WO2019239697A1 - 制御対象装置、制御方法、非一時的なコンピュータ可読媒体、及び、遠隔制御システム - Google Patents

制御対象装置、制御方法、非一時的なコンピュータ可読媒体、及び、遠隔制御システム Download PDF

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WO2019239697A1
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communication delay
operation amount
unit
value
remote control
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敬之 鈴木
裕志 吉田
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日本電気株式会社
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    • G06N5/01—Dynamic search techniques; Heuristics; Dynamic trees; Branch-and-bound

Definitions

  • the present invention relates to a control target device, a control method, a non-transitory computer readable medium, and a remote control system.
  • wireless remote control that connects control target devices such as automated guided vehicles, drones, remote surgery support robots, construction equipment, etc. to the network using radio and operates the control target device via the network Control technology is being studied.
  • the wireless remote control technology provides advantages such as easy introduction of a device to be moved, ease of rearrangement of the device to be controlled, and light weight and space saving by deleting wiring.
  • the radio wave index value is used as an index representing the radio wave quality.
  • the radio wave index value is an index value for evaluating the physical layer of wireless communication, and is calculated based on the power of the signal received by the terminal. For example, in LTE (Long Term EmissionNR), which is being standardized by 3GPP (Third Generation Partnership Project), RSSI (Received Signal StrengthSign, ReferentialSignalRig, RSRP) Signal to Interference and Noise Ratio) are specified.
  • LTE Long Term EmissionNR
  • 3GPP Third Generation Partnership Project
  • the remote control device receives the first data (measurement data) from the field device, and then the remote control device receives the second data. It describes that the time until the generation of (control data) is started is adjusted.
  • a delay compensator designed using a fluid flow rate model to be controlled and a maximum delay time allowed in the communication network compensates for delays in the first data and the second data that may occur in the network. Is described.
  • the control loop is intended to be executed stably.
  • Patent Document 2 describes that the time from when the controller transmits the operation command as a starting point to the time until the operation command is actually received is the communication delay time.
  • Patent Document 3 describes that the communication delay time is calculated by subtracting the transmitted time indicated by the transmission timing information from the received time indicated by the reception timing information.
  • the terminal estimates the average value of communication delay and throughput based on the radio wave index value and the congestion information (number of connected terminals) of the cell. Specifically, in the technique described in Patent Document 4, first, the wireless access point notifies the traffic management server connected to the mobile core network of cell congestion information. Next, the traffic management server notifies the predetermined terminal of the acquired congestion information of the cell. Next, the terminal estimates an average value of communication delay based on the SINR measured by itself and the acquired congestion information.
  • Patent Document 1 unifies all the communication delay times in the communication network to the maximum allowable delay time. As a result, the delay time from when the operator inputs a control command to the controller until the field device operates is constant. Therefore, the field device can be easily operated as expected by the operator, and the amount of overshoot can be reduced.
  • a large communication delay time is fixedly generated regardless of the actual communication delay time. Therefore, the operability of the remote control system is limited. Further, since the operability of the remote control system is improved as the communication delay time is smaller, in an environment where the communication delay is small, the delay using the allowable maximum delay time is reduced as in the technique described in Patent Document 1. Compensation is undesirable.
  • a method of measuring a communication delay by transmitting and receiving a measurement packet between a control target device and a controller can be considered.
  • a method for directly measuring the one-way communication delay from the controller to the control target device, and a round trip communication delay between the control target device and the controller are measured, and the round trip communication delay is divided in half.
  • a method of indirectly measuring the round-trip communication delay can be considered.
  • the measurement packet and its transmission time are sent from the controller to the control target device, and the reception time of the measurement packet and the notified transmission time are sent from the control target device.
  • the communication delay is calculated by taking the difference.
  • the clocks of the controller and the device to be controlled are strictly different, it is difficult to accurately measure the communication delay by this method.
  • the power consumption of the control target device increases due to the measurement of the communication delay. Since the power source of the control target device is a battery and is limited to usable power, it is desirable to suppress power consumption.
  • the sampling rate of the radio wave index value is low, so that it is difficult to follow the fluctuation of the communication time, which has a severe time fluctuation. is there. Further, since the radio wave index value is output in logarithmic notation, there is a problem that the radio wave index value expressed in logarithm does not match the range of delay variation.
  • An object of the present disclosure is to provide a control target device, a control method, a non-transitory computer-readable medium, and a remote control system that can estimate delay time with high accuracy and improve work efficiency. .
  • a control target device is a control target device that is wirelessly connected to a communication network and is remotely controlled by a remote control device via the communication network, the remote control device and the A delay measurement unit that measures a communication delay with the control target device, a logarithm conversion unit that logarithmically converts the measured communication delay, a smoothing unit that smoothes the logarithmically converted communication delay, and a radio wave index value Using the measured radio wave index value, a model learning unit that generates a logarithmically transformed and smoothed communication delay using the measured radio wave index value, and using the learning model and the radio wave index value Based on a communication delay estimation unit that calculates a communication delay estimation value, the communication delay estimation value, and a first operation amount input from the remote control device, a second operation amount input to the drive unit is calculated.
  • a remote control method is a control method implemented in a control target device that is wirelessly connected to a communication network and is remotely controlled by the remote control device via the communication network,
  • the control target device measures a communication delay between the remote control device and the control target device, logarithmically converts the measured communication delay, smoothes the logarithmically converted communication delay, and measures a radio wave index value.
  • a non-transitory computer readable medium is a control program for a control target device that is wirelessly connected to a communication network and is remotely controlled by a remote control device via the communication network.
  • processing for measuring a communication delay between the remote control device and the control target device processing for logarithmically converting the measured communication delay, and smoothing the logarithmically converted communication delay
  • Processing for measuring the radio wave index value, using the measured radio wave index value generating a learning model for estimating a logarithmically transformed and smoothed communication delay, the learning model and the radio wave index value
  • the second input to the drive unit based on the process for calculating the communication delay estimated value using the, the communication delay estimated value, and the first operation amount input from the remote control device. It stores a control program for executing a process of calculating a work amount.
  • a remote control system is a remote control system comprising a remote control device and a control target device connected to the remote control device via a communication network, the control target device Is a wireless connection with the communication network, a delay measurement unit that measures a communication delay between the remote control device and the control target device, a logarithmic conversion unit that logarithmically converts the measured communication delay, and the logarithm A smoothing unit that smoothes the converted communication delay, a radio wave index value measurement unit that measures a radio wave index value, and a learning model that estimates a logarithmically transformed and smoothed communication delay using the measured radio wave index value A model learning unit to be generated, a communication delay estimation unit that calculates a communication delay estimation value using the learning model and a radio wave index value, the communication delay estimation value, and the remote control device Based on the first operation amount, and an operation amount calculating unit for calculating a second manipulated variable to be input to the drive unit.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of a control target device 40 according to the present invention.
  • the control target device 40 includes a delay measurement unit 403, a radio wave index value measurement unit 404, a learning unit 406, a communication delay estimation unit 407, and a control unit 408.
  • the learning unit 406 includes a logarithmic conversion unit 406A, a smoothing unit 406B, and a model learning unit 406C.
  • the control unit 408 includes a speed determination unit 408A and a drive unit 408B as operation amount calculation units.
  • control target device 40 is communicably connected to the remote control device 10 (described later) via the communication network 20 (described later). Further, the control target device 40 is wirelessly connected to the communication network 20. The control target device 40 is remotely controlled by the remote control device 10 via the communication network 20.
  • the delay measurement unit 403 measures a communication delay between the remote control device 10 and the control target device 40. Also, the delay measurement unit 403 inputs the measured communication delay to the logarithmic conversion unit 406A of the learning unit 406.
  • the radio wave index value measuring unit 404 measures the radio wave index value. In addition, the radio wave index value measuring unit 404 inputs the measured radio wave index value to the model learning unit 406C.
  • Logarithmic conversion unit 406A logarithmically converts the communication delay measured by delay measurement unit 403.
  • the logarithmic conversion unit 406A inputs the logarithmically converted communication delay to the smoothing unit 406B. Smoothing section 406B smoothes the communication delay logarithmically converted by logarithmic conversion section 406A.
  • the smoothing unit 406B inputs the smoothed notification delay to the model learning unit 406C.
  • the model learning unit 406C uses the radio wave index value to generate a learning model that estimates a logarithmically transformed and smoothed communication delay.
  • the communication delay estimation unit 407 calculates a communication delay estimation value using the learning model generated by the model learning unit 406C and the radio wave index value.
  • the communication delay estimation unit 407 inputs the estimated communication delay estimation value to the speed determination unit 408A.
  • the speed determination unit 408A receives the second operation amount input to the drive unit 408B based on the communication delay estimation value estimated by the communication delay estimation unit 407 and the first operation amount input from the remote control device 10. Is calculated.
  • the speed determination unit 408A has a smaller operation amount input to the drive unit 408B than the first operation amount input from the remote control device 10 when the estimated communication delay value exceeds a predetermined value. 2 is calculated.
  • the communication delay estimation value can be calculated using the radio wave index value and the learning model. That is, the communication delay estimation value can be calculated without transmitting a packet from the control target device 40 to the remote control device 10. Further, by using the learning model, the communication delay estimation value can be calculated with high accuracy. Furthermore, the second operation amount input to the drive unit 408B can be appropriately calculated based on the communication delay estimation value calculated with high accuracy and the first operation amount input from the remote control device 10. . Therefore, the work efficiency of the control target device 40 can be improved. Thereby, it is possible to provide the control target device 40 that can estimate the delay time with high accuracy and improve the working efficiency.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the remote control system 100 according to the first embodiment.
