JP3629760B2 - Rovの自動制御方法 - Google Patents
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Description
【産業上の利用分野】
本発明は、ROV(有索式無人潜水機)の自動制御方法に係り、特に周期的な外乱等に対してROVの位置を適正に制御できるROVの自動制御方法に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
ROV(Remotely Operated Vechicle)は、水中での作業や調査などに用いられる有索式無人潜水機である。
【0003】
通常、ROVは母船上のオペレーターにより手動操作されるが、遠隔操作するため操縦は困難である。このようなROVの操縦に関するオペレータの負担を軽減するため、古典的制御理論による自動制御方法が搭載されている。
【0004】
この従来の自動制御方法では、ROVが遭遇する環境を予測してパラメータを調整する必要がある。
【0005】
この自動制御方法として、図10に示すPID自動制御方法があり、例えば目標値である深度をPIDコントローラ40に入力すると、ROV42からの現在の深度と目標深度の誤差を求め、これに適切な係数aをかけた値を操作量1とし、また現在のROVの速度に適切な係数bをかけた値を操作量2とし、さらに制御を開始した時刻から現在までの各時刻における目標深度とROVの深度の誤差に適切な係数cをかけた値を制御開始時刻から現在まで積分した値を操作量3とし、これらの操作量1,2,3を足し合わせて現在から微少時間後の操作量とするPID制御を行っている。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、この制御は、過去のROVの状態より操作量を決定するため、水中でROVが遭遇する環境(波浪外力、潮流を受ける環境等)、特に周期的な外乱が加わる場合には、ROVを一定の深度に制御することはできない。すなわち、水中でROVが遭遇する環境は未知であり、従来の自動制御方法では、上記係数a,b,cは、ROVがある一定の条件下にあるとして設定しており、周期的な外乱を伴う制御では、上記係数a,b,cの適切な設定は困難であり、また係数の調整も困難である。また仮に、ある外乱に対して係数a,b,cを適切に調整したとしても、自然環境下での外乱は様々に変化し、それを的確に予測することは非常に困難である。そのため、従来の自動制御方法で全ての環境に適応するような制御方法を構成することは困難であった。
【0007】
そこで、本発明の目的は、上記課題を解決し、周期的な外乱を予測し、その予測に基づいてROVを適性に制御できるROVの自動制御方法を提供することにある。
【0008】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明は、水中などを潜水するためのスラスターを備えたROVを、遠隔操作する際に、目標深度と目標位置で、波の揺動などの周期的な外乱に対してROVを静止状態に保つためのROVの自動制御方法において、ROVの深度などの潜水状態をセンサで検出し、深度などの目標値に対する上記センサの出力値の誤差よりPIDコントローラで第1の操作量を決定すると共にその第1の操作量でROVを操作し、その操作に基づく外乱中でのROV運動特性をニューロ予測モデルで学習してモデル化すると共にそのROVの出力の周波数成分をFFTアナライザーで解析し、これを外乱モデルとして上記ニューロコントローラに入力し、その後、実際のROVの深度、速度及び加速度と目標値との誤差信号を計算し、その誤差信号よりニューラルネットワークによるニューロコントローラの制御パラメータを調整して第2の操作量を決定し、上記第1の操作量と第2の操作量を足し合わせてROVの最終操作量とし、さらに、ニューロ予測モデルが外乱中でのROVの運動特性を学習した後、オシレータは、外乱に対してROVが最適に制御される際に、FFTアナライザーが解析した周波数成分の正弦波を生成してニューロコントローラに出力し、上記オシレータの正弦波で第2の操作量を決定するものである。
【0009】
【作用】
上記構成によれば、先ずPIDコントローラによる制御に基づく予測モデルによる出力である深度と速度と加速度と実際のROVの状態から得られる深度と速度と加速度の偏差より外乱中でのROVの運動特性をニューロ予測モデルが学習し、その予測モデルを用いてROVの状態と目標値との誤差より誤差信号を作り出してこれによりニューロコントローラが学習してその制御パラメータを調節することで、外乱に対してROVを適確に制御することができる。この際、ROVの出力の周波数成分をFFTアナライザーで解析し、オシレータは、ROVが外乱に対して適確に制御されるときに、FFTアナライザーが解析した周波数成分の正弦波を外乱モデルとしてニューロコントローラに出力することで、周期的な外乱に対してROVを確実に静止状態に保つことが可能となる。
【0010】
【実施例】
以下、本発明の一実施例を添付図面に基づいて詳述する。
【0011】
