JP7154954B2 - 感性フィードバック制御装置 - Google Patents
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Description
本実施形態では、対象機器の出力u(t)に対応する操作者の生体情報x(t)に基づく快適度y(t)が制御パラメータに用いられる。感性メータ20は、操作者の生体情報x(t)を検出する手段として、例えば、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)の検出、皮膚インピーダンスセンサによる皮膚抵抗の検出、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の検出等から適宜選択される一つ或いは二つ以上の手段を用いてもよい。
感性メータ20は、例えば、このような計算式に従って得られた感性値を、快適度y(t)として用いてもよい。
第1制御部30の入出力関係については、例えば、KP 、KI 、KD をそれぞれPIDパラメータとして、下記の式(1)に示すPID制御がなされる。
第2制御部40の入出力関係については、例えば、KP ’、KI ’、KD ’をそれぞれPIDパラメータとして、下記の式(2)に示すPID制御がなされる。
δ設定部50は、基本的には、スキルの高い操作者には相対的に低い重み(δ値)を設定し、スキルの低い操作者には相対的に高いδ値を設定する。例えば、操作者のスキルレベルを5段階で予め評価しておき、δ設定部50は、各スキルレベルに応じたδ値を定数として保持しておき、操作者のスキルレベルが入力されると、δ値を一意に決定してもよい。或いは、δ設定部50は、操作者にテスト操作を行わせた結果に基づき、当該操作者の操作レベルを評価し、その評価結果に応じたδ値を設定してもよい。
以上に説明したように、本実施形態の感性フィードバック制御装置100によると、感性メータ20が、対象機器10の出力u(t)に対応する操作者の生体情報x(t)を検出し、当該生体情報x(t)に基づき、操作者の快適度y(t)を決定する。また、第1制御部30は、快適度y(t)に関する第1目標値(目標快適度)r(t)と、快適度y(t)との差分に基づき、出力u(t)に関する第2目標値(目標出力)w(t)を決定する。また、第2制御部40は、目標出力w(t)と出力u(t)との差分に基づき、対象機器10に対する制御入力vc (t)を決定する。このように、感性メータ20、第1制御部30及び第2制御部40を用いて、対象機器10において操作者の感性(具体的には快適度y(t))をフィードバックした制御を行うことができる。
以下、感性フィードバック制御装置100においてδ値を「1」に設定し、対象機器10に制御入力vc (t)のみが入力される場合を例として、主として第1制御部30のデータベース駆動型制御について説明する。
データベース駆動型制御では、過去の蓄積データが存在しない場合、原理的に局所コントローラの設計を行うことができない。従って、本実施例では、ある平衡点周りで得られた入出力データから、Zieglar & Nichols(ZN)法(「J.G.Zieglar 他、Optimum settings for automatic controllers、Trans.ASME、Vol.64、No.8、pp.759-768 (1942)」参照)や、Chien,Hrones & Reswick(CHR)法(「K.L. Chien 他、On the Automatic Control of Generalized Passive Systems、Trans.ASME、Vol.74、pp.175-185 (1972)」参照)などを用いてPIDゲインを算出し、これらのPIDゲインと前述の入出力データとからなる情報ベクトル(下記の式(12)で表される)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、下記の式(15)で表される重みつきL1 ノルムにより求める。
次に、前述のように選択された近傍に対して、下記の式(16)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。
以下、FRITを用いたデータベース駆動型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(15)によって、要求点とデータベース内の情報ベクトルとの間の距離を計算し、k個の近傍データを選択する。続いて、式(16)によってPIDゲインを算出し、算出したPIDゲインを用い、下記の式(18)、式(19)で表される最急降下法によってPIDゲインKold (t)の学習を行い、新たにKnew を導出する。
以下、本実施例による感性フィードバック制御の数値例について説明する。
以下、感性フィードバック制御を外側ループのみにより実現した場合、つまり、対象機器に関する内側の制御ループが無い場合を比較例として、本発明の感性フィードバック制御におけるカスケード制御系(外側ループ+内側ループ)の有効性について説明する。
20 感性メータ
30 第1制御部
40 第2制御部
50 重み付け(δ)設定部
60 データベース
100 感性フィードバック制御装置
Claims (4)
- 操作者によって操作される対象機器と、
前記対象機器の出力u(t)に対応する前記操作者の生体情報x(t)を検出し、当該生体情報x(t)に基づき、前記操作者の快適度y(t)を決定する感性メータと、
前記快適度y(t)に関する第1目標値r(t)と、前記快適度y(t)との差分に基づき、前記出力u(t)に関する第2目標値w(t)を決定する第1制御部と、
前記第2目標値w(t)と前記出力u(t)との差分に基づき、前記対象機器に対する制御入力vc (t)を決定する第2制御部と、
前記操作者による前記対象機器に対する操作入力vh (t)、及び、前記制御入力vc (t)のそれぞれについて、前記操作者が前記対象機器を操作するスキルの高低を示す操作レベルを予め評価した結果に応じた重み付けを行う重み付け設定部と
を備え、
前記重み付け設定部によりそれぞれ重み付けされた前記操作入力vh (t)及び前記制御入力vc (t)が合算されて前記対象機器に入力される、
感性フィードバック制御装置。 - 請求項1に記載の感性フィードバック制御装置において、
前記感性メータは、快・不快、活性・非活性、期待感の3つの情報を前記生体情報x(t)として検出し、当該3つの情報の相関性から得られる感性値を前記快適度y(t)として決定する、
感性フィードバック制御装置。 - 請求項1又は2に記載の感性フィードバック制御装置において、
前記第1目標値r(t)、前記第2目標値w(t)及び前記快適度y(t)が逐次蓄積されるデータベースをさらに備え、
前記第1制御部は、前記データベースに蓄積されているデータを用いて、制御パラメータの調整を行いながら、前記第2目標値w(t)を決定する、
感性フィードバック制御装置。 - 請求項1~3のいずれか1項に記載の感性フィードバック制御装置において、
前記対象機器は、建設機械である、
感性フィードバック制御装置。
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