensor data obtained from the corresponding sensor for each data record included in the list data (step S07). Specifically, the history storage unit 8 is referred to based on the information for identifying the sensor included in the data record, the history information regarding the sensor data obtained in the past is extracted from the sensor, and the history information and the data record are extracted. The predicted value of the sensor data is calculated using the information on the predicted acquisition time included in. Next, the predicted value calculation unit 12 inputs the predicted value of the sensor data calculated for each data record to the sub-integrated unit 13 in the order of the acquisition predicted time read from the data record (step S08).

その後、副統合部１３は、取得予測時刻の順番で入力された予測値を、主統合部６と同一の処理で順次処理することにより、出力値である統合情報の推定値を順次更新する（ステップＳ０９）。それに加えて、副統合部１３は、副統合部１３の内部情報データを用いて、更新された推定値毎に推定値がもたらす影響度に関する情報を特定する。そして、出力部１４は、取得予測時刻の情報と、推定値の影響度に関する情報とを含むデータ要素を、更新された複数の推定値の分だけ、上位制御装置３に向けて出力する（ステップＳ１０）。次に、情報処理装置１の動作がユーザの指示等により終了されたか否かが判定され（ステップＳ１１）、動作が終了されたと判定されなかった場合には（ステップＳ１１；ＮＯ）、処理がステップＳ０１に戻され、動作が終了されたと判定された場合には（ステップＳ１１；ＹＥＳ）、情報処理装置１の動作が終了される。 After that, the sub-integration unit 13 sequentially updates the estimated value of the integration information, which is the output value, by sequentially processing the predicted values input in the order of the acquisition prediction time by the same processing as the main integration unit 6 ( Step S09). In addition, the sub-integration unit 13 uses the internal information data of the sub-integration unit 13 to specify information on the degree of influence of the estimated value for each updated estimated value. Then, the output unit 14 outputs data elements including information on the estimated acquisition time and information on the degree of influence of the estimated value to the upper control device 3 by the amount of the updated plurality of estimated values (step). S10). Next, it is determined whether or not the operation of the information processing device 1 has been completed by a user's instruction or the like (step S11), and if it is not determined that the operation has been completed (step S11; NO), the process is stepped. When the process is returned to S01 and it is determined that the operation has been completed (step S11; YES), the operation of the information processing device 1 is terminated.

図４には、情報処理装置１から上位制御装置３に出力されるデータ要素の構成の一例を示している。同図に示すように、情報処理装置１の出力部１４が出力するデータには、例えば、情報統合結果の更新予測時刻“時刻：1:00:10:103”と、センサデータの取得対象のセンサを識別する情報“取得対象センサ：センサ２”と、統合情報の推定値の変化を示す情報“推定値の変化の見込み値：＋１０．１１”と、推定値の確からしさを示す情報“誤差の見込み値：５．２”、“エントロピーの見込み値：５３”と、推定値の影響度を示す“影響度：１．０８”とを含むデータ要素が、予測時刻算出部１１で特定されたセンサ分含まれている。このようなデータ要素を受信することにより、上位制御装置３において、取得予測時刻の時点で主統合部６からどの程度の影響度を有する統合情報を得ることができるかを判断することができ、上位制御装置３における後段の処理の処理タイミングを図ることができる。 FIG. 4 shows an example of the configuration of data elements output from the information processing device 1 to the host control device 3. As shown in the figure, the data output by the output unit 14 of the information processing device 1 includes, for example, the estimated update time “time: 1:00:10:103” of the information integration result and the sensor data acquisition target. Information that identifies the sensor "Acquisition target sensor: Sensor 2", information that indicates the change in the estimated value of the integrated information "Expected value of change in the estimated value: +10.11", and information that indicates the certainty of the estimated value "Error" A data element including "estimated value of" 5.2 "," estimated value of entropy: 53 ", and" degree of influence: 1.08 "indicating the degree of influence of the estimated value was specified by the predicted time calculation unit 11. Included for sensors. By receiving such a data element, it is possible to determine how much influence the higher control device 3 can obtain the integrated information from the main integrated unit 6 at the time of the predicted acquisition time. The processing timing of the subsequent processing in the upper control device 3 can be planned.