  • the remote control system 100 includes a controller 10 as a remote control device, a communication network 20, a wireless access point 30, a control target device 40, and the like.
  • the controller 10 is communicably connected to the control target device 40 via the communication network 20.
  • the control target device 40 is connected to the communication network 20 via the wireless access point 30 so as to be able to perform wireless communication.
  • the control target device 40 is communicably connected to the controller 10 via the wireless access point 30 and the communication network 20.
  • control target device 40 estimates the communication delay between the controller 10 and the control target device 40. In order to suppress the amount of chute, the operation speed of the control target device 40 itself is adjusted. Hereinafter, control in the control target device 40 will be described.
  • FIG. 3 shows an example of the control target device 40 according to the first embodiment.
  • the control target device 40 includes a communication unit 401, a sampling rate determination unit 402, a delay measurement unit 403, a radio wave index value measurement unit 404, a control signal reception unit 405, and a learning unit 406.
  • the communication delay estimation unit 407 and the control unit 408 are provided.
  • the communication unit 401 performs wireless communication with the wireless access point 30. Accordingly, the control target device 40 is connected to the wireless access point 30 so as to be communicable by wireless communication. For example, the communication unit 401 inputs a control signal transmitted from the controller 10 via the communication network 20 and the wireless access point 30 to the control signal receiving unit 405. Further, the communication unit 401 inputs measurement data (described later) transmitted from the controller 10 via the communication network 20 and the wireless access point 30 to the delay measurement unit 403. In addition, the communication unit 401 inputs a radio signal transmitted from the wireless access point 30 to the radio wave index value measuring unit 404.
  • the sampling rate determining unit 402 determines the communication delay sampling rate measured by the delay measuring unit 403 and notifies the delay measuring unit 403 of the determined sampling rate. Details of the sampling rate determination method performed by the sampling rate determination unit 402 will be described later.
  • the delay measuring unit 403 measures the communication delay by transmitting / receiving measurement data for measuring the communication delay to / from the controller 10. Specifically, the delay measurement unit 403 transmits / receives measurement data to / from the controller 10 via the communication unit 401, the wireless access point 30, and the communication network 20. Then, the delay measurement unit 403 calculates a round trip delay time from the difference between the transmission time and the reception time of the measurement data, and measures a communication delay based on the calculated round trip delay time.
  • the communication delay can be half of the round trip delay time.
  • the radio wave index value measuring unit 404 measures the radio wave index value using a radio signal transmitted from the wireless access point 30.
  • the radio wave index value is, for example, RSSI (Received Signal Strength Indicator), RSRP (Reference Signal Received Power), RSRQ (Reference Signal Received Quality), SINR (Signal Priority, etc.).
  • the control signal receiving unit 405 receives the control signal transmitted from the controller 10 and converts it into a first operation amount x such as the number of rotations of the motor, for example. Further, the control signal receiving unit 405 inputs the first operation amount x to the speed determining unit 408A of the control unit 408.
  • the learning unit 406 uses the radio wave index value output from the radio wave index value measuring unit 404 as an explanatory variable, and the radio wave index value measured by the radio wave index value measuring unit 404 using the communication delay output from the delay measuring unit 403 as an objective variable.
  • a learning model for estimating the communication delay is generated based on the value.
  • the learning unit 406 includes a logarithmic conversion unit 406A, a smoothing unit 406B, a model learning unit 406C, and a learning model storage unit 406D.
  • the learning unit 406 includes a CPU (Central Processing Unit) 501, a storage unit 502, a communication interface 503, and the like. All processes in the learning unit 406 are realized by the CPU 501 executing the program stored in the storage unit 502.
  • CPU Central Processing Unit
  • each storage unit 502 of the learning unit 406 includes a code for realizing processing in each of the learning units 406 by being executed by the CPU 501.
  • the storage unit 502 includes, for example, an arbitrary storage device that can store this program and various types of information used for processing in the learning unit 406.
  • the storage device is, for example, a memory.
  • Non-transitory computer readable media include various types of tangible storage media.
  • Examples of non-transitory computer-readable media include magnetic recording media (eg, flexible disks, magnetic tapes, hard disk drives), magneto-optical recording media (eg, magneto-optical disks), CD-ROM (Read Only Memory) CD-R, CD -R / W, including semiconductor memory (for example, mask ROM, PROM (Programmable ROM), EPROM (Erasable PROM), flash ROM, RAM (Random Access Memory)).
  • the program may be supplied to the computer by various types of temporary computer readable media. Examples of transitory computer readable media include electrical signals, optical signals, and electromagnetic waves.
  • the temporary computer-readable medium can supply the program to the computer via a wired communication path such as an electric wire and an optical fiber, or a wireless communication path.
  • the logarithmic conversion unit 406A calculates the logarithm of the communication delay measured by the delay measurement unit 403. By logarithmizing the communication delay, it is possible to match the fluctuation of the radio wave index value expressed by the logarithm with the fluctuation range.
  • the logarithmic conversion unit 406A inputs the logarithmically converted communication delay to the smoothing unit 406B.
  • the smoothing unit 406B smoothes the logarithm of the communication delay calculated by the logarithmic conversion unit 406A.
  • the smoothing unit 406B may smooth the communication delay by passing the logarithmic time series data of the communication delay through a low-pass filter. Further, the smoothing unit 406B may smooth the communication delay by calculating a moving average of the time series data of the logarithm of the communication delay. Further, the smoothing unit 406B may smooth the communication delay using another method.
  • the smoothing unit 406B inputs the smoothed notification delay to the model learning unit 406C.
  • the model learning unit 406C performs machine learning for estimating the communication delay using the logarithmically transformed and smoothed communication delay as an objective variable and the radio wave index value input from the radio wave index value measuring unit 404 as an explanatory variable.
  • the learning model used in machine learning may be a regression model using a random forest, a multiple regression model, or another model.
  • the model learning unit 406C inputs a learning model generated by performing machine learning for a predetermined period or a predetermined number of samples to the learning model storage unit 406D.
  • the learning model storage unit 406D stores the learning model generated by the model learning unit 406C.
  • the communication delay estimation unit 407 calculates a communication delay estimation value using the learning model generated by the model learning unit 406C and the radio wave index value. Specifically, the communication delay estimation unit 407 is measured by the radio wave index value measurement unit 404 using the learning model stored in the learning model storage unit 406D when the control signal reception unit 405 receives the control signal. Based on the radio wave index value, a communication delay estimated value d est is estimated. In addition, the communication delay estimation unit 407 inputs the estimated communication delay estimation value d est to the speed determination unit 408A of the control unit 408.
  • the control unit 408 includes a CPU 501, a storage unit 502, a communication interface 503, and the like. Then, when the CPU 501 executes the program stored in the storage unit 502, all processing in the control unit 408 is realized. Specifically, the CPU 501 executes a program stored in the storage unit 502, thereby realizing processing of each unit of the control target device 40. Further, the program stored in each storage unit 502 of the control unit 408 includes a code for realizing processing in each of the control units 408 by being executed by the CPU 501.
  • the storage unit 502 includes, for example, an arbitrary storage device that can store this program and various types of information used for processing in the control unit 408.
  • the storage device is, for example, a memory.
  • the learning unit 406 and the control unit 408 may be included in the control target device 40 as one component. That is, the processing of the learning unit 406 and the control unit 408 may be realized by one information processing apparatus 500 illustrated in FIG.
  • control unit 408 determines the second operation amount y to be input to the drive unit 408B based on the first operation amount x and the communication delay estimated value d est , thereby controlling the control unit 408.
  • Drive the target device More specifically, the control unit 408 includes a speed determination unit 408A as an operation amount calculation unit, and a drive unit 408B.
  • the speed determination unit 408A uses the first manipulated variable x input from the control signal reception unit 405 and the communication delay estimation value d est input from the communication delay estimation unit 407 to input to the drive unit 408B.
  • An operation amount y of 2 is calculated.
  • the speed determination unit 408A calculates the second operation amount y for operating the control target device using the following equations (1) and (2).
  • d th (d th > 0) is a parameter that represents the logarithm of the upper limit of communication delay that allows the operator of the control target device 40 to operate the control target device 40 without a sense of incongruity.
  • x max is an upper limit value of the first operation amount x obtained by converting a control signal transmitted from the controller 10 to the control target device 40.
  • the drive unit 408B operates according to the second operation amount y calculated by the speed determination unit 408A. For example, when the drive unit 408B is a motor, the drive unit 408B rotates at a rotation speed determined by the second operation amount y.
  • the delay measurement unit 403 measures the communication delay at a sampling rate lower than the radio wave index value, it cannot follow the delay variation. For this reason, the communication delay estimation accuracy in the communication delay estimation unit 407 is lowered.
  • the fluctuation of the radio wave index value which is an explanatory variable, is small, the communication delay in the communication delay estimation unit 407 can be increased even if the sampling rate for measuring the communication delay by the delay measurement unit 403 is excessively higher than the radio wave index value. The estimation accuracy of is hardly improved. Further, if the sampling rate for measuring the communication delay by the delay measuring unit 403 is increased too much, the power required for measuring the communication delay and the consumption of the radio frequency resource of the radio access point 30 will increase.
  • the sampling rate determination unit 402 determines the sampling rate for measuring the communication delay by the delay measurement unit 403 according to the sampling rate of the radio wave index value, and notifies the delay measurement unit 403 of the determined sampling rate.
  • the sampling rate value notified by the sampling rate determination unit 402 to the delay measurement unit 403 may be a predetermined value, or a radio wave index value measured using a special terminal that can directly acquire the radio wave index value output from the chipset.
