JP2018125012A - 外乱加速度の推定方法、船体の自動制御方法及び外乱加速度の推定装置並びに外乱加速度の推定用コンピュータプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】船体に働く外乱に基づく加速度である外乱加速度の推定方法であって、船体に備えられたセンサーにて取得されたセンサー情報に基づいて得られた船体の実際の加速度を取得する、実加速度取得ステップと、船体の動力機への指令値に基づいて得られた指令加速度を取得する、指令加速度取得ステップと、船体における無外乱かつ無動力状態の挙動を予め学習した学習済モデルにより予測された予測加速度を取得する、予測加速度取得ステップと、を備え、実加速度、指令加速度及び予測加速度に基づいて外乱加速度を生成する。
【選択図】図14
Description
(1)シミュレータの構成プロセスの自動化ができない。
(2)測定データが順次得られる場合において、それぞれの測定データを逐次的に解析し、シミュレータを逐次的に改善することができない。
(3)計算量が多く、シミュレータに高い付加価値が望めない。
(4)シミュレータが要求するメモリ容量と計算速度及び精度のバランスを、シミュレータの使用環境に応じて速やかに調整できない。
船体に備えられたセンサーにて取得されたセンサー情報に基づいて船体の実際の加速度を取得する、実加速度取得ステップと、
船体の動力機への指令値に基づいて指令加速度を取得する、指令加速度取得ステップと、
船体における無外乱かつ無動力状態の挙動を予め学習した学習済モデルにより予測された予測加速度を取得する、予測加速度取得ステップと、
実加速度、指令加速度及び予測加速度に基づいて外乱加速度を生成する、外乱加速度生成ステップと、
を含む、ことを特徴とする。
上記構成において、学習済モデルは、好ましくは、階層的に分割された状態空間にそれぞれ対応付けられた複数のノードを階層的に配置することにより構成された木構造を有する学習モデルに対して、所定のデータ群を学習させることにより得られたものである。
所定のデータ群は、好ましくは、無外乱かつ無動力の条件における船体の速度状態に関するデータと、無外乱かつ無動力の条件における対応する船体の加速度状態に関するデータと、を含むものである。
センサーは、画像取得手段と角速度検出器と、を含み、センサー情報は、画像取得手段により得られた画像情報と、角速度検出器から得られた角速度情報と、を含み、実加速度は、画像情報の遷移に基づく船体の速度情報と、角速度情報とを微分することにより得られることが好ましい。
外乱加速度生成ステップにおいて、好ましくは、外乱加速度は、実加速度から予測加速度と指令加速度とを減算することにより生成される。
上記構成において、動力機の制御は、好ましくは、船体を一定の位置に留まらせる制御である。
船体に備えられたセンサーにて取得されたセンサー情報に基づいて船体の実際の加速度を取得する、実加速度取得部と、
船体の動力機への指令値に基づいて指令加速度を取得する、指令加速度取得部と、
船体における無外乱かつ無動力状態の挙動を予め学習した学習済のモデルにより予測された予測加速度を取得する、予測加速度取得部と、
実加速度、指令加速度及び予測加速度に基づいて外乱加速度を生成する、外乱加速度生成部と、
を含むことを特徴とする。
船体に備えられたセンサーにて取得されたセンサー情報に基づいて船体の実際の加速度を取得する、実加速度取得ステップと、
船体の動力機への指令値に基づいて指令加速度を取得する、指令加速度取得ステップと、
船体における無外乱かつ無動力状態の挙動を予め学習した学習済のモデルにより予測された予測加速度を取得する、予測加速度取得ステップと、
実加速度、指令加速度及び予測加速度に基づいて外乱加速度を生成する外乱加速度生成ステップと、
を含むことを特徴とする。
本発明によれば、従来のニューラルネットワークやデータベース等による手法では困難であった、計算速度の改善や使用するメモリ容量の削減ができ、種々のシミュレーションが容易にかつ低コストで実行可能な付加価値の高い外乱加速度の推定装置を提供することができる。
