(57)【要約】    【課題】  数学モデルの構築に必要な煩雑なプロセスが不要であると共に、目標動作の実現精度及び応答性を向上した機械システムの制御方法の提供を課題とする。    【解決手段】  入力によりアクチュエータ１１を駆動して、所定時間後の動作対象２０の動作の目標を実現する機械システム１の制御方法であって、時間及びパラメータで表す動作の値の一般式を定義し、予め学習により入力と該入力により得られる値との組合せを所定個数算出すると共に、動作対象２０が動作するときは、目標の値を設定し、この値を係数を乗算した学習済みの値の重ね合わせとして表す目標設定ステップと、係数の値を算出し、目標の値を得るための入力を、算出した係数を乗算した学習済みの入力の重ね合わせとして表す入力算出ステップと、該入力を上記アクチュエータ１１に出力する入力駆動ステップとを有する。【選択図】    図１
2005085111.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力によりアクチュエータを駆動して、所定時間後の動作対象の目標位置、目標速度、目標加速度を実現する機械システムの制御方法であって、
時刻Ｔｋにおける位置、速度、加速度及び時刻Ｔｋ＋１における位置、速度、加速度の合計６つの境界条件を満たすときの位置、速度、加速度のいずれかの値Ｘ（ｔ）の一般式を時間ｔ及びパラメータｃ１〜ｃｎ＋１を用いて、次式
2005085111.tif 000043
として与え、上記パラメータｃ１〜ｃｎ＋１のうち０でないパラメータの数をｍとし、予め学習により入力ｕと該入力ｕにより得られる値Ｘ（ｔ）との組合せを少なくともｍ個
2005085111.tif 000044
算出すると共に、
動作対象が動作するときは、所定時間後の目標位置、目標速度、目標加速度のいずれかを満たす値Ｘｏ（ｔ）を設定する目標設定ステップと、
該値Ｘｏ（ｔ）を得るための入力ｕｏを算出する入力算出ステップと、
該入力ｕｏを上記アクチュエータに出力する入力駆動ステップとを有し、
上記目標設定ステップでは、値Ｘｏ（ｔ）を
2005085111.tif 000045
及び、
2005085111.tif 000046
として与えると共に、
上記入力算出ステップでは、値Ｘ１（ｔ）〜Ｘｍ（ｔ）を
2005085111.tif 000047
として与え、式
2005085111.tif 000048
により、上記目標設定ステップで与えたｋ１〜ｋｍを算出する一方、入力ｕｏを
2005085111.tif 000049
として与え、この式に算出したｋ１〜ｋｍを代入することにより入力ｕｏを算出することを特徴とする機械システムの制御方法。
【請求項２】
動作対象が多自由度系上にあるとき、請求項１に記載の制御方法を各自由度に適用し、得られた入力を重畳することによって、所定時間後の動作対象の目標位置、目標速度、目標化速度を実現することを特徴とする請求項１に記載の機械システムの制御方法。
【請求項３】
入力によりアクチュエータを駆動して、所定時間後の動作対象の目標位置、目標速度、目標加速度を実現する機械システムの制御装置であって、
時刻Ｔｋにおける位置、速度、加速度及び時刻Ｔｋ＋１における位置、速度、加速度の合計６つの境界条件を満たすときの位置、速度、加速度のいずれかの値Ｘ（ｔ）の一般式を時間ｔ及びパラメータｃ１〜ｃｎ＋１を用いて、次式
2005085111.tif 000050
として与え、上記パラメータｃ１〜ｃｎ＋１のうち０でないパラメータの数をｍとし、予め学習により入力ｕと該入力ｕにより得られる値Ｘ（ｔ）との組合せを少なくともｍ個
2005085111.tif 000051
算出する学習手段が備えられていると共に、
動作対象が動作するときは、所定時間後の目標位置、目標速度、目標加速度のいずれかを満たす値Ｘｏ（ｔ）を設定する目標設定手段と、
該値Ｘｏ（ｔ）を得るための入力ｕｏを算出する入力算出手段と、
該入力ｕｏを上記アクチュエータに出力する入力駆動手段とを有し、
上記目標設定手段は、値Ｘｏ（ｔ）を
2005085111.tif 000052
及び、
2005085111.tif 000053
として与えると共に、
上記入力算出手段は、値Ｘ１（ｔ）〜Ｘｍ（ｔ）を
