(57)【要約】  搬送制御装置、搬送制御方法、搬送制御プログラム、学習装置、学習方法、学習プログラム、及び学習済みモデルにおいて、被搬送物の停止時の揺れを簡易に抑制できるようにする。搬送制御装置は、被搬送物を揺動自在に吊り下げて、被搬送物を開始位置から目標位置まで搬送する。駆動部は、開始位置および目標位置を含む経路に沿って駆動される。学習済みモデルは、少なくとも揺動の支点から被搬送物の重心までの長さ、並びに開始位置および目標位置を表す情報の入力により、被搬送物が目標位置に到達した際の揺れを最小にするための被搬送物の搬送中における定常速度および加減速のタイミングを出力する学習がなされる。入力された長さ並びに開始位置および目標位置を表す情報に基づいて、学習済みモデルにより被搬送物を開始位置から目標位置まで搬送する際の定常速度および加減速のタイミングを出力する。
2020158184.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被搬送物を揺動自在に吊り下げて、前記被搬送物を開始位置から目標位置まで搬送する搬送制御装置であって、
少なくとも、揺動の支点から前記被搬送物の重心までの長さ、並びに前記開始位置および前記目標位置を表す情報の入力により、前記被搬送物が前記目標位置に到達した際の揺れを最小にするための前記被搬送物の搬送中における定常速度および加減速のタイミングを出力する学習がなされた学習済みモデルと、
前記長さ並びに前記開始位置および前記目標位置を表す情報の入力を受け付ける入力部とを備え、
入力された前記長さ並びに前記開始位置および前記目標位置を表す情報に基づいて、前記学習済みモデルにより前記被搬送物を前記開始位置から前記目標位置まで搬送する際の定常速度および加減速のタイミングを出力する搬送制御装置。
【請求項２】
前記開始位置および前記目標位置を表す情報は、前記開始位置および前記目標位置の３次元座標を含む請求項１に記載の搬送制御装置。
【請求項３】
前記開始位置および前記目標位置を表す情報は、前記開始位置と前記目標位置との間の距離を含む請求項１に記載の搬送制御装置。
【請求項４】
前記開始位置および前記目標位置を表す情報は、前記開始位置と前記目標位置との間の距離および前記開始位置と前記目標位置との間の高低差を含む請求項１に記載の搬送制御装置。
【請求項５】
前記加減速のタイミングは、加速時間または加速終了時間を含む請求項１から４のいずれか１項に記載の搬送制御装置。
【請求項６】
前記加減速のタイミングは、加速終了時間、減速開始時間および減速終了時間を含む請求項１から４のいずれか１項に記載の搬送制御装置。
【請求項７】
前記加減速のタイミングは、第１の加速終了時間、少なくとも１つの第２の加速開始時間、該少なくとも１つの第２の加速終了時間、少なくとも１つの減速開始時間および少なくとも１つの減速終了時間を含む請求項１から４のいずれか１項に記載の搬送制御装置。
【請求項８】
前記開始位置および前記目標位置を含む経路に沿って駆動される駆動部と、
前記学習済みモデルから出力された前記定常速度および前記加減速のタイミングにより、前記駆動部を制御する制御部とをさらに備えた請求項１から７のいずれか１項に記載の搬送制御装置。
【請求項９】
前記駆動部は、前記被搬送物を吊り下げるフックを備えた請求項８に記載の搬送制御装置。
【請求項１０】
前記駆動部は、被搬送物を前記被搬送物の移動方向において回動自在に吊り下げる吊り下げ機構を備えた請求項８に記載の搬送制御装置。
【請求項１１】
被搬送物を揺動自在に吊り下げて、前記被搬送物を開始位置から目標位置まで搬送する際の加減速のタイミングを決定するための学習モデルを学習する学習装置であって、
少なくとも、揺動の支点から前記被搬送物の重心までの長さ、並びに前記開始位置および前記目標位置を表す情報に対する、前記被搬送物が前記目標位置に到達した際の揺れを最小にするための前記被搬送物の搬送中における定常速度および加減速のタイミングを表す複数の教師データの入力を受け付ける入力部と、