先ず、本発明におけるROV(有索式無人潜水機)の構成を図2により説明する。図2において、(a)は側面図、(b)は底面図を示す。
【0012】
潜水機体10は、図では省略しているが、母船からのケーブルが接続されている。潜水機体10には、機体10を上下方向に推進する3基のスラスター11と前後に推進するための2基のスラスター12と左右に方向転換するためのスラスタ13が設けられ、これらがそれぞれ正逆転モータ14で駆動されるようになっている。
【0013】
潜水機体10の前方側上部には、機体10の深度を検出する深度センサ15が設けられる。また潜水機体10には水中に音を発するピンガー16が設けられ、このピンガー16で発した音を海上の母船側で3点計測して潜水機体10の位置を検出するようになっている。
【0014】
この潜水機体10は、例えばTVカメラなどを備えており、TVカメラを見ながら種々の水中作業が母船側の遠隔操作で行えるようになっている。
【0015】
この水中作業を浅水域で行う場合、潜水機体10には、波の揺動による周期的な上下動や前後左右の横揺れが外乱として加わるが、これら外乱が加わっても潜水機体10を静止状態に保って作業を行う必要がある。
【0016】
この潜水機体10の自動制御方法を説明する。
【0017】
先ず潜水機体10を外乱に対して静止状態に保つには、外乱を打ち消すように上記各スラスター11〜13の正逆回転方向とその回転数を制御すればよいが、古典的制御方法ではこれら外乱を予測してシステムのパラメータを自動的に調整して制御することは困難である。
【0018】
そこで本発明は、目標出力に対してシステムのパラメータを自動的に調整する機能(学習機能)を有するニューラルネットワークによる制御システムと古典制御理論による制御システムを並列に用いた制御システムであるRANC(Robust Adaptive Neural−net Controller )をROVの運動制御に適用して自動制御システムを構成したものである。
【0019】
図1は、本発明の制御方法のブロックダイアグラムで、20は制御対象であるROV、21はPIDコントローラ、22はニューロ予測モデル、23はニューロコントローラ、24はオシレータ,25,26,27は加算器,28は外乱、30はFFTアナライザー(高速フーリエ変換アナライザー)である。
【0020】
先ず、PIDコントローラ21には、加算器25に加えられたROV20の出力yと目標値oとの偏差信号sが入力され、その偏差及び偏差の微分、積分を用いて第1の操作量UPID を加算器26に出力する。
【0021】
ニューロ予測モデル22は、ROV20が遭遇した環境(外乱)におけるROVの運動特性をモデル化するニューラルネットワークである。このネットワークはROVに与えられる操作量と同じ入力が与えられた場合に、ROVの応答と同様の出力(深度,速度と加速度)をするように内部パラメータが調整される。また誤差信号Eが、このネットワークを用いてROVの応答と目標値の偏差より生成される。すなわち、ニューロ予測モデル22には、PIDコントローラ21の第1の操作量UPID とニューロコントローラ23の第2の操作量Unnとが加算器26で足し合わされた最終操作量Uo が入力されると共にROV20の出力yが入力され、先ず第1の操作量UPID に対するROV20の外乱中での応答を学習する。つまり、予測モデルによる深度,速度と加速度を加算器27に出力し、加算器27に入力される実際のROV20の深度,速度と加速度との偏差より予測モデル内部の係数を調節して外乱中でのROVの運動特性をモデル化(学習)する。予測モデルは、実際のROVの深度,速度と加速度と目標値との偏差より誤差信号を作り出す。
【0022】
ニューロコントローラ23は、ROVが遭遇した環境でROVを最適にコントロールできるコントローラを生成するニューラルネットワークである。ニューロ予測モデル22が生成した誤差信号Eを用いて自動的に内部のパラメータを調整(学習)し、ROVスラスター11〜13を制御するための最適なコントローラを生成する。
【0023】
FFTアナライザ30は、ROV出力の周波数成分を予め解析する。またオシレータは、外乱28に対してROV20が最適に制御される際に、FFTアナライザ30が解析した周波数成分の正弦波を生成してニューロコントローラ23に出力29する。
【0024】
この際、FFTアナライザー30には、ROV20の出力yが入力され、これをFFTアナライザー30で高速フーリエ変換して、主要な周波数成分を抽出し、これをオシレータ24に出力することで外乱モデルを作成する。
【0025】
以下に制御の基本的動作を順に説明する。
【0026】
(1) PIDコントローラ21による制御
ニューロ予測モデルネットワーク及びコントローラネットワークの内部のパラメータには、初期値として微小でランダムな値を与えるため、それぞれのネットワークは学習前には微小な出力しかしない。
【0027】
ROV20のスラスタ11〜13への操作量は、コントローラネットワークの出力(第2の操作量)とPIDコントローラの出力(第1の操作量)を足し合わせた値(最終操作量)である。このため、コントローラネットワークが十分学習する前はPIDコントローラ21がROV20の制御を行う。
【0028】
