JP5159369B2 - 複数ロボットによる探索監視方法 - Google Patents

Description

この発明は、ビル等の建屋や市街地を、例えば反社会勢力（以下、「脅威対象物」と称す）により占拠された場合に、脅威対象物を複数のロボットにより探索または監視する複数ロボットによる探索監視方法に関するものである。

近年、テロを代表例とする治安悪化の問題は国内外を問わず益々深刻化及び凶悪化している。テロと言うと縁遠い問題と思われがちであるが、地下鉄サリンの事件から犯人の立てこもりや小中学校への乱入等、国内においても大小様々な問題が起きており、身近な問題として考える必要がある。このような事件では、直接の被害者だけでなく、助けようとした警官、警備員、そして駅員等も犠牲となるケースが発生している。

他方、工場内等の限定された場所で利用されてきたロボット技術を、災害時の被災者救助や危険作業を安全かつ効率的に行う技術として、また、少子化及び高齢化社会を支える身近な技術として活用することが期待されており、近年、様々な面からの研究開発が加速している。

このため、ロボット技術の応用例として、ビル等の建屋や市街地を占拠した上述したような脅威対象物をロボットにより探索及び監視させることが考えられる。これにより、安全に脅威対象物を探索及び監視できると共に、低リスク高効率の対策を講じることができるようになるため、上述したような二次被害をも減らせる可能性が高くなる。

既に、警備会社等が警備ロボットを開発しているが、事前に指定された経路を巡回し異常を検知・報告するというものであり、自動的に、状況に応じて的確な行動を取るという運用ができるまでには至っていない。緊急事態の際には、脅威対象物を監視し続ける必要があり、また、監視中に脅威対象物が逃亡した際には、直に再探索できるように行動する必要がある。また、当然、脅威対象物はロボットによる探索・監視活動を拒むため、ロボットへの破壊行為を行うことも十分あり得る。特にロボットのセンサー機能が破壊されてしまうと、脅威対象物が存在する現場からの情報は途絶えてしまうこととなる。

このため、このような場合には、他のロボットを現場に早急に向かわせる必要があるが、現場到着時には既に脅威対象物が存在しない可能性が高い。従って、複数のロボットで協調して脅威対象物が存在する方向へ移動し続ける追跡ロボットシステムがあるが（例えば、特許文献１参照）、これだけでは不十分である。

特開２００５−１７３９６８号公報

この発明は上述した点に鑑みてなされたもので、脅威対象物が引き起こす、ロボットへの破壊行為や逃亡等のイベント情報を活用して、脅威対象物をより効果的に探索することができる複数ロボットによる探索監視方法を得ることを目的とする。

この発明に係る複数ロボットによる探索監視方法は、通信機能及びコンピュータを内蔵した複数のロボットにより、あらかじめ移動速度が仮定できる脅威対象物を対象物として、複数の分岐点を有する探索空間内のいずれかに存在する前記対象物を探索監視する複数ロボットによる探索監視方法において、前記複数のロボットのそれぞれに内蔵された前記コンピュータにより実行されるステップとして、定期的に、自身の位置と、自身の有するセンサーによる監視範囲及び探知結果を含む探知情報とを他のロボットに配信することで、他のロボットと情報交換を行うステップと、監視中に前記センサーの監視範囲内から前記対象物が外れた場合または前記対象物が逃亡した場合、あるいは前記センサーによる監視機能が前記対象物によって破壊された場合に相当するイベントが他のロボットで発生したことを前記探知情報として受信した場合に、前記脅威対象物の移動速度を仮定することにより、前記イベントが発生した時点における前記他のロボットの監視範囲から時間とともに広がる前記対象物の存在可能性の範囲を算出するステップと、対象物の存在可能性の範囲を縮小すべくロボットが移動する目的地を設定するステップとを備え、対象物の存在可能性の範囲を算出するステップは、時間経過とともに広がっていく前記存在可能性の範囲を、前記探索空間内の前記複数の分岐点をノードとした木構造として求め、各ノードについて子孫の分岐総数を拡散度合いとして計算し、前記目的地を設定するステップは、計算された前記拡散度合いに基づいてロボットが時間経過とともに拡散する範囲の各境界点を求め、各境界点以降の拡散度合いが最も大きい第１地点を、各ロボットが自律的に前記目的地として設定するとともに、他のロボットとの情報交換に基づいて、自身が前記拡散度合いの最も大きい地点に他のロボットよりも最も早く到達できると判断した場合には、前記第１地点を前記目標値の設定として維持し、他のロボットのいずれかが前記拡散度合いの最も大きい地点に自身よりも早く到達できると判断した場合には、拡散度合いが２番目に大きい第２地点を目的地として再設定し、他のロボットと目的地が重ならなくなるまで、前記再設定の処理を繰り返すことを特徴とする。