詳細には、出力データに含まれる「推定値の変化の見込み値」により、予測値を加味する前後の推定値の変化量が判断でき、その変化量が小さい場合は影響度も小さくなり、次のセンサデータを待つ必要がないと判断できる。また、出力データに含まれる「誤差の見込み値」により、推定値の誤差の変化が判断でき、その変化が小さい場合は影響度も小さくなり、次のセンサデータを待つ必要がないと判断できる。また、出力データに含まれる「エントロピーの見込み値」により、推定値のエントロピーの変化が判断でき、その変化が小さい場合は影響度も小さくなり、次のセンサデータを待つ必要がないと判断できる。ここで、図４に示すデータの例では、「影響度」が「誤差の見込み値」を用いて計算されているが、「推定値の変化の見込み値」を用いて計算されてもよいし、「エントロピーの見込み値」を用いて計算されてもよい。具体的には、図４の例では、現在の誤差値が「５．６」の場合、「誤差の見込み値」が、「５．２」、「４．１」、「３．５」と変化している。そして、誤差が小さくなるほど大きくなる指標としての影響度は、影響度＝（現在の誤差値）÷（誤差の見込み値）で定義される。この定義によって、「影響度」は、「１．０８」、「１．３７」、「１．６」と計算される。ただし、影響度の計算式は上記式には限定されない。 In detail, the amount of change in the estimated value before and after adding the predicted value can be determined from the "estimated value of change in the estimated value" included in the output data, and if the amount of change is small, the degree of influence will be small, and then It can be determined that there is no need to wait for the sensor data of. Further, the change in the error of the estimated value can be determined from the "estimated error value" included in the output data, and if the change is small, the degree of influence is small, and it can be determined that there is no need to wait for the next sensor data. Further, the change in the entropy of the estimated value can be determined from the "estimated value of entropy" included in the output data, and if the change is small, the degree of influence is small, and it can be determined that there is no need to wait for the next sensor data. Here, in the example of the data shown in FIG. 4, the “degree of influence” is calculated using the “estimated value of error”, but it may be calculated using the “estimated value of change in the estimated value”. , "Estimated value of entropy" may be used for calculation. Specifically, in the example of FIG. 4, when the current error value is "5.6", the "estimated error value" is "5.2", "4.1", and "3.5". It's changing. The degree of influence as an index that increases as the error becomes smaller is defined by the degree of influence = (current error value) ÷ (estimated error value). According to this definition, the "degree of influence" is calculated as "1.08", "1.37", and "1.6". However, the formula for calculating the degree of influence is not limited to the above formula.

また、上位制御装置３における後段の処理の処理タイミングの判断の具体例としては、影響度の閾値とそれに対応した待ち時間の情報とが対応付けられた判断テーブルを用いる例が挙げられる。例えば、待ち時間と影響度の閾値とが下記のように対応付けられた判断テーブルを用意する。
（待ち時間）…（閾値）
０．５ｓｅｃ…１．１、
１．０ｓｅｃ…１．２、
１．５ｓｅｃ…１．３、
２．０ｓｅｃ…１．４、
２．５ｓｅｃ…１００、
３．０ｓｅｃ…１０００００
上位制御装置３は、判断テーブルに設定された待ち時間後に閾値を超える影響度を持つセンサデータが到来する見込みであるならば、センサデータを待つことを判断する。例えば、図４の例において、現在時刻が“1:00:10:000”の場合、時刻“1:00:11:568”においては待ち時間が１．５６８秒で影響度が１．６である。上記判断テーブルを参照すれば、待ち時間２．０秒での閾値１．４を超えているので、上位制御装置３は、時刻“1:00:11:568”までセンサデータの到来を待つことを判断する。 Further, as a specific example of determining the processing timing of the subsequent processing in the upper control device 3, there is an example of using a determination table in which the threshold value of the degree of influence and the information of the waiting time corresponding to the threshold value are associated with each other. For example, prepare a judgment table in which the waiting time and the threshold value of the degree of influence are associated with each other as shown below.
(Waiting time) ... (Threshold)
0.5 sec ... 1.1,
1.0 sec ... 1.2,
1.5 sec ... 1.3,
2.0 sec ... 1.4,
2.5 sec ... 100,
3.0sec ... 100000
The host control device 3 determines to wait for the sensor data if it is expected that the sensor data having an influence degree exceeding the threshold value will arrive after the waiting time set in the determination table. For example, in the example of FIG. 4, when the current time is “1:00: 10:00”, the waiting time is 1.568 seconds and the influence degree is 1.6 at the time “1:00: 11: 568”. is there. If you refer to the above judgment table, the threshold value of 1.4 with a waiting time of 2.0 seconds is exceeded, so the host controller 3 waits for the arrival of sensor data until the time "1:00:11: 568". To judge.