本発明によれば、従来の単一連続関数による手法、ニューラルネットワークやデータベース等による手法では困難であった、メモリ容量と計算速度や精度のバランスを速やかに調整することができる外乱加速度の推定用コンピュータプログラムを提供することができる。
図1は、本発明の情報処理装置1を説明するブロック図である。
情報処理装置1は、対象システム2からの状態データ及び/又は状態遷移速度データを取得する状態データ取得手段3と、木構造管理手段5と、ノードデータ管理手段7とからなる木構造4と、を含んで構成されている。
なお、本発明では、情報処理装置1が、力学系の木構造4である場合には、木構造4を力学系の木構造4とも呼ぶ。
図2は、図1に示す情報処理装置1の具体的構成を情報処理装置20として示すブロック図である。
図2に示すように、本発明の情報処理装置20は、中央演算装置(CPU)21と、センサー22と、インターフェース(I/O)23、24と、記憶装置25と、読み出し専用メモリ(ROM)26と、ランダムアクセスメモリ(RAM)27と、を含んで構成されている。本発明の情報処理装置20は、パーソナルコンピュータ(PC)を含んで構成してもよい。さらに小型化のために、CPU21の代わりにマイクロプロッセッサ(Mプ)やマイクロコントローラ(マイコン)等により構成してもよい。
図3は、N階層2次元2分木の木構造管理手段5を模式的に示し、(a)が木構造4、(b)が各階層の状態空間を示す図である。
1階層目の葉ノードは右の状態空間の各領域に対応している。葉ノードは、後述する図7に示すように最外側のノード12である。
木構造管理手段5は、木構造4を用いた階層型学習器であり、根(root)11となるノードがn次元状態空間を表現していると考え、根11から葉の方へn次元(副層)のd分木を形成している。これにより、葉のノードを、根11の状態空間をdn個に分割した各状態空間に一対一に対応させている。
階層、次元、分木は、それぞれ主階層、副階層、軸とも呼ぶ。
木構造管理手段5で管理される木構造データ6のデータ形式の一例を表1に示す。
ノードデータ管理手段7で管理されるノードデータ8のデータ形式の一例を、表2に示す。
図4は、本発明の木構造4の初期化のフロー図である。図4に示すように、ステップST1において、木構造4の初期化を行い、次のステップST2において、データの学習を行う。
ステップST11において、木構造管理手段5の状態データと状態遷移速度データの次元数を初期化する。
ステップST12において、木構造管理手段5が扱う状態と状態遷移ベクトルの要素毎の最大値と最小値を初期化する。
ステップST13において、木構造管理手段5が扱う状態空間の各軸の分割数を初期化する。
ステップST14において、根11のノード(根ノードとも呼ぶ)を初期化し、そのアドレスを根ノード11のアドレスに登録する。
上記ステップにより、木構造管理手段5の初期化が終了する。
ステップST21において、状態とその状態における状態遷移ベクトルとを、木構造4に与える。具体的には、状態データ取得手段3により対象システム2の状態及び状態遷移速度データを取得する。
具体的には、木構造管理手段5により、木構造データ6内の根ノード11のアドレスを特定し、ノードデータ管理手段7を用いて根ノード11の情報を読み込む。処理中ノードを根ノード11とする。
具体的には、処理中ノードの葉側ノード12に、ステップST21で取得した状態データを内包する分割領域を持つものがあるか否かを調べる。
ステップST28において、作成したノード12に移動し、ステップST23に戻る。
図7(a)〜(e)に示すように、図中の8つのノード12(全ノード)は上述した通り、状態遷移ベクトルを保持しており、根11のノードでは2つの状態データの状態遷移ベクトルの加算値を保持することになる。
次に、本発明の情報処理装置1又は20における予測について説明する。
予測とは、上記の学習により状態及び/又は状態遷移速度を予測することである。
図8は、予測の基本フロー図である。
ステップST31において、状態データ取得手段3により対象システム2の状態及び状態遷移速度データを取得する。
ステップST32において、状態遷移速度の予測をする。
ステップST33において、状態遷移速度の予測値9(図1参照)を出力する。