前記複数の教師データに基づいて、少なくとも前記揺動の支点から前記被搬送物の重心までの長さ、並びに前記開始位置および前記目標位置を表す未知の情報の入力により、前記被搬送物が前記目標位置に到達した際の揺れを最小にするための前記被搬送物の搬送中における定常速度および加減速のタイミングを出力するように前記学習モデルを学習する学習部とを備えた学習装置。
【請求項１２】
被搬送物を揺動自在に吊り下げて、前記被搬送物を開始位置から目標位置まで搬送する際の加減速のタイミングを決定するための学習済みモデルであって、
少なくとも、揺動の支点から前記被搬送物の重心までの長さ、並びに前記開始位置および前記目標位置を表す情報の入力により、前記被搬送物が前記目標位置に到達した際の揺れを最小にするための前記被搬送物の搬送中における定常速度および加減速のタイミングを出力する学習がなされた学習済みモデル。
【請求項１３】
被搬送物を揺動自在に吊り下げて、前記被搬送物を開始位置から目標位置まで搬送する搬送制御方法であって、
少なくとも、揺動の支点から前記被搬送物の重心までの長さ、並びに前記開始位置および前記目標位置を表す情報の入力により、前記被搬送物が前記目標位置に到達した際の揺れを最小にするための前記被搬送物の搬送中における定常速度および加減速のタイミングを出力する学習がなされた学習済みモデルに対する、前記長さ並びに前記開始位置および前記目標位置を表す情報の入力を受け付け、
入力された前記長さ並びに前記開始位置および前記目標位置を表す情報に基づいて、前記学習済みモデルにより前記被搬送物を前記開始位置から前記目標位置まで搬送する際の定常速度および加減速のタイミングを出力する搬送制御方法。
【請求項１４】
被搬送物を揺動自在に吊り下げて、前記被搬送物を開始位置から目標位置まで搬送する際の加減速のタイミングを決定するための学習モデルを学習する学習方法であって、
少なくとも、揺動の支点から前記被搬送物の重心までの長さ、並びに前記開始位置および前記目標位置を表す情報に対する、前記被搬送物が前記目標位置に到達した際の揺れを最小にするための前記被搬送物の搬送中における定常速度および加減速のタイミングを表す複数の教師データの入力を受け付け、
前記複数の教師データに基づいて、少なくとも前記揺動の支点から前記被搬送物の重心までの長さ、並びに前記開始位置および前記目標位置を表す未知の情報の入力により、前記被搬送物が前記目標位置に到達した際の揺れを最小にするための前記被搬送物の搬送中における定常速度および加減速のタイミングを出力するように前記学習モデルを学習する学習方法。
【請求項１５】
被搬送物を揺動自在に吊り下げて、前記被搬送物を開始位置から目標位置まで搬送する搬送制御方法をコンピュータに実行させる搬送制御プログラムであって、
少なくとも、揺動の支点から前記被搬送物の重心までの長さ、並びに前記開始位置および前記目標位置を表す情報の入力により、前記被搬送物が前記目標位置に到達した際の揺れを最小にするための前記被搬送物の搬送中における定常速度および加減速のタイミングを出力する学習がなされた学習済みモデルに対する、前記長さ並びに前記開始位置および前記目標位置を表す情報の入力を受け付ける手順と、
入力された前記長さ並びに前記開始位置および前記目標位置を表す情報に基づいて、前記学習済みモデルにより前記被搬送物を前記開始位置から前記目標位置まで搬送する際の定常速度および加減速のタイミングを出力する手順とをコンピュータに実行させる搬送制御プログラム。
【請求項１６】
被搬送物を揺動自在に吊り下げて、前記被搬送物を開始位置から目標位置まで搬送する際の加減速のタイミングを決定するための学習モデルを学習する学習方法をコンピュータに実行させる学習プログラムであって、
少なくとも、揺動の支点から前記被搬送物の重心までの長さ、並びに前記開始位置および前記目標位置を表す情報に対する、前記被搬送物が前記目標位置に到達した際の揺れを最小にするための前記被搬送物の搬送中における定常速度および加減速のタイミングを表す複数の教師データの入力を受け付ける手順と、