上述した情報処理装置１或いは情報処理装置１における情報処理方法によれば、主統合部６によって複数のセンサ２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄから取得されたセンサデータが処理されて統合情報が生成される一方で、副統合部１３によってセンサデータの予測値を対象にした主統合部６と同一の処理によって統合情報が生成される。ここで、予測値算出部１２によって、センサデータの取得予測時刻毎にセンサデータの予測値が算出され、これらの予測値が取得予測時刻の順番に副統合部１３に入力され、それに応じた副統合部１３による処理結果である推定値が得られる。さらに、出力部１４によって、得られた推定値を基にした影響度に関する情報が取得予測時刻に関する情報とともに、上位制御装置３に向けて出力される。これにより、統合情報を利用する後段の上位制御装置３において、取得予測時刻における主統合部６の処理結果の精度を予測することができるので、上位制御装置３における後段の処理が要求する精度の範囲で待ち時間を適正化することができる。 According to the information processing device 1 or the information processing method in the information processing device 1 described above, the main integration unit 6 processes the sensor data acquired from the plurality of sensors 2a, 2b, 2c, and 2d to generate integrated information. On the other hand, the sub-integration unit 13 generates integrated information by the same processing as the main integration unit 6 targeting the predicted value of the sensor data. Here, the predicted value calculation unit 12 calculates the predicted value of the sensor data for each acquisition predicted time of the sensor data, and these predicted values are input to the sub-integration unit 13 in the order of the acquisition predicted time, and the corresponding sub An estimated value which is a processing result by the integration unit 13 is obtained. Further, the output unit 14 outputs information on the degree of influence based on the obtained estimated value to the host control device 3 together with information on the predicted acquisition time. As a result, the accuracy of the processing result of the main integrated unit 6 at the acquisition prediction time can be predicted in the subsequent upper control device 3 that uses the integrated information, so that the accuracy required for the subsequent processing in the upper control device 3 can be predicted. The waiting time can be optimized within the range.

また、予測値算出部１２によれば、センサデータの予測値を精度よく算出することができ、出力部１４によって出力される影響度に関する情報の信頼度も向上させることができる。 Further, according to the predicted value calculation unit 12, the predicted value of the sensor data can be calculated with high accuracy, and the reliability of the information regarding the degree of influence output by the output unit 14 can be improved.

また、予測時刻算出部１１によれば、センサデータの取得予測時刻を正しく予測することができ、出力部１４によって出力される取得予測時刻に関する情報の信頼度も向上させることができる。 Further, according to the predicted time calculation unit 11, the predicted acquisition time of the sensor data can be correctly predicted, and the reliability of the information regarding the predicted acquisition time output by the output unit 14 can be improved.

さらに、出力部１４が、影響度に関する情報として推定値の誤差あるいはエントロピーに関する情報を出力するので、統合情報を利用する上位制御装置３において、取得予測時刻における主統合部６の処理結果の精度を効率的に予測することができる。 Further, since the output unit 14 outputs the information on the error of the estimated value or the entropy as the information on the degree of influence, in the upper control device 3 using the integrated information, the accuracy of the processing result of the main integrated unit 6 at the acquisition prediction time can be determined. It can be predicted efficiently.

従来のソフトセンサにおいては、接続される物理的なセンサが複数ある場合は様々な時刻でセンサデータが取得される。このソフトセンサの出力値を利用する後段の演算部は、一般に高負荷の演算を行う場合が多く、一度演算を開始すると次の演算が可能になるまで長い時間が必要となる。このような場合、早い段階でソフトセンサから出力値を後段の演算部に渡せば早く演算結果が得られるが精度が悪い一方、遅い段階で出力値を後段の演算部に渡せば精度は良くなるが演算結果が得られるのが遅くなる。従来では、後段の処理の精度と演算結果の待ち時間とのトレードオフを最適化することが困難であった。本実施形態の情報処理装置１によればこのようなトレードオフの最適化が可能となる。つまり、上位制御装置３においてはどのくらいの時間を待てば必要な精度の統合情報が得られるか判断することができる。例えば、精度が十分ではない段階で演算を開始してしまうというリスクが低減できる結果、制御の精度を向上できる。それとともに、高速応答が必要なアプリケーションに対しても対応可能にされる。 In a conventional soft sensor, when there are a plurality of physical sensors to be connected, sensor data is acquired at various times. In general, the calculation unit in the subsequent stage using the output value of the soft sensor often performs a high-load calculation, and once the calculation is started, it takes a long time until the next calculation becomes possible. In such a case, if the output value is passed from the soft sensor to the subsequent calculation unit at an early stage, the calculation result can be obtained quickly, but the accuracy is poor, while if the output value is passed to the subsequent calculation unit at a later stage, the accuracy is improved. However, it is slow to obtain the calculation result. In the past, it was difficult to optimize the trade-off between the accuracy of the subsequent processing and the waiting time of the calculation result. According to the information processing apparatus 1 of the present embodiment, such a trade-off can be optimized. That is, it is possible to determine how long the host control device 3 should wait to obtain the integrated information with the required accuracy. For example, as a result of reducing the risk of starting the calculation at a stage where the accuracy is not sufficient, the accuracy of control can be improved. At the same time, it will be possible to support applications that require high-speed response.

なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。例えば、予測値算出部１２は、センサデータの予測値を確率分布等の広がりを持った分布で与えてもよい。より詳細には、モンテカルロ・シミュレーションなどを実施し、その分布に従った乱数を予測値として算出してもよい。この場合、副統合部１３は、複数の乱数を用いて複数回処理することによって、複数の統合情報の推定値を算出して統合情報の分布を把握し、それらの推定値の中央値等の代表値を出力してもよい。 The present invention is not limited to the above-described embodiment. For example, the predicted value calculation unit 12 may give the predicted value of the sensor data as a distribution having a spread such as a probability distribution. More specifically, a Monte Carlo simulation or the like may be performed, and a random number according to the distribution may be calculated as a predicted value. In this case, the sub-integration unit 13 calculates the estimated values of the plurality of integrated information by processing the plurality of times using the plurality of random numbers, grasps the distribution of the integrated information, and determines the median value of those estimated values. A representative value may be output.

また、上述した実施形態における情報処理装置１は、主統合部６が副統合部１３の機能も兼ねて副統合部１３が省略されてもよい。この場合は、予測値算出部１２が、複数のセンサデータの予測値を取得予測時刻の順番に主統合部６に入力し、主統合部６によって上述した副統合部１３と同様な処理によって予測値を処理させるようにしてもよい。この際、主統合部６において予測値を処理する際には、内部状態データ等の主統合部６内の保持データが一時的に退避されることが好ましく、予測値の処理の終了後にその退避された保持データが主統合部６内に戻されることが好ましい。 Further, in the information processing device 1 in the above-described embodiment, the sub-integration unit 6 may also function as the sub-integration unit 13 and the sub-integration unit 13 may be omitted. In this case, the predicted value calculation unit 12 inputs the predicted values of the plurality of sensor data into the main integrated unit 6 in the order of the acquisition predicted time, and the main integrated unit 6 predicts by the same processing as the sub-integrated unit 13 described above. The value may be processed. At this time, when the predicted value is processed in the main integrated unit 6, it is preferable that the retained data in the main integrated unit 6 such as the internal state data is temporarily saved, and the saved data is saved after the processing of the predicted value is completed. It is preferable that the retained data is returned to the main integrated unit 6.

１情報処理装置
２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄセンサ
３上位制御装置
５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄデータ受信部
６主統合部
８履歴記憶部
１１予測時刻算出部
１２予測値算出部
１３副統合部
１４出力部 1 Information processing device 2a, 2b, 2c, 2d Sensor 3 Upper control device 5a, 5b, 5c, 5d Data receiving unit 6 Main integrated unit 8 History storage unit 11 Predicted time calculation unit 12 Predicted value calculation unit 13 Sub-integrated unit 14 Output Department

Claims

複数のセンサからの情報を統合して処理する情報処理装置であって、
複数のセンサから取得された検出情報が入力され、前記検出情報を処理して統合情報を生成する主統合部と、
前記検出情報の予測値が入力され、前記主統合部の処理に対応する処理を実行する副統合部と、
前記複数のセンサからの検出情報の取得予測時刻と、前記取得予測時刻に取得される前記検出情報の予測値とを算出し、算出した前記予測値を、当該予測値に対応する前記取得予測時刻の順番に前記副統合部に入力する算出部と、
前記予測値の入力に応じた前記副統合部による処理結果である推定値を基にした影響度に関する情報を、前記予測値に対応する前記取得予測時刻に関する情報とともに出力する出力部と、
を備える情報処理装置。 An information processing device that integrates and processes information from multiple sensors.
A main integration unit that inputs detection information acquired from a plurality of sensors and processes the detection information to generate integrated information.
A sub-integration unit that inputs a predicted value of the detection information and executes a process corresponding to the process of the main integration unit, and a sub-integration unit.
The predicted acquisition time of the detection information from the plurality of sensors and the predicted value of the detection information acquired at the predicted acquisition time are calculated, and the calculated predicted value is used as the predicted acquisition time corresponding to the predicted value. The calculation unit to be input to the sub-integration unit in the order of
An output unit that outputs information on the degree of influence based on an estimated value that is a processing result by the sub-integrated unit in response to the input of the predicted value together with information on the acquired predicted time corresponding to the predicted value.
Information processing device equipped with.

