JP7439908B2

JP7439908B2 - フィルタリング装置、制御システム、フィルタリング方法

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Publication number: JP7439908B2
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Inventors: 大輔太田; 裕志吉田; 達也吉本
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Description

本発明は、フィルタリング装置、制御システム、フィルタリング方法に関する。

建設機械を含むロボットなどの制御対象機械を制御する制御装置は、制御対象機械の状態などの情報を測定するセンサから、その状態を数値等で示した測定データを取得し、その測定データに基づいて制御対象機械を制御している。例えば、センサは、制御対象機械の状態などの情報として、所定部位の基準位置からの角度、所定部位の駆動の速さ、所定部位に加わる力、などの測定データを、制御装置へ出力する。制御装置は、これらの測定データに基づいたフィードバック制御などを行うことにより、制御対象機械を制御する。ここで、制御装置が取得する測定データの多くには、ノイズが重畳されている。制御装置は、制御対象機械を高精度に制御するために、測定データに重畳されるノイズの削減を精度良く行う必要がある。このようなノイズの削減に関する技術に関連する技術が、特許文献１、特許文献２に開示されている。

特許文献１には、バックホウ装置の各部の角度を検出するセンサの検出値に基づいて、バックホウ装置のバケットの運転部に対する位置を検出し、その情報に基づいてバケットが運転部と干渉することを阻止することが記載されている。また特許文献２には、作業機械に備えられた計測装置によって検出された角速度及び加速度から姿勢角を求め、その姿勢角に含まれる雑音を低減することが記載されている。

特許第２６７２１４３号特開２００２－１８０５０４号公報

上述した測定データに重畳されるノイズは、制御対象機械の姿勢状態や駆動状態に応じて変動する。例えば、制御対象機械が油圧ショベルで、制御対象機械の状態に関する情報を測定するセンサが重力に基づいて物体の勾配や角度を測定する傾斜センサであるとする。この場合、油圧ショベルが静止しているときと動作しているときとでは、重力以外に加わる運動加速度の大きさが異なるため、傾斜センサの測定データに重畳されるノイズの特性が異なる。従って、制御対象機械を高精度に制御するためには、制御対象機械の姿勢状態や駆動状態に応じて適切にノイズ（測定データに重畳されるノイズ）の削減を行う必要がある。

そこでこの発明は、上述の課題を解決するフィルタリング装置、制御システム、フィルタリング方法を提供することを目的としている。

本発明の第１の態様によれば、フィルタリング装置は、制御対象機械の状態を示す状態情報に基づいて前記制御対象機械の状態に関する測定データに重畳されているノイズの特性を推定するノイズ特性推定手段と、前記推定したノイズ特性に基づいて前記ノイズを削減するためのフィルタリングを調整するフィルタリング調整手段と、を備えることを特徴とする。

本発明の第２の態様によれば、制御システムは、制御対象機械の状態に関する測定データを取得するセンサと、前記制御対象機械の状態を示す状態情報に基づいて前記測定データに重畳されているノイズの特性を推定するノイズ特性推定手段と、前記推定したノイズ特性に基づいて前記ノイズを削減するためのフィルタリングを調整するフィルタリング調整手段と、を備えることを特徴とする。

本発明の第３の態様によれば、フィルタリング方法は、制御対象機械の状態を示す状態情報に基づいて前記制御対象機械の状態に関する測定データに重畳されているノイズの特性を推定し、前記推定したノイズ特性に基づいて前記ノイズを削減するためのフィルタリングを調整することを特徴とする。

本発明によれば、制御対象機械の姿勢状態や駆動状態に応じて変動するノイズ（測定データに重畳されるノイズ）を高精度に削減することができる。

本発明の一実施形態による制御システムの構成を示すブロック図である。本発明の一実施形態による外部制御装置のハードウェア構成を示す図である。第一実施形態による制御システムの機能ブロックを示す図である。第一実施形態による外部制御装置の処理フローを示す図である。第二実施形態による制御システムの機能ブロック図である。本発明の一実施形態によるフィルタリング装置の最小構成を示す図である。本発明の一実施形態による最小構成のフィルタリング装置による処理フローを示す図である。