前記複数の教師データに基づいて、少なくとも前記揺動の支点から前記被搬送物の重心までの長さ、並びに前記開始位置および前記目標位置を表す未知の情報の入力により、前記被搬送物が前記目標位置に到達した際の揺れを最小にするための前記被搬送物の搬送中における定常速度および加減速のタイミングを出力するように前記学習モデルを学習する手順とをコンピュータに実行させる学習プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、被搬送物を目標位置まで搬送する搬送制御装置、搬送制御方法、搬送制御プログラム、学習装置、学習方法、学習プログラム、及び学習済みモデルに関する。
【背景技術】
【０００２】
懸架式クレーンによって被搬送物を搬送する搬送システムにおいては、被搬送物をクレーンに吊り下げ、被搬送物を吊り下げた状態で目標位置まで搬送し、目標位置において被搬送物を降ろすという一連の作業が繰り返される。しかしながら、搬送された被搬送物は、目標位置において停止させると、慣性の法則により揺動する。このため、被搬送物をクレーンから降ろす等の作業を継続するためには、揺動が停止するまで待つか、または揺動を強制的に停止させる作業を行う必要があり、その結果、作業時間が長くなる。
【０００３】
このような一連の作業の作業時間を短縮するために、停止時における被搬送物の揺れを抑制する手法が提案されている。例えば、特許文献１においては、ルールマップを用いたファジー推論により、使用するロープ長に適した２段加速および減速を含む運転速度パターンを作成し、吊り荷の荷振れ角を計測し、学習機能を用いて荷振れ角に基づいて加速および減速の制御時間を加減する手法が提案されている。また、特許文献２おいては、ロープ振れ角等のロープ状態量を測定し、モデル予測制御を用いて、トロリーを目標位置に停止させるための速度基準を出力する手法が提案されている。また、特許文献３においては、吊り荷の荷振れ角を測定し、ロープ長および吊り荷の重量等のクレーン状態量と荷振れ角とに基づいて、学習モデルによりトロリーの速度制御に必要なパラメータを出力する手法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平７−１４４８８１号公報
【特許文献２】特開平１１−２１０７７号公報
【特許文献３】特開２００３−１７６０９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１〜３に記載された手法においては、荷振れ角およびロープ振れ角を測定するためのセンサ等の手段が別途必要となる。また、特許文献１に記載されたルールマップを用いる手法においては、ルールマップにないロープ長のロープを使用する場合、適切な運転速度パターンを作成できない可能性がある。また、特許文献２に記載された手法は、２次元振り子のクレーンのダイナミクスを前提としたモデルを使用しているため、モデル系の解析が必要となる。また、特許文献３に記載された手法は、クレーンを単振り子とした状態方程式を用いているため、クレーン以外の複雑なモデルへ適用することは困難である。
【０００６】
本開示は、上記事情に鑑みなされたものであり、被搬送物の停止時の揺れを簡易に抑制できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示による搬送制御装置は、被搬送物を揺動自在に吊り下げて、被搬送物を開始位置から目標位置まで搬送する搬送制御装置であって、
少なくとも揺動の支点から被搬送物の重心までの長さ、並びに開始位置および目標位置を表す情報の入力により、被搬送物が目標位置に到達した際の揺れを最小にするための被搬送物の搬送中における定常速度および加減速のタイミングを出力する学習がなされた学習済みモデルと、
長さ並びに開始位置および目標位置を表す情報の入力を受け付ける入力部とを備え、
入力された長さ並びに開始位置および目標位置を表す情報に基づいて、学習済みモデルにより被搬送物を開始位置から目標位置まで搬送する際の定常速度および加減速のタイミングを出力する。
【０００８】