2005085111.tif 000054
として与え、式
2005085111.tif 000055
により、上記目標設定手段で与えられたｋ１〜ｋｍを算出する一方、入力ｕｏを
2005085111.tif 000056
として与え、この式に算出したｋ１〜ｋｍを代入することにより入力ｕｏを算出することを特徴とする機械システムの制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロボットなどの機械システムの制御方法及び装置、より詳しくは、動作対象の所定時間後における目標位置、目標速度、目標加速度を迅速かつ精度良く実現させる制御方法及び装置に関する技術分野に属する。
【背景技術】
【０００２】
ロボットなどの機械システムにおいて、所定時間後の目標動作を実現させる際、システムの各自由度に対して入力によりアクチュエータ（モータ、シリンダ等）をそれぞれ作動させることにより、各自由度に対応する動作対象をそれぞれ動作させ、その結果、システム全体としての目標動作が実現するように構成されることがある。ここで、ある１つの自由度に着目し、この自由度において動作対象に目標動作を実現させる入力を求める方法が大きく分けて２つある。
【０００３】
１つは、対象とするシステムの過去の作用が未来の挙動に影響を与える事物の属性であるダイナミクスを理解し、目標動作を表現する数学モデルを事前に構築し、その結果を用いて動作対象に目標動作を行わせるための入力を求める方法である。この方法において、対象の物理・化学的な属性を考慮して、対象が従う自然法則に基づいて数学モデルを構築することもあるが、例えば特許文献１に開示されるような入力と出力の信号解析を行い、数ある同定理論を用いて数学モデルを構築することもある（システム同定）。
【０００４】
他の１つは、システムの実際の動きを見ながら入力と出力の関係を取り持つ値を調整する所謂学習制御方法である。例えば特許文献２においては、まず、動作対象の位置誤差及び速度誤差のフィードバックループを構成し、ある自由度における動作対象を動作させ、そのときの目標動作と実際の動作との速度誤差を測定して、この速度誤差に定数を乗算し、次に、この乗算結果を前回の動作時の入力値に加算し、この加算結果を新たな入力値として目標動作を得る。そして、この動作を何回か繰り返すうちにロボットの実際の動作は逐次修正され、最終的に上記目標動作の近傍に収束する。
【０００５】
【特許文献１】特開平７−１６８６０５号公報
【特許文献２】特開平６−２８９９１８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、上記の数学モデルを事前に構築する方法においては、目標動作を実現する入力を求めるために、対象システムのダイナミクスが完全に理解されていなければならない。しかしながら、数学モデルを構築するために多くのパラメータが必要であり、例えば六軸の産業用ロボットに構築される数学モデルには、アームの質量中心、アーム長、摩擦係数などの形状・物性を表すパラメータが約１５０個必要となる。さらに、これらのパラメータの値を全て正確に知ることは難しく、不完全な数学モデルにより目標動作の実現精度が低下する可能性もある。また、システム同定においては、入力信号はどのようものにすればよいか、データの前処理としてどのようなことを行えばよいか、数ある同定理論のなかでどの同定方法を用いればよいかなどの試行錯誤的な要因を多く含んでいるという問題があり、このように、数学モデルの構築には極めて煩雑なプロセスが必要となる。
【０００７】
一方、上記学習制御方法においては、対象システムが目標動作を実現するために制御動作を何回も繰り返さなくてはならず、所定時間後の目標動作を迅速に実現することができないという問題もある。
【０００８】
そこで、本発明は、数学モデルの構築に必要な煩雑なプロセスが不要であると共に、目標動作の実現精度及び応答性を向上した機械システムの制御方法及び装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するため、本発明は次のように構成したことを特徴とする。
【００１０】