以下、本発明の一実施形態によるフィルタリング装置を備えた制御システムを、図面を参照して説明する。
図１は、同実施形態による制御システムの構成を示すブロック図である。
制御システム１００は、制御対象機械の一例である建設機械１と、建設機械１の状態に関する情報を測定する１つまたは複数のセンサ１０と、外部制御装置２と、を少なくとも含んで構成される。本実施形態においては、建設機械１は、油圧ショベルである。

一例として、センサ１０は傾斜センサであり、当該建設機械１の状態に関する情報として、建設機械１において駆動対象となる各部位の傾きを示す値を検出し、その値を含むセンシング情報を出力する。センサ１０は、各駆動対象部位にそれぞれ備えられ、それぞれの駆動対象部位の傾きを検出してもよい。駆動対象部位とは、例えば、建設機械１が油圧ショベルであれば、アームやブームやバケットなどである。なお、センサ１０は、駆動対象部位の傾き以外の建設機械１の物理的な状態を検出するセンサであってもよい。例えば、建設機械１が油圧ショベルであれば、センサ１０は、下部走行体に対する上部旋回体の旋回角度を示すものであってもよい。この場合、センサ１０は、ジャイロセンサやリニアエンコーダなどとなる。この場合、センサ１０は、旋回角度を示すセンシング情報を出力してもよい。あるいは、センサ１０は、建設機械１の各駆動対象部位に流入した油量を検出するものであってもよい。例えば、建設機械１が油圧ショベルであれば、センサ１０は、各駆動対象部位の油圧シリンダーに流入した油量を測定する。この場合、センサ１０は、建設機械１の各駆動対象部位の油圧シリンダーに流入した油量を示すセンシング情報を出力してもよい。あるいは、センサ１０は、建設機械１の各駆動対象部位の動作距離を測定するものであってもよい。例えば、建設機械１が油圧ショベルであれば、センサ１０は、各駆動対象部位の油圧シリンダーから押し出されたロッドの長さを測定する。この場合、センサ１０はストロークセンサとなる。また、センサ１０は、各駆動対象部位の動作距離を示すセンシング情報を出力してもよい。センシング情報はフィードバック情報の一態様である。外部制御装置２は、遠隔などの外部から建設機械１の動作を制御する装置である。

図２は、外部制御装置のハードウェア構成を示す図である。
図２で示すように、外部制御装置２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、通信モジュール１０４等の各ハードウェアを備えたコンピュータである。外部制御装置２は、予め記憶する制御プログラムを実行する。これにより外部制御装置２は、図１で示すように、フィルタリング装置２１、姿勢算出部２２、制御部２３の機能を発揮する。またフィルタリング装置２１は、ノイズ特性推定部２１１、フィルタリング調整部２１２、フィルタリング処理部２１３の機能を発揮する。なお、これらの機能の何れかは、電子回路によって実現されてもよい。

フィルタリング装置２１は、センサ１０から測定データを取得し、その測定データに重畳されるノイズを削減するフィルタリング処理を行う。姿勢算出部２２は、フィルタリング処理後の測定データを用いて、建設機械１の現在の姿勢を示す値（姿勢値）を含む姿勢情報を算出する。制御部２３は、建設機械１の姿勢情報と、操作ユーザの操作や自動制御による建設機械１のアクチュエータなどの各駆動対象部位に対する駆動方向と駆動速度が含まれる駆動制御情報に基づいて、建設機械１を制御する。

フィルタリング装置２１のノイズ特性推定部２１１は、建設機械１の状態を示す状態情報に基づいて、センサ１０から取得した測定データに重畳されているノイズの特性を推定する。状態情報は姿勢情報または駆動制御情報の少なくとも一方を示す。一例として、推定するノイズの特性は、所定時間におけるノイズの大きさであってよい。フィルタリング調整部２１２は、推定したノイズの特性に基づいて、測定データに重畳されているノイズを削減するためのフィルタリングを調整する。一例として、フィルタリング調整部２１２は、フィルタリング（ノイズフィルタリングの処理）の算出式のパラメータを調整する。または、フィルタリング調整部２１２は、フィルタリングの算出式を他のフィルタリングの算出式に変更してもよい。フィルタリング処理部２１３は、フィルタリング調整部２１２により調整されたフィルタリングの算出式を用いて、測定データに重畳されるノイズのフィルタリング処理を行う。

