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公開番号2025127907
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-02
出願番号2024024908
出願日2024-02-21
発明の名称制御システム、制御方法、機械学習方法および学習済み機械学習モデル
出願人三菱重工業株式会社
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類G05B 13/02 20060101AFI20250826BHJP(制御;調整)
要約【課題】制御対象を精度良くモデル化する。
【解決手段】制御システムは、ペイロードを所定位置まで屈曲および進行しながら案内するガイド機構と、ガイド機構の姿勢を変化させる姿勢用アクチュエータと、ガイド機構を進退させる進退用アクチュエータと、姿勢用アクチュエータと進退用アクチュエータとを制御する制御部と、を備え、制御部が、ガイド機構の複数点の各三次元座標の時系列を入力し、各アクチュエータに対する各制御情報の各時系列とを出力する機械学習モデルであって、ガイド機構が所定の目標経路に沿って屈曲および進行するよう各アクチュエータを動作させることで取得された各アクチュエータに対する各制御情報の各時系列とガイド機構の複数点の各三次元座標の時系列との組み合わせを教師データとして機械学習された学習済み機械学習モデルを用いて、各アクチュエータの各動作を制御する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
所定のペイロードを所定の位置まで屈曲および進行しながら案内するガイド機構と、
前記ガイド機構の姿勢を変化させる姿勢用アクチュエータと、
前記ガイド機構を進退させる進退用アクチュエータと、
前記姿勢用アクチュエータの動作と前記進退用アクチュエータの動作とを制御する制御部と、
を備え、
前記制御部が、
前記ガイド機構における複数点の各三次元座標の時系列を入力し、前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記進退用アクチュエータに対する制御情報の時系列とを出力する機械学習モデルであって、
前記ガイド機構が所定の目標経路に沿って屈曲および進行するよう前記姿勢用アクチュエータと前記進退用アクチュエータとを動作させることで取得された前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記進退用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記ガイド機構の前記複数点の各三次元座標の時系列との組み合わせを教師データとして機械学習された学習済み機械学習モデルを用いて、
前記姿勢用アクチュエータの動作と前記進退用アクチュエータの動作とを制御する
制御システム。
続きを表示（約 2,700 文字）【請求項２】
前記ガイド機構は、複数のワイヤの引き伸ばしによって姿勢を変化させる構造を有し、
前記機械学習モデルは、中間層の出力を再び中間層に入力する自己ループを含むニューラルネットワークで構成されている
請求項１に記載の制御システム。
【請求項３】
前記中間層が長短期記憶を含む
請求項２に記載の制御システム。
【請求項４】
前記教師データは、
前記ガイド機構が前記目標経路に沿って屈曲および進行するよう前記姿勢用アクチュエータと前記進退用アクチュエータとを寸動させた場合に取得された前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の離散的な各値と前記進退用アクチュエータに対する制御情報の離散的な各値とを取得する第１過程と、
前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の離散的な各値と前記進退用アクチュエータに対する制御情報の離散的な各値とを、補間し、かつ、時刻に係る情報を付与することで、前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記進退用アクチュエータに対する制御情報の時系列とを生成する第２過程と、
前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記進退用アクチュエータに対する制御情報の時系列とに基づいて、前記姿勢用アクチュエータと前記進退用アクチュエータとを制御して、前記ガイド機構の前記複数点の各三次元座標の時系列を取得する第３過程と
によって取得される
請求項３に記載の制御システム。
【請求項５】
前記第１過程では、前記寸動における前記進退用アクチュエータの複数の停止位置の一部で、前記ガイド機構を前記目標経路からずらすように前記姿勢用アクチュエータを動かした場合の前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の離散的な値をさらに取得し、
前記第２過程では、前記ガイド機構を前記目標経路に沿って屈曲および進行させることで生成した前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記進退用アクチュエータに対する制御情報の時系列と、前記ガイド機構を前記目標経路からずらすように前記姿勢用アクチュエータを動かした場合に取得された前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の離散的な値とに基づいて、前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の別の時系列と前記進退用アクチュエータに対する制御情報の別の時系列とをさらに生成し、
前記第３過程では、前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の別の時系列と前記進退用アクチュエータに対する制御情報の別の時系列とに基づいて、前記姿勢用アクチュエータと前記進退用アクチュエータとを制御して、前記ガイド機構の前記複数点の各三次元座標の別の時系列をさらに取得する