  • the sampling rate may be a value determined by another method.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a learning model generation method in the learning unit 406 of the control target device 40.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a control method of the drive unit 408B in the control target device 40.
  • the delay measuring unit 403 measures a communication delay between the controller 10 and the control target device 40 according to the sampling rate determined by the sampling rate determining unit 402 (step S101). Specifically, the delay measurement unit 403 transmits a packet to the controller 10 and stores the transmission time. The controller 10 receives the packet transmitted from the control target device 40 and transmits a response packet to the packet to the control target device 40. The control target device 40 receives the packet transmitted from the controller 10. The delay measurement unit 403 calculates a round-trip communication delay from the difference between the reception time and the stored transmission time. The delay measurement unit 403 calculates a one-way communication delay by dividing the calculated round-trip communication delay by two. Then, the delay measuring unit 403 inputs the calculated one-way communication delay to the logarithmic conversion unit 406A.
  • the logarithmic conversion unit 406A logarithmically converts the one-way communication delay calculated in step S101 (step S102).
  • the logarithmic conversion unit 406A inputs the logarithmically converted communication delay to the smoothing unit 406B.
  • the smoothing unit 406B smoothes the one-way communication delay logarithmically converted in step S102 (step S103). Then, the smoothing unit 406B inputs the smoothed communication delay to the model learning unit 406C.
  • the radio wave index value measuring unit 404 measures the radio wave index value (step S104).
  • the sampling rate for measuring the radio wave index value by the radio wave index value measuring unit 404 may be equal to or lower than the sampling rate for measuring the communication delay by the delay measuring unit 403. Therefore, the timing of measuring the radio wave index value by the radio wave index value measuring unit 404 is not limited to the position of step S104. In other words, the process in step S104 may be performed in parallel with the processes in step S101, step S102, and step S103. Then, the radio wave index value measurement unit 404 inputs the measured radio wave index value to the model learning unit 406C.
  • the model learning unit 406C updates the learning model for estimating the communication delay using the one-way communication delay smoothed in step S103 and the radio wave index value measured in step S104 (step S105). .
  • step S106 determines whether the number of learning samples in step S105 is a predetermined number or more (step S106). In step S106, when the number of learning samples in step S105 is less than a predetermined number (step S106; No), the process returns to step S101. In step S106, when the number of learning samples in step S105 is a predetermined number or more (step S106; Yes), the learning model generated by the model learning unit 406C is input to the learning model storage unit 406D, and the learning model storage unit 406D The learning model is stored (step S107), and the processing of the learning model generation method ends.
  • the communication unit 401 of the control target device 40 receives a control signal transmitted from the controller 10 (step S201). Further, the communication unit 401 inputs the control signal to the control signal receiving unit 405. Further, the control signal receiving unit 405 converts the control signal into a first operation amount x such as the number of rotations of the motor. Further, the control signal receiving unit 405 inputs the first manipulated variable x to the speed determining unit 408A.
  • the radio wave index value measuring unit 404 measures the radio wave index value (step S202). Then, the radio wave index value measuring unit 404 inputs the measured radio wave index value to the communication delay estimating unit 407.
  • the communication delay estimation unit 407 calculates the communication delay estimation value d est based on the radio wave index value input from the radio wave index value measurement unit 404 and the learning model stored in the learning model storage unit 406D. (Step S203). Then, the communication delay estimation unit 407 inputs the estimated communication delay estimation value d est to the speed determination unit 408A of the control unit 408.
  • the speed determination unit 408A causes the driving unit 408B to The second operation amount y to be input is calculated (step S204). Specifically, the speed determination unit 408A calculates the second manipulated variable y using the above formulas (1) and (2).
  • the speed determination unit 408A operates the drive unit 408B by inputting the second operation amount y to the drive unit 408B.
  • the drive unit 408B operates according to the second operation amount y input from the speed determination unit 408A (step S205). Specifically, when the second operation amount y is the rotation speed of the motor, the motor that is the drive unit 408B rotates at the rotation speed determined by the second operation amount y.
  • the communication delay estimation value can be calculated using the radio wave index value and the learning model. That is, the communication delay estimated value can be calculated without transmitting a packet from the control target device 40 to the controller 10. Further, by using the learning model, the communication delay estimation value can be calculated with high accuracy. Further, the second operation amount input to the drive unit 408B can be appropriately calculated based on the communication delay estimation value calculated with high accuracy and the first operation amount input from the controller 10. Therefore, the work efficiency of the control target device 40 can be improved. Thereby, it is possible to provide the control target device 40 that can estimate the delay time with high accuracy and improve the working efficiency.
  • the speed determination unit 408A receives the first operation amount y input from the controller 10 as the second operation amount y. An operation amount smaller than the operation amount x is calculated. Specifically, when the communication delay estimation value d est estimated by the communication delay estimation unit 407 exceeds a predetermined value d th , the speed determination unit 408A reduces the second operation amount y to a predetermined upper limit value x max or less.
  • the upper limit value x max is a value equal to or smaller than the first manipulated variable x.
  • the communication delay estimation value d est exceeds the predetermined value d th , the second operation amount y input to the drive unit 408B can be suppressed. Therefore, the amount of overshoot that occurs when the communication delay is long can be reduced, and the work efficiency in the control target device 40 can be improved.
  • the communication delay estimation unit 407 estimates a communication delay estimation value based on the radio wave index value. Therefore, after the model learning unit 406C generates a learning model, the control target device 40 does not need to transmit / receive a measurement packet for communication delay measurement to / from the controller 10. Therefore, the power consumption of the control target device 40 can be suppressed as compared with the communication delay measurement using the measurement packet. Furthermore, since the communication delay estimation value can be estimated without consuming the bandwidth of the wireless access point 30, it is possible to suppress a decrease in the communication speed of other communication via the wireless access point 30.
  • the delay measurement unit 403 may measure a one-way communication delay time between the controller 10 and the control target device 40.
  • the present invention has been described as a hardware configuration, but the present invention is not limited to this.
  • the present invention can also realize the processing procedure described in the flowcharts of FIGS. 5 and 6 by causing a CPU (Central Processing Unit) to execute a computer program.
  • a CPU Central Processing Unit
  • a control target device that is wirelessly connected to a communication network and is remotely controlled by a remote control device via the communication network, A delay measuring unit for measuring a communication delay between the remote control device and the control target device; A logarithmic converter for logarithmically converting the measured communication delay; A smoothing unit for smoothing the logarithmically converted communication delay; A radio wave index value measuring unit for measuring radio wave index values; A model learning unit that generates a learning model for estimating a communication delay logarithmically transformed and smoothed using the measured radio wave index value; A communication delay estimation unit that calculates a communication delay estimation value using the learning model and the radio wave index value; An operation amount calculating unit that calculates a second operation amount to be input to the drive unit based on the communication delay estimation value and the first operation amount input from the remote control device; A device to be controlled.
  • the operation amount calculation unit calculates an operation amount smaller than the first operation amount input from the remote control device as the second operation amount when the communication delay estimation value exceeds a predetermined value.
  • the control target device according to appendix 1. (Appendix 3) When the communication delay estimation value exceeds a predetermined value, The operation amount calculation unit calculates the second operation amount so as to be a predetermined upper limit value or less, The control target device according to attachment 1 or 2, wherein the upper limit value is a value equal to or less than the first operation amount.
  • a control method implemented in a control target device that is wirelessly connected to a communication network and is remotely controlled by a remote control device via the communication network, The device to be controlled is Measuring a communication delay between the remote control device and the control target device; Logarithmically convert the measured communication delay, Smoothing the logarithmically converted communication delay, Measure the radio wave index value, Using the measured radio wave index value, generate a learning model that estimates the logarithmically transformed and smoothed communication delay, Using the learning model and the radio wave index value to calculate a communication delay estimate, A control method for calculating a second operation amount to be input to the drive unit based on the communication delay estimation value and a first operation amount input from the remote control device.
  • a process of measuring a communication delay between the remote control device and the control target device A process of logarithmically converting the measured communication delay; Processing for smoothing the logarithmically converted communication delay; Processing to measure the radio wave index value;
  • a non-transitory computer-readable medium for executing (Appendix 8) When the communication delay estimation value exceeds a predetermined value, The control target device calculates an operation amount smaller than the first operation amount input from the remote control
  • a non-transitory computer readable medium according to 7. (Appendix 9) When the communication delay estimation value exceeds a predetermined value, the control target device calculates the second operation amount so as to be a predetermined upper limit value or less, The non-transitory computer-readable medium according to appendix 7 or 8, wherein the upper limit value is a value equal to or less than the first operation amount.
  • a remote control system comprising: a remote control device; and a control target device connected to the remote control device via a communication network, The device to be controlled is Wirelessly connected to the communication network; A delay measuring unit for measuring a communication delay between the remote control device and the control target device; A logarithmic converter for logarithmically converting the measured communication delay; A smoothing unit for smoothing the logarithmically converted communication delay; A radio wave index value measuring unit for measuring radio wave index values; Using a measured radio wave index value, a model learning unit that generates a learning model for estimating a communication delay logarithmically converted and smoothed; A communication delay estimation unit that calculates a communication delay estimation value using the learning model and the radio wave index value; An operation amount calculation unit that calculates a second operation amount to be input to the drive unit based on the communication delay estimation value and the first operation amount input from the remote control device; A remote control system comprising: (Appendix 11) The operation amount calculation unit calculates an operation amount smaller than the first operation
  • the remote control system according to appendix 10.