なお、以降の各実施形態では、制御対象機械を全て建設機械として説明するが、制御対象機械は建設機械に限るものではない。例えば、制御対象機械は物流搬送機械であってもよい。具体的には、フォークリフト、スタッカークレーン、無人搬送車（AGV: Automated guided vehicle）などがある。あるいは、制御対象機械は、他の産業機械、パーソナルロボット、舶用油圧装置などでもよい。これら制御対象機械は、測定データに重畳されるノイズの特性に状態遷移が生じる機械であり、言い換えると、測定データに重畳されるノイズの特性に状態遷移が生じる機械であれば上記以外の制御対象機械であってよい。

＜第一実施形態＞
図３は、第一実施形態による制御システムの機能ブロックを示す図である。
建設機械１は、内部制御装置１１、アクチュエータ制御装置１２、アクチュエータ１３を備える。センサ１０、外部制御装置２については、上述と同様である。第一実施形態では、外部制御装置２の制御部２３が、建設機械１に備わる内部制御装置１１へ、駆動制御情報を直接出力し、内部制御装置１１は、駆動制御情報に基づいて、アクチュエータ制御装置１２を制御し、アクチュエータ制御装置１２は、内部制御装置１１による制御に従い、アクチュエータ１３を駆動する。一例として、アクチュエータ１３は、建設機械１が油圧ショベルである場合、ブームやアームやバケットなどを駆動する。なお、内部制御装置１１は、駆動制御情報に基づいて、建設機械１に備わる走行装置や、建設機械１のボディを水平方向に回転させる回転機構などを制御してもよい。

図４は、第一実施形態による外部制御装置の処理フローを示す図である。
以下、制御システム１００の処理の詳細について説明する。
建設機械１が、外部制御装置２の出力した駆動制御情報に基づいて動作している際、センサ１０は、各測定データを外部制御装置２へ出力する。一例として、センサ１０は、有線通信により外部制御装置２と通信接続し、測定データを含む有線信号を外部制御装置２へ送信する。なお、センサ１０は、無線通信により外部制御装置２と通信接続し、測定データを含む無線信号を外部制御装置２へ送信してもよい。外部制御装置２は測定データを取得する（ステップＳ１０１）。

フィルタリング処理部２１３は、フィルタリング調整部２１２で調整されたフィルタリングの算出式を用いて、取得した測定データのノイズを除去するフィルタリング処理を行う（ステップＳ１０２）。姿勢算出部２２は、フィルタリング処理によるノイズ除去後の測定データを用いて、現在の建設機械１の状態の一例である現在の姿勢値を算出する（ステップＳ１０３）。建設機械１の姿勢値は、各駆動対象部位の基準位置に対する角度である。一例としては上述したように、姿勢値は、ブーム、アーム、バケットそれぞれの基準方向からの回転角度を示す。

制御部２３は、姿勢算出部２２からの姿勢情報から現在の姿勢値を取得する。また、制御部２３は、操作ユーザの操作や自動制御に基づいて決定される、目標となる姿勢値を取得する（ステップＳ１０４）。制御部２３は、現在の姿勢値と目標となる姿勢値に基づいて、駆動制御情報を生成する（ステップＳ１０５）。駆動制御情報には、アクチュエータなどの各駆動対象部位に対する駆動方向と駆動速度を示す情報が含まれる。なお、駆動制御情報には、建設機械１の駆動種別を含む情報が含まれてもよい。駆動種別とは、例えば、建設機械１であれば、建設機械１の仕事の種別であり、建設機械１が油圧ショベルであれば、掘削、持ち上げ、均し、放土、旋回、前方走行、後方走行などの種別である。制御部２３は、生成した駆動制御情報を建設機械１へ出力する（ステップＳ１０６）。

建設機械１の内部制御装置１１は、駆動制御情報を取得する。内部制御装置１１は、駆動制御情報をアクチュエータ制御装置１２が認識する信号に変換して出力する。アクチュエータ制御装置１２は、内部制御装置１１の出力した信号に基づいて、アクチュエータ１３を制御する。これにより、建設機械１は、駆動制御情報に基づく動作を行う。

