JP2018036773A - データ指向型フィードバック制御装置およびデータ指向型フィードバック制御方法 - Google Patents
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Abstract
Description
き、操作量u(t)を決定し、心理判別手段が、制御量θ(t)に対応する人間の生体情報bio(t)を検出し、この生体情報bio(t)に基づき、人間の心理状態を判別し、この心理状態に対応する心理出力値y(t)を決定し、第2の制御手段が、人間の心理状態の目標値r(t)と心理出力値y(t)との差分ε(t)に基づき、推定目標値w(t)を決定する。
本実施例は、本発明に係る基本的な構成を備えたものである。
(全体回路構成)
図1は、本発明の基本構成を示す図面である。同図において、制御対象装置1は、入力される操作量u(t)に基づき、人間に対する制御量θ(t)を決定する。第1の制御手段(Primary Controller)2は、入力される推定目標値w(t)と制御量θ(t)の差分v(t)に基づき、制御対象装置1に対する操作量u(t)を決定する。心理判別手段3は、制御量θ(t)に対応する人間の生体情報bio(t)を検出し、この生体情報bio(t)に基づき、人間の心理状態を判別し、この心理状態に対応する心理出力値y(t)を決定する。第2の制御手段(Secondary Controller)4は、入力される人間の心理状態の目標値r(t)と心理出力値y(t)との差分ε(t)に基づき、推定目標値w(t)を決定する。
なお、人間の生体情報bio(t)を検出する手段として、CCDカメラによる顔表情の検出、心拍センサによる心拍の検出、CCDカメラによる呼吸(回数や深さ)検出、皮膚インピーダンスセンサによる皮膚抵抗検出、筋電センサによる上肢筋電、下肢筋電の検出、マイクによる音声情報検出等が考えられ、適時、一つ或いは二つ以上の検出手段を用いて、生体情報を検出することが出来る。
次に、人間の生体情報bio(t)として、「感性」を例に述べる。
次脳機能であると言える。
れている。感情はこの円環モデルで表すことができる。しかし、感性は予測(イメージ)と結果(感覚情報)とのギャップを経験・知識と比較する高次脳機能であるので、快/不快および活性/非活性の2軸からなる既存の円環モデルでは十分に表し得ない。そこで、本発明者らは、ラッセルの円環モデルに、時間軸(たとえば、期待感)を第3軸として加えた感性多軸モデルとして、感性を考えている。
ら得られた、感性多軸モデルの各軸の重み付け係数(a,b,c)を示す主観心理軸を用い
て、次の計算式で、感性値を評価する事が出来ることが実証されている。
従って、この感性値を、心理出力値y(t)として用いれば、人間の感性を導入したデータ指向型フィードバック制御装置が実現される。
1.第2の制御手段4の設計手順
本実施例では、下記の手順により,第2の制御手段4の設計を行っている。
データ駆動型制御では、過去の蓄積データが存在しない場合、原理的にPIDゲインを算出することができない。したがって、適当なPIDゲインを使用し、それによる入出力データとPIDゲインからなる情報ベクトルによって初期データベースを作成する。
要求点 ̄φ(t)とデータベースに蓄えられている情報ベクトル ̄φ(j)との距離を次式の重みつきL1ノルムにより求める。
次に、STEP2において選択された近傍に対して、以下で示される,重みつき局所線形平均法(Linearly Weighted Average:LWA)により局所コントローラを構成する。
から学習によって、データベース内の各データセットにおけるPIDゲインを、事前にオフラインで更新する方法を用いる。従って、オフライン更新後に[STEP3]を適用することで、更新後のPIDゲインを制御系に適用できる。
2.FRIT法によるオフライン処理
図3は、一回の実験によって得られた入出力データw0(t),y0(t)および、これらのデータから生成される擬似参照入力〜r(t)によって制御器の制御パラメータを直接的に算出する方法を示している。同図において、符号4は第2の制御手段を、符号5は制御対象装置および第1の制御手段からなるシステムを、符号6は参照モデル作成手段を表す。この出力〜ym(t)は最新の制御パラメータ作成に用いられる。
3.FRIT法を用いたデータ駆動型PID制御のオフライン学習
次に、FRIT法を用いたデータ駆動型PID制御のオフライン学習について、具体的に説明する。まず、閉ループデータでの要求点 ̄φ0(t)におけるPIDゲインを算出するために式(a)により、要求点とデータベース内の情報ベクトルの距離を計算し、k個の近傍データを選択する。続いて、式(b)を用いて以下のPIDゲインKold(t)を算出し、さらに、最急降下法を用いて、PIDゲインKold(t)を学習し、新たにKnew(t)を導出する。この様にして、PIDゲインは最新のデータに書き換えがなされる。
本実施例は、本発明を短下肢装置に展開したものである。
図4(a)は、本実施例の全体構成を示す図面であり、同図において、制御対象となる短下肢装置11は、入力される操作量u(t)に基づき、人間に対する踝の回転量θ(t)を決定する。第1の制御手段(Primary Controller)12は、入力される推定目標値w(t)と踝回転量θ(t)の差分v(t)に基づき、短下肢装置11に対するトルク量u(t)を決定する。快適度判別手段13は、踝回転量θ(t)に対応し、人間の生体情報bio(t)を検出し、この生体情報bio(t)に基づき、人間の心理状態を判別し、この心理状態に対応する快適度y(t)を決定する。第2の制御手段(Secondary Controller)14は、入力される人間の心理状態の目標値r(t)と快適度y(t)との差分ε(t)に基づき、推定目標値w(t)を決定する。目標踝回転算出手段15は、目標となる踝の目標踝回転量rθ(t)を算出する。この目標踝回転量rθ(t)はロボット工学の数式を活用して算出される(詳細は後述する)。
