WO2024013894A1 - 遠隔制御システム、遠隔制御方法、および遠隔制御プログラム - Google Patents

遠隔制御システム、遠隔制御方法、および遠隔制御プログラム Download PDF

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remote control
processing unit
predictive
control
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匡人 福田
仁志 瀬下
大祐 佐藤
成宗 松村
雅人 宮原
太智 金田
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日本電信電話株式会社
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04Q—SELECTING
    • H04Q9/00—Arrangements in telecontrol or telemetry systems for selectively calling a substation from a main station, in which substation desired apparatus is selected for applying a control signal thereto or for obtaining measured values therefrom

Definitions

  • the present invention relates to a remote control system, a remote control method, and a remote control program.
  • Remote control systems include systems in which an operator operates a robot at a remote location, and systems in which a robot supports the operator's work. Such a remote control system requires control of a robot that synchronizes with the movements of an operator or controls a robot that cooperates with the movements of an operator.
  • control signals that reflect the operator's movements be transmitted to the robot without delay.
  • control signals are transmitted to the robot with a delay due to communication and processing.
  • remote control technology that utilizes the prediction results of control signals at the timing when delays are reflected.
  • Non-Patent Document 1 discloses remote control based on prediction of fluctuations in communication delay amount. This control ensures stability of control by predicting the amount of communication delay and controlling the control target at a remote location using a threshold value at which remote control based on the amount of communication delay does not overshoot.
  • An object of the present invention is to provide a remote control system, a remote control method, and a remote control program that accurately and stably control a remote control target.
  • a remote control system includes a remote control device operated by an operator and a controlled device remotely controlled by the remote control device.
  • the remote control device includes a control signal transmission processing section that transmits control signals.
  • the controlled device includes a control signal reception processing unit that receives a control signal, a predictive control signal generation processing unit that generates a predictive control signal and uncertainty based on the control signal received by the control signal reception processing unit, A probabilistic control processing unit that sets a range in which safety can be ensured based on the predictive control signal generated by the predictive control signal generation processing unit and uncertainty, and a predictive control signal generated by the predictive control signal generation processing unit. and an operation control processing section that controls the operation of the remote control target within a range that can ensure safety as set by the probabilistic control processing section.
  • the remote control method includes a first step of transmitting a control signal from the remote control device to the controlled device, a second step of receiving the control signal in the controlled device, and a method for transmitting the control signal received in the second step. a third step of generating a predictive control signal and uncertainty based on the predictive control signal and uncertainty; and a fourth step of setting a range in which safety can be guaranteed based on the predictive control signal and uncertainty generated in the third step. and a fifth step of controlling the operation of the remote control target within the range that can ensure safety set in the fourth step based on the predictive control signal generated in the third step.
  • the remote control program causes a processor included in the computer to execute the functions of the control signal reception processing section, predictive control signal generation processing section, probabilistic control processing section, and operation control processing section of the control target device.
  • a remote control system a remote control method, and a remote control program that accurately and stably control a remote control target.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an outline of general predictive control.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an overview of predictive control according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of a remote control system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of a process executed by a remote control device of a remote control system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of a process executed by a controlled device of a remote control system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of a remote control device and a controlled device of a remote control system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an outline of general predictive control.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an overview of predictive control according to an embodiment of the present invention.
  • a predictive model is used that converts control signals delayed for communication and processing into predictive control signals that are future control signals.
  • FIGS. 1 and 2 show examples in which predictive models are constructed using encoders and decoders.
  • the predictive model is not limited to the configuration shown in FIGS. 1 and 2, and may be a model calculated from known parameters of the robot, for example.
  • a control signal is input to the encoder, and a predictive control signal is output from the decoder based on the control signal.
  • the control signal includes human motion information.
  • the human motion information is human skeleton information or joint information.
  • Predictive control performs control by predicting not only the present but also future trends using the following procedure.
  • Finite evaluation interval Calculate the optimal control input for t ⁇ k ⁇ t+N.
  • (2) Calculate the control output that minimizes the error for the finite evaluation interval.
  • (3) Errors are corrected by feedback to the next step prediction.
  • the remote control system is optimized for predicted values over a finite time, and errors are always corrected with a delay of n steps. Therefore, the remote control system may violate the constraints when a prediction error occurs.
  • the constraints are, for example, physical constraints (singular posture), boundary conditions, and the like.
  • the physical constraints include, for example, a range of motion specific to the robot, a range of motion specific to the environment due to the presence of obstacles, etc.
  • the predictive model used in the predictive control shown in FIG. 2 is constructed from an encoder, a decoder, and a dropout.
  • a control signal is input to an encoder, and based on the control signal, a predictive control signal and a probability density distribution of an output (predicted value) are output from a dropout via a decoder.
  • This prediction model uses Monte Carlo dropout and a Bayesian neural network to output not only a predictive control signal but also the uncertainty of the predicted value.
  • This predictive control uses a predictive model that outputs the uncertainty of the predicted value in addition to the predictive control signal. Therefore, it becomes possible to control the robot within the limits of the robot. Furthermore, it is possible to predict the robot's behavior in the long-term future with some uncertainty. This makes it possible to control the robot so that the probability of malfunction is kept below a certain level.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a remote control system according to an embodiment of the present invention.
  • a remote control system includes a remote control device 100 and a controlled device 200.
  • the remote control device 100 and the controlled device 200 are connected, for example, via a communication network 300 so that they can communicate in both directions.
  • the remote control device 100 is a device for remotely controlling a controlled device 200, and the controlled device 200 is a device remotely controlled by the remote control device 100.
  • the remote control device 100 is operated by an operator in order to remotely control the operation of the controlled device 200.
  • the controlled device 200 operates in response to an operator's operation on the remote control device 100.
  • remote control means controlling the operation of the controlled device 200 according to a control signal output by the remote control device 100, regardless of the distance between the remote control device 100 and the controlled device 200.
  • the controlled device 200 is a device that is located in a remote location far away from the remote control device 100 and whose operation is controlled by an operator.
  • the controlled device 200 is a device that is placed near the remote control device 100 and supports the work of an operator, or a device that performs collaborative work with the operator.
  • the remote control device 100 is a device that remotely controls the controlled device 200 via the communication network 300.
