センサモデリング（Sensor Modeling）
概要
AITLにおけるセンサモデリングとは、各種センサの応答特性・精度・ノイズ構造・遅延などを数学的にモデル化することで、
観測値の信頼性や推論の前提条件を明示することを目的とします。
センサ特性の主な構成要素
| 特性 |
内容 |
| 感度（Sensitivity） |
入力物理量に対する出力変化率 |
| 精度（Accuracy） |
実際の値とのズレの程度 |
| 分解能（Resolution） |
検出可能な最小変化量 |
| 応答速度（Response Time） |
入力変化に対する応答の速さ |
| ノイズ特性（Noise） |
測定誤差の確率的性質（ガウス・バースト等） |
センサ出力モデル（数理表現）
センサ出力 $( y $) を以下のように表現：
\[y_k = h(x_k) + v_k\]
- $( x_k $)：時刻 $( k $) における実世界の状態
- $( h(x_k) $)：センサの変換関数（線形 or 非線形）
- $( v_k $)：観測ノイズ（例：$( v_k \sim \mathcal{N}(0, R) $)
ノイズモデルの例
ガウス白色ノイズ
\[v_k \sim \mathcal{N}(0, \sigma^2)\]
バーストノイズ・スパイク
- 一定確率で大きな外れ値（通信センサや視覚センサに多い）
センサドリフト
センサ校正と状態推定
- オフライン校正：事前測定によるパラメータ補正
- オンライン推定：カルマンフィルタやベイズ推定を併用して補正
- 冗長センサ：異種センサの統合により信頼性向上（例：GPS + IMU）
AITLとの関係
- 推論層：ベイズ推論や信念更新で、ノイズを確率的に扱う
- 制御層：状態フィードバックの信頼性を決定
- 自己修復層：センサ故障検出と再構成
実装例
| センサ種 |
モデル化内容 |
| IMU（加速度・ジャイロ） |
ホワイトノイズ + ドリフト成分 + オフセット |
| カメラ |
フレームレート + 遅延 + ノイズ強度マップ |
| 温度センサ |
応答遅れ + 時間ドリフト |
応用例（AITL-R, SkyEdge）
- センサノイズを加味した自己位置推定（SLAM）
- 状態フィードバック制御でのノイズフィルタリング
- センサ間の矛盾解消（異常推論）
参考文献
- S. Thrun et al., Probabilistic Robotics, 2005
- R. Siegwart et al., Introduction to Autonomous Mobile Robots, 2011
- 三溝 真一, 『AITL物理層理論概論』, 2025