JP2004303085A - 船舶等の制御装置及び方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】船舶等の制御対象の挙動を判別して、その判別結果を用いて効率的な制御を行うことができる制御装置及び方法を提供すること。
【解決手段】方位センサにより取得される方位データに基づいて船舶により行われる所定種類の挙動の時間範囲を順次判断する挙動検出部５２と、挙動検出部５２により順次判断される時間範囲において方位センサにより取得される方位データに基づいて、各時間範囲において船舶により行われた前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンを複数の挙動パターンの中から順次判断するパターンマッチング部５８と、パターンマッチング部５８により順次判断される、前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンに対応づけて記憶手段に記憶される制御パラメータを順次読み出し、該制御パラメータに基づいて船舶の制御を行わせる制御パラメータ設定部６２と、を含むことを特徴とする。
【選択図】 図４
【解決手段】方位センサにより取得される方位データに基づいて船舶により行われる所定種類の挙動の時間範囲を順次判断する挙動検出部５２と、挙動検出部５２により順次判断される時間範囲において方位センサにより取得される方位データに基づいて、各時間範囲において船舶により行われた前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンを複数の挙動パターンの中から順次判断するパターンマッチング部５８と、パターンマッチング部５８により順次判断される、前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンに対応づけて記憶手段に記憶される制御パラメータを順次読み出し、該制御パラメータに基づいて船舶の制御を行わせる制御パラメータ設定部６２と、を含むことを特徴とする。
【選択図】 図４
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は制御装置及び方法に関し、特に複数の挙動パターンのいずれかに当てはまる挙動を繰り返す制御対象を好適に制御する技術に関する。
【０００２】
【背景技術】
従来一般のリアルタイム制御技術では、ある時刻の制御量を、例えば該制御量と目標値との偏差によって評価し、それにより次の時刻で用いる操作量を決定している。しかしながら、周波数帯域が制御量出力信号と重なっていたり、周波数帯域が不定（未知又は時変）であったりして、従来一般のフィルタリングでは除去困難な外乱が制御量に重畳されている場合には、制御量を適切に評価することが困難であり、それ故、制御対象を適切に制御することが困難であるという問題がある。
【０００３】
本発明は上記背景のもとでなされたものであって、その目的は、複数の挙動パターンのいずれかに当てはまる挙動を繰り返す制御対象を、従来一般のフィルタリングでは除去困難な外乱の影響を可及的に排して、好適に制御することができる制御装置及び方法を提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明に係る制御装置は、制御対象に関する制御量を制御する制御装置であって、制御量を順次取得する制御量取得手段と、前記制御量取得手段により取得される制御量に基づいて、前記制御対象により行われる所定種類の挙動の時間範囲を順次判断する時間範囲判断手段と、前記時間範囲判断手段により順次判断される時間範囲において前記制御量取得手段により取得される制御量に基づいて、各時間範囲において前記制御対象により行われた前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンを複数の挙動パターンの中から順次判断する挙動パターン判断手段と、前記複数の挙動パターンの各々に対応づけて制御パラメータを記憶する制御パラメータ記憶手段と、前記挙動パターン判断手段により順次判断される、前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンに対応づけて前記制御パラメータ記憶手段に記憶される制御パラメータを順次読み出す制御パラメータ読み出し手段と、前記制御パラメータ読み出し手段により順次読み出される制御パラメータに基づいて、前記制御対象を制御する制御手段と、を含むことを特徴とする。
【０００５】
また、本発明に係る制御方法は、制御対象に関する制御量を制御する制御方法であって、制御量を順次取得する制御量取得ステップと、前記制御量取得ステップで取得される制御量に基づいて、前記制御対象により行われる所定種類の挙動の時間範囲を順次判断する時間範囲判断ステップと、前記時間範囲判断ステップで順次判断される時間範囲において前記制御量取得ステップで取得される制御量に基づいて、各時間範囲において前記制御対象により行われた前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンを複数の挙動パターンの中から順次判断する挙動パターン判断ステップと、前記複数の挙動パターンの各々に対応づけて制御パラメータを記憶する制御パラメータ記憶手段から、前記挙動パターン判断ステップで順次判断される、前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンに対応づけて記憶される制御パラメータを順次読み出す制御パラメータ読み出しステップと、前記制御パラメータ読み出しステップで順次読み出される制御パラメータに基づいて、前記制御対象を制御する制御ステップと、を含むことを特徴とする。
【０００６】
本発明によれば、制御量が順次取得され、該制御量に基づいて制御対象により行われる所定種類の挙動の時間範囲が順次判断される。制御対象は船舶、自動車、二輪車、航空機、ロボット、建造物等、何であってもよく、制御量は位置、姿勢、温度、濃度等、何であってもよい。また、所定種類の挙動の時間範囲は、例えば制御量が極大値をとるタイミングを始期とし、次に極大値をとるタイミングを終期とする時間範囲である。その他、制御量が極小値をとるタイミングから次に極小値をとるタイミングまでの時間範囲であってもよいし、制御量が極小値をとるタイミングから次に極大値をとるタイミングまでの時間範囲、制御量が変曲するタイミングから次に変曲するタイミングまでの時間範囲、制御量が目標値に一致するタイミングから次に一致するタイミングまでの時間範囲等であってもよい。いずれにしても、所定種類の挙動の時間範囲は、順次取得される制御量に基づいて順次判断されるようになっている。
【０００７】
そして、各時間範囲において取得される制御量に基づき、その時間範囲において行われる挙動が当てはまる挙動パターンが複数の挙動パターンの中から順次判断される。そして、判断される挙動パターンに対応づけて記憶されている制御パラメータに基づいて制御対象が制御されるようになっている。こうして、本発明によれば、制御対象の挙動を判別して、その判別結果を用いて効率的な制御を行うことができるようになる。
【０００８】
また、本発明の一態様では、前記時間範囲判断手段により順次判断される時間範囲において前記制御量取得手段により取得される制御量に基づいて、各時間範囲において前記制御対象により行われた前記所定種類の挙動に対する評価値を順次算出する挙動評価値算出手段と、前記挙動評価値算出手段により順次算出される評価値に基づいて、前記制御パラメータ記憶手段に記憶される制御パラメータを更新する制御パラメータ更新手段と、をさらに含む。こうすれば、適応制御を行うことができるようになる。なお、評価値は、例えば挙動の大きさを表すもの等であり、挙動の時間範囲における制御量の変化量等を採用することができる。また、この態様では、前記制御パラメータ更新手段は、前記挙動評価値算出手段により順次算出される評価値に対応する前記所定種類の挙動が行われた時間範囲において用いられた制御パラメータを更新するようにしてもよい。
【０００９】
また、本発明の一態様では、前記時間範囲判断手段は、前記制御量取得手段により取得される制御量に基づいて、前記制御量取得手段により取得される制御量が極値をとるタイミングを前記所定種類の挙動の時間範囲の始期及び終期と判断する。こうすれば、比較的簡単に所定種類の挙動の時間範囲を判断することができる。
【００１０】
また、本発明の一態様では、前記制御対象は船舶であり、前記制御量はその針路であり、前記制御手段は前記船舶に備えられた舵機を制御する。こうすれば、船舶の進行方向を好適に制御することができる。