  • the remote control device 100 includes a detection section 110, a display section 120, and a communication section 130.
  • the detection unit 110 detects an operator's control input.
  • the operator control input is, for example, operator operation information.
  • the operator's motion information is, for example, skeletal information or joint information of the operator.
  • the detection unit 110 also generates a control signal for remotely controlling the controlled device 200.
  • the display unit 120 receives information transmitted from the controlled device 200 and displays the received information.
  • the information received by the display unit 120 includes video information and operating state information of the remote control target 250, as will be described later.
  • the communication unit 130 is an interface that allows information to be transmitted and received between the remote control device 100 and the controlled device 200 via the communication network 300.
  • the detection unit 110 includes a motion information acquisition processing unit 111 and a control signal transmission processing unit 112.
  • the motion information acquisition processing unit 111 acquires the motion information of the operator.
  • the motion information is skeletal information or joint information of the operator.
  • the motion information acquisition processing unit 111 acquires skeletal information or joint information of the operator based on the output of a sensor attached to the operator's body and the operator's moving image data.
  • the operation information may also be information on an operator's operation of an input device such as a joystick.
  • the operation information acquisition processing unit 111 acquires operator operation information based on the output of the input device.
  • the control signal transmission processing section 112 generates a control signal that includes the motion information acquired by the motion information acquisition processing section 111.
  • the control signal transmission processing unit 112 transmits the control signal to the controlled device 200 via the communication unit 130 and the communication network 300.
  • the controlled device 200 is a device that is remotely controlled by the remote control device 100 via the communication network 300.
  • the controlled device 200 includes a communication section 210, a prediction section 220, an operation section 230, and a photographing section 240.
  • the controlled device 200 also has a remote controlled object 250 .
  • the remote control target 250 is, for example, a humanoid robot or an arm-type robot.
  • the remote control target 250 will be described as a part of the controlled target device 200, in other words, as something included in the controlled target device 200, as shown in FIG.
  • the remote control target 250 may be a separate element from the control target device 200, in other words, an element external to the control target device 200.
  • the communication unit 210 is an interface that enables information to be transmitted and received between the controlled device 200 and the remote control device 100 via the communication network 300.
  • the prediction unit 220 receives the control signal transmitted from the remote control device 100 through the communication unit 210 via the communication network 300.
  • the control signals received by the predictor 220 are delayed relative to operator control inputs due to communication and processing.
  • the prediction unit 220 performs prediction processing on the control signal and generates a predicted control signal.
  • the predictive control signal is ideally a control signal that does not include the influence of delay. In other words, the predictive control signal can be said to be a more appropriate control signal in the future than at the time of the operator's control input.
  • the operation unit 230 actually operates the remote control target 250 based on the predictive control signal generated by the prediction unit 220.
  • the photographing unit 240 photographs the remote control target 250.
  • the image photographed by the photographing unit 240 shows the state as a result of the operation performed by the remote control target 250 under the control of the operation unit 230.
  • the imaging unit 240 also transmits video information to the remote control device 100 via the communication unit 210 and the communication network 300.
  • the video information is received by the display unit 120 of the remote control device 100, and the display unit 120 displays the video based on the received video information.
  • the prediction unit 220 includes a control signal reception processing unit 221 , a controlled object state acquisition processing unit 222 , a predictive control signal generation processing unit 223 , a probabilistic control processing unit 224 , and a predictive control signal transmission processing unit 225 .
  • the control signal reception processing unit 221 receives a control signal from the remote control device 100 via the communication unit 210.
  • the controlled object state acquisition processing unit 222 obtains the current state of the remote controlled object 250.
  • the control target state acquisition processing unit 222 acquires rotation angle information and torque information of each of the six actuators of the arm robot.
  • the rotation angle information and torque information of the six actuators can indicate the state of the arm type robot.
  • the rotation angle information and torque information of each actuator are detected, for example, by a sensor provided on each actuator.
  • the predictive control signal generation processing unit 223 combines operation information included in the control signal received by the control signal reception processing unit 221 and information on the current state of the remote control target 250 acquired by the control target state acquisition processing unit 222. A predictive control signal is generated based on. The predictive control signal generation processing unit 223 also calculates the average and variance of the predicted value of the predictive control signal each time the predictive control signal is generated, and calculates the probability density distribution (uncertainty) of the predicted value. calculate.
  • the stochastic control processing unit 224 sets a finite evaluation interval that is optimized so that the probability of miscontrol in the probability density distribution of the predicted value calculated by the predictive control signal generation processing unit 223 is less than an acceptable probability. That is, the probabilistic control processing unit 224 sets a finite evaluation interval that satisfies the probabilistic constraint P[y(t) ⁇ y(u)] ⁇ p.
  • y(t) is the predicted value
  • y(u) is the allowable output upper limit
  • P[y(t) ⁇ y(u)] is the probability of miscontrol
  • p is the allowable output limit. is the probability of possible miscontrol.
  • the predictive control signal transmission processing unit 225 transmits the predictive control signal generated by the predictive control signal generation processing unit 223, including information on the finite evaluation interval set by the probabilistic control processing unit 224, to the operation unit 230. .
  • the operation section 230 includes a predictive control signal reception processing section 231, an operation control processing section 232, an operation state acquisition processing section 233, and an operation state information transmission processing section 234.
  • the predictive control signal reception processing section 231 receives the predictive control signal transmitted from the predictive control signal transmission processing section 225 of the prediction section 220.
  • the predictive control signal includes information on a finite evaluation interval that satisfies the probabilistic constraint P[y(t) ⁇ y(u)] ⁇ p.
  • the operation control processing section 232 controls the operation of the remote control target 250 according to the predictive control signal received by the predictive control signal reception processing section 231. That is, the operation control processing unit 232 controls each actuator of the remote control target 250 according to the predictive control signal.
  • the operation state acquisition processing unit 233 acquires operation state information indicating the state of the result of the operation performed by the remote control target 250 under the control of the operation control processing unit 232. For example, when the remote control target 250 is a six-axis controlled arm-type robot, the operating state acquisition processing unit 233 acquires rotation angle information and torque information of each of the six actuators.
  • the operating state information transmission processing unit 234 transmits the operating state information acquired by the operating state acquisition processing unit 233 to the remote control device 100 via the communication unit 210 and the communication network 300.