この発明によれば、イベント情報を活用して、イベントが発生した時点で、対象物の存在可能性の範囲を特定し、対象物の存在可能性の範囲を縮小すべくロボットが移動する目的地を設定することで、対象物をより効果的に探索することができる。

この発明は、複数ロボットによる通常の巡視作業に加えて、脅威対象物が存在する場合には、脅威対象物が引き起こす、ロボットへの破壊行為や逃亡等のイベント情報を活用して、脅威対象物をより効果的に探索するもので、特に、このようなイベントが発生した時点で、脅威対象物の存在可能性の範囲を特定し、脅威対象物の移動速度を仮定することにより時間とともに拡散する当該範囲を計算する。

そして、任意のロボットのセンサー機能が破壊された場合や、移動機能が破壊され脅威対象物に逃亡されてしまった場合は、他のロボットは、単純に、このようなイベントが生じた現場へ早く到達できる経路を選択するのではなく、当該脅威対象物の存在可能性の範囲の拡散を食い止められる地点を優先的に選択して移動するものであり、この行動により、脅威対象物の取り逃がし阻止及び探知確度向上を図る。

また、このようなロボットの行動は、即応性が要求されるため、監視員等からの指示を待ってからの行動では遅すぎることになり、この発明は、この行動ロジックを自動化させ該即応性を実現するためのものである。

なお、ロボットの行動設計に関しては、典型的な方法として、脅威対象物が存在する可能性の高いエリアへ短時間で到達できるようにする方法、または、脅威対象物を取り逃がさないように脅威対象物が確実に通過する場所で待ち伏せさせる方法が考えられる。

しかし、前者の方法では、早く脅威対象物を探知できる可能性があるが、取り逃がす可能性もある。また、後者の方法では、取り逃がすことはないが、不要な待ち時間があり非効率である。

この発明は、両方法の折衷案であり、各ロボットは、現状から脅威対象物を取り逃がさない可能性が最も高い経路を選択するとともに、脅威対象物の存在可能性の範囲を小さくするように各ロボットが行動することにより脅威対象物の探知効率向上を実現するものである。

実施の形態１．
図１は、この発明の適用を想定した運用例を示したものである。この例では、図１（ａ）が、不法侵入者またはテロリスト等の脅威対象物により占拠された現場の状況（建屋の間取りを上から見た様子）を示した見取り図であり、また、図１（ｂ）は、現場に投入したロボットより得られたセンシング情報に基づいて、現場における脅威対象物の状況を観測している指揮所を示したものである。ここで、△印がテロリストや不法侵入者等の脅威対象物１を示し、○印が探索監視ロボット（以下、単に「ロボット」と称す）２であり、その横の三角の記号は当該ロボットが自身のセンサー３により見ている方向を示したものである。各探索監視ロボット２は、他の探索監視ロボット２及び指揮所４と通信可能に通信機能及びコンピュータを内蔵し、指揮所４もまた、通信機能及びコンピュータを内蔵する。