また、本発明に係る制御装置は、制御対象に関する制御量を制御する制御装置であって、制御量を順次取得する制御量取得手段と、前記制御量取得手段により取得される制御量に基づいて、前記制御対象により行われる所定種類の挙動の時間範囲を順次判断する時間範囲判断手段と、前記時間範囲判断手段により順次判断される時間範囲において前記制御量取得手段により取得される制御量に基づいて、各時間範囲において前記制御対象により行われた前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンを複数の挙動パターンの中から順次判断する挙動パターン判断手段と、前記挙動パターン判断手段により順次判断される、前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンに対応する制御パラメータを順次取得する制御パラメータ取得手段と、前記制御パラメータ取得手段により順次取得される制御パラメータに基づいて、前記制御対象を制御する制御手段と、を含むことを特徴とする。
また、本発明に係る制御方法は、制御対象に関する制御量を制御する制御方法であって、制御量を順次取得する制御量取得ステップと、前記制御量取得ステップで取得される制御量に基づいて、前記制御対象により行われる所定種類の挙動の時間範囲を順次判断する時間範囲判断ステップと、前記時間範囲判断ステップで順次判断される時間範囲において前記制御量取得ステップで取得される制御量に基づいて、各時間範囲において前記制御対象により行われた前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンを複数の挙動パターンの中から順次判断する挙動パターン判断ステップと、前記挙動パターン判断ステップで順次判断される、前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンに対応する制御パラメータを順次取得する制御パラメータ取得ステップと、前記制御パラメータ取得ステップで順次取得される制御パラメータに基づいて、前記制御対象を制御する制御ステップと、を含むことを特徴とする。
本発明によれば、制御対象の挙動を判別して、その判別結果を用いて効率的な制御を行うことができるようになる。なお、制御パラメータ取得手段及び制御パラメータ取得ステップでは、ファジィ推論、ニューラルネットワーク、ウェーブレットネットワーク、ＲＢＦ（Ｒａｄｉａｌ Ｂａｓｉｓ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）ネットワーク等を用いて制御パラメータを取得してもよい。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態について図面に基づき詳細に説明する。
【００１２】
図１は、本発明の一実施形態に係る自動操舵制御装置の構成を示す図である。同図に示すように、この自動操舵制御装置１０は、船舶（制御対象）に備えられるものであり、針路設定部１２、方位センサ１４、舵角センサ１５、舵機１６、加算器１８，２４、制御パラメータ決定部２０、操舵量決定部２２及びデッドバンド処理部２６を含んで構成されており、舵機１６を自動操作して、船舶の船首方位を制御するようになっている。
【００１３】
針路設定部１２は、本船舶の進むべき方位θ０（目標値）を出力する。この方位θ０は、方位設定つまみにより手動設定されてもよいし、例えば衛星測位システムを含んで構成される公知の船舶機器により演算生成されてもよい。この方位θ０は、真北を基準とし、そこからのずれ角を右（東）回りに０°〜３６０°の範囲で表したものである。針路設定部１２の出力は負符号を与えられて加算器１８に供給されている。
【００１４】
方位センサ１４は、本船舶の舳先が現在向いている方位θ（制御量）を所定時間毎に出力する。この船首方位θも、真北を基準とし、そこからのずれ角を右（東）回りに０°〜３６０°の範囲で表したものであり、加算器１８及び制御パラメータ決定部２０に供給されている。なお、船首方位θは、例えばローパスフィルタを施してから出力してもよい（加算器１８の出力に対してローパスフィルタを施してもよい）。
【００１５】
舵機１６は、本船舶に備えられた舵を例えば油圧ポンプやシリンダ等により駆動する舵機駆動部と、実舵角を指令舵角に一致させる舵機制御部と、を含んで構成された公知の船舶機器である。舵機１６には、舵角センサ１５が接続されており、該舵角センサ１５から現在の舵角、すなわち実舵角δｒが出力されるようになっている。実舵角δｒは加算器２４及びデッドバンド処理部２６に供給されている。また、舵機１６は、デッドバンド処理部２６から指令舵角δｒ＋δＤを入力することにより、実舵角をδｒからδｒ＋δＤに変化させるようになっている。
【００１６】
加算器１８は、方位センサ１４から出力される船首方位θと針路設定部１２から出力される基準方位θ０との偏差を生成し、それを操舵量決定部２２に供給している。なお、加算器１８から出力される偏差θ−θ０は、±１８０°の範囲に正規化される。
【００１７】
操舵量決定部２２はＰＩＤ制御（比例制御＋積分制御＋微分制御）を行う公知の制御手段であって、加算器１８及び制御パラメータ決定部２０の出力が供給されており、制御パラメータ決定部２０から供給される制御パラメータ（比例係数ＫＰ、積分係数ＫＩ及び微分係数ＫＤ）に基づいて、加算器１８から供給される方位偏差θ−θ０（±１８０°の範囲に正規化したもの）から操舵量δＰＩＤを算出する。この操舵量決定部２２はハードウェアのみによって構成されてもよいし、コンピュータと該コンピュータが実行するプログラムによって構成されてもよく、具体的には、図２に示すように、操舵量決定部２２は、積分器３０、微分器３６、係数乗算器３２，３４，３８、加算器４０を含んで構成されている。そして、加算器１８から出力される偏差θ−θ０に対して、積分器３０により積分するとともに、積分結果に対して係数乗算器３２により積分係数ＫＩを乗算する。また、並行して係数乗算器３４により比例係数ＫＰを乗算する。さらに、並行して微分器３６により微分するとともに、微分結果に対して係数乗算器３８により微分係数ＫＤを乗算する。加算器４０には、それらの演算結果が入力されており、総和を操舵量δＰＩＤとして出力するようになっている。
【００１８】
この操舵量δＰＩＤは加算器２４に供給されている。加算器２４には舵角センサ１５から出力される実舵角δｒも負符号を与えられて供給されており、操舵量δＰＩＤと実舵角δｒとの差分が演算されるようになっている。演算結果はデッドバンド処理部２６に供給されている。
【００１９】
デッドバンド処理部２６は、入力値である操舵量δＰＩＤと実舵角δｒとの差分の絶対値が所定値ＤＢ未満である場合には内部値δＤを零とし、それ以上の場合には入力値をそのまま内部値δＤとする処理を行う。デッドバンド処理部２６には舵角センサ１５から実舵角δｒも入力されている。そして、デッドバンド処理部２６は、この実舵角δｒと内部値δＤとの和を出力し、舵機１６に供給している。こうして、操舵量決定部２２の出力に対する舵角δｒ＋δＤの不感帯を設けている。このデッドバンド処理部２６も、ハードウェアのみによって構成されてもよいし、コンピュータと該コンピュータが実行するプログラムによって構成されてもよい。デッドバンド処理部２６における入力値と内部値との関係は、図３に示される通りである。
【００２０】
制御パラメータ決定部２０は、操舵量決定部２２において操舵量δＰＩＤを決定するために用いる制御パラメータ（比例係数ＫＰ、積分係数ＫＩ及び微分係数ＫＤ）を決定する処理を行うものであり、方位センサ１４から出力される船首方位θと図示しない衛星測位装置又は船速センサから供給されている現在船速Ｖとが入力されている。制御パラメータ決定部２０は、これらのデータに基づいて制御パラメータを決定する。この制御パラメータ決定部２０も、ハードウェアのみによって構成されてもよいし、コンピュータと該コンピュータが実行するプログラムによって構成されてもよい。
【００２１】
具体的には、制御パラメータ決定部２０は、図４に示されるように、挙動検出部５２、挙動特徴量算出部５６、挙動評価値算出部５４、パターンマッチング部５８，制御パラメータ更新部６０及び制御パラメータ設定部６２を含んで構成されている。挙動検出部５２には、加算器１８から出力される偏差θ−θ０が入力されており、船舶の所定挙動（偏差θ−θ０が極大値をとるタイミングから再び極大値をとるタイミングまでの挙動（水平方向の船首揺，ヨーイング））の時間範囲を順次判断する。
【００２２】
例えば、挙動検出部５２に順次入力される偏差θ−θ０に基づいて、最新の偏差θ−θ０から直前の偏差θ−θ０の差分を順次計算し、その値が正から負に変化するタイミングを制御量である船首方位θが極大値をとるタイミングであると判断する。そして、このタイミングを直前の挙動の終了タイミング、且つ次の挙動の開始タイミングと判断する。すなわち、図５に示されるように、加算器１８から出力される偏差θ−θ０は一般には増減を繰り返しており、図中波線で示される、偏差θ−θ０が極大値をとるタイミング、すなわち船首方位θが極大値をとるタイミングを検知し、それをある挙動の開始タイミング、且つ次の挙動の終了タイミングとして挙動特徴量算出部５６に供給するようになっている。なお、挙動検出部５２は、その他、船首方位θが極小値をとるタイミングや、船首方位θの二階微分が符号反転するタイミング等に基づいて、挙動の時間範囲の開始タイミングや終了タイミングを決定してもよい。
【００２３】