一方、姿勢算出部２２は、各センサ１０が出力した測定データに応じた姿勢値をノイズ特性推定部２１１へ出力する。また、制御部２３は、建設機械１に出力した駆動制御情報をノイズ特性推定部２１１へ出力する。ノイズ特性推定部２１１は、建設機械１の現在の姿勢を示す姿勢値と駆動制御情報とを用いて、測定データに重畳されているノイズの特性を推定する（ステップＳ１０７）。

より具体的には、外部制御装置２は、自装置に備える記憶装置にノイズ特性推定テーブルを保持する。ノイズ特性推定テーブルは、一例としては、建設機械１の姿勢値と、建設機械１の駆動種別と、に応じたノイズ特性を予め記憶するデータテーブルである。本実施形態では、建設機械１の姿勢値は、上述の通り、各駆動対象部位の基準方向からの回転角度である。ノイズ特性推定テーブルに記録される姿勢値と駆動種別に応じたノイズ特性は、過去の測定などによって予め計測された値であり、例えば、建設機械１をある姿勢にした場合や、ある姿勢からある姿勢まで駆動させた場合において、各姿勢の正解値とセンサ１０から取得した所定時間の測定データから算出した姿勢値との差分をノイズと定義し、そのノイズの分散値などの統計値を記憶しておく。各姿勢の正解値とは、トータルステーションなどの測量器を用いて、建設機械１の各制御対象部位の各姿勢を正確に測定した値である。ノイズ特性推定部２１１は、取得した姿勢値と、取得した駆動制御情報に含まれる駆動種別と、に基づいて、ノイズ特性推定テーブルから現在のノイズ特性を選択することで、測定データに重畳されているノイズの特性を推定する。ノイズ特性推定部２１１は、選択したノイズ特性をフィルタリング調整部２１２へ出力する。

なお、ノイズ特性推定部２１１は、他の手法によってノイズ特性を推定してもよい。例えば、ノイズ特性推定部２１１は、建設機械１の姿勢値のみに基づいてノイズ特性を推定してもよい。この場合、ノイズ特性推定テーブルは、一例としては、建設機械１の姿勢値に応じたノイズ特性を予め記憶するデータテーブルとなる。ノイズ特性推定部２１１は、取得した姿勢値に基づいて、ノイズ特性推定テーブルから現在のノイズ特性を選択することで、測定データに重畳されているノイズの特性を推定する。

あるいは、ノイズ特性推定部２１１は、建設機械１の駆動種別のみに基づいてノイズ特性を推定してもよい。この場合、ノイズ特性推定テーブルは、一例としては、建設機械１の駆動種別に応じたノイズ特性を予め記憶するデータテーブルとなる。ノイズ特性推定部２１１は、取得した駆動制御情報に含まれる駆動種別に基づいて、ノイズ特性推定テーブルから現在のノイズ特性を選択することで、測定データに重畳されているノイズの特性を推定する。

上述したノイズ特性推定部２１１の処理は、状態情報の値とノイズ特性との対応関係に基づいて、取得した状態情報の値に応じたノイズ特性を選択する処理の一態様である。

また、ノイズ特性推定部２１１は、建設機械１の駆動対象部位の駆動内容に基づいてノイズ特性を推定してもよい。この場合、ノイズ特性推定テーブルは、一例としては、建設機械１の駆動対象部位ごとに、その駆動内容に応じたノイズ特性を予め記憶するデータテーブルとなる。駆動内容とは、駆動対象部位の駆動方向と駆動速度である。なお、駆動速度は、当該駆動対象部位の単位時間当たりの移動量であってもよい。ノイズ特性推定テーブルに記録される駆動対象部位の駆動内容に応じたノイズ特性は、過去の測定などによって予め計測された値であり、例えば、建設機械１のある駆動対象部位について、ある姿勢からある姿勢に、ある駆動方向とある駆動速度とで駆動させた場合において、駆動中の当該駆動対象部位の各姿勢の正解値とセンサ１０から取得した所定時間の測定データから算出した姿勢値との差分をノイズと定義し、そのノイズの分散値などの統計値を記憶しておく。ノイズ特性推定部２１１は、取得した駆動制御情報に含まれる駆動内容に基づいて、ノイズ特性推定テーブルから現在のノイズ特性を選択することで、測定データに重畳されているノイズの特性を推定する。