図１に示す例において、現場の地図は既知であるとした場合のものであり、指揮所４において、図中の「？」部分、つまりロボット２の監視（探知）範囲から外れた範囲を無くすように、まずは各ロボット２へ探索作業指示を送り、ロボット２による探索作業を始めることとなる。各ロボット２は、定期的に自身の位置と探知情報を他のロボット２や指揮所４に配信する。また、各ロボット２は、自律的に探索活動を行い、ロボット間で探索する場所が重ならないように協調して移動場所を選択するものとする。各ロボット２が脅威対象物１を探知した場合は、脅威対象物１から見つからないよう、また危害が加えられないように適度な距離を保ちながら監視することになる。

一つの運用例として、各ロボット２には、基本的な行動が事前にプログラムされており、殆どの場面では自律及び協調して脅威対象物１を探索及び監視するというミッションを遂行するが、状況次第では指揮所４からの指示に基づいて行動するという運用形態が考えられる。これは、事態に応じた素早い行動を取るためには或るレベルのところまでは自動化させておく必要があるためであると同時に、現場の状況だけでなくよりマクロ的な視点での行動判断も必要な場合があるためである。

また、図２は、各ロボット２が自律・分散行動する場合の仕組みを図示したものである。各ロボット２は、初期設定された経路に基づいて脅威対象物１の探索を行う（探索モード）。また、脅威対象物１を探索した場合には監視行動を取る（監視モード）。しかし、脅威対象物１が逃亡したりして失探した場合には再び探索モードになる。他方、環境側の情報としては、不変な情報（静的情報）と状況に応じて変動する情報（動的情報）がある。前述した例では、対象とする空間（地図）が既知であるため、この情報は静的情報に相当するが、地図が未知である場合はロボットが探索しながら地図を作成していくため、この「対象空間」情報は動的情報になる。また、脅威対象物１の行動は、当然、動的情報に位置づけられるが、後述する脅威対象物１の存在可能性の範囲もこれに相当する。特に、これらの動的情報は、ロボット２の行動に左右されることになる。

図３は、ロボット２が脅威対象物１に不意打ちにより破壊された場合を例に、この発明における、脅威対象物１の存在可能性の範囲について説明したものである。なお、本例を含めた以降の例では、説明を簡単化するために、部屋がない通路のみの空間を用いて説明する。

例えば、図３（ａ）に示すように、ロボット２Ａが脅威対象物１に不意打ちにより破壊された場合、その時点では、当該脅威対象物１はロボット２Ａを狙える範囲で、かつロボット２Ａの探知エリア外に存在したことになる。本例で登場する各ロボット２は、探知方向に関しては対象空間内を十分探知できる能力を備えていたとすると、当該イベントが発生した時点での該脅威対象物１の存在可能性の範囲は、図３（ａ）に示す範囲となる。更に、脅威対象物１の移動速度を仮定することにより、図３（ｂ）に示すように時間経過とともに拡散する当該脅威対象物１の存在可能性の範囲を算出することができる。この発明の基本コンセプトは、この拡散を食い止めるように各ロボット２が移動することであり、それにより、脅威対象物１の探知確度向上を図ることである。このため、ロボット２Ｂ〜２Ｅは、例えば、図３（ｂ）に示すような行動を取れば、当該範囲の拡散を食い止められることになる。そして、ロボット２Ｂ〜２Ｅのいずれかが、当該脅威対象物１を探知できるはずである。

ここで、例えば、脅威対象物１が人間であると分かっている場合は、１００メートルを１０秒で移動すると仮定しておけば、実際の脅威対象物１の存在位置が当該範囲を超えることはない。

図４は、脅威対象物１の存在可能性の範囲の計算例と、この発明に基づくロボット２の行動選択例を示したものである。図４（ａ）で示した空間において、ロボット２Ａが脅威対象物１に不意打ちにより破壊された場合の当該脅威対象物１の、時間経過とともに広がっていく該存在可能性の範囲の状況は、図４（ｂ）に示す木構造で表現することができる。ここで、□で示したノードは地図上の分岐点を示し、点線部分は該存在可能性の範囲の拡散によりマージされる部分を示す。また、ノード横に示した値は当該ノードの子孫の分岐総数を示す。同様に、このイベントを通信断絶等により察知したロボット２Ｂは、その時点での自身の位置と速度から、時間とともに広がる当該脅威対象物１の存在可能性の範囲までの各到達時間を計算することができる。この例では、図中のｘ、ｙ、ｚがこの各到達地点及び時点に相当する。なお、本例では、ロボット２Ｂのセンサー３は近傍（例えば、図示した三角の範囲内）しか探知できないと仮定した場合のものである。