挙動特徴量算出部５６には、挙動検出部５２から各挙動の開始タイミング及び終了タイミングが順次供給されるとともに、加算器１８から偏差θ−θ０が順次供給されている。挙動特徴量算出部５６は記憶手段を備えており、少なくとも１挙動分の偏差θ−θ０が記憶されるようになっている。そして、各挙動の時間範囲において加算器１８から供給された偏差θ−θ０に基づいて、該挙動の特徴量を算出するようになっている。なお、挙動特徴量算出部５６に記憶手段を設けることなく、逐次各種挙動特徴量を算出するようにしてもよい。
【００２４】
ここでは、挙動特徴量算出部５６は、各挙動の特徴量として、１つの挙動中に取得される偏差θ−θ０の平均値θｃ、１つの挙動中に取得される偏差θ−θ０の一階微分値ωの平均値ωｃ、１つの挙動中に取得される偏差θ−θ０の最大値と最小値との差Δθ、１つの挙動中に取得される偏差θ−θ０の一階微分ωの最大値と最小値との差Δωを算出するようにしている。図６は、ある挙動に対応する偏差θ−θ０を、横軸が偏差θ−θ０であり、縦軸がその一階微分であるωである位相面に表したものであり、挙動特徴量算出部５６は、同図に示されるθｃ、ωｃ、Δθ及びΔωを特徴量として算出するようにしている。
【００２５】
こうして算出される各特徴量は挙動評価値算出部５４とパターンマッチング部５８に供給されている。具体的には、平均値θｃ及びωｃはパターンマッチング部５８に供給され、平均値θｃ及びωｃと偏差θ−θ０及び一階微分ωの各最大値と最小値の差Δθ及びΔωは挙動評価値算出部５４に供給されている。パターンマッチング部５８には、図示しない衛星測位装置や船速センサから本船舶の速度、すなわち船速Ｖも供給されている。なお、ここでは挙動特徴量として上記のものを採用したが、もちろん他の量を挙動特徴量としてもよい。
【００２６】
パターンマッチング部５８は、挙動検出部５２により順次判断される時間範囲において方位センサ１４により取得される船首方位θに基づいて、各時間範囲において本船舶により行われた挙動が当てはまる挙動パターンを、複数の挙動パターンの中から順次判断する。このパターンマッチング部５８によるパターンマッチング処理は、ここでは後述するメンバーシップ関数群及びファジィルールテーブル群を用いたファジィ推論により行うこととするが、その他、ニューラルネットワーク、ＲＢＦ（Ｒａｄｉａｌ Ｂａｓｉｓ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）ネットワーク、ウェーブレットネットワーク等により行うこととしてもよい。また、より単純に、各挙動パターンに対応する各挙動特徴量の数値範囲を予め決定しておき、実際の挙動に対して算出される挙動特徴量がどの数値範囲に属するかにより、その挙動に対応する挙動パターンを判断してもよい。
【００２７】
また、パターンマッチング部５８は、複数の挙動パターンの各々に対応づけて制御パラメータの組（比例係数ＫＰ、積分係数ＫＩ及び微分係数ＫＤ）を記憶する、制御パラメータ記憶部５９を含んで構成されている。より具体的には、制御パラメータ記憶部５９は、各挙動パターン（前件部）に対応づけて制御パラメータの組（後件部シングルトン）を複数記憶しており、各組は船速Ｖに対応づけられている。すなわち、制御パターン記憶部５９は、挙動パターンと船速Ｖの組合せに対応づけて制御パラメータの組を記憶している。この制御パラメータ記憶部５９は、例えばＲＡＭやＲＯＭ、或いはハードディスク記憶装置等の公知の記憶手段を含んで構成されてよい。そして、パターンマッチング部５８は、こうして順次判断される、各挙動が当てはまる挙動パターンに対応づけて、制御パラメータ記憶部５９に記憶される制御パラメータの組を順次読み出し、それを制御パラメータ設定部６２に供給している。なお、各挙動が当てはまる挙動パターンが複数ある場合には、それらに対応する制御パラメータの重心等を制御パラメータ設定部６２に供給すればよい。
【００２８】
ここで、パターンマッチング部５８による処理をファジィ推論により行う例について説明する。図７は、パターンマッチング部５８に記憶されている、メンバーシップ関数群の一例を示す図である。パターンマッチング部５８に入力される特徴量θｃ及びωｃは、同図（ａ）及び（ｂ）に示されるメンバーシップ関数に照査され、それぞれの特徴量θｃ及びωｃと各ファジィ集合との適合度が算出される。同様に、パターンマッチング部５８に入力される船速Ｖも、同図（ｃ）に示されるメンバーシップ関数に照査され、それと各ファジィ集合との適合度が算出される。その後、こうして算出される適合度に基づいて１又は複数のＩＦ−ＴＨＥＮルールが選出される。
【００２９】
図８は、制御パラメータ記憶部５９に記憶されている、ファジィルールテーブル群の一例を示す図である。同図に示すように、制御パラメータ記憶部５９では、特徴量θｃと特徴量ωｃと船速Ｖとを前件部とし、制御パラメータの組Ｐｍｎ（シングルトン）を後件部とする３入力１出力ファジィルールテーブルを複数記憶している（３入力１出力ファジィルールテーブルが制御パラメータ（ＫＰ，ＫＩ，ＫＤ）毎に記憶されている）。なお、ここでは船速Ｖが負の場合、手動による操舵が行われる。同テーブル群から、特徴量θｃ及びωｃ並びに船速Ｖに対応する制御パラメータの組Ｐｍｎを取得できるようになっている。こうして取得される制御パラメータの組は、制御パラメータ設定部６２によって、操舵量決定部２２に含まれる係数乗算部３２，３４，３８にそれぞれ設定されるようになっている（後述するように、適応制御とする場合には、制御パラメータにそれぞれ所定値を加算したものを操舵量決定部２２に供給することになる）。
【００３０】
挙動評価値算出部５４は、上述のように挙動特徴量算出部５６から各挙動の特徴量を取得する。そして、それら特徴量に基づいて各挙動に対する評価値ｆを算出する。この評価値ｆは、例えば次式に従って算出され、制御パラメータ更新部６０に供給される。
【００３１】
【数１】
ｆ＝θｃ２＋ωｃ２＋Δθ２＋Δω２
【００３２】
ここで、特徴量θｃ及びωｃは各挙動の原点からの全体的なずれを表しており、これらの値が小さいほど望ましい挙動であると判断できる。また、特徴量Δθ及びΔωは各挙動の大きさを表しており、これらの値が小さいほど望ましい挙動であると判断できる。そこで、本自動操舵制御装置１０では、これらの値の増加関数である上記評価値ｆを最小化するよう、制御パラメータ記憶部５９に記憶されている制御パラメータを更新するようにしている。
【００３３】
すなわち、制御パラメータ設定部６２は、制御パラメータ記憶部５９から読み出された制御パラメータ（比例係数ＫＰ、積分係数ＫＩ及び微分係数ＫＤ）のうち、最も実際の挙動に対する適合度が高かった挙動パターンに対応するものを更新量ΔＫＰ，ΔＫＩ及びΔＫＤだけそれぞれ増加させ、制御パラメータ記憶部５９の記憶内容を更新する。そして、パターンマッチング部５８により、再度挙動パターンに対応する制御パラメータの組を読み出し、その重心等を制御パラメータ設定部６２に供給する。そして、この制御パラメータは、制御パラメータ設定部６２により操舵量決定部２２に供給される。なお、更新量ΔＫＰ、ΔＫＩ及びΔＫＤは、固定値であってもよいが、船首方位θやそれに基づく挙動特徴量等に基づいて算出されるようにすれば好適である。例えば、連続する挙動の各評価値ｆｎ＋１及びｆｎの差分に比例する量としてもよい。なお、この場合は、ΔＫＰ、ΔＫＩ及びΔＫＤが負になることもあり得る。更新量ΔＫＰ等が負値を取りうる場合には、以下の説明において、比例係数ＫＰ等の増加は、比例係数ＫＰ等に更新量ΔＫＰ等を加算することを意味し、比例係数ＫＰ等の減少は、比例係数ＫＰ等から更新量ΔＫＰ等を減算することを意味する。
【００３４】
制御パラメータ更新部６０は、上記のようにして供給される制御パラメータに基づいて操舵量決定部２２により制御を行った結果、次の挙動の評価が向上していれば（評価値が減少していれば）、ΔＫＰ，ΔＫＩ及びΔＫＤだけ各制御パラメータを増加させたことが制御の改善に貢献したと判断し、前回の挙動に対する適合度が最も高かった挙動パターンに対応する各制御パラメータを、さらにΔＫＰ，ΔＫＩ及びΔＫＤだけ増加させる。また、次の挙動の評価が低下していれば（評価値が増加していれば）、ΔＫＰ，ΔＫＩ及びΔＫＤだけ各制御パラメータを増加させたことが制御の悪化に繋がったと判断し、２ΔＫＰ，２ΔＫＩ及び２ΔＫＤだけ各制御パラメータを減少させる。
【００３５】
こうして、上記評価値ｆを最小化するよう、制御パラメータ記憶部５９に記憶されている各制御パラメータを順次更新するようにしている。これにより、事前のパラメータ設定を詳細にしなくても、各種船舶において好適に挙動を制御できる制御パラメータを次第に得ることができる。なお、以上の説明では、実際の挙動に対して最も適合度が高かった挙動パターン、いわゆる勝者パターンに対応する制御パラメータのみを更新する方式を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。
【００３６】
ここで、本実施形態に係る自動操舵制御装置１０の動作について説明する。
【００３７】