請求項４に記載の制御システム。
【請求項６】
所定のペイロードを所定の位置まで屈曲および進行しながら案内するガイド機構と、
前記ガイド機構の姿勢を変化させる姿勢用アクチュエータと、
前記ガイド機構を進退させる進退用アクチュエータと、
前記姿勢用アクチュエータの動作と前記進退用アクチュエータの動作とを制御する制御部と、
を備える制御システムの制御方法であって、
前記ガイド機構における複数点の各三次元座標の時系列を入力し、前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記進退用アクチュエータに対する制御情報の時系列とを出力する機械学習モデルであって、
前記ガイド機構が所定の目標経路に沿って屈曲および進行するよう前記姿勢用アクチュエータと前記進退用アクチュエータとを動作させることで取得された前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記進退用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記ガイド機構の前記複数点の各三次元座標の時系列との組み合わせを教師データとして機械学習された学習済み機械学習モデルを用いて、
前記姿勢用アクチュエータの動作と前記進退用アクチュエータの動作とを制御する
制御方法。
【請求項７】
所定のペイロードを所定の位置まで屈曲および進行しながら案内するガイド機構と、
前記ガイド機構の姿勢を変化させる姿勢用アクチュエータと、
前記ガイド機構を進退させる進退用アクチュエータと、
学習済みの機械学習モデルを用いて、前記姿勢用アクチュエータの動作と前記進退用アクチュエータの動作とを制御する制御部と、
を備える制御システムにおいて前記制御部が用いる前記機械学習モデルの機械学習方法であって、
前記学習済み機械学習モデルは、前記ガイド機構における複数点の各三次元座標の時系列を入力し、前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記進退用アクチュエータに対する制御情報の時系列とを出力するものであって、
前記ガイド機構が所定の目標経路に沿って屈曲および進行するよう前記姿勢用アクチュエータと前記進退用アクチュエータとを動作させることで取得された前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記進退用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記ガイド機構の前記複数点の各三次元座標の時系列との組み合わせを教師データとして前記機械学習モデルを機械学習する
機械学習方法。
【請求項８】
所定のペイロードを所定の位置まで屈曲および進行しながら案内するガイド機構と、
前記ガイド機構の姿勢を変化させる姿勢用アクチュエータと、
前記ガイド機構を進退させる進退用アクチュエータと、
学習済みの機械学習モデルを用いて、前記姿勢用アクチュエータの動作と前記進退用アクチュエータの動作とを制御する制御部と、
を備える制御システムにおいて前記制御部が用いる前記学習済み機械学習モデルであって、
前記機械学習モデルは、前記ガイド機構における複数点の各三次元座標の時系列を入力し、前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記進退用アクチュエータに対する制御情報の時系列とを出力するものであって、
前記ガイド機構が所定の目標経路に沿って屈曲および進行するよう前記姿勢用アクチュエータと前記進退用アクチュエータとを動作させることで取得された前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記進退用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記ガイド機構の前記複数点の各三次元座標の時系列との組み合わせを教師データとして機械学習されている
学習済み機械学習モデル。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、制御システム、制御方法、機械学習方法および学習済み機械学習モデルに関する。
続きを表示（約 3,000 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、先端にセンサが設けられた検査用ケーブルが内部に挿通可能とされて可撓性を有する制御対象であるチューブ、チューブの姿勢を調節可能な姿勢用アクチュエータ、および、チューブを進退させる進退用アクチュエータを備える検査用チューブの駆動制御装置が記載されている。この検査用チューブの駆動制御装置は、検査対象物の内部において予め定めたルートの開始点から目標点まで、ルートに沿ってチューブを移動させる解析を行う逆解析部と、逆解析部の解析結果に基づいて、ルート上の各位置にチューブが位置した際の姿勢用アクチュエータおよび進退用アクチュエータの操作量を解析操作量として取得する順解析部と、を備える。また、逆解析部は、例えば、ルート上に拘束された状態でチューブが強制的に移動されるように、三次元の解析モデル上で仮想的に複数のチューブ本体を曲げながら、開始点から目標点までチューブの先端を移動させるシミュレーションを行う。また、順解析部は、例えば、逆解析部でのシミュレーションにおいてチューブが移動することに伴って姿勢用アクチュエータおよび進退用アクチュエータが動かされた操作量である被操作量が取得される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
国際公開第２０２０／０９０９５９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に例示されているワイヤ駆動式チューブ構造では、例えば、ワイヤとチューブの間に発生する摩擦力がワイヤを引っ張る方向と緩める方向とで異なるヒステリシスを有するため、制御対象のモデル化が難しい場合あるという課題があった。