予測を行う際には、状態及び状態遷移速度に関するデータが、木構造管理手段5及びノードデータ管理手段7に入力され、状態及び/又は状態遷移速度が木構造データ6及びノードデータ8により学習される。この学習により状態遷移速度が予測され、状態遷移速度の予測値9が出力される。予測を行う際には、対象システム2の状態の入力を受け取り、状態遷移速度を予測してもよい。
図9に示すように、ステップST41において、状態遷移ベクトルを得たい状態を、木構造4に与える。具体的には、ステップST41では、状態データを取得する。
具体的には、木構造管理手段5により、木構造データ6内の根11のノードのアドレスを特定し、ノードデータ管理手段7を用いて根ノード11の情報を読み込む。処理中のノードを根ノード11とする。
ステップST44において、探索する状態に対応するノード12を、1副階層分探索して、ステップST45に進む。
ノードデータ管理手段7を用いて処理中のノード12のノードデータ8から、状態遷移速度ベクトル数と、状態遷移速度ベクトルの総加算値を読み込む。
次に、状態遷移速度ベクトルの総加算値を状態遷移速度ベクトル数で割ることにより、状態遷移速度の予測値9を作成して、予測値9を出力する。
図10(a)に示すように、状態空間は木構造4の第1主階層に相当するノード12の情報により4分割される。木構造4の各ノード12は、これらの各領域と対応することになる。
ここで、A点に相当する状態が入力され、これに対する状態遷移速度ベクトルの予測を行う場合、木構造4は、図10(b)の網掛けの領域に相当するノード12が記憶した状態遷移速度ベクトルの平均を用いて予測を行う。
B点については近い学習データが無いが、第1主階層で同じ格子にある学習データ群の平均を用いることで、大凡、つまり粗い予測を得ることができる。この状態を「広い汎化」と呼ぶ。このように、データが得られていない状態に対し、学習データが得られている状態つまり、状態遷移ベクトルの対から、状態遷移ベクトルの予測を行うことを汎化と言う。
図11(a)〜(d)の順に階層数が深くなっており、階層数が深くなるほど学習データ(状態遷移ベクトル)が存在しない部分が存在する。データがない領域(図中の網掛け領域)では1階層上の領域が保持する状態遷移ベクトルを用いて予測することを示している。
振り子の挙動である単振動の式よりランダムにデータを求め、6階層2次元3分割の力学系の木構造4で学習させた。単振動は単純振り子の動作を表したものであり、位置と速度の次元空間においてその挙動は円を描くものとなる。
振り子の挙動を学習済みの木構造4に初期状態(x, dx/dt)=(0.1、0)を与えて推定した状態遷移速度ベクトルからの加速度を求め、加速度の積分により速度と、速度の積分により位置を求めた。
プログラム情報を表4に示す。
図12(a)から明らかなように、100回の学習では学習数が少ないために、木構造4の上層データを用いるため予測が正確ではないことが分かる。
一方、図12(b)から明らかなように、5000回の学習では、学習数の増加により単振動の動作予測をより正確に行うことができていることが分かる。これにより、図12の結果から学習数の増加により単振動の挙動を関数近似できていると言える。
力学系学習による自動車や飛行機、船舶の制御への適用について説明する。
自動車や飛行機、船舶などの力学系に従ったシステムに働く加速度aは、無動力無外乱加速度a0、制御入力による加速度at、波の影響を含めた外乱による加速度aw の三つに分類でき、船舶の加速度aは、下記(1)式で表せる。また、(1)式より外乱による加速度awを求めるための(2)式が得られる。
aw=a-a0-at (2)
ここで、aは船舶の加速度、a0は無波無動力時加速度、atは制御入力による加速度、awは波の影響を含めた外乱による加速度である。
(1)式より、システムの加速度a、制御入力による加速度at、無動力無外乱加速度a0を求められれば外乱による加速度aw推定できることが分かる。
(2)式より、船舶の加速度a、制御入力による加速度at、無波無動力時加速度a0を求められれば外乱による加速度awが推定できることが分かる。