図９及び図１０は、本実施形態に係る自動操舵制御装置１０の動作を示すフロー図である。同図に示すように、この自動操舵制御装置１０では、まず各挙動を特定する数値を格納する変数ｎをメモリに確保し、そこに初期値１を設定する（図９；Ｓ１０１）。次に、予め用意された制御パラメータ（比例係数ＫＰ０、積分係数ＫＩ０及び微分係数ＫＤ０）を操舵量決定部２２に供給し、それにより挙動Ｙ１（Ｙ：Ｙａｗｉｎｇ）の間、舵機１６を制御する（Ｓ１０２）。そして、挙動検出部５２は、偏差θ−θ０により挙動Ｙ１の終了タイミングを監視する（Ｓ１０３）。そして、挙動検出部５２が挙動Ｙ１の終了タイミングを検知すると、それを挙動特徴量算出部５６に通知し、それにより挙動特徴量算出部５６が挙動Ｙ１の特徴量（θｃ，ωｃ，Δθ，Δω）を算出する（Ｓ１０４）。
【００３８】
こうして、算出される特徴量はパターンマッチング部５８及び挙動評価値算出部５４に供給され、パターンマッチング部５８は挙動Ｙ１が最も当てはまる挙動パターンＲ１を決定する（Ｓ１０５）。また、挙動評価値算出部５４は挙動Ｙ１の評価値ｆ１を算出する（Ｓ１０６）。そして、パターンマッチング部５８は、Ｓ１０５において決定された挙動パターンＲ１に対応する制御パラメータを制御パラメータ記憶部５９から読み出し、制御パラメータ設定部６２は、それを上述した更新量ΔＫＰ，ΔＫＩ及びΔＫＤだけ増加させる。そして、こうして更新した制御パラメータを挙動パターンＲ１に対応づけて制御パラメータ記憶部５９に記憶させる。すなわち、挙動パターンＲ１に対応する制御パラメータを更新する。その後、パターンマッチング部５８により更新後の制御パラメータに基づいて再度ファジィ推論された制御パラメータを取得し、それを操舵量決定部２２に供給する（Ｓ１０７）。
【００３９】
その後、操舵量決定部２２は、Ｓ１０７において制御パラメータ設定部６２から供給された制御パラメータを用いて、挙動Ｙ２の間、舵機１６を制御する（図１０；Ｓ１０８）。そして、挙動検出部５２は、偏差θ−θ０により挙動Ｙ２の終了タイミングを監視する（Ｓ１０９）。そして、挙動検出部５２が挙動Ｙ２の終了タイミングを検知すると、それを挙動特徴量算出部５６に通知し、それにより挙動特徴量算出部５６が挙動Ｙ２の特徴量（θｃ，ωｃ，Δθ，Δω）を算出する（Ｓ１１０）。こうして、算出される特徴量はパターンマッチング部５８及び挙動評価値算出部５４に供給され、パターンマッチング部５８は挙動Ｙ２が最も当てはまる挙動パターンＲ２を決定する（Ｓ１１１）。また、挙動評価値算出部５４は挙動Ｙ２の評価値ｆ２を算出する（Ｓ１１２）。
【００４０】
その後、制御パラメータ更新部６０は、挙動Ｙ１の評価値ｆ１よりも挙動Ｙ２の評価値ｆ２の方が小さくなっているか否かを判断する（Ｓ１１３）。そして、小さくなっていれば、挙動Ｙ１における制御が良好に進んだとして、挙動パターンＲ１に対応する制御パラメータをさらに更新量ΔＫＰ，ΔＫＩ及びΔＫＤだけ増加させるよう、制御パラメータ記憶部５９の記憶内容を更新する（Ｓ１１４）。一方、Ｓ１１３において、挙動Ｙ２の評価値ｆ２が挙動Ｙ１の評価値ｆ１以上であると判断すると、挙動パターンＲ１に対応する制御パラメータを更新量２ΔＫＰ，２ΔＫＩ及び２ΔＫＤだけ減少させるよう、制御パラメータ記憶部５９の記憶内容を更新する（Ｓ１１５）。
【００４１】
その後、Ｓ１１１での決定に従い、挙動パターンＲ２に対応する制御パラメータを制御パラメータ記憶部５９から読み出し、制御パラメータ設定部６２は、それを上述した更新量ΔＫＰ，ΔＫＩ及びΔＫＤだけ増加させる。また、制御パラメータ設定部６２は、こうして更新した制御パラメータを、挙動パターンＲ２に対応づけて制御パラメータ記憶部５９に記憶させる。すなわち、挙動パターンＲ２に対応する制御パラメータを更新する。そして、パターンマッチング部５８により更新後の制御パラメータに基づいて再度ファジィ推論された制御パラメータを取得し、それを操舵量決定部２２に供給する（Ｓ１１６）。その後、変数ｎを１だけ増加し（Ｓ１１７）、Ｓ１０８の処理に戻る。こうして、以降はＳ１０８乃至Ｓ１１７の処理を繰り返し、後続の挙動Ｙｎにおいて舵機１６を制御していく。
【００４２】
以上説明した自動操舵装置１０によれば、目標値である基準方位θ０と制御量である船首方位θとの偏差が増減を繰り返す場合に、その増減パターンに対応する制御パラメータを用いて、船舶の制御を好適に行うことができる。また、各挙動に対する評価を行い、それにより制御パラメータを自動更新して適応制御を行うようにしているので、複雑なパラメータ調整作業を経ることなく、様々な船舶の制御を行うことができるようになる。
【００４３】
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、ここでは船舶の操舵制御に本発明を適用する例を示したが、他の移動体にも本発明を同様に適用することができる。また、移動体制御以外にも本発明を同様に適用することができる。さらに、移動体の進行方向のみならず、姿勢制御や速度制御等にも適用することができ、移動体以外であっても、温度や濃度等の物理量の制御に適用することができる。また、以上の説明では制御パラメータＫＰ，ＫＩ，ＫＤを同時に更新するようにしたが、所定挙動数毎に順に、１種類ずつ順に制御パラメータを更新するようにすれば、制御パラメータ毎の制御に与える影響の違いを反映させた、さらに適切な学習を行うことができる。
【００４４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明では、所定種類の挙動の時間範囲を順次判断し、それら時間範囲において取得される制御量に基づいて、各時間範囲において前記制御対象により行われた前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンを複数の挙動パターンの中から順次判断している。そして、前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンに対応づけて記憶手段に記憶される制御パラメータを順次読み出し、それにより前記制御対象を制御している。こうして、制御対象の挙動を判別し、それを考慮して効率的な制御を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係る自動操舵制御装置の構成を示す図である。
【図２】操舵量決定部の構成を示す図である。
【図３】デッドバンド処理部の処理内容を説明する図である。
【図４】制御パラメータ決定部の構成を示す図である。
【図５】方位差（実方位と目標方位との差）の経時変化を示す図である。
【図６】挙動あたりの方位差とその一階微分の推移を位相面で示す図である。
【図７】メンバーシップ関数群の一例を示す図である。
【図８】ファジィルールテーブル群の一例を示す図である。
【図９】本発明の実施形態に係る自動操舵制御装置の動作を示すフロー図である。
【図１０】本発明の実施形態に係る自動操舵制御装置の動作を示すフロー図である。
【符号の説明】
１０ 自動操舵制御装置、１２ 針路設定部、１４ 方位センサ、１５ 舵角センサ、１６ 舵機、１８，２４，４０ 加算器、２０ 制御パラメータ決定部、２２ 操舵量決定部、２６ デッドバンド処理部、３０ 積分器、３２ 積分パラメータ乗算部、３４ 比例パラメータ乗算部、３６ 微分器、３８ 微分パラメータ乗算部、５２ 挙動検出部、５４ 挙動評価値算出部、５６ 挙動特徴量算出部、５８ パターンマッチング部、６０ 制御パラメータ更新部、６２ 制御パラメータ設定部。
【発明の属する技術分野】
本発明は制御装置及び方法に関し、特に複数の挙動パターンのいずれかに当てはまる挙動を繰り返す制御対象を好適に制御する技術に関する。
【０００２】
【背景技術】
従来一般のリアルタイム制御技術では、ある時刻の制御量を、例えば該制御量と目標値との偏差によって評価し、それにより次の時刻で用いる操作量を決定している。しかしながら、周波数帯域が制御量出力信号と重なっていたり、周波数帯域が不定（未知又は時変）であったりして、従来一般のフィルタリングでは除去困難な外乱が制御量に重畳されている場合には、制御量を適切に評価することが困難であり、それ故、制御対象を適切に制御することが困難であるという問題がある。
【０００３】
本発明は上記背景のもとでなされたものであって、その目的は、複数の挙動パターンのいずれかに当てはまる挙動を繰り返す制御対象を、従来一般のフィルタリングでは除去困難な外乱の影響を可及的に排して、好適に制御することができる制御装置及び方法を提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明に係る制御装置は、制御対象に関する制御量を制御する制御装置であって、制御量を順次取得する制御量取得手段と、前記制御量取得手段により取得される制御量に基づいて、前記制御対象により行われる所定種類の挙動の時間範囲を順次判断する時間範囲判断手段と、前記時間範囲判断手段により順次判断される時間範囲において前記制御量取得手段により取得される制御量に基づいて、各時間範囲において前記制御対象により行われた前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンを複数の挙動パターンの中から順次判断する挙動パターン判断手段と、前記複数の挙動パターンの各々に対応づけて制御パラメータを記憶する制御パラメータ記憶手段と、前記挙動パターン判断手段により順次判断される、前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンに対応づけて前記制御パラメータ記憶手段に記憶される制御パラメータを順次読み出す制御パラメータ読み出し手段と、前記制御パラメータ読み出し手段により順次読み出される制御パラメータに基づいて、前記制御対象を制御する制御手段と、を含むことを特徴とする。