更に、ノイズ特性推定部２１１は、建設機械１の駆動対象部位にかかる慣性力に基づいてノイズ特性を推定してもよい。例えば、センサ１０が傾斜センサの場合を述べる。油圧ショベルが動作しているとき、駆動対象部位にかかる力は、重力の他に遠心力などの運動加速度が加わる。傾斜センサは、重力加速度と他の運動加速度を分離して検出することができないため、重力加速度と他の運動加速度の合力を運動加速度として検出する。そのため、重力加速度と他の運動加速度の合力を重力方向として駆動対象部位の勾配や角度を測定することになり、実際の重力方向との差分が誤差（ノイズ）となって現れる。そこで、遠心力などの重力加速度以外の運動加速度から、重力方向との差分を計算することで、誤差（ノイズ）を除くことができる。例えば、傾斜センサが１軸の場合、駆動対象部位の勾配（角度）は式（１）で計算される。式（１）において、θは、駆動対象部位の勾配（角度）であり、Ｆは、傾斜センサが検出した重力加速度であり、Ｇは、重力加速度である。いま、油圧ショベルが動作しているとすると、Ｆは、重力加速度の他に、遠心力などの運動加速度を合わせた合力となる。傾斜センサが検出した重力加速度のうち、重力加速度をＦ（Ｇ）、他の運動加速度をＦ（Ａ）とすれば、式（１）は式（２）に変換できる。式（２）から、重力加速度Ｆ（Ｇ）を求めると、式（３）となる。式（３）で求めた重力加速度Ｆ（Ｇ）を用い、実際の駆動対象部位の勾配（角度θ’）を求めると式（４）となる。

他の運動加速度Ｆ（Ａ）が遠心力の場合、当該他の運動加速度Ｆ（Ａ）は、式（５）で計算できる。ｍは、傾斜センサの質量、ωは、傾斜センサの角速度、ｒは、駆動対象部位の回転軸から傾斜センサまでの距離、φは、傾斜センサの基準方向と遠心力との角度から計算される角度である。なお、傾斜センサの角速度は、姿勢算出部２２が算出した直近の姿勢情報から求めてもよい。

また、他の運動加速度Ｆ（Ａ）は、直近の姿勢情報から傾斜センサの検出方向の単位時間当たりの移動距離を求め、その変化量としてもよい。あるいは、慣性モーメントや固有振動数などから求めてもよい。

ノイズ特性推定部２１１は、ノイズ特性を推定すると、そのノイズ特性をフィルタリング調整部２１２へ出力する。このノイズ特性推定部２１１の処理は、状態情報の値に基づいて算出した制御対象機械の状態の解析結果（慣性力、慣性モーメント、固有振動数など）に基づいて、ノイズの特性を推定する処理の一態様である。なお、ノイズ特性推定部２１１は、センサ１０から取得した測定データそれぞれについて、別々に、上記処理の何れかを用いてノイズ特性を推定してもよい。この場合、ノイズ特性推定部２１１は、測定データに対応するセンサ１０の識別子と、ノイズ特性との組み合わせの情報を、フィルタリング調整部２１２へ出力する。

フィルタリング調整部２１２は、推定したノイズ特性に基づいて、測定データのノイズを削減するフィルタリングの算出式を、建設機械１が現在の姿勢または駆動を行っている場合に適切なノイズの削減ができるフィルタリングの算出式へと調整する（ステップＳ１０８）。

例えば、フィルタリング調整部２１２が、ノイズ削減のためのフィルタリング処理を、カルマンフィルタを用いて行う場合、カルマンフィルタにおけるシステム雑音の分散σ_ｖ ^２と観測雑音の分散σ_ｗ ^２の値を、推定したノイズ特性に基づいて補正する。より具体的には、フィルタリング調整部２１２は、式（６）に示すように、予測ステップにおいて、事前誤差共分散行列Ｐ^－（ｋ）におけるシステム雑音の分散σ_ｖ ^２を、推定したノイズ特性に基づいて補正する。あるいは、フィルタリング調整部２１２は、式（７）に示すように、フィルタリングステップにおいて、カルマンゲインにおける観測雑音の分散σ_ｗ ^２の値を、推定したノイズ特性に基づいて補正する。