なお、本開示による搬送制御装置においては、開始位置および目標位置を表す情報は、開始位置および目標位置の３次元座標を含むものであってもよい。
【０００９】
また、本開示による搬送制御装置においては、開始位置および目標位置を表す情報は、開始位置と目標位置との間の距離を含むものであってもよい。
【００１０】
また、本開示による搬送制御装置においては、開始位置および目標位置を表す情報は、開始位置と目標位置との間の距離および開始位置と目標位置との間の高低差を含むものであってもよい。
【００１１】
また、本開示による搬送制御装置においては、加減速のタイミングは、加速時間または加速終了時間を含むものであってもよい。
【００１２】
また、本開示による搬送制御装置においては、加減速のタイミングは、加速終了時間、減速開始時間および減速終了時間を含むものであってもよい。
【００１３】
また、本開示による搬送制御装置においては、加減速のタイミングは、第１の加速終了時間、少なくとも１つの第２の加速開始時間、少なくとも１つの第２の加速終了時間、少なくとも１つの減速開始時間および少なくとも１つの減速終了時間を含むものであってもよい。
【００１４】
また、本開示による搬送制御装置においては、開始位置および目標位置を含む経路に沿って駆動される駆動部と、
学習済みモデルから出力された定常速度および加減速のタイミングにより、駆動部を制御する制御部とをさらに備えるものであってもよい。
【００１５】
また、本開示による搬送制御装置においては、駆動部は、被搬送物を吊り下げるフックを備えるものであってもよい。
【００１６】
また、本開示による搬送制御装置においては、駆動部は、被搬送物を被搬送物の移動方向において回動自在に吊り下げる吊り下げ機構を備えるものであってもよい。
【００１７】
本開示による学習装置は、被搬送物を揺動自在に吊り下げて、被搬送物を開始位置から目標位置まで搬送する際の加減速のタイミングを決定するための学習モデルを学習する学習装置であって、
少なくとも揺動の支点から被搬送物の重心までの長さ、並びに開始位置および目標位置を表す情報に対する、被搬送物が目標位置に到達した際の揺れを最小にするための被搬送物の搬送中における定常速度および加減速のタイミングを表す複数の教師データの入力を受け付ける入力部と、
複数の教師データに基づいて、少なくとも揺動の支点から被搬送物の重心までの長さ、並びに開始位置および目標位置を表す未知の情報の入力により、被搬送物が目標位置に到達した際の揺れを最小にするための被搬送物の搬送中における定常速度および加減速のタイミングを出力するように学習モデルを学習する学習部とを備える。
【００１８】
本開示による学習済みモデルは、被搬送物を揺動自在に吊り下げて、被搬送物を開始位置から目標位置まで搬送する際の加減速のタイミングを決定するための学習済みモデルであって、
少なくとも揺動の支点から被搬送物の重心までの長さ、並びに開始位置および目標位置を表す情報の入力により、被搬送物が目標位置に到達した際の揺れを最小にするための被搬送物の搬送中における定常速度および加減速のタイミングを出力する学習がなされてなる。
【００１９】
本開示による搬送制御方法は、被搬送物を揺動自在に吊り下げて、被搬送物を開始位置から目標位置まで搬送する搬送制御方法であって、
少なくとも揺動の支点から被搬送物の重心までの長さ、並びに開始位置および目標位置を表す情報の入力により、被搬送物が目標位置に到達した際の揺れを最小にするための被搬送物の搬送中における定常速度および加減速のタイミングを出力する学習がなされた学習済みモデルに対する、長さ並びに開始位置および目標位置を表す情報の入力を受け付け、
入力された長さ並びに開始位置および目標位置を表す情報に基づいて、学習済みモデルにより被搬送物を開始位置から目標位置まで搬送する際の定常速度および加減速のタイミングを出力する。
【００２０】
本開示による学習方法は、被搬送物を揺動自在に吊り下げて、被搬送物を開始位置から目標位置まで搬送する際の加減速のタイミングを決定するための学習モデルを学習する学習方法であって、