まず、本願の請求項１に記載の発明は、入力によりアクチュエータを駆動して、所定時間後の動作対象の目標位置、目標速度、目標加速度を実現する機械システムの制御方法であって、
時刻Ｔｋにおける位置、速度、加速度及び時刻Ｔｋ＋１における位置、速度、加速度の合計６つの境界条件を満たすときの位置、速度、加速度のいずれかの値Ｘ（ｔ）の一般式を時間ｔ及びパラメータｃ１〜ｃｎ＋１を用いて、次式
2005085111.tif 000003
【００１１】
として与え、上記パラメータｃ１〜ｃｎ＋１のうち０でないパラメータの数をｍとし、予め学習により入力ｕと該入力ｕにより得られる値Ｘ（ｔ）との組合せを少なくともｍ個
2005085111.tif 000004
【００１２】
算出すると共に、
動作対象が動作するときは、所定時間後の目標位置、目標速度、目標加速度のいずれかを満たす値Ｘｏ（ｔ）を設定する目標設定ステップと、
該値Ｘｏ（ｔ）を得るための入力ｕｏを算出する入力算出ステップと、
該入力ｕｏを上記アクチュエータに出力する入力駆動ステップとを有し、
上記目標設定ステップでは、値Ｘｏ（ｔ）を
2005085111.tif 000005
【００１３】
及び、
2005085111.tif 000006
【００１４】
として与えると共に、
上記入力算出ステップでは、値Ｘ１（ｔ）〜Ｘｍ（ｔ）を
2005085111.tif 000007
【００１５】
として与え、式
2005085111.tif 000008
【００１６】
により、上記目標設定ステップで与えたｋ１〜ｋｍを算出する一方、入力ｕｏを
2005085111.tif 000009
【００１７】
として与え、この式に算出したｋ１〜ｋｍを代入することにより入力ｕｏを算出することを特徴とする。
【００１８】
次に、請求項２に記載の発明は、上記請求項１に記載の機械システムの制御方法において、動作対象が多自由度系上にあるとき、請求項１に記載の制御方法を各自由度に適用し、得られた入力を重畳することによって、所定時間後の動作対象の目標位置、目標速度、目標化速度を実現することを特徴とする。
【００１９】
そして、請求項３に記載の発明は、入力によりアクチュエータを駆動して、所定時間後の動作対象の目標位置、目標速度、目標加速度を実現する機械システムの制御装置であって、
時刻Ｔｋにおける位置、速度、加速度及び時刻Ｔｋ＋１における位置、速度、加速度の合計６つの境界条件を満たすときの位置、速度、加速度のいずれかの値Ｘ（ｔ）の一般式を時間ｔ及びパラメータｃ１〜ｃｎ＋１を用いて、次式
2005085111.tif 000010
【００２０】
として与え、上記パラメータｃ１〜ｃｎ＋１のうち０でないパラメータの数をｍとし、予め学習により入力ｕと該入力ｕにより得られる値Ｘ（ｔ）との組合せを少なくともｍ個
2005085111.tif 000011
【００２１】
算出する学習手段が備えられていると共に、
動作対象が動作するときは、所定時間後の目標位置、目標速度、目標加速度のいずれかを満たす値Ｘｏ（ｔ）を設定する目標設定手段と、
該値Ｘｏ（ｔ）を得るための入力ｕｏを算出する入力算出手段と、
該入力ｕｏを上記アクチュエータに出力する入力駆動手段とを有し、
上記目標設定手段は、値Ｘｏ（ｔ）を
2005085111.tif 000012
【００２２】
及び、
2005085111.tif 000013
【００２３】
として与えると共に、
上記入力算出手段は、値Ｘ１（ｔ）〜Ｘｍ（ｔ）を
2005085111.tif 000014
【００２４】
として与え、式
2005085111.tif 000015
【００２５】
により、上記目標設定手段で与えられたｋ１〜ｋｍを算出する一方、入力ｕｏを
2005085111.tif 000016
【００２６】
として与え、この式に算出したｋ１〜ｋｍを代入することにより入力ｕｏを算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２７】
まず、請求項１に記載の発明によれば、目標動作を実現する入力のデータにダイナミクスに関する情報が含まれていること、すなわち、入力の式
2005085111.tif 000017
【００２８】
に、目標の式