【０００５】
また、本発明に係る制御方法は、制御対象に関する制御量を制御する制御方法であって、制御量を順次取得する制御量取得ステップと、前記制御量取得ステップで取得される制御量に基づいて、前記制御対象により行われる所定種類の挙動の時間範囲を順次判断する時間範囲判断ステップと、前記時間範囲判断ステップで順次判断される時間範囲において前記制御量取得ステップで取得される制御量に基づいて、各時間範囲において前記制御対象により行われた前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンを複数の挙動パターンの中から順次判断する挙動パターン判断ステップと、前記複数の挙動パターンの各々に対応づけて制御パラメータを記憶する制御パラメータ記憶手段から、前記挙動パターン判断ステップで順次判断される、前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンに対応づけて記憶される制御パラメータを順次読み出す制御パラメータ読み出しステップと、前記制御パラメータ読み出しステップで順次読み出される制御パラメータに基づいて、前記制御対象を制御する制御ステップと、を含むことを特徴とする。
【０００６】
本発明によれば、制御量が順次取得され、該制御量に基づいて制御対象により行われる所定種類の挙動の時間範囲が順次判断される。制御対象は船舶、自動車、二輪車、航空機、ロボット、建造物等、何であってもよく、制御量は位置、姿勢、温度、濃度等、何であってもよい。また、所定種類の挙動の時間範囲は、例えば制御量が極大値をとるタイミングを始期とし、次に極大値をとるタイミングを終期とする時間範囲である。その他、制御量が極小値をとるタイミングから次に極小値をとるタイミングまでの時間範囲であってもよいし、制御量が極小値をとるタイミングから次に極大値をとるタイミングまでの時間範囲、制御量が変曲するタイミングから次に変曲するタイミングまでの時間範囲、制御量が目標値に一致するタイミングから次に一致するタイミングまでの時間範囲等であってもよい。いずれにしても、所定種類の挙動の時間範囲は、順次取得される制御量に基づいて順次判断されるようになっている。
【０００７】
そして、各時間範囲において取得される制御量に基づき、その時間範囲において行われる挙動が当てはまる挙動パターンが複数の挙動パターンの中から順次判断される。そして、判断される挙動パターンに対応づけて記憶されている制御パラメータに基づいて制御対象が制御されるようになっている。こうして、本発明によれば、制御対象の挙動を判別して、その判別結果を用いて効率的な制御を行うことができるようになる。
【０００８】
また、本発明の一態様では、前記時間範囲判断手段により順次判断される時間範囲において前記制御量取得手段により取得される制御量に基づいて、各時間範囲において前記制御対象により行われた前記所定種類の挙動に対する評価値を順次算出する挙動評価値算出手段と、前記挙動評価値算出手段により順次算出される評価値に基づいて、前記制御パラメータ記憶手段に記憶される制御パラメータを更新する制御パラメータ更新手段と、をさらに含む。こうすれば、適応制御を行うことができるようになる。なお、評価値は、例えば挙動の大きさを表すもの等であり、挙動の時間範囲における制御量の変化量等を採用することができる。また、この態様では、前記制御パラメータ更新手段は、前記挙動評価値算出手段により順次算出される評価値に対応する前記所定種類の挙動が行われた時間範囲において用いられた制御パラメータを更新するようにしてもよい。
【０００９】
また、本発明の一態様では、前記時間範囲判断手段は、前記制御量取得手段により取得される制御量に基づいて、前記制御量取得手段により取得される制御量が極値をとるタイミングを前記所定種類の挙動の時間範囲の始期及び終期と判断する。こうすれば、比較的簡単に所定種類の挙動の時間範囲を判断することができる。
【００１０】
また、本発明の一態様では、前記制御対象は船舶であり、前記制御量はその針路であり、前記制御手段は前記船舶に備えられた舵機を制御する。こうすれば、船舶の進行方向を好適に制御することができる。
また、本発明に係る制御装置は、制御対象に関する制御量を制御する制御装置であって、制御量を順次取得する制御量取得手段と、前記制御量取得手段により取得される制御量に基づいて、前記制御対象により行われる所定種類の挙動の時間範囲を順次判断する時間範囲判断手段と、前記時間範囲判断手段により順次判断される時間範囲において前記制御量取得手段により取得される制御量に基づいて、各時間範囲において前記制御対象により行われた前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンを複数の挙動パターンの中から順次判断する挙動パターン判断手段と、前記挙動パターン判断手段により順次判断される、前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンに対応する制御パラメータを順次取得する制御パラメータ取得手段と、前記制御パラメータ取得手段により順次取得される制御パラメータに基づいて、前記制御対象を制御する制御手段と、を含むことを特徴とする。
また、本発明に係る制御方法は、制御対象に関する制御量を制御する制御方法であって、制御量を順次取得する制御量取得ステップと、前記制御量取得ステップで取得される制御量に基づいて、前記制御対象により行われる所定種類の挙動の時間範囲を順次判断する時間範囲判断ステップと、前記時間範囲判断ステップで順次判断される時間範囲において前記制御量取得ステップで取得される制御量に基づいて、各時間範囲において前記制御対象により行われた前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンを複数の挙動パターンの中から順次判断する挙動パターン判断ステップと、前記挙動パターン判断ステップで順次判断される、前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンに対応する制御パラメータを順次取得する制御パラメータ取得ステップと、前記制御パラメータ取得ステップで順次取得される制御パラメータに基づいて、前記制御対象を制御する制御ステップと、を含むことを特徴とする。
本発明によれば、制御対象の挙動を判別して、その判別結果を用いて効率的な制御を行うことができるようになる。なお、制御パラメータ取得手段及び制御パラメータ取得ステップでは、ファジィ推論、ニューラルネットワーク、ウェーブレットネットワーク、ＲＢＦ（Ｒａｄｉａｌ Ｂａｓｉｓ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）ネットワーク等を用いて制御パラメータを取得してもよい。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態について図面に基づき詳細に説明する。
【００１２】
図１は、本発明の一実施形態に係る自動操舵制御装置の構成を示す図である。同図に示すように、この自動操舵制御装置１０は、船舶（制御対象）に備えられるものであり、針路設定部１２、方位センサ１４、舵角センサ１５、舵機１６、加算器１８，２４、制御パラメータ決定部２０、操舵量決定部２２及びデッドバンド処理部２６を含んで構成されており、舵機１６を自動操作して、船舶の船首方位を制御するようになっている。
【００１３】
針路設定部１２は、本船舶の進むべき方位θ０（目標値）を出力する。この方位θ０は、方位設定つまみにより手動設定されてもよいし、例えば衛星測位システムを含んで構成される公知の船舶機器により演算生成されてもよい。この方位θ０は、真北を基準とし、そこからのずれ角を右（東）回りに０°〜３６０°の範囲で表したものである。針路設定部１２の出力は負符号を与えられて加算器１８に供給されている。
【００１４】
方位センサ１４は、本船舶の舳先が現在向いている方位θ（制御量）を所定時間毎に出力する。この船首方位θも、真北を基準とし、そこからのずれ角を右（東）回りに０°〜３６０°の範囲で表したものであり、加算器１８及び制御パラメータ決定部２０に供給されている。なお、船首方位θは、例えばローパスフィルタを施してから出力してもよい（加算器１８の出力に対してローパスフィルタを施してもよい）。
【００１５】
舵機１６は、本船舶に備えられた舵を例えば油圧ポンプやシリンダ等により駆動する舵機駆動部と、実舵角を指令舵角に一致させる舵機制御部と、を含んで構成された公知の船舶機器である。舵機１６には、舵角センサ１５が接続されており、該舵角センサ１５から現在の舵角、すなわち実舵角δｒが出力されるようになっている。実舵角δｒは加算器２４及びデッドバンド処理部２６に供給されている。また、舵機１６は、デッドバンド処理部２６から指令舵角δｒ＋δＤを入力することにより、実舵角をδｒからδｒ＋δＤに変化させるようになっている。