少なくとも揺動の支点から被搬送物の重心までの長さ、並びに開始位置および目標位置を表す情報に対する、被搬送物が目標位置に到達した際の揺れを最小にするための被搬送物の搬送中における定常速度および加減速のタイミングを表す複数の教師データの入力を受け付け、
複数の教師データに基づいて、少なくとも揺動の支点から被搬送物の重心までの長さ、並びに開始位置および目標位置を表す未知の情報の入力により、被搬送物が目標位置に到達した際の揺れを最小にするための被搬送物の搬送中における定常速度および加減速のタイミングを出力するように学習モデルを学習する。
【００２１】
なお、本開示による搬送制御方法および学習方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。
【００２２】
本開示による他の搬送制御装置は、被搬送物を揺動自在に吊り下げて、被搬送物を開始位置から目標位置まで搬送する搬送制御装置であって、コンピュータに実行させるための命令を記憶するメモリ、および
記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサを備え、プロセッサは、
少なくとも揺動の支点から被搬送物の重心までの長さ、並びに開始位置および目標位置を表す情報の入力により、被搬送物が目標位置に到達した際の揺れを最小にするための被搬送物の搬送中における定常速度および加減速のタイミングを出力する学習がなされた学習済みモデルに対する、長さ並びに開始位置および目標位置を表す情報の入力を受け付け、
入力された長さ並びに開始位置および目標位置を表す情報に基づいて、学習済みモデルにより被搬送物を開始位置から目標位置まで搬送する際の定常速度および加減速のタイミングを出力する処理を実行する。
【００２３】
本開示による他の学習装置は、被搬送物を揺動自在に吊り下げて、被搬送物を開始位置から目標位置まで搬送する際の加減速のタイミングを決定するための学習モデルを学習する学習装置であって、コンピュータに実行させるための命令を記憶するメモリ、および
記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサを備え、プロセッサは、
少なくとも揺動の支点から被搬送物の重心までの長さ、並びに開始位置および目標位置を表す情報に対する、被搬送物が目標位置に到達した際の揺れを最小にするための被搬送物の搬送中における定常速度および加減速のタイミングを表す複数の教師データの入力を受け付け、
複数の教師データに基づいて、少なくとも揺動の支点から被搬送物の重心までの長さ、並びに開始位置および目標位置を表す未知の情報の入力により、被搬送物が目標位置に到達した際の揺れを最小にするための被搬送物の搬送中における定常速度および加減速のタイミングを出力するように学習モデルを学習する処理を実行する。
【発明の効果】
【００２４】
本開示によれば、被搬送物の停止時の揺れを簡易に抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本開示の実施形態による搬送制御装置を適用した搬送装置の全体構成図
【図２】制御部の構成を示す概略ブロック図
【図３】加速および減速のタイミングが線対称となる速度パターンを示す図
【図４】ニューラルネットワークの構成を示す図
【図５】本実施形態において学習時に行われる処理を示すフローチャート
【図６】本実施形態において搬送制御時に行われる処理を示すフローチャート
【図７】ニューラルネットワークの学習に用いる教師データを示す図
【図８】学習の評価結果を示す表
【図９】教師データにはない長さおよび距離の組み合わせを入力した場合の出力の結果を示す図
【図１０】学習済みモデルから出力された定常速度および加速時間を用いて、被搬送物を搬送したシミュレーション結果を示す図
【図１１】開始位置と目標位置との高さが異なる搬送経路を示す図
【図１２】加速および減速のタイミングが非線対称となる速度パターンを示す図
【図１３】多段階で加減速を行う速度パターンを示す図
【図１４】Ｓ字状の加減速となる速度パターンを示す図