2005085111.tif 000018
【００２９】
において表される係数ｋ１〜ｋｍが含まれることに着目し、
2005085111.tif 000019
【００３０】
により得られる簡単な連立１次方程式を解いて係数ｋ１〜ｋｍを求めることにより、上記入力の式に係数ｋ１〜ｋｍを代入して所望の入力を得ることができる。これにより、簡単に理想的な入力を求めることができ、さらに、従来必要であった数学モデルの構築に必要な煩雑なプロセスが不要となると共に、動作対象の動作目標に対する実現精度を向上することができる。
【００３１】
また、従来の学習制御のように制御動作を何回も繰り返す必要がなく、さらに動作時に簡単な計算を行うだけでよいので、システムの応答性を向上することができる。
【００３２】
次に、請求項２に記載の発明は、動作対象の動作の多次元化・複雑化に伴って動作対象の動作が多自由度系上で実現されることがあるが、各自由度において、上記請求項１と同様の方法により入力を生成し、得られた入力を重畳することにより、多自由度系における動作対象の目標に対する動作を迅速かつ精度良く実現することができる。
【００３３】
次に、請求項３に記載の発明は、上記請求項１に記載の方法の実施に用い得る装置であり、このように構成することによって請求項１と同様の作用効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
以下、本発明に係る実施の形態について説明する。なお、簡単のために１自由度の機械システム１を想定して説明するが、本発明は多自由度系のシステムにおいても適用することができる。
【００３５】
まず、図１を用いて機械システム１の概略構成図を説明すると、機械システム１は、アーム１０と該アーム１０を駆動するモータ１１と該モータ１１を制御するコンピュータ１２とを有する。また、コンピュータ１２は、データを記録するメモリ１２ａを有する。さらに、該コンピュータ１２には、上記アーム１０の目標動作を設定するための入力装置１３が接続されている。そして、該入力装置１３に設定された目標に基づいて、上記コンピュータ１２はモータ１１を駆動させ、アーム１０の先端部（以下、アーム先端部という）２０の位置、速度、加速度を連続的に制御する。
【００３６】
ここで、ある時刻におけるアーム先端部２０の状態を始点とし、所定時間後の上記先端部の状態を終点とする。アーム先端部２０の始点及び終点における位置、速度、加速度の値を満たすと共に、時間ｔで表されるアーム先端部２０の位置に関する一般式を求めると、該一般式は境界条件の数は６であるため最低５次式の時間の多項式で表される。ここで、問題を簡単にすることと立ち上がり時の加速度特性を考慮して、アーム先端部２０の始点おける位置、速度、加速度の値をそれぞれ０、終点における位置、速度、加速度の値をそれぞれＶＬ，ＸＬ，ＡＬ、動作時間をＴＬとした場合を考える。このとき、これらの境界条件を満たす速度の値ｙｄ（ｔ）は、次式で表される時間ｔの４次式で表すことができる。
2005085111.tif 000020
【００３７】
このとき、係数ｃ１，ｃ２，ｃ３は、式
2005085111.tif 000021
【００３８】
により求めることができる。
【００３９】
次に、上記速度の値ｙｄ（ｔ）で表される速度に実際のアーム先端部２０の速度を追従させるために、学習制御を用いてコンピュータ１２からモータ１１に出力する入力ｕの生成方法について説明する。
【００４０】
まず、ｋ回学習後のｎ番目の入力をｕｋ［ｎ］、速度軌道をｙｋ［ｎ］とすると、ｋ＋１回目のｎ番目入力ｕｋ＋１は以下の式に従い更新される。但し、サンプリング間隔Ｔ＝１／Ｎ、０＜ｎ＜ＴＬ／Ｔ、Ｎはサンプリングレートである。
2005085111.tif 000022
このとき、ｅｋ［ｎ］は位置誤差、ｆｋ［ｎ］は速度誤差を表す一方、Φ、Γは学習ゲイン（オペレータ）であり、一般には平滑化処理や位相補償を含むオペレータである。なお、初回の入力はｕ０＝ｙｄとする。
【００４１】
そして、この更新を評価関数Ｅｋがある閾値よりも小さくなるかＥｋ＋１＞Ｅｋとなるまで繰り返し学習による入力の更新を行う。但し、
2005085111.tif 000023
【００４２】
である。
【００４３】