  • the operation amount calculation unit calculates the second operation amount to be equal to or less than a predetermined upper limit value,
  • Remote control system 10 Controller (remote control device) 20 communication network 30 wireless access point 40 control target device 401 communication unit 402 sampling rate determination unit 403 delay measurement unit 404 radio wave index value measurement unit 405 control signal reception unit 406 learning unit 406A logarithmic conversion unit 406B smoothing unit 406C model learning unit 406D Learning model storage unit 407 Communication delay estimation unit 408 Control unit 408A Speed determination unit (operation amount calculation unit) 408B Drive unit

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Abstract

制御対象装置（４０）は、無線接続している通信ネットワーク（２０）を介して遠隔制御装置（１０）によって遠隔制御され、通信遅延を測定する遅延測定部（４０３）と、通信遅延を対数変換する対数変換部（４０６Ａ）と、通信遅延を平滑化する平滑化部（４０６Ｂ）と、電波指標値を測定する電波指標値測定部（４０４）と、測定した電波指標値を用いて、対数変換され平滑化された通信遅延を推定する学習モデルを生成するモデル学習部（４０６Ｃ）と、学習モデルと電波指標値とを用いて通信遅延推定値を算出する通信遅延推定部（４０７）と、通信遅延推定値と、遠隔制御装置（１０）から入力される第（１）の操作量とに基づいて、駆動部（４０８Ｂ）に入力する第（２）の操作量を算出する速度決定部（４０８Ａ）と、を備える。

Description

制御対象装置、制御方法、非一時的なコンピュータ可読媒体、及び、遠隔制御システム
　本発明は、制御対象装置、制御方法、非一時的なコンピュータ可読媒体、及び、遠隔制御システムに関する。
　無線通信技術の発展に伴い、無人搬送車、ドローン、遠隔手術支援ロボット、建設機器等の制御対象装置を、無線を用いてネットワークに接続し、ネットワークを介して制御対象装置を操作する、無線遠隔制御技術が検討されている。無線遠隔制御技術により、移動する制御対象装置の導入が容易になる、制御対象装置の再配置が容易になる、配線の削除による軽量・省スペース化が可能となる等の利点が得られる。
　無線通信ネットワークでは、制御対象装置の移動に伴う電波状況の変化、制御対象装置の周辺物による電波の反射・回折、通信回線の混雑状況、他の無線アクセスポイントからの電波干渉や他の機器からのノイズ等の影響によって電波環境が大きく変動する。電波環境が変動することで、通信品質が劣化してしまう可能性がある。
　電波品質を表す指標として、電波指標値が用いられる。電波指標値は、無線通信の物理層を評価するための指標値で、端末が受信した信号の電力に基づいて算出される。例えば、３ＧＰＰ（Ｔｈｉｒｄ　Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ　Ｐｒｏｊｅｃｔ）で標準化が進められているＬＴＥ（Ｌｏｎｇ　Ｔｅｒｍ　Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）では、ＲＳＳＩ（Ｒｅｃｅｉｖｅｄ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｓｔｒｅｎｇｔｈ　Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）、ＲＳＲＰ（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｒｅｃｅｉｖｅｄ　Ｐｏｗｅｒ）、ＲＳＲＱ（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｒｅｃｅｉｖｅｄ　Ｑｕａｌｉｔｙ）、ＳＩＮＲ（Ｓｉｇｎａｌ　ｔｏ　Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｎｏｉｓｅ　Ｒａｔｉｏ）等が規定されている。
　無線通信ネットワークを介した制御対象装置の遠隔制御では、通信品質の変動の中でも特に通信遅延の変動が問題となる。制御コマンドが制御対象装置に届かない間、制御対象装置は操作不能となる。そのため、例えば、制御対象装置を所望の位置に移動させたい場合、無線通信ネットワークで大きな通信遅延が生じると制御対象装置をリアルタイムで正確に移動させることが困難となる。そして、制御対象装置が所望の位置付近で行ったり来たりする動作を繰り返してしまう等、作業効率が低下する可能性がある。そこで、遠隔制御装置と制御対象装置との間で通信遅延や通信遅延の変動が発生した場合にも、安定した遠隔制御を可能にする検討が行われている。
　例えば、特許文献１には、通信ネットワークで許容される最大遅延時間を考慮して、遠隔制御装置がフィールド機器からの第１データ（測定データ）を受信してから、遠隔制御装置が第２データ（制御データ）の生成を開始するまでの時間を調整することが記載されている。また、制御対象である流体の流量のモデルと通信ネットワークで許容される最大遅延時間とを用いて設計された遅延補償部が、ネットワークで生じ得る第１データ及び第２データの遅延を補償することが記載されている。これにより、通信遅延時間の変動による不安定なネットワーク（通信ネットワーク）を介してフィールド機器を制御する場合であっても、制御ループを安定して実行することを意図している。
　また、特許文献２には、コントローラが操作コマンドを送信した時刻を起点とし、実際に操作コマンドを受信するまでの時間を通信遅延時間とすることが記載されている。同様に、特許文献３には、受信タイミング情報が示す受信された時間から送信タイミング情報が示す送信された時間を差し引くことによって、通信遅延時間を算出することが記載されている。
　また、電波指標値を用いて、通信品質を推定する研究が検討されている。特許文献４に記載の技術では、電波指標値とセルの混雑情報（接続端末数）に基づいて、端末が通信遅延の平均値とスループットを推定している。具体的には、特許文献４に記載の技術では、まず、モバイルコア網に接続したトラフィック管理サーバに対し、無線アクセスポイントがセルの混雑情報を通知する。次に、トラフィッック管理サーバは、取得したセルの混雑情報を所定の端末に通知する。次に、端末は自身で測定したＳＩＮＲと、取得した混雑情報とに基づいて通信遅延の平均値を推定する。
特許第５５６５４３１号公報 特開２０１７－０４９９０３号公報 特開２０１６－０７１５８５号公報 特開２０１７－０３４６１９号公報
　特許文献１に記載の技術は、通信ネットワークにおける通信遅延時間をすべて許容最大遅延時間に統一している。これにより、操作者がコントローラに制御コマンドを入力してからフィールド機器が動作するまでの遅延時間が一定となる。そのため、操作者が予想したとおりにフィールド機器を動作させやすくなり、オーバーシュート量を削減することが可能となる。しかしながら、特許文献１に記載の技術では、実際の通信遅延時間とは無関係に、固定的に大きな通信遅延時間が発生することになる。そのため、遠隔制御システムの操作性が制限されてしまう。また、通信遅延時間が小さいほど、遠隔制御システムの操作性は改善するため、通信遅延が小さい環境下においては、特許文献１に記載された技術のように、許容最大遅延時間を用いた遅延の補償は望ましくない。
　そこで、通信遅延の変動に追従しつつ、通信遅延が伸びた際のオーバーシュートを抑制する方式を検討する。もし通信遅延が把握できれば、通信遅延が長いときに制御対象装置の動作速度を抑制することで、オーバーシュートを抑制することができる。したがって、この方式では、どのように変動する通信遅延を把握するかが問題となる。
　例えば、特許文献２及び特許文献３に記載された技術のように、制御対象装置とコントローラとの間で計測用パケットを送受信することで、通信遅延を測定する方法が考えられる。具体的には、コントローラから制御対象装置までの片道の通信遅延を直接的に測定する方法と、制御対象装置とコントローラとの間の往復の通信遅延を測定し、往復の通信遅延を半分に割ることで往復の通信遅延を間接的に測定する方法とが考えられる。
　前者の片道遅延を直接的に測定する方法では、コントローラから制御対象装置に対して計測用パケットとその送信時刻を送り、制御対象装置でその計測用パケットの受信時刻と通知された送信時刻との差分を取ることにより、通信遅延を算出する。しかしながら、コントローラと制御対象装置のクロックが厳密には異なるため、この方法で通信遅延を正確に測定することは難しい。
　また、後者の往復遅延を測定して片道遅延を算出する方法では、制御対象装置からコントローラに対し、計測パケットを送信する必要がある。したがって、通信遅延の測定のために、制御対象装置の消費電力が増大してしまう。制御対象装置は電力源がバッテリーであり、使用可能な電力に限るため、消費電力を抑えることが望ましい。
　そのため、制御対象装置とコントローラとの間で計測用パケットを送受信することなく通信遅延を把握することが望まれる。例えば、特許文献２に記載の技術を用いることで、制御対象装置からパケットを送信することなく、遅延時間を推定することができる。