【０００５】
本開示は、上記課題を解決するためになされたものであって、制御対象を精度良くモデル化することができる制御システム、制御方法、機械学習方法および学習済み機械学習モデルを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本開示に係る制御システムは、所定のペイロードを所定の位置まで屈曲および進行しながら案内するガイド機構と、前記ガイド機構の姿勢を変化させる姿勢用アクチュエータと、前記ガイド機構を進退させる進退用アクチュエータと、前記姿勢用アクチュエータの動作と前記進退用アクチュエータの動作とを制御する制御部と、を備え、前記制御部が、前記ガイド機構における複数点の各三次元座標の時系列を入力し、前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記進退用アクチュエータに対する制御情報の時系列とを出力する機械学習モデルであって、前記ガイド機構が所定の目標経路に沿って屈曲および進行するよう前記姿勢用アクチュエータと前記進退用アクチュエータとを動作させることで取得された前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記進退用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記ガイド機構の前記複数点の各三次元座標の時系列との組み合わせを教師データとして機械学習された学習済み機械学習モデルを用いて、前記姿勢用アクチュエータの動作と前記進退用アクチュエータの動作とを制御する。
【０００７】
本開示に係る制御方法は、所定のペイロードを所定の位置まで屈曲および進行しながら案内するガイド機構と、前記ガイド機構の姿勢を変化させる姿勢用アクチュエータと、前記ガイド機構を進退させる進退用アクチュエータと、前記姿勢用アクチュエータの動作と前記進退用アクチュエータの動作とを制御する制御部と、を備える制御システムの制御方法であって、前記ガイド機構における複数点の各三次元座標の時系列を入力し、前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記進退用アクチュエータに対する制御情報の時系列とを出力する機械学習モデルであって、前記ガイド機構が所定の目標経路に沿って屈曲および進行するよう前記姿勢用アクチュエータと前記進退用アクチュエータとを動作させることで取得された前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記進退用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記ガイド機構の前記複数点の各三次元座標の時系列との組み合わせを教師データとして機械学習された学習済み機械学習モデルを用いて、前記姿勢用アクチュエータの動作と前記進退用アクチュエータの動作とを制御する。
【０００８】
本開示に係る機械学習方法は、所定のペイロードを所定の位置まで屈曲および進行しながら案内するガイド機構と、前記ガイド機構の姿勢を変化させる姿勢用アクチュエータと、前記ガイド機構を進退させる進退用アクチュエータと、学習済みの機械学習モデルを用いて、前記姿勢用アクチュエータの動作と前記進退用アクチュエータの動作とを制御する制御部と、を備える制御システムにおいて前記制御部が用いる前記機械学習モデルの機械学習方法であって、前記学習済み機械学習モデルは、前記ガイド機構における複数点の各三次元座標の時系列を入力し、前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記進退用アクチュエータに対する制御情報の時系列とを出力するものであって、前記ガイド機構が所定の目標経路に沿って屈曲および進行するよう前記姿勢用アクチュエータと前記進退用アクチュエータとを動作させることで取得された前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記進退用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記ガイド機構の前記複数点の各三次元座標の時系列との組み合わせを教師データとして前記機械学習モデルを機械学習する。
【０００９】
本開示に係る学習済み機械学習モデルは、所定のペイロードを所定の位置まで屈曲および進行しながら案内するガイド機構と、前記ガイド機構の姿勢を変化させる姿勢用アクチュエータと、前記ガイド機構を進退させる進退用アクチュエータと、学習済みの機械学習モデルを用いて、前記姿勢用アクチュエータの動作と前記進退用アクチュエータの動作とを制御する制御部と、を備える制御システムにおいて前記制御部が用いる前記学習済み機械学習モデルであって、前記機械学習モデルは、前記ガイド機構における複数点の各三次元座標の時系列を入力し、前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記進退用アクチュエータに対する制御情報の時系列とを出力するものであって、前記ガイド機構が所定の目標経路に沿って屈曲および進行するよう前記姿勢用アクチュエータと前記進退用アクチュエータとを動作させることで取得された前記姿勢用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記進退用アクチュエータに対する制御情報の時系列と前記ガイド機構の前記複数点の各三次元座標の時系列との組み合わせを教師データとして機械学習されている。
【発明の効果】
【００１０】
本開示の制御システム、制御方法、機械学習方法および学習済み機械学習モデルによれば、制御対象を精度良くモデル化することができる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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