ここで、学習制御による入力生成の実行例として、図１に示す機械システム１において、ＴＬ＝０．４（ｓｅｃ）、ＸＬ＝２０（ｍｍ）、ＶＬ＝８００（ｍｍ／ｓｅｃ）を実現する入力を学習制御により生成した結果を図２に示す。図２において、実線は目標速度軌道ｙｄ、×点でプロットされた軌道は学習後の速度入力軌道ｕｋ［ｎ］、＋点でプロットされた軌道は実際の速度軌道ｙｋ［ｎ］を表す。ｎ＞ＴＬ／Ｔにおいては、ｙｄ［ｎ］＝ｙｄ［ＴＬ／Ｔ］としている。また、学習ゲインΦ、Γは、全ての試行において、それぞれ０．４，０．１としている。このとき、サンプリングレートは９０（Ｈｚ）であり、速度及び加速度は前後２点（計５点）の位置データを用いた最小２乗法による直線近似を行って求めている。また、ｅｋ［ｎ］及びｆｋ［ｎ］は、実測ではないので測定誤差が存在し、そのまま用いると更新後の学習入力にも悪影響を及ぼすため平滑化している。
【００４４】
図３は、学習試行回数による誤差評価関数Ｅｋの推移を表しており、横軸が学習試行回数、縦軸はＥｋである。これによると、試行毎に誤差が減少していることがわかる。
【００４５】
次に、未学習の目標速度軌道ｙｄｄ（ｔ）を実現する入力ｕｄの生成方法について説明する。上述の学習制御を用いてアーム先端部２０に目標速度軌道ｙｄを追従させる方法では、一つの動作を学習するまでに数回の繰り返し動作を行わなければならないが、ここでは、予め最低３パターンの動作を実現する入力を学習しておき、その学習済み入力を用いて未学習の任意の速度軌道を実現する入力を生成する方法である。
【００４６】
まず、上記境界条件をＴＬ＝Ｔａ，ＸＬ＝Ｘａ，ＶＬ＝Ｖａと設定したときの速度軌道
2005085111.tif 000024
【００４７】
を実現する入力ｕａを学習制御により求め、ｕａとＣａ［ｃａ１，ｃａ２，ｃａ３］を一組のデータとして保存する。そして、同様に［ｕａ，Ｃａ］，［ｕｂ，Ｃｂ］，［ｕｃ，Ｃｃ］の合計３組の関係を学習・保存しておく。
【００４８】
続いて、未学習の目標速度軌道ｙｄｄ（ｔ）、Ｃｄ［ｃｄ１，ｃｄ２，ｃｄ３］を、式のように３組の学習済み軌道ｙｄａ，ｙｄｂ，ｙｄｃの重ね合わせとして表す。
2005085111.tif 000025
【００４９】
このとき、ｋａ，ｋｂ，ｋｃは、
2005085111.tif 000026
【００５０】
から求まり、目標軌道ｙｄｄを実現する入力ｕｄを学習済みの３パターンの入力ｕａ，ｕｂ，ｕｃの重ね合わせ
2005085111.tif 000027
【００５１】
として与え、求めたｋａ〜ｋｃを代入することによって、所望の入力ｕｄを得ることができる。
【００５２】
ところで、動作時間が一定の場合、つまりＴａ＝Ｔｂ＝Ｔｃの場合は、目標速度軌道ｙｄと入力ｕとの組合せが少なくとも２パターンの重ね合わせでよいので、式
2005085111.tif 000028
【００５３】
によりｋａ，ｋｂが求まり、次式により入力ｕｄが決定される。
2005085111.tif 000029
【００５４】
逆に、Ｔｄを自由に選ぶ場合には、Ｔａ＝Ｔｂ＝Ｔｃとなるような組合せを３パターン選択してやればよい。
【００５５】
また、Ｔｄ＜ｍｉｎ（Ｔａ，Ｔｂ，Ｔｃ）である必要があるが、用途に応じて３つ以上の動作パターンを学習しておき、その学習済みパターンを使い分けることで任意の目標速度軌道ｙｄを実現可能である。
【００５６】
以下、上記の入力生成方法を用いて入力ｕを求めた例について説明する。
【００５７】
まず、表１に３つの目標速度軌道ｙｄａ，ｙｄｂ，ｙｄｃの境界条件である動作時間、位置、速度の値ＴＬ，ＸＬ，ＶＬをそれぞれ示す。そして、表２にそれぞれの目標速度軌道ｙｄａ，ｙｄｂ，ｙｄｃにおける係数ｃ１，ｃ２，ｃ３を算出した結果、及びそのときの学習残差Ｅｋを示す。図４は、目標速度軌道ｙｄａ，ｙｄｂ，ｙｄｃと学習制御後の入力ｕａ，ｕｂ，ｕｃとをそれぞれプロットしたものである。なお、学習ゲインのΦ，Γは、全ての試行において、それぞれ０．４，０．１とした。
【００５８】
【表１】
2005085111.tif 000030
【００５９】
【表２】
2005085111.tif 000031
【００６０】