  • the operating state information is received by the display unit 120 of the remote control device 100, and the display unit 120 displays the received operating state information.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of a process executed by the remote control device 100.
  • step S11 the detection unit 110 of the remote control device 100 detects an operator's control input. That is, the motion information acquisition processing section 111 of the detection section 110 detects the motion information of the operator.
  • step S12 the control signal transmission processing section 112 of the detection section 110 generates a control signal including the operator's motion information acquired by the motion information acquisition processing section 111.
  • the control signal transmission processing unit 112 then transmits the control signal to the controlled device 200 via the communication unit 130 and the communication network 300.
  • the remote control device 100 repeatedly executes the processes of steps S11 and S12 described above.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of a process executed by the controlled device 200.
  • step S21 the control signal reception processing unit 221 of the prediction unit 220 of the controlled device 200 receives a control signal transmitted from the remote control device 100 through the communication unit 210 via the communication network 300.
  • step S22 the predictive control signal generation processing section 223 of the prediction section 220 uses the operation information included in the control signal received by the control signal reception processing section 221 to acquire the state of the controlled object, if necessary.
  • a predictive control signal is generated using further information on the current state of the remote control target 250 acquired by the processing unit 222.
  • the predictive control signal generation processing unit 223 also generates a probability density distribution (uncertainty) of the predicted value for the predicted value of the predictive control signal.
  • the probabilistic control processing unit 224 uses the predictive control signal generated by the predictive control signal generation processing unit 223 and the uncertainty to determine whether the probability of miscontrol of the probability density distribution of the predicted value is acceptable.
  • a finite evaluation interval in which the probability is less than the possible probability is set, that is, a range in which safety can be guaranteed.
  • step S24 the operation control processing unit 232 of the operation unit 230 of the controlled device 200 uses the prediction control signal generated by the prediction control signal generation processing unit 223 of the prediction unit 220 to determine the probability of the prediction unit 220.
  • the operation of the remote control target 250 is controlled within a range that can ensure safety as set by the remote control processing unit 224.
  • the controlled device 200 transmits information indicating the result of the operation of the remote controlled object 250 to the remote control device 100 via the communication network 300.
  • the photographing section 240 photographs the remote control target 250 and transmits the image information to the remote control device 100 via the communication section 210 and the communication network 300 .
  • the operating state acquisition processing unit 233 obtains operating state information of the remote control target 250, and the operating state information transmission processing unit 234 transmits the operating state information to the remote control target 250 through the communication unit 210 and the communication network 300.
  • Send to device 100 The remote control device 100 displays the result of the operation of the remote control target 250 on the display unit 120 based on the received video information and operation state information.
  • the controlled device 200 repeatedly executes the processes of steps S21 to S24 described above.
  • the prediction unit 220 of the controlled device 200 generates a predictive control signal and uncertainty based on the control signal received from the remote control device 100, and generates a predictive control signal and uncertainty. Establish a range within which safety can be guaranteed based on the nature of the situation.
  • the operating unit 230 of the controlled device 200 controls the operation of the remote controlled object 250 based on the predictive control signal within a range that can ensure safety.
  • the prediction unit 220 calculates the probability density distribution of the predicted value for the predicted value of the predictive control signal as the uncertainty.
  • the prediction unit 220 also sets a finite evaluation interval that is optimized so that the probability of miscontrol of the probability density distribution of the predicted value is less than an acceptable probability, as a range that can ensure safety.
  • FIG. 6 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the remote control device 100 and the controlled device 200 of the remote control system according to an embodiment of the present invention.
  • the detection unit 110, display unit 120, and communication unit 130 of the remote control device 100 are configured by a computer. Furthermore, the communication section 210, prediction section 220, operation section 230, and photographing section 240 of the controlled device 200 are configured by a computer.
  • the computer may be, for example, a personal computer, a server computer, or the like.
  • the computer has a hardware processor 501, a program memory 502, a data memory 503, a communication interface 504, and an input/output interface 505.
  • the hardware processor 501, program memory 502, data memory 503, communication interface 504, and input/output interface 505 are connected to each other via a bus 510, and can transmit and receive information between them.
  • the computer also has an input device 600 and an output device 700, as appropriate.
  • the input device 600 and the output device 700 are connected to the input/output interface 505 and can transmit and receive information to and from the input/output interface 505, respectively.
  • the hardware processor 501 is, for example, a CPU (Central Processing Unit).
  • the hardware processor 501 executes programs, performs data arithmetic processing, and the like.
  • the hardware processor 501 controls a program memory 502, a data memory 503, a communication interface 504, an input/output interface 505, and further controls an input device 600 and an output device 700 connected to the input/output interface 505.
  • the program memory 502 is a non-temporary tangible storage medium, such as a nonvolatile memory that can be written to and read from at any time such as an HDD (Hard Disk Drive) or an SSD (Solid State Drive), and a ROM (Read Only Memory). It is configured by combining non-volatile memory such as The program memory 502 stores programs executed by the hardware processor 501 in order for the remote control device 100 or the controlled device 200 to execute various processes.
  • a nonvolatile memory that can be written to and read from at any time such as an HDD (Hard Disk Drive) or an SSD (Solid State Drive), and a ROM (Read Only Memory). It is configured by combining non-volatile memory such as
  • the program memory 502 stores programs executed by the hardware processor 501 in order for the remote control device 100 or the controlled device 200 to execute various processes.
  • the data memory 503 is configured as a tangible storage medium, for example, by combining the above-mentioned nonvolatile memory and volatile memory such as RAM (Random Access Memory). Data memory 503 temporarily stores data necessary for processing executed by hardware processor 501.
  • RAM Random Access Memory
  • the communication interface 504 includes, for example, a wireless communication interface unit, and enables transmission and reception of information between the hardware processor 501 and the like and the communication network NW.
  • a wireless communication interface unit for example, an interface adopting a low power wireless data communication standard such as wireless LAN (Local Area Network) may be used.
  • the input/output interface 505 includes a wireless or wired communication interface unit, and enables information to be transmitted and received between the hardware processor 501 and the like, and the input device 600 and the output device 700.
  • the input device 600 may include any information input equipment such as a keyboard, mouse, touch panel, pointing device, camera, measurement device, joystick, etc.