【図１５】制御部の他の構成を示す概略ブロック図
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、図面を参照して本開示の実施形態について説明する。図１は本開示の実施形態による搬送制御装置を適用した搬送装置の全体構成図である。図１に示すように、本実施形態による搬送装置１は、２本の支柱２Ａ，２Ｂ、２本の支柱２Ａ，２Ｂの上端部のそれぞれに接続された、直線状の案内部材３、案内部材３に沿って移動される駆動部４、駆動部４を移動させるための移動機構５、および駆動部４の駆動を制御する制御部６を備える。なお、駆動部４および制御部６が本実施形態の搬送制御装置を構成する。
【００２７】
駆動部４を移動させるための移動機構５は、モータ１０、およびモータ１０により回転されるボールネジ１１を備える。モータ１０は、駆動部４により搬送される被搬送物７の搬送の開始位置Ｐｓよりも搬送方向手前側において案内部材３に取り付けられている。ボールネジ１１は案内部材３に沿って延在する。ボールネジ１１の一端部はモータ１０に接続されており、他端部は軸受１２により回転自在に支持されている。軸受１２は、被搬送物７の搬送方向において、搬送の目標位置Ｐｅを超えた位置において案内部材３に取り付けられている。これにより、モータ１０を回転させることによってボールネジ１１が回転されると、回転方向に応じた方向に、駆動部４が案内部材３に沿って移動する。なお、駆動部４には被搬送物７を吊り下げるためのフック４ａが取り付けられている。
【００２８】
また、モータ１０にはエンコーダ１３が接続されている。エンコーダ１３は、モータ１０の回転に応じた駆動部４の位置を検出し、検出信号を制御部６へ出力する。
【００２９】
なお、駆動部４を移動させるための移動機構５は上記の構成に限定されるものではなく、駆動部４を案内部材３に沿って移動できれば、任意の構成を採用することができる。
【００３０】
被搬送物７は、本実施形態においては、例えば特開２０１１−１８３１１５号公報に記載された、内視鏡可撓管である。被搬送物７は保持部材８により保持されて搬送される。保持部材８には、被搬送物７を保持する側とは反対側にフック８ａが取り付けられている。保持部材８により保持された被搬送物７は、フック８ａを駆動部４のフック４ａに引っかけることにより、駆動部４に揺動自在に吊り下げられる。これにより、駆動部４を移動後に停止させると、被搬送物７は慣性の法則により揺動する。
【００３１】
図２は制御部の構成を示す概略ブロック図である。図２に示すように、制御部６は、ＣＰＵ(Central Processing Unit)２１、モーションコントローラ２２、サーボアンプ２３、記憶部２４、学習済みモデル２５および学習部２６を備える。また、制御部６にはキーボードおよびマウス等からなる入力部２７、並びに液晶モニタ等からなる表示部２８が接続されている。なお、本実施形態においては、入力部２７は制御部６にデータを入力するための通信インターフェース等の機能も有するものとする。
【００３２】
モーションコントローラ２２には、学習済みモデル２５から駆動部４の定常速度および加減速のタイミングが入力される。また、モーションコントローラ２２には、サーボアンプ２３を介して、駆動部４の位置を表す位置信号が入力される。モーションコントローラ２２は、ＣＰＵ２１からの指示、学習済みモデル２５の出力および入力された位置信号に応じて、モータ１０を駆動するための駆動信号をサーボアンプ２３に出力する。学習済みモデル２５については後述する。
【００３３】
サーボアンプ２３には、モーションコントローラ２２からの駆動信号およびエンコーダ１３からの検出信号が入力される。サーボアンプ２３は駆動信号をモータ１０へ出力し、これによりモータ１０が回転して駆動部４を駆動する。この際、学習済みモデル２５が出力した加減速のタイミングにより駆動部４の加減速がなされて、駆動部４が学習済みモデル２５が出力した定常速度となるように、モータ１０の回転が制御される。
【００３４】