　しかしながら、端末のアプリケーションにおいて、電波指標値に基づいて通信遅延の平均値を推定する場合、電波指標値のサンプリングレートが低いため、時間変動の激しい通信時間の変動に追従することが難しいという問題がある。また、電波指標値は、対数表記で出力されるため、対数表記された電波指標値と遅延変動のレンジが合わないという問題がある。
　そのため、制御対象装置から遠隔制御装置にパケットを送信することなく、遅延時間を高精度に推定することが望まれる。そして、高精度に推定された遅延時間に基づいて操作量（制御動作量）を抑制することにより、無線遠隔制御における作業効率を向上することが望まれる。
　本開示の目的は、高精度に遅延時間を推定でき、作業効率を向上することができる、制御対象装置、制御方法、非一時的なコンピュータ可読媒体、及び、遠隔制御システムを提供することである。
　本発明の第１の態様に係る制御対象装置は、通信ネットワークと無線接続しており、前記通信ネットワークを介して遠隔制御装置によって遠隔制御される制御対象装置であって、前記遠隔制御装置と前記制御対象装置との間の通信遅延を測定する遅延測定部と、測定した通信遅延を対数変換する対数変換部と、前記対数変換した通信遅延を平滑化する平滑化部と、電波指標値を測定する電波指標値測定部と、測定した電波指標値を用いて、対数変換され平滑化された通信遅延を推定する学習モデルを生成するモデル学習部と、前記学習モデルと電波指標値とを用いて通信遅延推定値を算出する通信遅延推定部と、前記通信遅延推定値と、前記遠隔制御装置から入力される第１の操作量とに基づいて、駆動部に入力する第２の操作量を算出する操作量算出部と、を備える。
　本発明の第２の態様に係る遠隔制御方法は、通信ネットワークと無線接続しており、前記通信ネットワークを介して遠隔制御装置によって遠隔制御される制御対象装置において実施される制御方法であって、前記制御対象装置が、前記遠隔制御装置と前記制御対象装置との間の通信遅延を測定し、測定した通信遅延を対数変換し、前記対数変換した通信遅延を平滑化し、電波指標値を測定し、測定した電波指標値を用いて、対数変換され平滑化された通信遅延を推定する学習モデルを生成し、前記学習モデルと電波指標値とを用いて通信遅延推定値を算出し、前記通信遅延推定値と、前記遠隔制御装置から入力される第１の操作量とに基づいて、駆動部に入力する第２の操作量を算出する。
　本発明の第３の態様に係る非一時的なコンピュータ可読媒体は、通信ネットワークと無線接続しており、前記通信ネットワークを介して遠隔制御装置によって遠隔制御される制御対象装置のための制御プログラムであって、前記制御対象装置に、前記遠隔制御装置と前記制御対象装置との間の通信遅延を測定する処理と、測定した通信遅延を対数変換する処理と、前記対数変換した通信遅延を平滑化する処理と、電波指標値を測定する処理と、測定した電波指標値を用いて、対数変換され平滑化された通信遅延を推定する学習モデルを生成する処理と、前記学習モデルと電波指標値とを用いて通信遅延推定値を算出する処理と、前記通信遅延推定値と、前記遠隔制御装置から入力される第１の操作量とに基づいて、駆動部に入力する第２の操作量を算出する処理と、を実行させる制御プログラムを格納する。
　本発明の第４の態様に係る遠隔制御システムは、遠隔制御装置と、前記遠隔制御装置と通信ネットワークを介して接続される制御対象装置と、を備える遠隔制御システムであって、前記制御対象装置は、前記通信ネットワークと無線接続しており、前記遠隔制御装置と前記制御対象装置との間の通信遅延を測定する遅延測定部と、測定した通信遅延を対数変換する対数変換部と、前記対数変換した通信遅延を平滑化する平滑化部と、電波指標値を測定する電波指標値測定部と、測定した電波指標値を用いて、対数変換され平滑化された通信遅延を推定する学習モデルを生成するモデル学習部と、前記学習モデルと電波指標値とを用いて通信遅延推定値を算出する通信遅延推定部と、前記通信遅延推定値と、前記遠隔制御装置から入力される第１の操作量とに基づいて、駆動部に入力する第２の操作量を算出する操作量算出部と、を備える。
　高精度に遅延時間を推定でき、作業効率を向上することができる、制御対象装置、遠隔制御方法、非一時的なコンピュータ可読媒体、及び、遠隔制御システムを提供することができる。
本発明に係る制御対象装置の一例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１に係る遠隔制御システムの一例を示す図である。 本発明の実施の形態１に係る制御対象装置の一例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１に係る制御対象装置における処理を実現可能な情報処理装置のハードウェア構成を例示するブロック図である。 本発明の実施の形態１に係る制御対象装置において実施される制御方法を説明するフローチャートである。 本発明の実施の形態１に係る制御対象装置において実施される制御方法を説明する説明するフローチャートである。
　以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
　図１は、本発明に係る制御対象装置４０の一例を示すブロック図である。図１に示すように、制御対象装置４０は、遅延測定部４０３、電波指標値測定部４０４、学習部４０６、通信遅延推定部４０７、制御部４０８を備える。また、学習部４０６は、対数変換部４０６Ａ、平滑化部４０６Ｂ、モデル学習部４０６Ｃを備える。また、制御部４０８は、操作量算出部としての速度決定部４０８Ａ、駆動部４０８Ｂを備える。
　また、制御対象装置４０は、通信ネットワーク２０（後述）を介して遠隔制御装置１０（後述）と通信可能に接続されている。また、制御対象装置４０は、通信ネットワーク２０と無線接続している。そして、制御対象装置４０は、通信ネットワーク２０を介して遠隔制御装置１０によって遠隔制御される。
　遅延測定部４０３は、遠隔制御装置１０と制御対象装置４０との間の通信遅延を測定する。また、遅延測定部４０３は、測定した通信遅延を学習部４０６の対数変換部４０６Ａに入力する。
　電波指標値測定部４０４は、電波指標値を測定する。また、電波指標値測定部４０４は、測定した電波指標値をモデル学習部４０６Ｃに入力する。
　対数変換部４０６Ａは、遅延測定部４０３が測定した通信遅延を対数変換する。また、対数変換部４０６Ａは、対数変換した通信遅延を平滑化部４０６Ｂに入力する。
　平滑化部４０６Ｂは、対数変換部４０６Ａが対数変換した通信遅延を平滑化する。また、平滑化部４０６Ｂは、平滑化した通知遅延をモデル学習部４０６Ｃに入力する。
　モデル学習部４０６Ｃは、電波指標値を用いて、対数変換され平滑化された通信遅延を推定する学習モデルを生成する。
　通信遅延推定部４０７は、モデル学習部４０６Ｃによって生成された学習モデルと電波指標値とを用いて通信遅延推定値を算出する。また、通信遅延推定部４０７は、推定した通信遅延推定値を速度決定部４０８Ａに入力する。
　速度決定部４０８Ａは、通信遅延推定部４０７によって推定された通信遅延推定値と、遠隔制御装置１０から入力される第１の操作量とに基づいて、駆動部４０８Ｂに入力する第２の操作量を算出する。具体的には、速度決定部４０８Ａは、通信遅延推定値が所定値を超える場合に、駆動部４０８Ｂに入力する操作量として、遠隔制御装置１０から入力される第１の操作量よりも小さい第２の操作量を算出する。
　以上に説明した本発明に係る制御対象装置４０によれば、電波指標値と学習モデルとを用いて通信遅延推定値を算出することができる。すなわち、制御対象装置４０から遠隔制御装置１０へパケットを送信することなく通信遅延推定値を算出することができる。また、学習モデルを用いることによって、高精度に通信遅延推定値を算出することができる。さらに、高精度に算出された通信遅延推定値と遠隔制御装置１０から入力される第１の操作量とに基づいて、駆動部４０８Ｂに入力する第２の操作量を適切に算出することができる。そのため、制御対象装置４０の作業効率を向上させることができる。これにより、高精度に遅延時間を推定でき、作業効率を向上することができる、制御対象装置４０を提供することができる。
　実施の形態１
　本発明の実施の形態１に係る遠隔制御システム１００について説明する。図２は、実施の形態１に係る遠隔制御システム１００の一例を示す図である。図２に示すように、遠隔制御システム１００は、遠隔制御装置としてのコントローラ１０、通信ネットワーク２０、無線アクセスポイント３０、制御対象装置４０等を備える。
　コントローラ１０は、通信ネットワーク２０を介して、制御対象装置４０と通信可能に接続されている。また、制御対象装置４０は、通信ネットワーク２０と無線アクセスポイント３０を介して無線通信可能に接続されている。すなわち、制御対象装置４０は、無線アクセスポイント３０及び通信ネットワーク２０を介して、コントローラ１０と通信可能に接続されている。
　そして、コントローラ１０が制御対象装置４０を遠隔制御する際に、制御対象装置４０は、コントローラ１０と制御対象装置４０との間の通信遅延を推定し、推定した通信遅延が長い場合には、オーバーシュート量を抑えるため、制御対象装置４０自身の動作速度を調整する。以下、制御対象装置４０における制御について、説明する。
　図３に、実施の形態１に係る制御対象装置４０の一例を示す。図３に示すように、制御対象装置４０は、通信部４０１と、サンプリングレート決定部４０２と、遅延測定部４０３と、電波指標値測定部４０４と、制御信号受信部４０５と、学習部４０６と、通信遅延推定部４０７と、制御部４０８と、を備える。
　通信部４０１は、無線アクセスポイント３０との間で無線通信を行う。これにより、制御対象装置４０は、無線アクセスポイント３０と無線通信により通信可能に接続される。例えば、通信部４０１は、コントローラ１０から通信ネットワーク２０及び無線アクセスポイント３０を介して送信された制御信号を制御信号受信部４０５に入力する。また、通信部４０１は、コントローラ１０から通信ネットワーク２０及び無線アクセスポイント３０を介して送信された計測用データ（後述）を遅延測定部４０３に入力する。また、通信部４０１は、無線アクセスポイント３０から送信された無線信号を電波指標値測定部４０４に入力する。