(2) ニューロ予測モデル22の学習
PIDコントローラ21が外乱中のROV20を制御している状態で、予測モデルネットワークはROVスラスタへの操作量とROVの応答関係(すなわちROVの深度,速度,加速度など)を学習する。
【0029】
(3) コントローラネットワークの学習
予測モデルネットワークがROVの運動特性と外乱を十分に学習した後にROV出力と目標値の誤差から生成する誤差信号Eにより、コントローラネットワークが学習し、最適なコントローラを自動的に生成する。
【0030】
(4) コントローラネットワーク23による制御
コントローラネットワークが最適なコントローラを学習により自動的に生成するとフィードバックされる値が減衰する。このためPIDコントローラの出力が減衰され、ROVスラスタへの操作量は、コントローラネットワークとPIDコントローラの和であるので、最終的にROVはコントローラネットワークのみにより制御されることになる。
【0031】
次にニューラルネットワークの学習を更に詳しく説明する。
【0032】
ニューラルネットワークはAI技術の1つで、脳の神経回路網の機能を数値化した情報処理システムである。
【0033】
このニューラルネットワークの基本を図3により説明する。
【0034】
図3(a),(b)に示すように、プロセッシングエレメント30を多数、結合させて構成する。ここではプロセッシングエレメントを層状に並べるPDP(Parallel Distributed Processing )タイプのニューラルネットワークを用いた。
【0035】
このプロセッシングエレメントは、数1,数2に示す処理を行う要素である。
【0036】
【数1】
【0037】
【数2】
【0038】
但し、iはいま考えている層のプロセッシングエレメント番号を示し、jは1つ前のプロセッシングエレメント番号を示す。またoはプロセッシングエレメントの出力を表し、θはオフセットと呼ばれる変数である。fは任意の連続な関数で、通常シグモイド関数が用いられる。
【0039】
各プロセッシングエレメントからの出力は数1に示すように変数wijを掛けて他のプロセッシングエレメントへの入力とされる。この変数wijを重みと呼ぶ。この重みがニューラルネットワーク内部の調整すべきパラメータである。
【0040】
図3のネットワークにおいて最も左の入力層に入力値が与えられると、以上のような処理が中間層を通して右の出力層へと順に行われる。
【0041】
ニューラルネットワークの学習(重みの調整)は誤差逆伝搬学習アルゴリズムにより行う。ネットワークからの出力ok と本来のネットワークに出力して欲しい値(教師データ)Yk との誤差Eを数3で評価する。
【0042】
【数3】
【0043】
この誤差が減少するように重みの更新量Δwijを数4により決定して重みを更新する。(最急降下法)
【0044】
【数4】
【0045】
ここで、ηは学習係数と呼ばれ、重みの更新量を決定する係数である。
【0046】
さて、図1に示したシステムを構成するニューラルネットワークを図4で説明する。
【0047】
先ず、コントローラネットワーク23Nには、ROV速度とオシレータ24からの周期成分(sinωt)が入力されて、第2の操作量Unnが出力され、ニューロ予測モデルネットワーク22Nには、PIDコントローラ21の第1の操作量UPID と、ニューロコントローラ23の第2の操作量UnnとROV20の深度などの位置情報Ztが入力され、それら入力に基づいてROVの深度,速度,加速度の予測値を出力する。予測モデルネットワークは、この予測値と目標値の誤差より誤差信号を生成する。
【0048】
ここで、ニューロ予測モデルネットワークが誤差信号を生成するために行う処理は、数5に示すように上記数4の偏微分の項を展開することにより得られる。
【0049】
【数5】
【0050】
ここで、uはuPID とunnを足し合わせた値である。
【0051】
数5において、ニューロ予測モデルネットワークが行うべき計算は、ok をuで偏微分した部分である。この部分をヤコビアンと呼ぶ。
【0052】
ヤコビアンを計算するために必要なニューロ予測モデルネットワーク内の部分はROVスラスタへの操作量の入力とニューロ予測モデルネットワークの出力を結合する部分である。この部分の重みを十分学習して正しい誤差信号を生成するためには、この部分の重みが、十分に大きくなるように学習する必要がある。また、ヤコビアンが十分に大きく得られるように、ニューロ予測モデルネットワークを構成する必要がある。
【0053】
ニューロコントローラネットワークの特徴は入力としてフィードバックされた制御対象の状態量の他にオシレータ要素が含まれることである。入力にオシレータを含まねばならない理由は、層構造のニューラルネットワークでは自動的に周期的な出力を発生することができないため、FFTアナライザ30により周波数成分を解析し、これをオシレータ24を介して外乱の周期成分を持つ正弦波としてコントローラ21に入力しなければならないからである。
【0054】
この場合、図5,図6に示すようなオシレータエレメントの数(例えば3,5)にすることで、より外乱に近い外乱モデルとすることができる。