【００１６】
加算器１８は、方位センサ１４から出力される船首方位θと針路設定部１２から出力される基準方位θ０との偏差を生成し、それを操舵量決定部２２に供給している。なお、加算器１８から出力される偏差θ−θ０は、±１８０°の範囲に正規化される。
【００１７】
操舵量決定部２２はＰＩＤ制御（比例制御＋積分制御＋微分制御）を行う公知の制御手段であって、加算器１８及び制御パラメータ決定部２０の出力が供給されており、制御パラメータ決定部２０から供給される制御パラメータ（比例係数ＫＰ、積分係数ＫＩ及び微分係数ＫＤ）に基づいて、加算器１８から供給される方位偏差θ−θ０（±１８０°の範囲に正規化したもの）から操舵量δＰＩＤを算出する。この操舵量決定部２２はハードウェアのみによって構成されてもよいし、コンピュータと該コンピュータが実行するプログラムによって構成されてもよく、具体的には、図２に示すように、操舵量決定部２２は、積分器３０、微分器３６、係数乗算器３２，３４，３８、加算器４０を含んで構成されている。そして、加算器１８から出力される偏差θ−θ０に対して、積分器３０により積分するとともに、積分結果に対して係数乗算器３２により積分係数ＫＩを乗算する。また、並行して係数乗算器３４により比例係数ＫＰを乗算する。さらに、並行して微分器３６により微分するとともに、微分結果に対して係数乗算器３８により微分係数ＫＤを乗算する。加算器４０には、それらの演算結果が入力されており、総和を操舵量δＰＩＤとして出力するようになっている。
【００１８】
この操舵量δＰＩＤは加算器２４に供給されている。加算器２４には舵角センサ１５から出力される実舵角δｒも負符号を与えられて供給されており、操舵量δＰＩＤと実舵角δｒとの差分が演算されるようになっている。演算結果はデッドバンド処理部２６に供給されている。
【００１９】
デッドバンド処理部２６は、入力値である操舵量δＰＩＤと実舵角δｒとの差分の絶対値が所定値ＤＢ未満である場合には内部値δＤを零とし、それ以上の場合には入力値をそのまま内部値δＤとする処理を行う。デッドバンド処理部２６には舵角センサ１５から実舵角δｒも入力されている。そして、デッドバンド処理部２６は、この実舵角δｒと内部値δＤとの和を出力し、舵機１６に供給している。こうして、操舵量決定部２２の出力に対する舵角δｒ＋δＤの不感帯を設けている。このデッドバンド処理部２６も、ハードウェアのみによって構成されてもよいし、コンピュータと該コンピュータが実行するプログラムによって構成されてもよい。デッドバンド処理部２６における入力値と内部値との関係は、図３に示される通りである。
【００２０】
制御パラメータ決定部２０は、操舵量決定部２２において操舵量δＰＩＤを決定するために用いる制御パラメータ（比例係数ＫＰ、積分係数ＫＩ及び微分係数ＫＤ）を決定する処理を行うものであり、方位センサ１４から出力される船首方位θと図示しない衛星測位装置又は船速センサから供給されている現在船速Ｖとが入力されている。制御パラメータ決定部２０は、これらのデータに基づいて制御パラメータを決定する。この制御パラメータ決定部２０も、ハードウェアのみによって構成されてもよいし、コンピュータと該コンピュータが実行するプログラムによって構成されてもよい。
【００２１】
具体的には、制御パラメータ決定部２０は、図４に示されるように、挙動検出部５２、挙動特徴量算出部５６、挙動評価値算出部５４、パターンマッチング部５８，制御パラメータ更新部６０及び制御パラメータ設定部６２を含んで構成されている。挙動検出部５２には、加算器１８から出力される偏差θ−θ０が入力されており、船舶の所定挙動（偏差θ−θ０が極大値をとるタイミングから再び極大値をとるタイミングまでの挙動（水平方向の船首揺，ヨーイング））の時間範囲を順次判断する。
【００２２】
例えば、挙動検出部５２に順次入力される偏差θ−θ０に基づいて、最新の偏差θ−θ０から直前の偏差θ−θ０の差分を順次計算し、その値が正から負に変化するタイミングを制御量である船首方位θが極大値をとるタイミングであると判断する。そして、このタイミングを直前の挙動の終了タイミング、且つ次の挙動の開始タイミングと判断する。すなわち、図５に示されるように、加算器１８から出力される偏差θ−θ０は一般には増減を繰り返しており、図中波線で示される、偏差θ−θ０が極大値をとるタイミング、すなわち船首方位θが極大値をとるタイミングを検知し、それをある挙動の開始タイミング、且つ次の挙動の終了タイミングとして挙動特徴量算出部５６に供給するようになっている。なお、挙動検出部５２は、その他、船首方位θが極小値をとるタイミングや、船首方位θの二階微分が符号反転するタイミング等に基づいて、挙動の時間範囲の開始タイミングや終了タイミングを決定してもよい。
【００２３】
挙動特徴量算出部５６には、挙動検出部５２から各挙動の開始タイミング及び終了タイミングが順次供給されるとともに、加算器１８から偏差θ−θ０が順次供給されている。挙動特徴量算出部５６は記憶手段を備えており、少なくとも１挙動分の偏差θ−θ０が記憶されるようになっている。そして、各挙動の時間範囲において加算器１８から供給された偏差θ−θ０に基づいて、該挙動の特徴量を算出するようになっている。なお、挙動特徴量算出部５６に記憶手段を設けることなく、逐次各種挙動特徴量を算出するようにしてもよい。
【００２４】
ここでは、挙動特徴量算出部５６は、各挙動の特徴量として、１つの挙動中に取得される偏差θ−θ０の平均値θｃ、１つの挙動中に取得される偏差θ−θ０の一階微分値ωの平均値ωｃ、１つの挙動中に取得される偏差θ−θ０の最大値と最小値との差Δθ、１つの挙動中に取得される偏差θ−θ０の一階微分ωの最大値と最小値との差Δωを算出するようにしている。図６は、ある挙動に対応する偏差θ−θ０を、横軸が偏差θ−θ０であり、縦軸がその一階微分であるωである位相面に表したものであり、挙動特徴量算出部５６は、同図に示されるθｃ、ωｃ、Δθ及びΔωを特徴量として算出するようにしている。
【００２５】
こうして算出される各特徴量は挙動評価値算出部５４とパターンマッチング部５８に供給されている。具体的には、平均値θｃ及びωｃはパターンマッチング部５８に供給され、平均値θｃ及びωｃと偏差θ−θ０及び一階微分ωの各最大値と最小値の差Δθ及びΔωは挙動評価値算出部５４に供給されている。パターンマッチング部５８には、図示しない衛星測位装置や船速センサから本船舶の速度、すなわち船速Ｖも供給されている。なお、ここでは挙動特徴量として上記のものを採用したが、もちろん他の量を挙動特徴量としてもよい。
【００２６】
パターンマッチング部５８は、挙動検出部５２により順次判断される時間範囲において方位センサ１４により取得される船首方位θに基づいて、各時間範囲において本船舶により行われた挙動が当てはまる挙動パターンを、複数の挙動パターンの中から順次判断する。このパターンマッチング部５８によるパターンマッチング処理は、ここでは後述するメンバーシップ関数群及びファジィルールテーブル群を用いたファジィ推論により行うこととするが、その他、ニューラルネットワーク、ＲＢＦ（Ｒａｄｉａｌ Ｂａｓｉｓ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）ネットワーク、ウェーブレットネットワーク等により行うこととしてもよい。また、より単純に、各挙動パターンに対応する各挙動特徴量の数値範囲を予め決定しておき、実際の挙動に対して算出される挙動特徴量がどの数値範囲に属するかにより、その挙動に対応する挙動パターンを判断してもよい。
【００２７】
また、パターンマッチング部５８は、複数の挙動パターンの各々に対応づけて制御パラメータの組（比例係数ＫＰ、積分係数ＫＩ及び微分係数ＫＤ）を記憶する、制御パラメータ記憶部５９を含んで構成されている。より具体的には、制御パラメータ記憶部５９は、各挙動パターン（前件部）に対応づけて制御パラメータの組（後件部シングルトン）を複数記憶しており、各組は船速Ｖに対応づけられている。すなわち、制御パターン記憶部５９は、挙動パターンと船速Ｖの組合せに対応づけて制御パラメータの組を記憶している。この制御パラメータ記憶部５９は、例えばＲＡＭやＲＯＭ、或いはハードディスク記憶装置等の公知の記憶手段を含んで構成されてよい。そして、パターンマッチング部５８は、こうして順次判断される、各挙動が当てはまる挙動パターンに対応づけて、制御パラメータ記憶部５９に記憶される制御パラメータの組を順次読み出し、それを制御パラメータ設定部６２に供給している。なお、各挙動が当てはまる挙動パターンが複数ある場合には、それらに対応する制御パラメータの重心等を制御パラメータ設定部６２に供給すればよい。
【００２８】
