移動ロボットによる効率的な警備に向けた巡視意思決定手法

摘要

センサを搭載し自律移動するロボットは，単体であっても環境全体をセンシングすることができる．そのため，移動式の警備システムとして注目されている．警備システムにおけるロボットは，カメラ等のセンサによって多くの進入者を発見できることが求められる．そこで著者らは従来研究にて，複数の部屋から構成される屋内環境を対象に，ロボットが各部屋に対する進入傾向を学習し，その傾向に基づき，より多くの進入者が存在する部屋を重点的に巡視する手法を提案している[1][2]．ここで，巡視とは環境中の部屋を巡りながら監視することである．さらに，進入傾向が変化した際，その変化を検出し変化後の傾向に即応するための学習手法も提案している[3][4]．しかしながらこれらの研究では，以下の仮定が設けられてきた．1．ロボットは，巡視を所定の場所から開始し，意思決定の行われた部屋を訪れた後，元の場所へ戻る．2．上記1回の巡視を実行中，部屋に現れた進入者はその場にとどまり続ける．さらに，ロボットは移動によって部屋を巡視するにもかかわらず，その際の移動距離は一切考慮されていなかった．移動距離を無視した巡視では，進入傾向のみに基づき訪れる部屋が決定されるため，場合によっては警備の効率が悪化してしまう恐れがある．