なお、フィルタリング調整部２１２は、ステップＳ１０８の処理を行う代わりに、推定したノイズ特性に基づいてフィルタリングの種類を変更してもよい。例えば、フィルタリング調整部２１２は、カルマンフィルタや無限インパルス応答（ＩＩＲ；Infinite impulse response）フィルタ、などの複数のフィルタリング手法のうち、推定したノイズ特性に応じたフィルタリング手法を選択してもよい。フィルタリング調整部２１２は、決定したフィルタリング手法をフィルタリング処理部２１３へ出力する。

フィルタリング処理部２１３は、出力されたフィルタリング手法を用いて、センサ１０から取得した測定データに重畳されるノイズのフィルタリング処理を行う。

なお、外部制御装置２は上述のステップＳ１０１～ステップＳ１０８の処理を繰り返し実施してもよい。外部装置２は、この繰り返しの処理の実施を、逐次的または周期的におこなってよい。一例として外部制御装置２は、センサの出力周期に基づいて、上述の処理を周期的に行ってよい。または、外部制御装置２は、センサから測定データを受信したタイミングで上記ステップＳ１０１の処理から開始してもよい。

上記Ｓ１０１からＳ１０８のステップにより、フィルタリング装置２１は、建設機械１の姿勢や駆動状態に応じて測定データに重畳されるノイズを適切に削減することができるようにフィルタリングを調整ことができる。その結果、外部制御装置２は、建設機械１の姿勢や駆動状態に応じ応じて変動するノイズ（測定データに重畳されるノイズ）を高精度に削減することができるため、建設機械１の姿勢や駆動の制御の精度を高めることができる。

＜第二実施形態＞
図５は、第二実施形態による制御システムの機能ブロック図である。
第二実施形態による制御システム１００は、外部制御装置２が建設機械１を操作するロボット３に対して駆動制御情報を出力する点で、第一実施形態における制御システム１００と異なる。

この場合、建設機械１は、操作レバーや操作ペダルなどの操作子１４、アクチュエータ制御装置１２、アクチュエータ１３を備える。ロボット（アタッチメント）３は、外部制御装置２から取得した建設機械１の駆動制御情報に基づいて、建設機械１の操作子１４を操作する。この場合、ロボット（アタッチメント）３は操作子を操作するために、操作子１４の近傍に設置される。

第二実施形態において、外部制御装置２の動作は、第一実施形態と同様である。そして、ロボット（アタッチメント）３は、外部制御装置２から取得した建設機械１の駆動制御情報に基づいて、駆動制御情報に対応するアクチュエータ１３などの動作となるよう、建設機械１の操作子１４を操作する。これにより、アクチュエータ制御装置１２は、操作子が操作されることにより出力した信号を取得し、その信号に基づいて、アクチュエータ１３を制御する。これにより、建設機械１は駆動制御情報に基づく動作を行う。

＜第三実施形態＞
図６は、第三実施形態によるフィルタリング装置を含むフィルタリングシステムの構成を示す図である。
図７は、第三実施形態によるフィルタリング装置による処理フローを示す図である。
フィルタリングシステムはセンサ１０と、フィルタリング装置２１とにより構成される。フィルタリング装置２１は少なくとも、ノイズ特性推定部２１１と、フィルタリング調整部２１２を備える。
センサ１０は、制御対象機械の状態に関する測定データを取得する。
ノイズ特性推定部２１１は、制御対象機械の状態を示す状態情報に基づいて測定データに重畳されているノイズの特性を推定する（ステップＳ７０１）。
フィルタリング調整部２１２は、推定したノイズ特性に基づいてノイズを削減するためのフィルタリングを調整する（ステップＳ７０２）。

上述の各装置は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。

また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

（付記１）
フィルタリング装置のコンピュータを、
制御対象機械の状態を示す状態情報に基づいて前記制御対象機械の状態に関する測定データに重畳されているノイズの特性を推定するノイズ特性推定手段と、
前記推定したノイズ特性に基づいて前記ノイズを削減するためのフィルタリングを調整するフィルタリング調整手段と、
として機能させるプログラム。

（付記２）
前記ノイズ特性推定手段は、前記状態情報の値と前記ノイズの特性との対応関係に基づいて、取得した前記状態情報の値に応じた前記ノイズの特性を推定する
付記１に記載のプログラム。