ここで、パターンマッチング部５８による処理をファジィ推論により行う例について説明する。図７は、パターンマッチング部５８に記憶されている、メンバーシップ関数群の一例を示す図である。パターンマッチング部５８に入力される特徴量θｃ及びωｃは、同図（ａ）及び（ｂ）に示されるメンバーシップ関数に照査され、それぞれの特徴量θｃ及びωｃと各ファジィ集合との適合度が算出される。同様に、パターンマッチング部５８に入力される船速Ｖも、同図（ｃ）に示されるメンバーシップ関数に照査され、それと各ファジィ集合との適合度が算出される。その後、こうして算出される適合度に基づいて１又は複数のＩＦ−ＴＨＥＮルールが選出される。
【００２９】
図８は、制御パラメータ記憶部５９に記憶されている、ファジィルールテーブル群の一例を示す図である。同図に示すように、制御パラメータ記憶部５９では、特徴量θｃと特徴量ωｃと船速Ｖとを前件部とし、制御パラメータの組Ｐｍｎ（シングルトン）を後件部とする３入力１出力ファジィルールテーブルを複数記憶している（３入力１出力ファジィルールテーブルが制御パラメータ（ＫＰ，ＫＩ，ＫＤ）毎に記憶されている）。なお、ここでは船速Ｖが負の場合、手動による操舵が行われる。同テーブル群から、特徴量θｃ及びωｃ並びに船速Ｖに対応する制御パラメータの組Ｐｍｎを取得できるようになっている。こうして取得される制御パラメータの組は、制御パラメータ設定部６２によって、操舵量決定部２２に含まれる係数乗算部３２，３４，３８にそれぞれ設定されるようになっている（後述するように、適応制御とする場合には、制御パラメータにそれぞれ所定値を加算したものを操舵量決定部２２に供給することになる）。
【００３０】
挙動評価値算出部５４は、上述のように挙動特徴量算出部５６から各挙動の特徴量を取得する。そして、それら特徴量に基づいて各挙動に対する評価値ｆを算出する。この評価値ｆは、例えば次式に従って算出され、制御パラメータ更新部６０に供給される。
【００３１】
【数１】
ｆ＝θｃ２＋ωｃ２＋Δθ２＋Δω２
【００３２】
ここで、特徴量θｃ及びωｃは各挙動の原点からの全体的なずれを表しており、これらの値が小さいほど望ましい挙動であると判断できる。また、特徴量Δθ及びΔωは各挙動の大きさを表しており、これらの値が小さいほど望ましい挙動であると判断できる。そこで、本自動操舵制御装置１０では、これらの値の増加関数である上記評価値ｆを最小化するよう、制御パラメータ記憶部５９に記憶されている制御パラメータを更新するようにしている。
【００３３】
すなわち、制御パラメータ設定部６２は、制御パラメータ記憶部５９から読み出された制御パラメータ（比例係数ＫＰ、積分係数ＫＩ及び微分係数ＫＤ）のうち、最も実際の挙動に対する適合度が高かった挙動パターンに対応するものを更新量ΔＫＰ，ΔＫＩ及びΔＫＤだけそれぞれ増加させ、制御パラメータ記憶部５９の記憶内容を更新する。そして、パターンマッチング部５８により、再度挙動パターンに対応する制御パラメータの組を読み出し、その重心等を制御パラメータ設定部６２に供給する。そして、この制御パラメータは、制御パラメータ設定部６２により操舵量決定部２２に供給される。なお、更新量ΔＫＰ、ΔＫＩ及びΔＫＤは、固定値であってもよいが、船首方位θやそれに基づく挙動特徴量等に基づいて算出されるようにすれば好適である。例えば、連続する挙動の各評価値ｆｎ＋１及びｆｎの差分に比例する量としてもよい。なお、この場合は、ΔＫＰ、ΔＫＩ及びΔＫＤが負になることもあり得る。更新量ΔＫＰ等が負値を取りうる場合には、以下の説明において、比例係数ＫＰ等の増加は、比例係数ＫＰ等に更新量ΔＫＰ等を加算することを意味し、比例係数ＫＰ等の減少は、比例係数ＫＰ等から更新量ΔＫＰ等を減算することを意味する。
【００３４】
制御パラメータ更新部６０は、上記のようにして供給される制御パラメータに基づいて操舵量決定部２２により制御を行った結果、次の挙動の評価が向上していれば（評価値が減少していれば）、ΔＫＰ，ΔＫＩ及びΔＫＤだけ各制御パラメータを増加させたことが制御の改善に貢献したと判断し、前回の挙動に対する適合度が最も高かった挙動パターンに対応する各制御パラメータを、さらにΔＫＰ，ΔＫＩ及びΔＫＤだけ増加させる。また、次の挙動の評価が低下していれば（評価値が増加していれば）、ΔＫＰ，ΔＫＩ及びΔＫＤだけ各制御パラメータを増加させたことが制御の悪化に繋がったと判断し、２ΔＫＰ，２ΔＫＩ及び２ΔＫＤだけ各制御パラメータを減少させる。
【００３５】
こうして、上記評価値ｆを最小化するよう、制御パラメータ記憶部５９に記憶されている各制御パラメータを順次更新するようにしている。これにより、事前のパラメータ設定を詳細にしなくても、各種船舶において好適に挙動を制御できる制御パラメータを次第に得ることができる。なお、以上の説明では、実際の挙動に対して最も適合度が高かった挙動パターン、いわゆる勝者パターンに対応する制御パラメータのみを更新する方式を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。
【００３６】
ここで、本実施形態に係る自動操舵制御装置１０の動作について説明する。
【００３７】
図９及び図１０は、本実施形態に係る自動操舵制御装置１０の動作を示すフロー図である。同図に示すように、この自動操舵制御装置１０では、まず各挙動を特定する数値を格納する変数ｎをメモリに確保し、そこに初期値１を設定する（図９；Ｓ１０１）。次に、予め用意された制御パラメータ（比例係数ＫＰ０、積分係数ＫＩ０及び微分係数ＫＤ０）を操舵量決定部２２に供給し、それにより挙動Ｙ１（Ｙ：Ｙａｗｉｎｇ）の間、舵機１６を制御する（Ｓ１０２）。そして、挙動検出部５２は、偏差θ−θ０により挙動Ｙ１の終了タイミングを監視する（Ｓ１０３）。そして、挙動検出部５２が挙動Ｙ１の終了タイミングを検知すると、それを挙動特徴量算出部５６に通知し、それにより挙動特徴量算出部５６が挙動Ｙ１の特徴量（θｃ，ωｃ，Δθ，Δω）を算出する（Ｓ１０４）。
【００３８】
こうして、算出される特徴量はパターンマッチング部５８及び挙動評価値算出部５４に供給され、パターンマッチング部５８は挙動Ｙ１が最も当てはまる挙動パターンＲ１を決定する（Ｓ１０５）。また、挙動評価値算出部５４は挙動Ｙ１の評価値ｆ１を算出する（Ｓ１０６）。そして、パターンマッチング部５８は、Ｓ１０５において決定された挙動パターンＲ１に対応する制御パラメータを制御パラメータ記憶部５９から読み出し、制御パラメータ設定部６２は、それを上述した更新量ΔＫＰ，ΔＫＩ及びΔＫＤだけ増加させる。そして、こうして更新した制御パラメータを挙動パターンＲ１に対応づけて制御パラメータ記憶部５９に記憶させる。すなわち、挙動パターンＲ１に対応する制御パラメータを更新する。その後、パターンマッチング部５８により更新後の制御パラメータに基づいて再度ファジィ推論された制御パラメータを取得し、それを操舵量決定部２２に供給する（Ｓ１０７）。
【００３９】
その後、操舵量決定部２２は、Ｓ１０７において制御パラメータ設定部６２から供給された制御パラメータを用いて、挙動Ｙ２の間、舵機１６を制御する（図１０；Ｓ１０８）。そして、挙動検出部５２は、偏差θ−θ０により挙動Ｙ２の終了タイミングを監視する（Ｓ１０９）。そして、挙動検出部５２が挙動Ｙ２の終了タイミングを検知すると、それを挙動特徴量算出部５６に通知し、それにより挙動特徴量算出部５６が挙動Ｙ２の特徴量（θｃ，ωｃ，Δθ，Δω）を算出する（Ｓ１１０）。こうして、算出される特徴量はパターンマッチング部５８及び挙動評価値算出部５４に供給され、パターンマッチング部５８は挙動Ｙ２が最も当てはまる挙動パターンＲ２を決定する（Ｓ１１１）。また、挙動評価値算出部５４は挙動Ｙ２の評価値ｆ２を算出する（Ｓ１１２）。
【００４０】
その後、制御パラメータ更新部６０は、挙動Ｙ１の評価値ｆ１よりも挙動Ｙ２の評価値ｆ２の方が小さくなっているか否かを判断する（Ｓ１１３）。そして、小さくなっていれば、挙動Ｙ１における制御が良好に進んだとして、挙動パターンＲ１に対応する制御パラメータをさらに更新量ΔＫＰ，ΔＫＩ及びΔＫＤだけ増加させるよう、制御パラメータ記憶部５９の記憶内容を更新する（Ｓ１１４）。一方、Ｓ１１３において、挙動Ｙ２の評価値ｆ２が挙動Ｙ１の評価値ｆ１以上であると判断すると、挙動パターンＲ１に対応する制御パラメータを更新量２ΔＫＰ，２ΔＫＩ及び２ΔＫＤだけ減少させるよう、制御パラメータ記憶部５９の記憶内容を更新する（Ｓ１１５）。
【００４１】
その後、Ｓ１１１での決定に従い、挙動パターンＲ２に対応する制御パラメータを制御パラメータ記憶部５９から読み出し、制御パラメータ設定部６２は、それを上述した更新量ΔＫＰ，ΔＫＩ及びΔＫＤだけ増加させる。また、制御パラメータ設定部６２は、こうして更新した制御パラメータを、挙動パターンＲ２に対応づけて制御パラメータ記憶部５９に記憶させる。すなわち、挙動パターンＲ２に対応する制御パラメータを更新する。そして、パターンマッチング部５８により更新後の制御パラメータに基づいて再度ファジィ推論された制御パラメータを取得し、それを操舵量決定部２２に供給する（Ｓ１１６）。その後、変数ｎを１だけ増加し（Ｓ１１７）、Ｓ１０８の処理に戻る。こうして、以降はＳ１０８乃至Ｓ１１７の処理を繰り返し、後続の挙動Ｙｎにおいて舵機１６を制御していく。
【００４２】