本実施例においては、人間の生体情報bio(t)として、踝回転量θ(t)と目標踝回転量rθ(t)の差分eを用いており、快適度判別手段13ではこの差分eに基づき、快適度y(t)を出力している。これは、実際の踝回転量が目標と踝回転量との間に、誤差(差分)があれば、この誤差に対応して人間の快適度が決定されるとの仮定に基づくものである。具体的にいうと、刺激と感覚量は刺激のlogに比例するとのウェーバー・フェヒナーの法則を利用し、次の関係式を導いている。ここで、Eは定数で、人間に依存して変化するものである。
本実施例では、下記に示すロボット工学等で用いられる手法を用いて、目標踝回転量rθ(t)を基準とし、人間に対する不快を与える誤差として、短下肢装置11の出力である踝回転量θ(t)と、目標踝回転量rθ(t)を用いている。
この内容については、実施例1で示した内容と全く同じであるので、説明は省略する。
次に、本実施例によるシミュレーション結果を示す。
2 第1の制御手段
3 心理判別手段
4 第2の制御手段
11 短下肢装置
12 第1の制御手段
13 快適度判別手段
14 第2の制御手段
15 目標踝回転量算出手段
Claims (9)
- 入力される操作量u(t)に基づき、人間に対する制御量θ(t)を決定する制御対象装置と、
入力される推定目標値w(t)と制御量θ(t)の差分v(t)に基づき、操作量u(t)を決定する第1の制御手段と、
制御量θ(t)に対応する人間の生体情報bio(t)を検出し、この生体情報bio(t)に基づき、人間の心理状態を判別し、この心理状態に対応する心理出力値y(t)を決定する心理判別手段と、
人間の心理状態の目標値r(t)と心理出力値y(t)との差分ε(t)が入力され、差分ε(t)に基づき、推定目標値w(t)を決定する第2の制御手段とを備えた
ことを特徴とするデータ指向型フィードバック制御装置。 - 前記心理判別手段は、快・不快、活性・非活性、期待感の3つの情報を、生体情報bio(t)として検出し、この3つの情報の相関性から感性値を決定し、この感性値を心理出力値y(t)とすることを特徴とする請求項1記載のデータ指向型フィードバック制御装置。
- 前記第2の制御手段は、人間の心理状態の目標値r(t)、心理出力値y(t)、推定目標値w(t)を順次データベースに蓄積し、この蓄積データを用いて、PIDゲインKP、KI、KDを算出し、次の数式で表される最新の推定目標値w(t)を出力することを特徴とする請求項1または請求項2記載のデータ指向型フィードバック制御装置。
- 前記第1の制御手段が、推定目標値w(t)と制御量θ(t)の差分v(t)を入力とし、操作量u(t)を出力とした場合、次の数式で示される制御を行うことを特徴とする請求項1から請求項3の何れかに記載のデータ指向型フィードバック制御装置。
(ただし、KP1,KD1はPD制御のゲイン) - 入力される操作量u(t)に基づき、人間に対する踝回転量θ(t)を決定する短下肢装置と、
入力される推定目標値w(t)と踝回転量θ(t)の差分v(t)に基づき、操作量u(t)を決定する第1の制御手段と、
目標踝回転量rθ(t)を出力する目標踝回転量算出手段と、
踝回転量θ(t)と目標踝回転量rθ(t)の誤差eに対応した快適度y(t)を決定する快適度判別手段と、
人間の心理状態の目標値r(t)と快適度y(t)との差分ε(t) が入力され、差
分ε(t)に基づき、推定目標値w(t)を決定する第2の制御手段とを備えた
ことを特徴とするデータ指向型フィードバック制御装置。 - 前記快適度判別手段の入力を、踝回転量θ(t)と目標踝回転量rθ(t)の誤差eと
し、その出力を快適度y(t)とした場合、次の数式で示される関係式が成立することを特徴とする請求項5記載のデータ指向型フィードバック制御装置。
(ただし、Eは個人に起因する定数) - 前記第2の制御手段は、人間の心理状態の目標値r(t)、快適度y(t)、推定目標値w(t)を順次データベースに蓄積し、この蓄積データを用いて、PIDゲインKP、KI、KDを算出し、次の数式で表される最新の推定目標値w(t)を出力することを特徴とする請求項5または請求項6記載のデータ指向型フィードバック制御装置。
- 前記第1の制御手段が、推定目標値w(t)と踝回転量θ(t)の差分v(t)を入力とし、操作量u(t)を出力とした場合、次の数式で示される制御を行うことを特徴とする請求項5から請求項7の何れかに記載のデータ指向型フィードバック制御装置。
(ただし、KP1,KD1はPD制御のゲイン) - 制御対象装置が、入力される操作量u(t)に基づき、人間に対する制御量θ(t)を決定し、
第1の制御手段が、入力される推定目標値w(t)と制御量θ(t)の差分v(t)に基づき、操作量u(t)を決定し、
心理判別手段が、制御量θ(t)に対応する人間の生体情報bio(t)を検出し、この生体情報bio(t)に基づき、人間の心理状態を判別し、この心理状態に対応する心理出力値y(t)を決定し、
第2の制御手段が、人間の心理状態の目標値r(t)と心理出力値y(t)との差分ε(t)に基づき、推定目標値w(t)を決定する
ことを特徴とするデータ指向型フィードバック制御方法。
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