  • the output device 700 may include any information output equipment such as a speaker, a light emitting device, etc., in addition to a display device such as a liquid crystal display or an organic EL display.
  • each processing unit of the detection unit 110 is such that the hardware processor 501 works with the data memory 503 to read the program stored in the program memory 502. This can be implemented by reading and executing.
  • the display unit 120 is configured by an output device 700 such as a display device.
  • the communication unit 130 is configured by a communication interface 504.
  • the communication unit 210 is configured by a communication interface 504.
  • the functions of each processing unit of the prediction unit 220 and the functions of each processing unit of the operation unit 230 are achieved by the hardware processor 501 working with the data memory 503 to read and execute the program stored in the program memory 502. can be implemented.
  • the photographing unit 240 includes an input device 600 such as a camera.
  • each processing section of the detection section 110 of the remote control device 100 and each processing section of the prediction section 220 and the operation section 230 of the controlled device 200 are configured using an application specific integrated circuit (ASIC) or an application specific integrated circuit (ASIC). It may also be configured in a variety of other formats, including integrated circuits such as FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays).
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, and can be variously modified at the implementation stage without departing from the gist thereof.
  • each embodiment may be implemented in combination as appropriate, and in that case, the combined effect can be obtained.
  • the embodiments described above include various inventions, and various inventions can be extracted by combinations selected from the plurality of constituent features disclosed. For example, if a problem can be solved and an effect can be obtained even if some constituent features are deleted from all the constituent features shown in the embodiment, the configuration from which these constituent features are deleted can be extracted as an invention.

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  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Selective Calling Equipment (AREA)

Abstract

遠隔制御システムは、オペレータによって操作される遠隔制御装置と、遠隔制御装置によって遠隔操作される制御対象装置とを有する。遠隔制御装置は、制御信号を送信する制御信号送信処理部を有する。制御対象装置は、制御信号を受信する制御信号受信処理部と、制御信号に基づいて、予測制御信号と不確実性を生成する予測制御信号生成処理部と、予測制御信号と不確実性に基づいて、安全を担保可能な範囲を設定する確率的制御処理部と、予測制御信号に基づいて、安全を担保可能な範囲において、遠隔制御対象の動作を制御する動作制御処理部とを有する。

Description

遠隔制御システム、遠隔制御方法、および遠隔制御プログラム
　本発明は、遠隔制御システム、遠隔制御方法、および遠隔制御プログラムに関する。
　近年のインターネット等の普及および通信速度の高速化に伴い、遠隔制御装置から、通信ネットワークを介して、人型やアーム型のロボット等の遠隔制御対象を制御する遠隔制御システムを構築する取り組みがおこなわれている。
　遠隔制御システムとしては、オペレータが遠隔地にあるロボットを操作するシステムや、オペレータの作業をロボットが支援するシステムがある。このような遠隔制御システムは、オペレータの動作に同調するロボットの制御や、オペレータの動作と協調するロボットの制御が必要である。
　遠隔制御システムでは、オペレータの動きを反映した制御信号がロボットに遅延なく伝達されることが望まれる。しかし、実際には、制御信号は、通信や処理のため、ロボットに遅延して伝達される。
　通信遅延が生じる環境下では、遠隔制御システムの作業効率が低下するため、遅延が反映されたタイミングでの制御信号の予測結果が活用された遠隔操作技術が活用されている。
　非特許文献１は、通信遅延量の変動予測による遠隔制御を開示している。この制御は、通信遅延量を予測し、その通信遅延量に基づく遠隔制御がオーバーシュートしない閾値を用いて遠隔地の制御対象を制御することにより制御の安定を保証する。