以上説明した自動操舵装置１０によれば、目標値である基準方位θ０と制御量である船首方位θとの偏差が増減を繰り返す場合に、その増減パターンに対応する制御パラメータを用いて、船舶の制御を好適に行うことができる。また、各挙動に対する評価を行い、それにより制御パラメータを自動更新して適応制御を行うようにしているので、複雑なパラメータ調整作業を経ることなく、様々な船舶の制御を行うことができるようになる。
【００４３】
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、ここでは船舶の操舵制御に本発明を適用する例を示したが、他の移動体にも本発明を同様に適用することができる。また、移動体制御以外にも本発明を同様に適用することができる。さらに、移動体の進行方向のみならず、姿勢制御や速度制御等にも適用することができ、移動体以外であっても、温度や濃度等の物理量の制御に適用することができる。また、以上の説明では制御パラメータＫＰ，ＫＩ，ＫＤを同時に更新するようにしたが、所定挙動数毎に順に、１種類ずつ順に制御パラメータを更新するようにすれば、制御パラメータ毎の制御に与える影響の違いを反映させた、さらに適切な学習を行うことができる。
【００４４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明では、所定種類の挙動の時間範囲を順次判断し、それら時間範囲において取得される制御量に基づいて、各時間範囲において前記制御対象により行われた前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンを複数の挙動パターンの中から順次判断している。そして、前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンに対応づけて記憶手段に記憶される制御パラメータを順次読み出し、それにより前記制御対象を制御している。こうして、制御対象の挙動を判別し、それを考慮して効率的な制御を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係る自動操舵制御装置の構成を示す図である。
【図２】操舵量決定部の構成を示す図である。
【図３】デッドバンド処理部の処理内容を説明する図である。
【図４】制御パラメータ決定部の構成を示す図である。
【図５】方位差（実方位と目標方位との差）の経時変化を示す図である。
【図６】挙動あたりの方位差とその一階微分の推移を位相面で示す図である。
【図７】メンバーシップ関数群の一例を示す図である。
【図８】ファジィルールテーブル群の一例を示す図である。
【図９】本発明の実施形態に係る自動操舵制御装置の動作を示すフロー図である。
【図１０】本発明の実施形態に係る自動操舵制御装置の動作を示すフロー図である。
【符号の説明】
１０ 自動操舵制御装置、１２ 針路設定部、１４ 方位センサ、１５ 舵角センサ、１６ 舵機、１８，２４，４０ 加算器、２０ 制御パラメータ決定部、２２ 操舵量決定部、２６ デッドバンド処理部、３０ 積分器、３２ 積分パラメータ乗算部、３４ 比例パラメータ乗算部、３６ 微分器、３８ 微分パラメータ乗算部、５２ 挙動検出部、５４ 挙動評価値算出部、５６ 挙動特徴量算出部、５８ パターンマッチング部、６０ 制御パラメータ更新部、６２ 制御パラメータ設定部。
Claims (8)
- 制御対象に関する制御量を制御する制御装置であって、
制御量を順次取得する制御量取得手段と、
前記制御量取得手段により取得される制御量に基づいて、前記制御対象により行われる所定種類の挙動の時間範囲を順次判断する時間範囲判断手段と、
前記時間範囲判断手段により順次判断される時間範囲において前記制御量取得手段により取得される制御量に基づいて、各時間範囲において前記制御対象により行われた前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンを複数の挙動パターンの中から順次判断する挙動パターン判断手段と、
前記複数の挙動パターンの各々に対応づけて制御パラメータを記憶する制御パラメータ記憶手段と、
前記挙動パターン判断手段により順次判断される、前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンに対応づけて前記制御パラメータ記憶手段に記憶される制御パラメータを順次読み出す制御パラメータ読み出し手段と、
前記制御パラメータ読み出し手段により順次読み出される制御パラメータに基づいて、前記制御対象を制御する制御手段と、
を含むことを特徴とする制御装置。 - 請求項１に記載の制御装置において、
前記時間範囲判断手段により順次判断される時間範囲において前記制御量取得手段により取得される制御量に基づいて、各時間範囲において前記制御対象により行われた前記所定種類の挙動に対する評価値を順次算出する挙動評価値算出手段と、
前記挙動評価値算出手段により順次算出される評価値に基づいて、前記制御パラメータ記憶手段に記憶される制御パラメータを更新する制御パラメータ更新手段と、
をさらに含むことを特徴とする制御装置。 - 請求項２に記載の制御装置において、
前記制御パラメータ更新手段は、前記挙動評価値算出手段により順次算出される評価値に対応する前記所定種類の挙動が行われた時間範囲において用いられた制御パラメータを更新する
ことを特徴とする制御装置。 - 請求項１乃至３のいずれかに記載の制御装置において、
前記時間範囲判断手段は、前記制御量取得手段により取得される制御量に基づいて、前記制御量取得手段により取得される制御量が極値をとるタイミングを前記所定種類の挙動の時間範囲の始期及び終期と判断する
ことを特徴とする制御装置。 - 請求項１乃至４のいずれかに記載の制御装置において、
前記制御対象は船舶であり、
前記制御量はその針路であり、
前記制御手段は前記船舶に備えられた舵機を制御する
ことを特徴とする制御装置。 - 制御対象に関する制御量を制御する制御方法であって、
制御量を順次取得する制御量取得ステップと、
前記制御量取得ステップで取得される制御量に基づいて、前記制御対象により行われる所定種類の挙動の時間範囲を順次判断する時間範囲判断ステップと、
前記時間範囲判断ステップで順次判断される時間範囲において前記制御量取得ステップで取得される制御量に基づいて、各時間範囲において前記制御対象により行われた前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンを複数の挙動パターンの中から順次判断する挙動パターン判断ステップと、
前記複数の挙動パターンの各々に対応づけて制御パラメータを記憶する制御パラメータ記憶手段から、前記挙動パターン判断ステップで順次判断される、前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンに対応づけて記憶される制御パラメータを順次読み出す制御パラメータ読み出しステップと、
前記制御パラメータ読み出しステップで順次読み出される制御パラメータに基づいて、前記制御対象を制御する制御ステップと、
を含むことを特徴とする制御方法。 - 制御対象に関する制御量を制御する制御装置であって、
制御量を順次取得する制御量取得手段と、
前記制御量取得手段により取得される制御量に基づいて、前記制御対象により行われる所定種類の挙動の時間範囲を順次判断する時間範囲判断手段と、
前記時間範囲判断手段により順次判断される時間範囲において前記制御量取得手段により取得される制御量に基づいて、各時間範囲において前記制御対象により行われた前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンを複数の挙動パターンの中から順次判断する挙動パターン判断手段と、
前記挙動パターン判断手段により順次判断される、前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンに対応する制御パラメータを順次取得する制御パラメータ取得手段と、
前記制御パラメータ取得手段により順次取得される制御パラメータに基づいて、前記制御対象を制御する制御手段と、
を含むことを特徴とする制御装置。 - 制御対象に関する制御量を制御する制御方法であって、
制御量を順次取得する制御量取得ステップと、
前記制御量取得ステップで取得される制御量に基づいて、前記制御対象により行われる所定種類の挙動の時間範囲を順次判断する時間範囲判断ステップと、
前記時間範囲判断ステップで順次判断される時間範囲において前記制御量取得ステップで取得される制御量に基づいて、各時間範囲において前記制御対象により行われた前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンを複数の挙動パターンの中から順次判断する挙動パターン判断ステップと、
前記挙動パターン判断ステップで順次判断される、前記所定種類の挙動が当てはまる挙動パターンに対応する制御パラメータを順次取得する制御パラメータ取得ステップと、
前記制御パラメータ取得ステップで順次取得される制御パラメータに基づいて、前記制御対象を制御する制御ステップと、
を含むことを特徴とする制御方法。
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