　サンプリングレート決定部４０２は、遅延測定部４０３が測定する通信遅延のサンプリングレートを決定し、遅延測定部４０３に決定したサンプリングレートを通知する。サンプリングレート決定部４０２による当該サンプリングレートの決定方法の詳細については、後述する。
　遅延測定部４０３は、コントローラ１０との間で、通信遅延を計測するための計測用データを送受信することにより、通信遅延を測定する。具体的には、遅延測定部４０３は、通信部４０１と、無線アクセスポイント３０と、通信ネットワーク２０と、を介してコントローラ１０との間で計測用データを送受信する。そして、遅延測定部４０３は、計測用データの送信時刻と受信時刻との差から往復遅延時間を算出し、算出された往復遅延時間に基づいて通信遅延を計測する。なお、通信遅延は、往復遅延時間の半分とすることができる。
　電波指標値測定部４０４は、無線アクセスポイント３０から送られてくる無線信号を用いて、電波指標値を測定する。ここで、電波指標値とは、例えば、ＲＳＳＩ（Ｒｅｃｅｉｖｅｄ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｓｔｒｅｎｇｔｈ　Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）、ＲＳＲＰ（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｒｅｃｅｉｖｅｄ　Ｐｏｗｅｒ）、ＲＳＲＱ（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｒｅｃｅｉｖｅｄ　Ｑｕａｌｉｔｙ）、ＳＩＮＲ（Ｓｉｇｎａｌ　ｔｏ　Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｎｏｉｓｅ　Ｒａｔｉｏ）等である。
　制御信号受信部４０５は、コントローラ１０から送信された制御信号を受信し、例えばモータの回転数等の第１の操作量ｘに変換する。また、制御信号受信部４０５は、第１の操作量ｘを制御部４０８の速度決定部４０８Ａに入力する。
　学習部４０６は、電波指標値測定部４０４から出力される電波指標値を説明変数として、遅延測定部４０３から出力される通信遅延を目的変数として、電波指標値測定部４０４により測定される電波指標値に基づいて、通信遅延を推定するための学習モデルを生成する。
　具体的には、学習部４０６は、学習部４０６は、対数変換部４０６Ａと、平滑化部４０６Ｂと、モデル学習部４０６Ｃと、学習モデル記憶部４０６Ｄと、を備える。また、学習部４０６は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）５０１、記憶部５０２、通信インターフェース５０３等を備える。そして、ＣＰＵ５０１が記憶部５０２に格納されたプログラムを実行することにより、学習部４０６における全ての処理が実現する。
　また、学習部４０６のそれぞれの記憶部５０２に格納されるプログラムは、ＣＰＵ５０１に実行されることにより、学習部４０６のそれぞれにおける処理を実現するためのコードを含む。なお、記憶部５０２は、例えば、このプログラムや、学習部４０６における処理に利用される各種情報を格納することができる任意の記憶装置を含んで構成される。記憶装置は、例えば、メモリ等である。
　また、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｒｅａｄａｂｌｅ　ｍｅｄｉｕｍ）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（ｔａｎｇｉｂｌｅ　ｓｔｏｒａｇｅ　ｍｅｄｉｕｍ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ　ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｒｅａｄａｂｌｅ　ｍｅｄｉｕｍ）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
　対数変換部４０６Ａは、遅延計測部４０３で測定した通信遅延の対数を算出する。通信遅延を対数化することで、対数で表現される電波指標値の変動と変動のレンジを合わせることができる。対数変換部４０６Ａは、対数変換した通信遅延を平滑化部４０６Ｂに入力する。
　平滑化部４０６Ｂは、対数変換部４０６Ａで算出された通信遅延の対数を平滑化する。ここで、平滑化部４０６Ｂは、通信遅延の対数の時系列データをローパスフィルタに通すことにより、通信遅延を平滑化してもよい。また、平滑化部４０６Ｂは、通信遅延の対数の時系列データの移動平均を算出することにより、通信遅延を平滑化してもよい。また、平滑化部４０６Ｂは、他の方法を用いて、通信遅延を平滑化してもよい。平滑化部４０６Ｂは、平滑化した通知遅延をモデル学習部４０６Ｃに入力する。
　モデル学習部４０６Ｃは、対数変換され平滑化された通信遅延を目的変数、電波指標値測定部４０４から入力された電波指標値を説明変数として、通信遅延を推定するための機械学習を行う。このとき機械学習で用いる学習モデルは、ランダムフォレストを用いた回帰モデルでもよいし、重回帰モデルでもよいし、他のモデルでもよい。モデル学習部４０６Ｃは、所定の期間又は所定のサンプル数の機械学習を行うことによって生成した学習モデルを学習モデル記憶部４０６Ｄに入力する。
　学習モデル記憶部４０６Ｄは、モデル学習部４０６Ｃによって生成された学習モデルを記憶する。
　通信遅延推定部４０７は、モデル学習部４０６Ｃによって生成された学習モデルと電波指標値とを用いて通信遅延推定値を算出する。具体的には、通信遅延推定部４０７は、制御信号受信部４０５が制御信号を受信すると、学習モデル記憶部４０６Ｄに記憶されている学習モデルを用いて、電波指標値測定部４０４によって測定された電波指標値に基づいて、通信遅延推定値ｄｅｓｔを推定する。また、通信遅延推定部４０７は、推定した通信遅延推定値ｄｅｓｔを制御部４０８の速度決定部４０８Ａに入力する。
　制御部４０８は、学習部４０６と同様に、ＣＰＵ５０１、記憶部５０２、通信インターフェース５０３等を備える。そして、ＣＰＵ５０１が記憶部５０２に格納されたプログラムを実行することにより、制御部４０８における全ての処理が実現する。具体的には、ＣＰＵ５０１が記憶部５０２に格納されたプログラムを実行することにより、制御対象装置４０の各部の処理が実現する。
　また、制御部４０８のそれぞれの記憶部５０２に格納されるプログラムは、ＣＰＵ５０１に実行されることにより、制御部４０８のそれぞれにおける処理を実現するためのコードを含む。なお、記憶部５０２は、例えば、このプログラムや、制御部４０８における処理に利用される各種情報を格納することができる任意の記憶装置を含んで構成される。記憶装置は、例えば、メモリ等である。
　なお、学習部４０６と制御部４０８とは、１つの構成要素として、制御対象装置４０に備えられていてもよい。すなわち、学習部４０６及び制御部４０８の処理は、図４に示す１つの情報処理装置５００によって実現されてもよい。
　具体的には、制御部４０８は、例えば、第１の操作量ｘと、通信遅延推定値ｄｅｓｔとに基づいて、駆動部４０８Ｂに入力する第２の操作量ｙを決定することにより、制御対象装置を駆動する。より具体的には、制御部４０８は、操作量算出部としての速度決定部４０８Ａと、駆動部４０８Ｂと、を備える。
　速度決定部４０８Ａは、制御信号受信部４０５から入力された第１の操作量ｘと、通信遅延推定部４０７から入力された通信遅延推定値ｄｅｓｔとを用いて、駆動部４０８Ｂに入力する第２の操作量ｙを算出する。具体的には、速度決定部４０８Ａは、制御対象装置を動作させるための第２の操作量ｙを、次の式（１）及び式（２）を用いて算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　ここで、ｄｔｈ（ｄｔｈ＞０）は、制御対象装置４０の操縦者が違和感なく制御対象装置４０を操作できる通信遅延の上限の対数を表すパラメータである。また、ｘｍａｘは、コントローラ１０から制御対象装置４０に送信される制御信号を変換して得られる第１の操作量ｘの上限値である。ｄｔｈとｘｍａｘとは固定値であってもよいし、可変値であってもよい。駆動部４０８Ｂは、速度決定部４０８Ａによって算出された第２の操作量ｙに従って動作する。例えば、駆動部４０８Ｂがモータである場合、第２の操作量ｙで決定される回転速度で回動する。
　なお、遅延測定部４０３が、電波指標値よりも低いサンプリングレートで通信遅延を測定した場合、遅延変動に追従できなくなる。そのため、通信遅延推定部４０７における通信遅延の推定精度が低下してしまう。一方で、説明変数である電波指標値の変動は小さいため、遅延測定部４０３による通信遅延の測定のサンプリングレートを、電波指標値に比べて過度に高めても、通信遅延推定部４０７における通信遅延の推定精度はほとんど向上しない。また、遅延測定部４０３による通信遅延の測定のサンプリングレートを高め過ぎると、通信遅延測定に必要な電力と、無線アクセスポイント３０の無線周波数資源の消費量が増大してしまう。そこで、サンプリングレート決定部４０２では、電波指標値のサンプリングレートに応じて、遅延測定部４０３による通信遅延の測定のサンプリングレートを決定し、決定した当該サンプリングレートを遅延測定部４０３に通知する。サンプリングレート決定部４０２が遅延測定部４０３に通知するサンプリングレートの値は、所定の値でもよいし、チップセットから出力される電波指標値を直接取得できる特殊な端末を用いて測定した電波指標値のサンプリングレートの値でもよいし、他の方法で決定した値でもよい。
　次に、図５及び図６を参照しながら、本実施の形態１に係る制御対象装置４０において実施される制御方法について説明する。図５は、制御対象装置４０の学習部４０６における学習モデルの生成方法を示す説明するフローチャートである。また、図６は、制御対象装置４０における駆動部４０８Ｂの制御方法を示すフローチャートである。
　最初に、図５を参照して、学習モデルの生成方法について説明する。