Hiroshi Yoshida, Taichi Kumagai, and Kozo Satoda, "Dynamic State-Predictive Control for a Remote Control System with Large Delay Fluctuation," 2018 IEEE International Conference on Consumer Electronics.
　本発明の目的は、遠隔制御対象を精度良く安定的に制御する遠隔制御システム、遠隔制御方法、および遠隔制御プログラムを提供することにある。
　本発明の一態様は、遠隔制御システムである。遠隔制御システムは、オペレータによって操作される遠隔制御装置と、遠隔制御装置によって遠隔操作される制御対象装置とを有する。遠隔制御装置は、制御信号を送信する制御信号送信処理部を有する。制御対象装置は、制御信号を受信する制御信号受信処理部と、制御信号受信処理部により受信された制御信号に基づいて、予測制御信号と不確実性を生成する予測制御信号生成処理部と、予測制御信号生成処理部により生成された予測制御信号と不確実性に基づいて、安全を担保可能な範囲を設定する確率的制御処理部と、予測制御信号生成処理部により生成された予測制御信号に基づいて、確率的制御処理部により設定された安全を担保可能な範囲において、遠隔制御対象の動作を制御する動作制御処理部とを有する。
　本発明の一態様は、遠隔制御方法である。遠隔制御方法は、制御信号を遠隔制御装置から制御対象装置へ送信する第１のステップと、制御対象装置において制御信号を受信する第２のステップと、第２のステップにおいて受信された制御信号に基づいて、予測制御信号と不確実性を生成する第３のステップと、第３のステップにおいて生成された予測制御信号と不確実性に基づいて、安全を担保可能な範囲を設定する第４のステップと、第３のステップにおいて生成された予測制御信号に基づいて、第４のステップにおいて設定された安全を担保可能な範囲において、遠隔制御対象の動作を制御する第５のステップとを有する。
　本発明の一態様は、遠隔制御プログラムである。遠隔制御プログラムは、上記の制御対象装置の制御信号受信処理部と予測制御信号生成処理部と確率的制御処理部と動作制御処理部の機能を、コンピュータが有するプロセッサに実行させる。
　本発明によれば、遠隔制御対象を精度良く安定的に制御する遠隔制御システム、遠隔制御方法、および遠隔制御プログラムが提供される。
図１は、一般的な予測制御の概要の一例を説明する図である。 図２は、本発明の一実施形態に係る予測制御の概要の一例を説明する図である。 図３は、本発明の一実施形態に係る遠隔制御システムの一例を示すブロック図である。 図４は、本発明の一実施形態に係る遠隔制御システムの遠隔制御装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。 図５は、本発明の一実施形態に係る遠隔制御システムの制御対象装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。 図６は、本発明の一実施形態に係る遠隔制御システムの遠隔制御装置と制御対象装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
　以下、図面を参照して本発明に係る実施形態について説明する。
　［予測制御の概要］
　まず、図１と図２を参照して、一般的な予測制御の概要と、本発明の一実施形態に係る予測制御の概要とについて説明する。図１は、一般的な予測制御の概要の一例を説明する図である。図２は、本発明の一実施形態に係る予測制御の概要の一例を説明する図である。
　予測制御においては、通信や処理のために遅延した制御信号を、未来の制御信号である予測制御信号に変換する予測モデルが使用される。図１と図２はいずれも、予測モデルが、エンコーダとデコーダを用いて構築された例を示している。予測モデルは、図１と図２に示された構成に限られず、例えば、ロボットの既知のパラメータから算出されるモデルであってもよい。
　図１に示される予測制御においては、制御信号がエンコーダに入力され、制御信号に基づいて、デコーダから予測制御信号が出力される。制御信号は、ヒトの動作情報を含む。例えば、ヒトの動作情報は、ヒトの骨格情報または関節情報である。
　予測制御は、以下の手順によって、現在のみならず将来の傾向まで予測した上で制御をおこなう。
（１）有限評価区間：ｔ＜ｋ＜ｔ＋Ｎの最適な制御入力を計算する。
（２）有限評価区間に対する誤差を最小にする制御出力を計算する。
（３）誤差は次ステップの予測にフィードバックで補正する。
　一方、遠隔制御システムは、有限時間の予測値に対して最適化され、誤差は、必ずｎステップ遅れて補正される。このため、遠隔制御システムは、予測誤差の発生時に、制約を破る可能性がある。ここで、制約は、例えば、物理的制約（特異姿勢）や境界条件等である。物理的制約は、例えば、ロボットに固有の可動域、障害物等の存在に起因する環境に固有の可動域等である。
　特に自由度の高い人型ロボットやアーム型ロボットの場合、操作を停止する方法でしか安全を担保することができない。
　図２に示される予測制御において使用される予測モデルは、エンコーダとデコーダとドロップアウトとから構築されている。図２に示される予測制御においては、制御信号がエンコーダに入力され、制御信号に基づいて、デコーダを経てドロップアウトから予測制御信号と出力（予測値）の確率密度分布が出力される。この予測モデルは、モンテカルロドロップアウトやベイズニューラルネットにより、予測制御信号に加えて、予測値の不確実性も出力する。
　この予測制御は、予測制御信号に加えて、予測値の不確実性も出力する予測モデルを用いている。このため、ロボットの制約の範囲内でロボットを制御することが可能になる。また、長期の未来のロボットの動作を不確実性とともに予測することが可能である。これにより、ロボットの誤作動を一定の確率未満に保った制御が可能になる。
　［遠隔制御システム］
　次に、図３を参照して、本発明の一実施形態に係る遠隔制御システムの一例について説明する。図３は、本発明の一実施形態に係る遠隔制御システムの一例を示す図である。
　図３に示されるように、本発明の一実施形態に係る遠隔制御システムは、遠隔制御装置１００と、制御対象装置２００とを有する。遠隔制御装置１００と制御対象装置２００は、例えば、通信ネットワーク３００を介して、双方向に通信可能に接続される。
　遠隔制御装置１００は、制御対象装置２００を遠隔操作するための装置であり、制御対象装置２００は、遠隔制御装置１００によって遠隔操作される装置である。遠隔制御装置１００は、制御対象装置２００の動作を遠隔制御するために、オペレータによって操作される。制御対象装置２００は、遠隔制御装置１００に対するオペレータの操作に応じて動作する。
　ここで、遠隔制御は、遠隔制御装置１００と制御対象装置２００の間の距離の遠近にかかわらず、遠隔制御装置１００が出力する制御信号に従って制御対象装置２００の動作を制御することを意味する。
　一例では、制御対象装置２００は、遠隔制御装置１００から遠く離れた遠隔地に配置され、オペレータによって動作が制御される装置である。
　別の一例では、制御対象装置２００は、遠隔制御装置１００の近くに配置され、オペレータの作業を支援する装置、または、オペレータと共同作業を行う装置である。