記憶部２４は、半導体メモリからなり、制御部６が各種制御を行う際の作業領域となる。
【００３５】
次いで、学習済みモデル２５について説明する。本実施形態においては、制御部６は駆動部４を駆動して、駆動部４を開始位置Ｐｓから目標位置Ｐｅまで移動することにより、駆動部４に揺動自在に吊り下げられた被搬送物７を開始位置Ｐｓから目標位置Ｐｅまで搬送する。学習済みモデル２５は、図１に示す被搬送物７の揺動の支点Ｐ０から被搬送物７の重心Ｇ０までの長さＬ０、並びに開始位置Ｐｓおよび目標位置Ｐｅを表す情報が入力されると、被搬送物７が目標位置Ｐｅに到達した際の揺れを最小にするための、被搬送物７を開始位置Ｐｓから目標位置Ｐｅまで搬送する際の定常速度および加減速のタイミングを出力するように学習がなされている。なお、本実施形態においては、開始位置Ｐｓおよび目標位置Ｐｅを表す情報は、図１に示す開始位置Ｐｓと目標位置Ｐｅとの間の距離Ｄ０とする。なお、揺動の支点Ｐ０は、被搬送物７を駆動部４に吊り下げた際に、フック４ａとフック８ａとが接触する点となる。より具体的には、被搬送物７を駆動部４に吊り下げた状態で被搬送物７を揺らすことにより、揺動の支点Ｐ０の位置を特定することができる。
【００３６】
本実施形態においては、駆動部４を駆動するために、図３に示すように線対称の速度パターンを用いるものとする。図３に示す速度パターンにおいては、駆動部４は、区間ｚ１において加速され、区間ｚ２において定常速度Ｖ０により定速走行され、区間ｚ３において減速される。図３に示す速度パターンにおいては、区間ｚ１と区間ｚ３とは同じ時間の長さとなる。このため、本実施形態においては、区間ｚ１の時間の長さ、すなわち加速を開始してから加速を停止するまでの加速時間Ｔ１と、区間ｚ２における定常速度Ｖ０とが定められれば、駆動部４により被搬送物７を開始位置Ｐｓから目標位置Ｐｅまで移動させることができる。したがって、本実施形態においては、学習済みモデル２５が出力する加減速のタイミングとして、加速時間Ｔ１を用いるものとする。よって、本実施形態においては、長さＬ０および距離Ｄ０の入力により、定常速度Ｖ０および加速時間Ｔ１を出力するように学習済みモデル２５が構築されることとなる。
【００３７】
図４は学習済みモデル２５を模式的に示す図である。学習済みモデル２５は、入力層３１、隠れ層３２および出力層３３の３層の層構造を有するニューラルネットワークからなる。なお、ニューラルネットワークの階層は３層に限定されるものではなく、学習の精度および学習の負荷を考慮して、２層または４層以上等、適宜定めればよい。
【００３８】
図４に示すように、入力層３１は２つのユニットｕ１−１，ｕ１−２を有し、それぞれに長さＬ０および距離Ｄ０が入力される。また、出力層３３は２つのユニットｕ３−１，ｕ３−２を有し、それぞれから定常速度Ｖ０および加速時間Ｔ１が出力される。隠れ層３２は、例えば１０個のユニットｕ２−１〜ｕ２−１０を有する。この場合、学習済みモデル２５における入力層３１、隠れ層３２および出力層３３の間の結合数は、２×１０＋２×１０＝４０となる。
【００３９】
ニューラルネットワークの学習は学習部２６が行う。学習に際しては、教師データを用いて、ニューラルネットワークにおける各層の各ユニット間の結合の重みが決定される。本実施形態においては、揺動の支点Ｐ０から被搬送物７の重心までの長さＬ０と開始位置Ｐｓおよび目標位置Ｐｅの間の距離Ｄ０との組み合わせに対して、被搬送物７が目標位置Ｐｅに到達した際の揺れを最小にするための被搬送物７の搬送中における定常速度Ｖ０および加速時間Ｔ１の組み合わせが定められた教師データが複数用意される。なお、ニューラルネットワークが本開示の学習モデルに対応する。
【００４０】