次に、ＴＬ＝０．４（ｓｅｃ）、ＸＬ＝２００（ｍｍ）、ＶＬ＝２００（ｍｍ／ｓｅｃ）を実現する未学習軌道の入力を前述の方法により生成し、動作させた結果を図５に示す。図５において、ｙｄｄは目標速度軌道、ｕｄは新たに重ね合せにより生成された入力、ｙは実際の速度軌道である。なお、この場合の係数ベクトルｋａ，ｋｂ，ｋｃは、それぞれ−０．８２４，０．９５７，１．５２６であり、評価関数の値Ｅ＝０．０２８であった。
【００６１】
図６は、前述の方法により得られた入力（図中のｕ２）と別途学習により得られた入力（図中ｕ１）とを比較したものである。これによると、異なる方法で生成した入力であるが、両者はほぼ一致していることがわかる。
【００６２】
同様に、ＴＬ＝０．３５（ｓｅｃ）、ＸＬ＝２００（ｍｍ）、ＶＬ＝９００（ｍｍ／ｓｅｃ）で動作させた結果とＴＬ＝０．４（ｓｅｃ）、ＸＬ＝２００（ｍｍ）、ＶＬ＝−３００（ｍｍ／ｓｅｃ）で動作させた結果をそれぞれ図７、図８に示す。このとき、それぞれｋａ，ｋｂ，ｋｃ＝［−０．２９８，１．０４５，２．３０７］，Ｅ＝０．０１３、ｋａ，ｋｂ，ｋｃ＝［−１．５１８，１．０１８，１．６２４］，Ｅ＝０．０４１であった。
【００６３】
次に、上記の入力生成方法の応用例として、停止状態から所定時間後に所定位置を所定速度で通過した後、初期位置に帰還し、再び停止状態となるまでの目標速度軌道を実現する入力の生成方法と実験結果を示す。初期時刻を０、位置、速度、加速度の値をそれぞれ０、所定時刻ＴＬ１における位置、速度、加速度の値をそれぞれＸＬ１，ＶＬ１，０、初期位置帰還時刻ＴＬにおける位置、速度、加速度の値をそれぞれ０とし、ＴＬ２＝ＴＬ−ＴＬ１とすると、
前半区間（０＜ｔ≦ＴＬ１，０＜ｎ≦ＴＬ１／Ｔ）における目標速度軌道ｙｄ（ｔ）を
2005085111.tif 000032
【００６４】
で与え、このときの係数ｃｄ１，ｃｄ２，ｃｄ３は、
2005085111.tif 000033
【００６５】
より決定される。そして、この目標速度軌道を実現するｎ番目の入力は、学習済みの３パターンから、
2005085111.tif 000034
【００６６】
として与える。なお、ｋｄａ，ｋｄｂ，ｋｄｃは、
2005085111.tif 000035
【００６７】
から求めることができる。
【００６８】
一方、後半区間（ＴＬ１＜ｔ＜ＴＬ，ＴＬ１／Ｔ＜ｎ＜ＴＬ／Ｔ）において、目標速度軌道ｙｅ（ｔ）を、
2005085111.tif 000036
【００６９】
として与え、このときの係数ｃｅ１，ｃｅ２，ｃｅ３は、
2005085111.tif 000037
【００７０】
により決定される。そして、この目標速度軌道を実現するｎ番目の入力は学習済みの３パターンから、
2005085111.tif 000038
【００７１】
として与える。なお、ｋｅａ，ｋｅｂ，ｋｅｃは、
2005085111.tif 000039
【００７２】
から求めることができる。
【００７３】
この方法によりアーム１０を動作させた結果の２つの例を図９及び図１０に示す。なお、ｙｄｄ及びｙｄｅは、アーム先端部２０の実際の速度軌道を示す。
図９は、ＴＬ１＝０．４（ｓｅｃ）、ＸＬ１＝１００（ｍｍ）、ＶＬ１＝１０００（ｍｍ／ｓｅｃ）、ＴＬ２＝０．４（ｓｅｃ）で動作させた結果であり、図１０はＴＬ１＝０．４（ｓｅｃ）、ＸＬ１＝５００（ｍｍ）、ＶＬ１＝２００（ｍｍ／ｓｅｃ）、ＴＬ２＝０．４（ｓｅｃ）で動作させた結果である。
【００７４】
以上のように、本発明によれば、目標動作を実現する入力のデータにダイナミクスに関する情報が含まれていること、すなわち、入力の式
2005085111.tif 000040
【００７５】
に、目標速度軌道の式
2005085111.tif 000041
【００７６】
において表される係数ｋａ〜ｋｃが含まれることに着目し、
2005085111.tif 000042
【００７７】
により得られる簡単な連立１次方程式を解いて係数ｋａ〜ｋｃを求めることにより、上記入力の式に係数ｋａ〜ｋｃを代入して所望の入力を得ることができる。これにより、簡単に理想的な入力を求めることができ、さらに、従来必要であった数学モデルの構築に必要な煩雑なプロセスが不要となると共に、動作対象（アーム先端部２０）の動作目標に対する実現精度を向上することができる。