　〔遠隔制御装置１００〕
　次に、図３に示される遠隔制御装置１００の構成および動作について説明する。遠隔制御装置１００は、通信ネットワーク３００を介して、制御対象装置２００を遠隔制御する装置である。
　遠隔制御装置１００は、検出部１１０と、表示部１２０と、通信部１３０とを有する。
　検出部１１０は、オペレータの制御入力を検出する。オペレータの制御入力は、例えば、オペレータの動作情報である。オペレータの動作情報は、例えば、オペレータの骨格情報または関節情報である。検出部１１０はまた、制御対象装置２００を遠隔制御するための制御信号を生成する。
　表示部１２０は、制御対象装置２００から送信された情報を受信し、受信した情報を表示する。表示部１２０が受信する情報は、後述するように、遠隔制御対象２５０の映像情報と動作状態情報を含む。
　通信部１３０は、通信ネットワーク３００を介して、遠隔制御装置１００と制御対象装置２００との相互間における情報の送受信を可能にするインタフェースである。
　（検出部１１０）
　次に、検出部１１０の各部について説明する。検出部１１０は、動作情報取得処理部１１１と、制御信号送信処理部１１２を有する。
　動作情報取得処理部１１１は、オペレータの動作情報を取得する。例えば、動作情報は、オペレータの骨格情報または関節情報である。動作情報取得処理部１１１は、オペレータの身体に取り付けられたセンサの出力やオペレータの動画像データに基づいて、オペレータの骨格情報または関節情報を取得する。動作情報はまた、ジョイスティック等の入力機器に対するオペレータの操作情報であってもよい。動作情報取得処理部１１１は、入力機器の出力に基づいて、オペレータの操作情報を取得する。
　制御信号送信処理部１１２は、動作情報取得処理部１１１により取得された動作情報を含む制御信号を生成する。制御信号送信処理部１１２は、制御信号を、通信部１３０を通して、通信ネットワーク３００を介して、制御対象装置２００へ送信する。
　〔制御対象装置２００〕
　次に、図３に示される制御対象装置２００の構成および動作について説明する。制御対象装置２００は、通信ネットワーク３００を介して、遠隔制御装置１００により遠隔制御される装置である。
　制御対象装置２００は、通信部２１０と、予測部２２０と、動作部２３０と、撮影部２４０とを有する。制御対象装置２００はまた、遠隔制御対象２５０を有する。遠隔制御対象２５０は、例えば、人型ロボットまたはアーム型ロボットである。
　本実施形態では、遠隔制御対象２５０は、図３に示されるように、制御対象装置２００の一部の要素として、言い換えれば、制御対象装置２００に含まれるものとして説明する。しかし、遠隔制御対象２５０は、制御対象装置２００とは別個の要素、言い換えれば、制御対象装置２００の外部の要素であってもよい。
　通信部２１０は、通信ネットワーク３００を介して、制御対象装置２００と遠隔制御装置１００との相互間における情報の送受信を可能にするインタフェースである。
　予測部２２０は、遠隔制御装置１００から送信された制御信号を、通信ネットワーク３００を介して、通信部２１０を通して受信する。予測部２２０が受信する制御信号は、通信および処理のため、オペレータの制御入力に対して遅延している。予測部２２０は、制御信号に対する予測処理をおこない、予測制御信号を生成する。予測制御信号は、理想的には遅延の影響を含まない制御信号である。言い換えれば、予測制御信号は、オペレータの制御入力時よりも未来における適切な制御信号と言い得る。
　動作部２３０は、予測部２２０が生成した予測制御信号に基づいて、遠隔制御対象２５０を実際に動作させる。
　撮影部２４０は、遠隔制御対象２５０を撮影する。撮影部２４０が撮影する映像は、動作部２３０による制御下において遠隔制御対象２５０が実行した動作の結果の状態を示す。撮影部２４０はまた、映像情報を、通信部２１０を通して、通信ネットワーク３００を介して、遠隔制御装置１００へ送信する。映像情報は、遠隔制御装置１００の表示部１２０により受信され、表示部１２０は、受信した映像情報に基づいて、映像を表示する。
　（予測部２２０）
　次に、予測部２２０の各部について説明する。予測部２２０は、制御信号受信処理部２２１と、制御対象状態取得処理部２２２と、予測制御信号生成処理部２２３と、確率的制御処理部２２４と、予測制御信号送信処理部２２５とを有する。
　制御信号受信処理部２２１は、通信部２１０を介して、遠隔制御装置１００からの制御信号を受信する。
　制御対象状態取得処理部２２２は、遠隔制御対象２５０の現在の状態を取得する。例えば、遠隔制御対象２５０が６軸制御のアーム型ロボットである場合、制御対象状態取得処理部２２２は、アーム型ロボットの６つのアクチュエータの各々の回転角情報とトルク情報を取得する。６つのアクチュエータの回転角情報とトルク情報は、アーム型ロボットの状態を示し得る。各アクチュエータの回転角情報とトルク情報は、例えば、各アクチュエータに設けられたセンサにより検出される。
　予測制御信号生成処理部２２３は、制御信号受信処理部２２１により受信された制御信号に含まれる動作情報と、制御対象状態取得処理部２２２により取得された遠隔制御対象２５０の現在の状態の情報とに基づいて、予測制御信号を生成する。予測制御信号生成処理部２２３はまた、予測制御信号の生成の都度、予測制御信号の予測値に対して、予測値の平均と分散を算出し、予測値の確率密度分布（不確実性）を算出する。
　確率的制御処理部２２４は、予測制御信号生成処理部２２３により算出された予測値の確率密度分布の誤制御の確率が許容可能な確率未満になるように最適化する有限評価区間を設定する。すなわち、確率的制御処理部２２４は、確率的制約Ｐ［ｙ（ｔ）＜ｙ（ｕ）］＜ｐを満足する有限評価区間を設定する。ここで、ｙ（ｔ）は予測値であり、ｙ（ｕ）は許容可能な出力上限値であり、Ｐ［ｙ（ｔ）＜ｙ（ｕ）］は誤制御の確率であり、ｐは許容可能な誤制御の確率である。
　予測制御信号送信処理部２２５は、予測制御信号生成処理部２２３により生成された予測制御信号を、確率的制御処理部２２４により設定された有限評価区間の情報を含めて、動作部２３０に送信する。
　（動作部２３０）
　次に、動作部２３０の各部について説明する。動作部２３０は、予測制御信号受信処理部２３１と、動作制御処理部２３２と、動作状態取得処理部２３３と、動作状態情報送信処理部２３４とを有する。
　予測制御信号受信処理部２３１は、予測部２２０の予測制御信号送信処理部２２５から送信された予測制御信号を受信する。予測制御信号は、確率的制約Ｐ［ｙ（ｔ）＜ｙ（ｕ）］＜ｐを満足する有限評価区間の情報を含む。
　動作制御処理部２３２は、予測制御信号受信処理部２３１により受信された予測制御信号に従って、遠隔制御対象２５０の動作を制御する。すなわち、動作制御処理部２３２は、予測制御信号に従って、遠隔制御対象２５０の各アクチュエータを制御する。
　動作状態取得処理部２３３は、動作制御処理部２３２による制御下において遠隔制御対象２５０が実行した動作の結果の状態を示す動作状態情報を取得する。例えば、遠隔制御対象２５０が６軸制御のアーム型ロボットである場合、動作状態取得処理部２３３は、６つのアクチュエータの各々の回転角情報とトルク情報を取得する。
　動作状態情報送信処理部２３４は、動作状態取得処理部２３３により取得された動作状態情報を、通信部２１０を通して、通信ネットワーク３００を介して、遠隔制御装置１００へ送信する。動作状態情報は、遠隔制御装置１００の表示部１２０により受信され、表示部１２０は、受信した動作状態情報を表示する。