この発明のコンセプトは、脅威対象物１の探索確度を高めることであり、脅威対象物１を取り逃がさないことである。ロボット２Ｂがｘ地点を目的地とすれば最も早い時間にイベント発生範囲に近づけるが、ｙ地点を選択する方が脅威対象物１の存在可能性の範囲の拡散を食い止めることができる。この発明はこのｙ地点を選択するというものであり、図４（ｂ）に示す脅威対象物１の存在可能性の範囲の分岐を計算することにより、各ロボット２の目的地を導出するものである。

図５は、各ロボット２の行動及びロボット２間で協調して行動決定する場合の例を示したものである。図５（ａ）は、各ロボット２の行動を示したフローチャート図である。対象空間において、脅威対象物１の存在が分かっていない場合は、通常の探索行動、つまり事前に設定された巡視プログラムに従って、各ロボット２は分担して巡視作業を行っている、または脅威対象物１の逃亡またはロボット２への破壊行為等のイベントが生じたことにより該ロボット２がどこかの目的地へ移動中であった場合（ステップＳ１）において、同様の新たなイベントが発生した時（ステップＳ２）は、目的地を（再）計算する。この計算で、まずは当該新規イベントに関する脅威対象物１の存在可能性の範囲の時間経過に伴う拡散度合いを計算する（ステップＳ３）。この拡散度合いとは、図４（ｂ）に示す各分岐点における以降の総分岐数のことを示す。

この結果に基づいて、当該ロボット２が時間経過とともに拡散する該範囲の各境界点を求め、該各点における該点以降の拡散度合いをソートして調べる。そして、この拡散度合いが最も大きい点を当該ロボット２の目的地に設定する。なお、既に目的地を目指して移動中である場合は、この目的地での拡散度合いをも含めて、当該拡散度合いが最も大きい地点を新たな目的地とする（ステップＳ４）。

次に、目的地が重ならないようにロボット２間で情報交換して調整する。図５（ｂ）は、２つのロボット２で協調して、目的地が重ならないようにする場合の例を示したものである。ここで、ａ１、ａ１’は、図５（ｃ）に示すように、同じ枝の点であって、ルート（イベントのソース）に距離が近い順に、ダッシュ（’）の数を増やしたものである。図５（ｂ）の例では、ロボット２Ａと２Ｂとも地点ａ１を最優先に選定しているので、よりルートに近い地点に到達できるロボット２Ａを地点ａ１に割り当てている。これは、当該地点に到達後、該存在可能性の範囲を小さくするよう上位の分岐点に移動するためであり、そこに早く到達できる地点を選ぶ方が有効なためである。これにより、ロボット２Ｂは、次の候補であるｂ１地点をその時点の目的地として選択することになる（ステップＳ５）。これは、目的地が重ならないよう調節する単純な方法であるが、該範囲が総合的に小さくなるように、各ロボット２の目的地を設定するということも考えられる。

なお、該ロボット２が脅威対象物１を監視中であった場合には、新たなイベントが発生したとしても基本的に当該脅威対象物１の監視を続行するものと考える。

また、全てのロボット２で上記協調処理を実施すると、通信等のオーバーヘッドが嵩むので、受信電力に基づいて近傍のロボット２間のみで実施することも考えられる。これは、近傍のロボット２同士は同じ目的地を選定する可能性が高いためであり、小さいオーバーヘッドで大きな効果が発揮できる可能性がある。

その他、図５（ａ）の処理を、指揮所４またはメインロボット２等のどこか一箇所で計算することが考えられる。また、同処理を各ロボット２で独自に計算させることも考えられるが、その場合は他のロボット２の行動も全て計算する必要がある。しかし、後者の方法では、ロボット２が故障及び破壊された場合等においても、システムとしての高いロバスト性が実現できることになる。