【００７８】
また、従来の学習制御に比べて制御動作を何回も繰り返す必要がなく、さらに動作時に簡単な計算を行うだけでよいので、システムの応答性を向上することができる。
【００７９】
次に、本発明を多自由度系に適用した機械システム１として、例えば、図１１に示すようなものがある。これは、図１に示す機械システム１のアーム１０にシリンダ３０が設けられたもので、モータ１０及びシリンダ３０の２自由度系でシリンダ先端部４０が動作することになる。
【００８０】
ここで、始点におけるシリンダ先端部４０の位置、速度、加速度の値をそれぞれＸ０，Ｖ０，Ａ０、そして、動作時間ＴＬ３、終点におけるシリンダ先端部４０の位置、速度、加速度の値をそれぞれＸＬ３，ＶＬ３，ＡＬ３としたとき、これらを満たす目標速度軌道ｙｄｆを実現する入力を生成する場合を考える。目標速度軌道ｙｄｆを、モータ１０単体を動作させたときのシリンダ先端部４０の目標速度軌道ｙｄｇ（動作時間ＴＬ４、終点におけるシリンダ先端部４０の位置、速度、加速度の値をそれぞれＸＬ４，ＶＬ４，ＡＬ４を実現する）、及びシリンダ３０単体を動作させたときのシリンダ先端部４０の目標速度軌道ｙｄｈ（動作時間ＴＬ５、終点におけるシリンダ先端部４０の位置、速度、加速度の値をそれぞれＸＬ５，ＶＬ５，ＡＬ５を実現する）の重ね合わせとして表し、目標速度軌道ｙｄｇ及びｙｄｈを実現する入力ｕｄｇ及びｕｄｈをそれぞれ前述の入力生成方法により求め、該入力ｕｄｇ及びｕｄｈを重畳することによりシリンダ先端部４０の目標速度軌道ｙｄｆを実現することができる。
【００８１】
このように、本発明による入力生成方法を各自由度において独立に適用することにより、２自由度に限らず、多自由度系の目標動作を実現する入力の生成が可能である。
【００８２】
これによって、動作対象（シリンダ先端部４０）の動作の多次元化・複雑化に伴って動作対象の動作が多自由度系上で実現されるときに、各自由度において、本発明の方法により入力を生成し、得られた入力を重畳することにより、多自由度系における動作対象の目標に対する動作を迅速かつ精度良く実現することができる。
【産業上の利用可能性】
【００８３】
本発明は、数学モデルの構築に必要な煩雑なプロセスが不要であると共に、目標動作の実現精度及び応答性を向上した機械システムの制御方法及び装置を提供するもので、機械システムの理想的な動作が要求される製品、たとえば、ＣＤなどの情報記録機器におけるサーボシステムの高精度化技術、ＮＣ工作機械などにおける高速高精度化技術、自動搬送機などの高精度誘導技術、振動を抑制する必要がある医療福祉機器（特に低剛性のもの）の運動制御技術、及び産業用ロボットの高性能化技術等の技術分野に広く好適である。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】本発明の実施の形態に係る機械システムの概略構成図である。
【図２】学習制御で得られた入力の例を示すグラフである。
【図３】試行回数による評価関数の推移の例を示すグラフである。
【図４】３パターンの目標速度軌道と入力との組合せの例を示すグラフである。
【図５】未学習の目標速度軌道を実現する入力の例を示すグラフである。
【図６】図５において生成した入力と学習により生成した入力とを比較したグラフである。
【図７】本発明による入力生成の例を示すグラフである。
【図８】本発明による入力生成の例を示すグラフである。
【図９】本発明の応用例における入力生成の例を示すグラフである。
【図１０】本発明の応用例における入力生成の例を示すグラフである。
【図１１】２自由度系の機械システムの概略構成図である。
【符号の説明】
【００８５】
１    機械システム
１１  モータ（アクチュエータ）
１２  コンピュータ  （目標設定手段、入力算出手段、入力駆動手段）
２０  アーム先端部（動作対象）
３０  シリンダ（アクチュエータ）
４０  シリンダ先端部（動作対象）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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