　［動作例］
　以下、本発明の一実施形態に係る遠隔制御システムが実行する遠隔制御の動作例について説明する。
　（遠隔制御装置１００の処理）
　まず、図４を参照して、遠隔制御装置１００が実行する処理の一例について説明する。図４は、遠隔制御装置１００が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
　まず、ステップＳ１１において、遠隔制御装置１００の検出部１１０は、オペレータの制御入力を検出する。すなわち、検出部１１０の動作情報取得処理部１１１は、オペレータの動作情報を検出する。
　次に、ステップＳ１２において、検出部１１０の制御信号送信処理部１１２は、動作情報取得処理部１１１により取得されたオペレータの動作情報を含む制御信号を生成する。制御信号送信処理部１１２は続いて、制御信号を、通信部１３０を通して、通信ネットワーク３００を介して、制御対象装置２００へ送信する。
　遠隔制御装置１００は、上述したステップＳ１１，Ｓ１２の処理を繰り返し実行する。
　（制御対象装置２００の処理）
　次に、図５を参照して、制御対象装置２００が実行する処理の一例について説明する。図５は、制御対象装置２００が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
　まず、ステップＳ２１において、制御対象装置２００の予測部２２０の制御信号受信処理部２２１は、遠隔制御装置１００から送信された制御信号を、通信ネットワーク３００を介して、通信部２１０を通して受信する。
　次に、ステップＳ２２において、予測部２２０の予測制御信号生成処理部２２３は、制御信号受信処理部２２１により受信された制御信号に含まれる動作情報を用いて、必要であれば、制御対象状態取得処理部２２２により取得された遠隔制御対象２５０の現在の状態の情報をさらに用いて、予測制御信号を生成する。予測制御信号生成処理部２２３はまた、予測制御信号の予測値に対して、予測値の確率密度分布（不確実性）を生成する。
　続いて、ステップＳ２３において、確率的制御処理部２２４は、予測制御信号生成処理部２２３により生成された予測制御信号と不確実性を用いて、予測値の確率密度分布の誤制御の確率が許容可能な確率未満になる有限評価区間、すなわち、安全を担保可能な範囲を設定する。
　次に、ステップＳ２４において、制御対象装置２００の動作部２３０の動作制御処理部２３２は、予測部２２０の予測制御信号生成処理部２２３により生成された予測制御信号を用いて、予測部２２０の確率的制御処理部２２４により設定された安全を担保可能な範囲において、遠隔制御対象２５０の動作を制御する。
　その後、ステップＳ２５において、制御対象装置２００は、遠隔制御対象２５０の動作の結果を示す情報を、通信ネットワーク３００を介して、遠隔制御装置１００へ送信する。例えば、撮影部２４０は、遠隔制御対象２５０を撮影し、その映像情報を、通信部２１０を通して、通信ネットワーク３００を介して、遠隔制御装置１００へ送信する。また、動作状態取得処理部２３３は、遠隔制御対象２５０の動作状態情報を取得し、動作状態情報送信処理部２３４は、動作状態情報を、通信部２１０を通して、通信ネットワーク３００を介して、遠隔制御装置１００へ送信する。遠隔制御装置１００は、受信した映像情報と動作状態情報に基づいて、遠隔制御対象２５０の動作の結果を表示部１２０に表示する。
　制御対象装置２００は、上述したステップＳ２１～Ｓ２４の処理を繰り返し実行する。
　［効果］
　本実施形態に係る遠隔制御システムでは、制御対象装置２００の予測部２２０は、遠隔制御装置１００から受信した制御信号に基づいて、予測制御信号と不確実性を生成し、予測制御信号と不確実性に基づいて、安全を担保可能な範囲を設定する。制御対象装置２００の動作部２３０は、予測制御信号に基づいて、安全を担保可能な範囲において、遠隔制御対象２５０の動作を制御する。
　予測部２２０は、不確実性として、予測制御信号の予測値に対して、予測値の確率密度分布を算出する。予測部２２０はまた、安全を担保可能な範囲として、予測値の確率密度分布の誤制御の確率が許容可能な確率未満になるように最適化する有限評価区間を設定する。
　これにより、特に自由度の高い人型ロボットやアーム型ロボットを、人型ロボットやアーム型ロボットの制約の範囲内において、予測制御することが可能になる。また、人型ロボットやアーム型ロボットの誤作動を一定の確率未満に保って、人型ロボットやアーム型ロボットを制御することが可能になる。
　［ハードウェア構成］
　図６を参照して、本発明の一実施形態に係る遠隔制御システムの遠隔制御装置１００と制御対象装置２００のハードウェア構成の一例について説明する。図６は、本発明の一実施形態に係る遠隔制御システムの遠隔制御装置１００と制御対象装置２００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
　遠隔制御装置１００の検出部１１０と表示部１２０と通信部１３０は、コンピュータにより構成される。また、制御対象装置２００の通信部２１０と予測部２２０と動作部２３０と撮影部２４０は、コンピュータにより構成される。コンピュータは、例えば、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ等であってよい。
　コンピュータは、ハードウェアプロセッサ５０１と、プログラムメモリ５０２と、データメモリ５０３と、通信インタフェース５０４と、入出力インタフェース５０５とを有する。ハードウェアプロセッサ５０１とプログラムメモリ５０２とデータメモリ５０３と通信インタフェース５０４と入出力インタフェース５０５は、バス５１０を介して互いに接続されており、相互間で情報の送受信をおこなうことができる。
　コンピュータはまた、適宜、入力デバイス６００と出力デバイス７００を有する。入力デバイス６００と出力デバイス７００は、入出力インタフェース５０５と接続され、それぞれ、入出力インタフェース５０５との間で情報の送信と受信をおこなうことができる。
　ハードウェアプロセッサ５０１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。ハードウェアプロセッサ５０１は、プログラムの実行、データの演算処理等をおこなう。ハードウェアプロセッサ５０１は、プログラムメモリ５０２とデータメモリ５０３と通信インタフェース５０４と入出力インタフェース５０５を制御し、さらには、入出力インタフェース５０５に接続された入力デバイス６００と出力デバイス７００をも制御する。
　プログラムメモリ５０２は、非一時的な有形の記憶媒体として、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）またはＳＳＤ（Solid State Drive）等の随時書込み及び読出しが可能な不揮発性メモリと、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の不揮発性メモリとを組み合わせて構成される。プログラムメモリ５０２は、遠隔制御装置１００または制御対象装置２００が各処理を実行するために、ハードウェアプロセッサ５０１が実行するプログラムを格納している。
　データメモリ５０３は、有形の記憶媒体として、例えば、上記の不揮発性メモリと、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性メモリとを組み合わせて構成される。データメモリ５０３は、ハードウェアプロセッサ５０１が実行する処理において必要なデータを一時的に記憶する。