力学系システムが船舶の場合、a0は水面から船体に働く抗力による加速度を含み、船体形状によっても異なるため、その力学的挙動を数式で表現することは困難である。
図13に示すように、情報処理装置においては、力学系の木構造4により、波の影響を考慮しない目標加速度a1と、波の影響による加速度の予測値a2が、加算器に入力され、目標加速度が、スラスター指令値変換手段により、スラスター指令値に変換されて、小型船舶のスラスター指令値を得る。
目標加速度a*は、下記(3)式で与えられる。
a*=a1−a2 (3)
図14に示すように、情報処理装置40は、図示しない力学系の木構造4と、位置及び速度取得手段41と、角速度検出器42と、第1の微分器43と、第2の微分器44と、加速度予測器45と、減算器46と、図13で説明したスラスター指令値変換手段48と、スラスター指令値を用いて加速度に変換するデータベース50等を含んで構成されている。
画像取得手段41により取得された画像を処理して得られた加速度及びジャイロスコープ42により取得された角速度を処理して得られた角加速度、つまり、a=( dx/ dt2, dy/dt2, dθ/dt2)が、減算器46に入力される。
力学系の木構造4で予測された無波無動力時加速度a3が、減算器46に入力される。
スラスター入力指令値が、データベースBを介してスラスターによる加速度aTに変換され、減算器46に入力される。
aw=a−a3−aT (4)
同様に、気球、ロボット、自動車といった力学系によって動作が記述できるシステム全般に対して高速シミュレータを構成し、システムに働く外乱を推定することができる。力学系の複雑さに応じて、測定データの量を増やす必要があり、船体挙動のシミュレータを構成する際には、約2時間分の実機データを測定した。
実験機を用いて無波無動力時加速度を測定し力学系の木構造4に学習させ、学習済みの力学系の木構造4を用いてa0の推定を行う。また、木構造4より推定したa0を適用した(2)式から外乱による加速度の推定を行う。
図17に示すように、実験機60は、図14に示す構成要素を備えて構成されており、スラスター62と、水底の画像を取得するカメラ等のセンサー41と、ジャイロスコープ42と第1の微分器43と第2の微分器44及び減算器46等からなる電子回路と、マイコン64等を備えて構成されている。スラスター62は、モータとモータに接続されるスクリュー等から構成されている。マイコン64と情報処理装置40とは、図示しない通信線により接続されている。このスラスター62を動かすことで様々な速度状態を作り、実験機60の水槽上の位置データを収集した。位置データは、実験機60の上に配設したモーションキャプチャ(株式会社ノビテック製、VENUS3D)を用いて収集した。
図18に示すように、実験機60の中心を、黒丸(●)で示し、実験機60の向きは矢印(↑)で示す方向である。実験機60の5点のマーカー位置(白丸印(○))を、モーションキャプチャを用いて33Hzで測定した。中心(x,y)の位置データを得、位置データを時間で微分して速度を求め、速度を時間で微分して加速度を求めた。
図19に示すように、実験機60の向きは、実験機の初期位置を0度とした角度を、船体中心軸ベクトルの内積と外積から求めた上で、角速度、角加速度も求めた。
さらに、推定した a0を適用した(1)式からスラスター62による加速度を外乱として推定した(at=a-a0, aw=0)。
CPU:Core i5-3340M(2.7GHz×2)
オペレーティングシステム(OS):Windows(登録商標) 8(64bit)
ランダムアクセスメモリ(RAM):4GB
図20から明らかなように、約8秒間迄は、実機の動作と予測とが一致していることが分かる。実際の制御においては学習データ数を33Hzからさらに1Hz毎の制御をすることにより、十分な予測ができると推定できる。
図21(b)から明らかなように、外乱による水槽上のx軸の加速度atが推定できていることが分かる。図21では外乱付加時に、x軸における外乱atが推定できており、水槽上のx軸、回転の加速度(角加速度)においても同様の結果を得られていることから、外乱の推定が可能であることが分かった。
2:対象システム(船舶の力学系システム)
3:状態データ取得手段
4:木構造