前記複数のセンサから取得された前記検出情報に関する履歴を保持する履歴記憶部をさらに備え、
前記算出部は、前記履歴を基に前記検出情報の予測値を算出する、
請求項１記載の情報処理装置。 Further, a history storage unit for holding a history related to the detection information acquired from the plurality of sensors is provided.
The calculation unit calculates a predicted value of the detection information based on the history.
The information processing device according to claim 1.

前記算出部は、前記複数のセンサによる前記検出情報の取得周期あるいは計測予定時刻と、前記複数のセンサとの通信の遅延時間とを基に前記取得予測時刻を算出する、
請求項１又は２記載の情報処理装置。 The calculation unit calculates the estimated acquisition time based on the acquisition cycle or scheduled measurement time of the detection information by the plurality of sensors and the delay time of communication with the plurality of sensors.
The information processing device according to claim 1 or 2.

前記出力部は、前記影響度に関する情報として、前記推定値の誤差あるいはエントロピーに関する情報、又は前記誤差あるいは前記エントロピーの変化量を基にした情報を出力する、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報処理装置。 The output unit outputs information on the error or entropy of the estimated value, or information based on the amount of change in the error or entropy, as information on the degree of influence.
The information processing device according to any one of claims 1 to 3.

１又は複数の装置によって構成される情報処理装置が、複数のセンサからの情報を統合して処理する情報処理方法であって、
複数のセンサから取得された検出情報が入力されて、前記検出情報を処理して統合情報を生成する主統合ステップと、
前記検出情報の予測値が入力されて、前記主統合ステップにおける処理に対応する処理を実行する副統合ステップと、
前記複数のセンサからの検出情報の取得予測時刻と、前記取得予測時刻に取得される前記検出情報の予測値とを算出し、算出した前記予測値を、当該予測値に対応する前記取得予測時刻の順番に前記副統合ステップにおける処理に対して入力する算出ステップと、
前記予測値の入力に応じた前記副統合ステップにおける処理結果である推定値を基にした影響度に関する情報を、前記予測値に対応する前記取得予測時刻に関する情報とともに出力する出力ステップと、
を備える情報処理方法。 An information processing device composed of one or more devices is an information processing method that integrates and processes information from a plurality of sensors.
A main integration step in which detection information acquired from a plurality of sensors is input and the detection information is processed to generate integrated information.
A sub-integration step in which a predicted value of the detection information is input and a process corresponding to the process in the main integration step is executed,
The predicted acquisition time of the detection information from the plurality of sensors and the predicted value of the detection information acquired at the predicted acquisition time are calculated, and the calculated predicted value is used as the predicted acquisition time corresponding to the predicted value. The calculation step to be input for the processing in the sub-integration step in the order of
An output step that outputs information on the degree of influence based on an estimated value that is a processing result in the sub-integration step corresponding to the input of the predicted value together with information on the acquired predicted time corresponding to the predicted value.
Information processing method including.

複数のセンサからの情報を統合して処理する情報処理装置であって、
複数のセンサから取得された検出情報が入力され、前記検出情報を処理して統合情報を生成する主統合部と、
前記複数のセンサからの検出情報の取得予測時刻と、前記取得予測時刻に取得される前記検出情報の予測値とを算出し、算出した前記予測値を、当該予測値に対応する前記取得予測時刻の順番に前記主統合部に入力し、前記主統合部によって前記予測値を処理させる算出部と、
前記予測値の入力に応じた前記主統合部による処理結果である推定値を基にした影響度に関する情報を、前記予測値に対応する前記取得予測時刻に関する情報とともに出力する出力部と、
を備える情報処理装置。 An information processing device that integrates and processes information from multiple sensors.
A main integration unit that inputs detection information acquired from a plurality of sensors and processes the detection information to generate integrated information.
The predicted acquisition time of the detection information from the plurality of sensors and the predicted value of the detection information acquired at the predicted acquisition time are calculated, and the calculated predicted value is used as the predicted acquisition time corresponding to the predicted value. A calculation unit that inputs information to the main integration unit in this order and causes the main integration unit to process the predicted value.
An output unit that outputs information on the degree of influence based on an estimated value that is a processing result by the main integrated unit in response to the input of the predicted value together with information on the acquired predicted time corresponding to the predicted value.
Information processing device equipped with.