図６は、対象空間の地図が未知の場合の脅威対象物１の存在可能性の範囲の算出例を示したものである。図６（ａ）に示すように、最初は対象とする空間が未知であっても、ロボット２が探索した箇所は既知となる。このように、対象とする空間の地図を作成しながら、脅威対象物１の探索を行っている状況において、図６（ａ）に示したように、脅威対象物１によりロボット２が不意打ちにより破壊された場合、既に既知となった空間に関しては前記した方法により脅威対象物１の存在可能性の範囲を計算するが、未知である部分に関しては、実際は図６（ｂ）に示す空間だとしても、障害物が一切存在しない自由空間として、該範囲を計算することが考えられる。このように、その時点での未知空間を自由空間と仮定して、時間経過とともに拡散する脅威対象物１の存在可能性の範囲を算出しておけば、実際は、それ以上当該範囲が拡散することがないので問題は生じないこととなる。

なお、上記実施の形態では、脅威対象物について述べたものであるが、この発明は脅威対象物に限定しなくてもよく、その他対象物にも適用可能である。

この発明の適用を想定した運用例を示した図である。 図１に示す各ロボット２が自律・分散行動する場合の仕組みを示した図である。 ロボット２が脅威対象物１に不意打ちにより破壊された場合を例に、この発明における、脅威対象物１の存在可能性の範囲について説明した図である。 脅威対象物１の存在可能性の範囲の計算例と、この発明に基づくロボット２の行動選択例を示した図である。 各ロボット２の行動及びロボット２間で協調して行動決定する場合の例を示す図である。 対象空間の地図が未知の場合の脅威対象物１の存在可能性の範囲の算出例を示した図である。

符号の説明

１ 脅威対象物、２ ロボット、３ センサー、４ 指揮所。

Claims (1)

1. 通信機能及びコンピュータを内蔵した複数のロボットにより、あらかじめ移動速度が仮定できる脅威対象物を対象物として、複数の分岐点を有する探索空間内のいずれかに存在する前記対象物を探索監視する複数ロボットによる探索監視方法において、
   前記複数のロボットのそれぞれに内蔵された前記コンピュータにより実行されるステップとして、
   定期的に、自身の位置と、自身の有するセンサーによる監視範囲及び探知結果を含む探知情報とを他のロボットに配信することで、他のロボットと情報交換を行うステップと、
   監視中に前記センサーの監視範囲内から前記対象物が外れた場合または前記対象物が逃亡した場合、あるいは前記センサーによる監視機能が前記対象物によって破壊された場合に相当するイベントが他のロボットで発生したことを前記探知情報として受信した場合に、前記対象物の移動速度を仮定することにより、前記イベントが発生した時点における前記他のロボットの監視範囲から時間とともに広がる前記対象物の存在可能性の範囲を算出するステップと、
   対象物の存在可能性の範囲を縮小すべくロボットが移動する目的地を設定するステップと
   を備え、
   前記対象物の存在可能性の範囲を算出するステップは、時間経過とともに広がっていく前記存在可能性の範囲を、前記探索空間内の前記複数の分岐点をノードとした木構造として求め、各ノードについて子孫の分岐総数を拡散度合いとして計算し、
   前記目的地を設定するステップは、計算された前記拡散度合いに基づいてロボットが時間経過とともに拡散する範囲の各境界点を求め、各境界点以降の拡散度合いが最も大きい第１地点を、各ロボットが自律的に前記目的地として設定するとともに、他のロボットとの情報交換に基づいて、自身が前記拡散度合いの最も大きい地点に他のロボットよりも最も早く到達できると判断した場合には、前記第１地点を前記目標値の設定として維持し、他のロボットのいずれかが前記拡散度合いの最も大きい地点に自身よりも早く到達できると判断した場合には、拡散度合いが２番目に大きい第２地点を目的地として再設定し、他のロボットと目的地が重ならなくなるまで、前記再設定の処理を繰り返す
   ことを特徴とする複数ロボットによる探索監視方法。

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