5:木構造管理手段
6:木構造データ
7:ノードデータ管理手段
8:ノードデータ
9:予測値
11:根
12:ノード
21:CPU
22:センサー
23,24:インターフェース
25:記憶装置
26:読み出し専用メモリ
27:ランダムアクセスメモリ
28:入力装置
29:ディスプレイ
40:情報処理装置
41:位置及び速度取得手段
42:角速度検出器
43:第1の微分器
44:第2の微分器
45:加速度予測器
46:減算器
48:スラスター指令値変換手段
50:スラスター指令値を用いて加速度に変換するデータベース
60:実験機
62:スラスター
64:マイコン
Claims (9)
- 船体に働く外乱に基づく加速度である外乱加速度の推定方法であって、
前記船体に備えられたセンサーにて取得されたセンサー情報に基づいて得られた前記船体の実際の加速度を取得する、実加速度取得ステップと、
前記船体の動力機への指令値に基づいて得られた指令加速度を取得する、指令加速度取得ステップと、
前記船体における無外乱かつ無動力状態の挙動を予め学習した学習済モデルにより予測された予測加速度を取得する、予測加速度取得ステップと、
前記実加速度、前記指令加速度、及び前記予測加速度に基づいて外乱加速度を生成する、外乱加速度生成ステップと、
を含む、外乱加速度の推定方法。 - 前記学習済モデルは、階層的に分割された状態空間にそれぞれ対応付けられた複数のノードを階層的に配置することにより構成された木構造を有する学習モデルに対して、所定のデータ群を学習させることにより得られたものである、請求項1に記載の外乱加速度の推定方法。
- 前記所定のデータ群は、無外乱かつ無動力の条件における前記船体の速度状態に関するデータと、無外乱かつ無動力の条件における対応する船体の加速度状態に関するデータと、を含むものである、請求項2に記載の外乱加速度の推定方法。
- 前記センサーは、画像取得手段と角速度検出器と、を含み、
前記センサー情報は、前記画像取得手段により得られた画像情報と、前記角速度検出器から得られた角速度情報と、を含み、
前記実加速度は、前記画像情報の遷移に基づく前記船体の速度情報と、前記角速度情報とを微分することにより得られる、請求項1に記載の外乱加速度の推定方法。 - 前記外乱加速度生成ステップにおいて、前記外乱加速度は、前記実加速度から前記予測加速度と前記指令加速度とを減算することにより生成される、請求項1に記載の外乱加速度の推定方法。
- 請求項1〜5の何れかに記載の外乱加速度の推定方法により得られた前記外乱加速度を用いて前記動力機を制御する動力機制御ステップをさらに含む、船体の自動制御方法。
- 前記動力機の制御は、前記船体を一定の位置に留まらせる制御である、請求項6に記載の船体の自動制御方法。
- 船体に働く外乱に基づく加速度である外乱加速度の推定装置であって、
前記船体に備えられたセンサーにて取得されたセンサー情報に基づいて得られた前記船体の実際の加速度を取得する、実加速度取得部と、
前記船体の動力機への指令値に基づいて得られた指令加速度を取得する、指令加速度取得部と、
前記船体における無外乱かつ無動力状態の挙動を予め学習した学習済のモデルにより予測された予測加速度を取得する、予測加速度取得部と、
前記実加速度、前記指令加速度及び前記予測加速度に基づいて外乱加速度を生成する、外乱加速度生成部と、を含む外乱加速度の推定装置。 - 船体に働く外乱に基づく加速度である外乱加速度の推定用コンピュータプログラムであって、
前記船体に備えられたセンサーにて取得されたセンサー情報に基づいて得られた前記船体の実際の加速度を取得する、実加速度取得ステップと、
前記船体の動力機への指令値に基づいて得られた指令加速度を取得する、指令加速度取得ステップと、
前記船体における無外乱かつ無動力状態の挙動を予め学習した学習済のモデルにより予測された予測加速度を取得する、予測加速度取得ステップと、
前記実加速度、前記指令加速度及び前記予測加速度に基づいて外乱加速度を生成する外乱加速度生成ステップと、
を含む、外乱加速度の推定用コンピュータプログラム。
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