【0055】
次に、図1に示した本発明の自動制御方法と図10で説明した従来の制御方法でそれぞれROVの運動モデルを制御したシミュレーション結果を説明する。
【0056】
図7,図8は本発明の自動制御方法の結果で、図7は、図4で説明したようにオシレータが1個の場合、図8はオシレータが5個の場合のグラフを示し、図11は従来のシステムの結果を示すグラフである。
【0057】
先ず従来の図11において、(a)はPIDコントローラの出力(操作量)Upid変化、(b)はROVの深度変化、(c)はROVの速度変化、(d)は不規則波による外力を示している。
【0058】
また同様に本発明の図7,図8において、(a)はPIDコントローラの出力(第1の操作量)Upid変化、(b)はROVの深度変化、(c)はROVの速度変化、(d)は図7では規則波による外力、図8では不規則波による外力、(e)はニューロコントローラの操作量変化(第2の操作量)Unnを示している。
【0059】
この図11からPIDコントローラのみでは、不規則波中のROVの深度を目標値に維持することができないことが分かる。
【0060】
これに対して本発明においては、図7(e),図8(e)に示すようにはじめ数十秒程度、ニューロコントローラの操作量を略ゼロとして学習した後は、徐々にその第2の操作量Unnが増えていき、(a)に示すPIDコントローラの出力Upidは徐々に少なくなって最終的に操作量がゼロ近くとなり、また(b)に示すようにROVの深度変化も小さくなっていることがわかる。
【0061】
また図8は5個のオシレータを用いており、外乱の学習に時間がかかるが、より複雑な波形の外乱に対応することができる。
【0062】
図9は、オシレータが5個の場合の学習前(a)と学習後(b)の深度変化をFFT解析して周波数分布を求めたもので、データは0〜204.8secの深度を0.1secごとにサンプリング(個数=2048)したものを解説したものであり、学習効果が現れていることが判る。
【0063】
【発明の効果】
以上要するに本発明によれば、従来のPID制御では、周期的な外乱に対してROVを一定に静止状態に保つ制御は困難であったが、本発明のPIDとニューラルネットワークを並列に用いる制御スシテムにより、ROVが周期的な外乱中にあっても適確に静止状態に保つ制御が可能となると共に外乱を学習して外乱を打ち消すモデルを確実に生成でき、より安定した制御が行える。この際、オシレータは、ROVが外乱に対して適確に制御されるときに、FFTアナライザが解析した周波数成分の正弦波を外乱モデルとしてニューロコントローラに出力することで安定した制御が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の一実施例を示すブロック図である。
【図2】本発明におけるROVの詳細を示し、(a)は側面図、(b)は平面図を示す。
【図3】ニューラルネットワークとプロセッシングエレメントの詳細を示す図である。
【図4】図1のニューラルネットワークの構成を示す図である。
【図5】図4のニューラルネットワークの他の構成を示す図である。
【図6】図4のニューラルネットワークの他の構成を示す図である。
【図7】本発明の制御方法を用いたシミュレーション結果を示す図である。
【図8】本発明の制御方法を用いた他のシミュレーション結果を示す図である。
【図9】図8のニューラルネットワークの学習効果を示す図である。
【図10】従来の制御方法のブロック図である。
【図11】従来の制御方法を用いたシミュレーション結果を示す図である。
【符号の説明】
20 ROV
21 PIDコントローラ
22 ニューロ予測モデル
23 ニューロコントローラ
24 オシレータネットワーク
30 FFTアナライザー
Claims (1)
- 水中などを潜水するためのスラスターを備えたROVを、遠隔操作する際に、目標深度と目標位置で、波の揺動などの周期的な外乱に対してROVを静止状態に保つためのROVの自動制御方法において、ROVの深度などの潜水状態をセンサで検出し、深度などの目標値に対する上記センサの出力値の誤差よりPIDコントローラで第1の操作量を決定すると共にその第1の操作量でROVを操作し、その操作に基づく外乱中でのROV運動特性をニューロ予測モデルで学習してモデル化すると共にそのROVの出力の周波数成分をFFTアナライザーで解析し、これを外乱モデルとして上記ニューロコントローラに入力し、その後、実際のROVの深度、速度及び加速度と目標値との誤差信号を計算し、その誤差信号よりニューラルネットワークによるニューロコントローラの制御パラメータを調整して第2の操作量を決定し、上記第1の操作量と第2の操作量を足し合わせてROVの最終操作量とし、さらに、ニューロ予測モデルが外乱中でのROVの運動特性を学習した後、オシレータは、外乱に対してROVが最適に制御される際に、FFTアナライザーが解析した周波数成分の正弦波を生成してニューロコントローラに出力し、上記オシレータの正弦波で第2の操作量を決定することを特徴とするROVの自動制御方法。
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