（付記３）
前記ノイズ特性推定手段は、前記状態情報の値に基づいて算出した前記制御対象機械の状態の解析結果に基づいて、前記ノイズの特性を推定する
付記１に記載のプログラム。

（付記４）
前記フィルタリング調整手段は、カルマンフィルタの分散値を前記ノイズの特性に応じて調整する
付記１から付記３の何れか一つに記載のプログラム。

（付記５）
前記フィルタリング調整手段は、前記フィルタリングの算出式を、前記ノイズの特性に応じた当該ノイズの削減ができる前記フィルタリングの算出式へと調整し、その調整の後の前記フィルタリングの算出式に基づいて前記ノイズを削減する
付記１から付記３の何れか一つに記載のプログラム。

（付記６）
前記フィルタリング調整手段は、複数の異なる前記フィルタリングの算出式のうち、前記ノイズの特性に応じたフィルタリングの算出式を特定し、そのフィルタリングの算出式に基づいて前記ノイズを削減する
付記１から付記５何れか一項に記載のプログラム。

（付記７）
前記状態情報は、前記制御対象機械の姿勢を示す姿勢情報または前記制御対象機械の駆動に関する指示を示す駆動制御情報の少なくとも一方を含む
付記１から付記６の何れか一項に記載のプログラム。

１・・・建設機械
２・・・外部制御装置
３・・・ロボット
１０・・・センサ
２１・・・フィルタリング装置
２２・・・姿勢算出部
２３・・・制御部
２１１・・・ノイズ特性推定部
２１２・・・フィルタリング調整部
２１３・・・フィルタリング処理部

Claims

制御対象機械の状態を示す状態情報であって、前記制御対象機械の姿勢を示す姿勢情報と前記制御対象機械の駆動種別とを含む状態情報に基づいて、前記制御対象機械の状態に関する測定データに重畳されているノイズの特性を推定するノイズ特性推定手段と、
前記推定したノイズ特性に基づいて前記ノイズを削減するためのフィルタリングを調整するフィルタリング調整手段と、
を備えるフィルタリング装置。
前記ノイズ特性推定手段は、前記状態情報の値と前記ノイズの特性との対応関係に基づいて、取得した前記状態情報の値に応じた前記ノイズの特性を推定する
請求項１に記載のフィルタリング装置。
制御対象機械の状態に関する測定データを取得するセンサと、
前記制御対象機械の状態を示す状態情報であって、前記制御対象機械の姿勢を示す姿勢情報と前記制御対象機械の駆動種別とを含む状態情報に基づいて前記測定データに重畳されているノイズの特性を推定するノイズ特性推定手段と、
前記推定したノイズ特性に基づいて前記ノイズを削減するためのフィルタリングを調整するフィルタリング調整手段と、
を備える制御システム。
前記ノイズ特性推定手段は、前記状態情報の値と前記ノイズの特性との対応関係に基づいて、取得した前記状態情報の値に応じた前記ノイズの特性を推定する
請求項３に記載の制御システム。
前記ノイズ特性推定手段は、前記状態情報の値に基づいて算出した前記制御対象機械の状態の解析結果に基づいて、前記ノイズの特性を推定する
請求項３に記載の制御システム。
前記フィルタリング調整手段は、カルマンフィルタの分散値を前記ノイズの特性に応じて調整する
請求項３から請求項５の何れか一項に記載の制御システム。
制御対象機械の状態を示す状態情報であって、前記制御対象機械の姿勢を示す姿勢情報と前記制御対象機械の駆動種別とを含む状態情報に基づいて前記制御対象機械の状態に関する測定データに重畳されているノイズの特性を推定し、
前記推定したノイズ特性に基づいて前記ノイズを削減するためのフィルタリングを調整する
フィルタリング方法。
前記状態情報の値と前記ノイズの特性との対応関係に基づいて、取得した前記状態情報の値に応じた前記ノイズの特性を推定する
請求項７に記載のフィルタリング方法。
前記状態情報の値に基づいて算出した前記制御対象機械の状態の解析結果に基づいて、前記ノイズの特性を推定する
請求項７に記載のフィルタリング方法。
前記フィルタリングの調整において、カルマンフィルタの分散値を前記ノイズの特性に応じて調整する
請求項７から請求項９の何れか一項に記載のフィルタリング方法。