　通信インタフェース５０４は、例えば、無線の通信インタフェースユニットを含んでおり、ハードウェアプロセッサ５０１等と通信ネットワークＮＷとの間の情報の送受信を可能にする。無線インタフェースとしては、例えば、無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの小電力無線データ通信規格が採用されたインタフェースが使用され得る。
　入出力インタフェース５０５は、無線または有線の通信インタフェースユニットを含んでおり、ハードウェアプロセッサ５０１等と、入力デバイス６００および出力デバイス７００との間の情報の送受信を可能にする。
　入力デバイス６００は、キーボード、マウス、タッチパネル、ポインティングデバイス、カメラ、計測デバイス、ジョイスティック等、任意の情報入力機器を含み得る。
　出力デバイス７００は、液晶ディスプレイまたは有機ＥＬディスプレイ等の表示デバイスに加え、スピーカ、発光デバイス等、任意の情報出力機器を含み得る。
　このようなハードウェア構成において、遠隔制御装置１００に関しては、検出部１１０の各処理部の機能は、ハードウェアプロセッサ５０１が、データメモリ５０３と共働して、プログラムメモリ５０２に格納されたプログラムを読み込み実行することにより実施され得る。表示部１２０は、表示デバイス等の出力デバイス７００により構成される。通信部１３０は、通信インタフェース５０４により構成される。
　また、制御対象装置２００に関しては、通信部２１０は、通信インタフェース５０４により構成される。予測部２２０の各処理部の機能と動作部２３０の各処理部の機能は、ハードウェアプロセッサ５０１が、データメモリ５０３と共働して、プログラムメモリ５０２に格納されたプログラムを読み込み実行することにより実施され得る。撮影部２４０は、カメラ等の入力デバイス６００により構成される。
　遠隔制御装置１００の検出部１１０の各処理部と制御対象装置２００の予測部２２０と動作部２３０の各処理部の一部または全部は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：Application Specific Integrated Circuit）またはＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などの集積回路を含む、他の多様な形式によって構成されてもよい。
　なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形態は適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組み合わせた効果が得られる。更に、上記実施形態には種々の発明が含まれており、開示される複数の構成要件から選択された組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、課題が解決でき、効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
　　１００…遠隔制御装置
　　１１０…検出部
　　１１１…動作情報取得処理部
　　１１２…制御信号送信処理部
　　１２０…表示部
　　１３０…通信部
　　２００…制御対象装置
　　２１０…通信部
　　２２０…予測部
　　２２１…制御信号受信処理部
　　２２２…制御対象状態取得処理部
　　２２３…予測制御信号生成処理部
　　２２４…確率的制御処理部
　　２２５…予測制御信号送信処理部
　　２３０…動作部
　　２３１…予測制御信号受信処理部
　　２３２…動作制御処理部
　　２３３…動作状態取得処理部
　　２３４…動作状態情報送信処理部
　　２４０…撮影部
　　２５０…遠隔制御対象
　　３００…通信ネットワーク
　　５０１…ハードウェアプロセッサ
　　５０２…プログラムメモリ
　　５０３…データメモリ
　　５０４…通信インタフェース
　　５０５…入出力インタフェース
　　５１０…バス
　　６００…入力デバイス
　　７００…出力デバイス

Claims (7)

  1. 　オペレータによって操作される遠隔制御装置と、
    　前記遠隔制御装置によって遠隔操作される制御対象装置とを有し、
    　前記遠隔制御装置は、制御信号を送信する制御信号送信処理部を有し、
    　前記制御対象装置は、
    　　前記制御信号を受信する制御信号受信処理部と、
    　　前記制御信号受信処理部により受信された前記制御信号に基づいて、予測制御信号と不確実性を生成する予測制御信号生成処理部と、
    　　前記予測制御信号生成処理部により生成された前記予測制御信号と前記不確実性に基づいて、安全を担保可能な範囲を設定する確率的制御処理部と、
    　　前記予測制御信号生成処理部により生成された前記予測制御信号に基づいて、前記確率的制御処理部により設定された前記安全を担保可能な範囲において、遠隔制御対象の動作を制御する動作制御処理部とを有する、
    　遠隔制御システム。
  2. 　前記予測制御信号生成処理部は、前記不確実性として、前記予測制御信号の予測値の確率密度分布を算出する、
    　請求項１に記載の遠隔制御システム。
  3. 　前記確率的制御処理部は、前記安全を担保可能な範囲として、前記予測制御信号生成処理部により算出された前記確率密度分布の誤制御の確率が許容可能な確率未満になる有限評価区間を設定する、
    　請求項２に記載の遠隔制御システム。
  4. 　前記制御対象装置は、前記遠隔制御対象を撮影し、その映像情報を送信する撮影部を有し、
    　前記遠隔制御装置は、前記撮影部から送信された前記映像情報を受信し、その映像を表示する表示部を有する、
    　請求項１に記載の遠隔制御システム。
  5. 　前記制御対象装置は、
    　　前記遠隔制御対象の動作状態情報を取得する動作状態取得処理部と、
    　　前記動作状態取得処理部により取得された前記動作状態情報を送信する動作状態情報送信処理部を有し、
    　前記遠隔制御装置の前記表示部は、前記動作状態情報送信処理部から送信された前記動作状態情報を受信して表示する、
    　請求項４に記載の遠隔制御システム。
  6. 　制御信号を遠隔制御装置から制御対象装置へ送信する第１のステップと、
    　前記制御対象装置において前記制御信号を受信する第２のステップと、
    　前記第２のステップにおいて受信された前記制御信号に基づいて、予測制御信号と不確実性を生成する第３のステップと、
    　前記第３のステップにおいて生成された前記予測制御信号と前記不確実性に基づいて、安全を担保可能な範囲を設定する第４のステップとを有する、
    　前記第３のステップにおいて生成された前記予測制御信号に基づいて、前記第４のステップにおいて設定された前記安全を担保可能な範囲において、遠隔制御対象の動作を制御する第５のステップとを有する、
    　遠隔制御方法。
  7. 　請求項１に記載の前記制御対象装置の前記制御信号受信処理部と前記予測制御信号生成処理部と前記確率的制御処理部と前記動作制御処理部の機能を、コンピュータが有するプロセッサに実行させる、
    　遠隔制御プログラム。
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