　まず、遅延測定部４０３は、サンプリングレート決定部４０２によって決定されたサンプリングレートに従って、コントローラ１０と制御対象装置４０との間の通信遅延を測定する（ステップＳ１０１）。具体的には、遅延測定部４０３は、コントローラ１０に対してパケットを送信し、送信時刻を記憶する。コントローラ１０は、制御対象装置４０から送信されたパケットを受信し、当該パケットに対する応答のパケットを制御対象装置４０に送信する。制御対象装置４０は、コントローラ１０から送信されたパケットを受信する。遅延測定部４０３は、当該受信時刻と記憶した送信時刻との差分から往復の通信遅延を算出する。また、遅延測定部４０３は、算出した往復の通信遅延を２で割ることにより、片道の通信遅延を算出する。そして遅延測定部４０３は、対数変換部４０６Ａに対し、算出した片道の通信遅延を入力する。
　次に、対数変換部４０６Ａは、ステップＳ１０１において算出された片道の通信遅延を対数変換する（ステップＳ１０２）。そして、対数変換部４０６Ａは、平滑化部４０６Ｂに対数変換した通信遅延を入力する。
　次に、平滑化部４０６Ｂは、ステップＳ１０２において対数変換された片道の通信遅延を平滑化する（ステップＳ１０３）。そして、平滑化部４０６Ｂは、モデル学習部４０６Ｃに、平滑化した通信遅延を入力する。
　また、電波指標値測定部４０４は、電波指標値を測定する（ステップＳ１０４）。なお、上述したように、電波指標値測定部４０４による電波指標値の測定のサンプリングレートは、遅延測定部４０３による通信遅延の測定のサンプリングレート以下であればよい。したがって、電波指標値測定部４０４による電波指標値の測定のタイミングは、ステップＳ１０４の位置に限定されるものではない。換言すれば、ステップＳ１０４の処理は、ステップＳ１０１、ステップＳ１０２、ステップＳ１０３における処理と並行して行われてもよい。そして、電波指標値測定部４０４は、測定した電波指標値をモデル学習部４０６Ｃに入力する。
　次に、モデル学習部４０６Ｃは、ステップＳ１０３において平滑化された片道の通信遅延と、ステップＳ１０４において測定された電波指標値とを用いて、通信遅延を推定する学習モデルを更新する（ステップＳ１０５）。
　次に、モデル学習部４０６Ｃは、ステップＳ１０５における学習のサンプル数が所定の数以上であるかの判定を行う（ステップＳ１０６）。
　ステップＳ１０６において、ステップＳ１０５における学習のサンプル数が所定の数未満の場合（ステップＳ１０６；Ｎｏ）、ステップＳ１０１に戻る。
　ステップＳ１０６において、ステップＳ１０５における学習のサンプル数が所定の数以上の場合（ステップＳ１０６；Ｙｅｓ）、モデル学習部４０６Ｃが生成した学習モデルを学習モデル記憶部４０６Ｄに入力し、学習モデル記憶部４０６Ｄが当該学習モデルを記憶し（ステップＳ１０７）、当該学習モデルの生成方法の処理が終了する。
　次に、図６を参照して、制御対象装置４０における駆動部４０８Ｂの制御方法について説明する。
　まず、制御対象装置４０の通信部４０１は、コントローラ１０から送信された制御信号を受信する（ステップＳ２０１）。また、通信部４０１は、当該制御信号を制御信号受信部４０５に入力する。また、制御信号受信部４０５は、当該制御信号を、例えばモータの回転数等の第１の操作量ｘに変換する。また、制御信号受信部４０５は、速度決定部４０８Ａに、当該第１の操作量ｘを入力する。
　次に、電波指標値測定部４０４は、電波指標値を測定する（ステップＳ２０２）。そして、電波指標値測定部４０４は、通信遅延推定部４０７に、測定した電波指標値を入力する。
　次に、通信遅延推定部４０７は、電波指標値測定部４０４から入力された電波指標値と、学習モデル記憶部４０６Ｄに記憶されている学習モデルとに基づいて、通信遅延推定値ｄｅｓｔを算出する（ステップＳ２０３）。そして、通信遅延推定部４０７は、推定した通信遅延推定値ｄｅｓｔを制御部４０８の速度決定部４０８Ａに入力する。
　次に、速度決定部４０８Ａは、通信遅延推定部４０７から入力された通信遅延推定値ｄｅｓｔと、制御信号受信部４０５から入力された第１の操作量ｘとに基づいて、駆動部４０８Ｂに入力する第２の操作量ｙを算出する（ステップＳ２０４）。具体的には、速度決定部４０８Ａは、上述の式（１）及び式（２）を用いて、第２の操作量ｙを算出する。
　次に、速度決定部４０８Ａは、駆動部４０８Ｂに、第２の操作量ｙを入力することにより、駆動部４０８Ｂを動作させる。駆動部４０８Ｂは、速度決定部４０８Ａから入力された第２の操作量ｙに従って動作する（ステップS２０５）。具体的には、第２の操作量ｙがモータの回転速度である場合、駆動部４０８Ｂであるモータは、第２の操作量ｙ決定される回転速度で回動する。
　以上に説明した実施の形態１に係る制御対象装置４０によれば、電波指標値と学習モデルとを用いて通信遅延推定値を算出することができる。すなわち、制御対象装置４０からコントローラ１０へパケットを送信することなく通信遅延推定値を算出することができる。また、学習モデルを用いることによって、高精度に通信遅延推定値を算出することができる。さらに、高精度に算出された通信遅延推定値とコントローラ１０から入力される第１の操作量とに基づいて、駆動部４０８Ｂに入力する第２の操作量を適切に算出することができる。そのため、制御対象装置４０の作業効率を向上させることができる。これにより、高精度に遅延時間を推定でき、作業効率を向上することができる、制御対象装置４０を提供することができる。
　また、通信遅延推定部４０７によって推定された通信遅延推定値ｄｅｓｔが所定値ｄｔｈを超える場合に、速度決定部４０８Ａは、第２の操作量ｙとして、コントローラ１０から入力される第１の操作量ｘよりも小さい操作量を算出する。具体的には、通信遅延推定部４０７によって推定された通信遅延推定値ｄｅｓｔが所定値ｄｔｈを超える場合に、速度決定部４０８Ａは、第２の操作量ｙを所定の上限値ｘｍａｘ以下となるように算出し、当該上限値ｘｍａｘは、第１の操作量ｘ以下の値である。これにより、通信遅延推定値ｄｅｓｔが所定値ｄｔｈを超える場合に、駆動部４０８Ｂに入力される第２の操作量ｙを抑えることができる。そのため、通信遅延が長い場合に生じるオーバーシュート量を低減することができ、制御対象装置４０における作業効率を改善することができる。
　また、モデル学習部４０６Ｃが学習モデルを生成した後は、通信遅延推定部４０７は、電波指標値に基づいて通信遅延推定値を推定する。したがって、モデル学習部４０６Ｃが学習モデルを生成した後は、制御対象装置４０がコントローラ１０との間で通信遅延測定のための計測用パケットを送受信する必要がない。そのため、計測用パケットを用いた通信遅延測定に比べて、制御対象装置４０の消費電力を抑えることができる。さらに、無線アクセスポイント３０の帯域を消費せずに通信遅延推定値を推定できるため、無線アクセスポイント３０を介する他の通信の通信速度の低下を抑制できる。
　なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、遅延測定部４０３は、コントローラ１０と制御対象装置４０との間の片道の通信遅延時間を測定してもよい。
　上述の実施の形態では、本発明をハードウェアの構成として説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明は、図５及び図６のフローチャートに記載の処理手順を、ＣＰＵ（Central Processing Unit）にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。
　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）
　通信ネットワークと無線接続しており、前記通信ネットワークを介して遠隔制御装置によって遠隔制御される制御対象装置であって、
　前記遠隔制御装置と前記制御対象装置との間の通信遅延を測定する遅延測定部と、
　測定した通信遅延を対数変換する対数変換部と、
　前記対数変換した通信遅延を平滑化する平滑化部と、
　電波指標値を測定する電波指標値測定部と、
　測定した電波指標値を用いて、対数変換され平滑化された通信遅延を推定する学習モデルを生成するモデル学習部と、
　前記学習モデルと電波指標値とを用いて通信遅延推定値を算出する通信遅延推定部と、
　前記通信遅延推定値と、前記遠隔制御装置から入力される第１の操作量とに基づいて、駆動部に入力する第２の操作量を算出する操作量算出部と、
　を備える、制御対象装置。
　（付記２）
　前記操作量算出部は、前記通信遅延推定値が所定値を超える場合に、前記第２の操作量として、前記遠隔制御装置から入力される第１の操作量よりも小さい操作量を算出する、付記１に記載の制御対象装置。
　（付記３）
　前記通信遅延推定値が所定値を超える場合に、
　前記操作量算出部は、前記第２の操作量を所定の上限値以下となるように算出し、
　前記上限値は、前記第１の操作量以下の値である、付記１又は２に記載の制御対象装置。
　（付記４）
　通信ネットワークと無線接続しており、前記通信ネットワークを介して遠隔制御装置によって遠隔制御される制御対象装置において実施される制御方法であって、
　前記制御対象装置が、
　前記遠隔制御装置と前記制御対象装置との間の通信遅延を測定し、
　測定した通信遅延を対数変換し、
　前記対数変換した通信遅延を平滑化し、
　電波指標値を測定し、
　測定した電波指標値を用いて、対数変換され平滑化された通信遅延を推定する学習モデルを生成し、
　前記学習モデルと電波指標値とを用いて通信遅延推定値を算出し、
　前記通信遅延推定値と、前記遠隔制御装置から入力される第１の操作量とに基づいて、駆動部に入力する第２の操作量を算出する、制御方法。
　（付記５）
　前記通信遅延推定値が所定値を超える場合に、
　前記制御対象装置は、前記第２の操作量を算出する際に、前記第２の操作量として、前記遠隔制御装置から入力される前記第１の操作量よりも小さい操作量を算出する、付記４に記載の制御方法。
　（付記６）
　前記通信遅延推定値が所定値を超える場合に、
　前記制御対象装置は、前記第２の操作量を算出する際に、前記第２の操作量を所定の上限値以下となるように算出し、
　前記上限値は、前記第１の操作量以下の値である、付記４又は５に記載の制御方法。
　（付記７）
　通信ネットワークと無線接続しており、前記通信ネットワークを介して遠隔制御装置によって遠隔制御される制御対象装置のための非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
　前記制御対象装置に、
　前記遠隔制御装置と前記制御対象装置との間の通信遅延を測定する処理と、
　測定した通信遅延を対数変換する処理と、
　前記対数変換した通信遅延を平滑化する処理と、
　電波指標値を測定する処理と、
　測定した電波指標値を用いて、対数変換され平滑化された通信遅延を推定する学習モデルを生成する処理と、
　前記学習モデルと電波指標値とを用いて通信遅延推定値を算出する処理と、
　前記通信遅延推定値と、前記遠隔制御装置から入力される第１の操作量とに基づいて、駆動部に入力する第２の操作量を算出する処理と、
　を実行させる、非一時的なコンピュータ可読媒体。
　（付記８）
　前記通信遅延推定値が所定値を超える場合に、
　前記制御対象装置は、前記第２の操作量を算出する処理において、前記第２の操作量として、前記遠隔制御装置から入力される前記第１の操作量よりも小さい操作量を算出する、付記７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
　（付記９）
　前記通信遅延推定値が所定値を超える場合に、
　前記制御対象装置は、前記第２の操作量を算出する処理において、前記第２の操作量を所定の上限値以下となるように算出し、
　前記上限値は、前記第１の操作量以下の値である、付記７又は８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
　（付記１０）
　遠隔制御装置と、前記遠隔制御装置と通信ネットワークを介して接続される制御対象装置と、を備える遠隔制御システムであって、
　前記制御対象装置は、
　前記通信ネットワークと無線接続しており、
　前記遠隔制御装置と前記制御対象装置との間の通信遅延を測定する遅延測定部と、
　測定した通信遅延を対数変換する対数変換部と、
　前記対数変換した通信遅延を平滑化する平滑化部と、
　電波指標値を測定する電波指標値測定部と、
　測定した電波指標値を用いて、対数変換され平滑化された通信遅延を推定する学習モデルを生成するモデル学習部と、
　前記学習モデルと電波指標値とを用いて通信遅延推定値を算出する通信遅延推定部と、
　前記通信遅延推定値と、前記遠隔制御装置から入力される第１の操作量とに基づいて、駆動部に入力する第２の操作量を算出する操作量算出部と、
　を備える、遠隔制御システム。
　（付記１１）
　前記操作量算出部は、前記通信遅延推定値が所定値を超える場合に、前記第２の操作量として、前記遠隔制御装置から入力される第１の操作量よりも小さい操作量を算出する、付記１０に記載の遠隔制御システム。
　（付記１２）
　前記通信遅延推定値が所定値を超える場合に、
　前記操作量算出部は、前記第２の操作量を所定の上限値以下となるように算出し、
　前記上限値は、前記第１の操作量以下の値である、付記１０又は１１に記載の遠隔制御システム。
　以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　この出願は、２０１８年６月１３日に出願された日本出願特願２０１８－１１２８１９基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　高精度に遅延時間を推定でき、作業効率を向上することができる、制御対象装置、遠隔制御方法、非一時的なコンピュータ可読媒体、及び、遠隔制御システムを提供することができる。
１００　遠隔制御システム
１０　コントローラ（遠隔制御装置）
２０　通信ネットワーク
３０　無線アクセスポイント
４０　制御対象装置
４０１　通信部
４０２　サンプリングレート決定部
４０３　遅延測定部
４０４　電波指標値測定部
４０５　制御信号受信部
４０６　学習部
４０６Ａ　対数変換部
４０６Ｂ　平滑化部
４０６Ｃ　モデル学習部
４０６Ｄ　学習モデル記憶部
４０７　通信遅延推定部
４０８　制御部
４０８Ａ　速度決定部（操作量算出部）
４０８Ｂ　駆動部

Claims (12)

  1. 　通信ネットワークと無線接続しており、前記通信ネットワークを介して遠隔制御装置によって遠隔制御される制御対象装置であって、
    　前記遠隔制御装置と前記制御対象装置との間の通信遅延を測定する遅延測定部と、
    　測定した通信遅延を対数変換する対数変換部と、
    　前記対数変換した通信遅延を平滑化する平滑化部と、
    　電波指標値を測定する電波指標値測定部と、
    　測定した電波指標値を用いて、対数変換され平滑化された通信遅延を推定する学習モデルを生成するモデル学習部と、
    　前記学習モデルと電波指標値とを用いて通信遅延推定値を算出する通信遅延推定部と、
    　前記通信遅延推定値と、前記遠隔制御装置から入力される第１の操作量とに基づいて、駆動部に入力する第２の操作量を算出する操作量算出部と、
    　を備える、制御対象装置。
  2. 　前記操作量算出部は、前記通信遅延推定値が所定値を超える場合に、前記第２の操作量として、前記遠隔制御装置から入力される第１の操作量よりも小さい操作量を算出する、請求項１に記載の制御対象装置。
  3. 　前記通信遅延推定値が所定値を超える場合に、
    　前記操作量算出部は、前記第２の操作量を所定の上限値以下となるように算出し、
    　前記上限値は、前記第１の操作量以下の値である、請求項１又は２に記載の制御対象装置。
  4. 　通信ネットワークと無線接続しており、前記通信ネットワークを介して遠隔制御装置によって遠隔制御される制御対象装置において実施される制御方法であって、
    　前記制御対象装置が、
    　前記遠隔制御装置と前記制御対象装置との間の通信遅延を測定し、
    　測定した通信遅延を対数変換し、
    　前記対数変換した通信遅延を平滑化し、
    　電波指標値を測定し、
    　測定した電波指標値を用いて、対数変換され平滑化された通信遅延を推定する学習モデルを生成し、
    　前記学習モデルと電波指標値とを用いて通信遅延推定値を算出し、
    　前記通信遅延推定値と、前記遠隔制御装置から入力される第１の操作量とに基づいて、駆動部に入力する第２の操作量を算出する、制御方法。
  5. 　前記通信遅延推定値が所定値を超える場合に、
    　前記制御対象装置は、前記第２の操作量を算出する際に、前記第２の操作量として、前記遠隔制御装置から入力される前記第１の操作量よりも小さい操作量を算出する、請求項４に記載の制御方法。
  6. 　前記通信遅延推定値が所定値を超える場合に、
    　前記制御対象装置は、前記第２の操作量を算出する際に、前記第２の操作量を所定の上限値以下となるように算出し、
    　前記上限値は、前記第１の操作量以下の値である、請求項４又は５に記載の制御方法。
  7. 　通信ネットワークと無線接続しており、前記通信ネットワークを介して遠隔制御装置によって遠隔制御される制御対象装置のための非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
    　前記制御対象装置に、
    　前記遠隔制御装置と前記制御対象装置との間の通信遅延を測定する処理と、
    　測定した通信遅延を対数変換する処理と、
    　前記対数変換した通信遅延を平滑化する処理と、
    　電波指標値を測定する処理と、
    　測定した電波指標値を用いて、対数変換され平滑化された通信遅延を推定する学習モデルを生成する処理と、
    　前記学習モデルと電波指標値とを用いて通信遅延推定値を算出する処理と、
    　前記通信遅延推定値と、前記遠隔制御装置から入力される第１の操作量とに基づいて、駆動部に入力する第２の操作量を算出する処理と、
    　を実行させる、非一時的なコンピュータ可読媒体。
  8. 　前記通信遅延推定値が所定値を超える場合に、
    　前記制御対象装置は、前記第２の操作量を算出する処理において、前記第２の操作量として、前記遠隔制御装置から入力される前記第１の操作量よりも小さい操作量を算出する、請求項７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
  9. 　前記通信遅延推定値が所定値を超える場合に、
    　前記制御対象装置は、前記第２の操作量を算出する処理において、前記第２の操作量を所定の上限値以下となるように算出し、
    　前記上限値は、前記第１の操作量以下の値である、請求項７又は８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
  10. 　遠隔制御装置と、前記遠隔制御装置と通信ネットワークを介して接続される制御対象装置と、を備える遠隔制御システムであって、
    　前記制御対象装置は、
    　前記通信ネットワークと無線接続しており、
    　前記遠隔制御装置と前記制御対象装置との間の通信遅延を測定する遅延測定部と、
    　測定した通信遅延を対数変換する対数変換部と、
    　前記対数変換した通信遅延を平滑化する平滑化部と、
    　電波指標値を測定する電波指標値測定部と、
    　測定した電波指標値を用いて、対数変換され平滑化された通信遅延を推定する学習モデルを生成するモデル学習部と、
    　前記学習モデルと電波指標値とを用いて通信遅延推定値を算出する通信遅延推定部と、
    　前記通信遅延推定値と、前記遠隔制御装置から入力される第１の操作量とに基づいて、駆動部に入力する第２の操作量を算出する操作量算出部と、
    　を備える、遠隔制御システム。
  11. 　前記操作量算出部は、前記通信遅延推定値が所定値を超える場合に、前記第２の操作量として、前記遠隔制御装置から入力される第１の操作量よりも小さい操作量を算出する、請求項１０に記載の遠隔制御システム。
  12. 　前記通信遅延推定値が所定値を超える場合に、
    　前記操作量算出部は、前記第２の操作量を所定の上限値以下となるように算出し、
    　前記上限値は、前記第１の操作量以下の値である、請求項１０又は１１に記載の遠隔制御システム。
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