ここで、被搬送物７が目標位置Ｐｅに到達した際の揺れを最小にするためには、例えば特開２０１１−９３６３３号公報に記載されているように、被搬送物７を開始位置Ｐｓから目標位置Ｐｅまで移動させる時間の長さを、被搬送物７の揺れの周期のｎ倍（ｎは自然数）とすればよい。被搬送物７の揺れの周期Ｃ１は、Ｃ１＝２π√（Ｌ０／ｇ）により表される。ｇは重力加速度である。このため、教師データとしては、ｎ×Ｃ１の所要時間により被搬送物７を距離Ｄ０を移動させるための、各種被搬送物７についての長さＬ０および各種距離Ｄ０と、長さＬ０および距離Ｄ０に対応する定常速度Ｖ０および加速時間Ｔ１とを組み合わせたデータが用いられる。なお、各種被搬送物７についての長さＬ０および各種距離Ｄ０に関して、実験的に定常速度Ｖ０および加速時間Ｔ１を求めることにより教師データを用意してもよい。なお、長さＬ０および距離Ｄ０が多岐に亘る教師データを用意することにより、学習済みモデル２５の性能を向上させることができる。
【００４１】
学習部２６は、複数の教師データを用いてニューラルネットワークの各層におけるユニット間の結合重みを更新することにより、ニューラルネットワークを学習して学習済みモデル２５を構築する。これにより、未知の長さＬ０および未知の距離Ｄ０が入力されると、被搬送物７の揺れを最小にするための定常速度Ｖ０および加速時間Ｔ１が、学習済みモデル２５から出力されることとなる。
【００４２】
なお、学習の終了後は、学習済みモデル２５の学習結果を評価することが好ましい。学習済みモデル２５の評価は、学習済みモデル２５に対して、ある教師データに含まれる長さＬ０および距離Ｄ０を入力し、学習済みモデル２５が出力した定常速度Ｖ０および加速時間Ｔ１と、教師データについての定常速度Ｖ０および加速時間Ｔ１との相関を求めることにより行えばよい。この場合、相関が予め定められたしきい値より大きければ、学習済みモデル２５の学習が適切に行われていると評価することができる。逆に相関がしきい値以下の場合は、学習済みモデル２５の学習が適切に行われていないと評価することができる。この場合、学習済みモデル２５の再学習を行うことにより、学習済みモデル２５の精度を高める必要がある。
【００４３】
一方、学習済みモデル２５により、未知の長さＬ０および未知の距離Ｄ０の組み合わせに対する、被搬送物７の揺れを最小にするための定常速度Ｖ０および加速時間Ｔ１が出力された場合、未知の長さＬ０および未知の距離Ｄ０に対する定常速度Ｖ０および加速時間Ｔ１を、新たな教師データとして用いて、学習済みモデル２５をさらに学習するようにしてもよい。
【００４４】
また、教師データとして使用した長さＬ０および距離Ｄ０の組み合わせに対して、被搬送物７の揺れをより抑えることができる定常速度Ｖ０および加速時間Ｔ１が見いだされた場合、その教師データについての学習結果を学習済みモデル２５から削除し、教師データとして使用した長さＬ０および距離Ｄ０に対する新たな定常速度Ｖ０および加速時間Ｔ１を新たな教師データとして用いて、学習済みモデル２５を再学習してもよい。
【００４５】
なお、制御部６を、ＣＰＵ、半導体メモリおよびハードディスク等を備えたコンピュータから構成してもよい。この場合、ハードディスクに本開示の搬送制御プログラムおよび学習プログラムがインストールされ、搬送制御プログラムにより駆動部４の駆動が制御される。
【００４６】
次いで、本実施形態において行われる処理について説明する。図５は、本実施形態において学習時に行われる処理を示すフローチャートである。まず、学習部２６が入力部２７からの教師データの入力を受け付け（ステップＳＴ１）、教師データを用いて、学習モデルであるニューラルネットワークの学習を行う（ステップＳＴ２）。これにより学習済みモデル２５が構築される。
【００４７】
図６は、本実施形態において搬送制御時に行われる処理を示すフローチャートである。制御部６が、入力部２７からの被搬送物７についての長さＬ０および距離Ｄ０の入力を受け付ける（ステップＳＴ１１）。次いで、学習済みモデル２５が、長さＬ０および距離Ｄ０の入力により、定常速度Ｖ０および加速時間Ｔ１を出力する（ステップＳＴ１２）。そして、制御部６は、定常速度Ｖ０および加速時間Ｔ１に基づく速度パターンにより、被搬送物７を搬送し（ステップＳＴ１３）、処理を終了する。
【００４８】
このように、本実施形態においては、少なくとも揺動の支点Ｐ０から被搬送物７の重心Ｇ０までの長さＬ０並びに開始位置Ｐｓおよび目標位置Ｐｅの間の距離Ｄ０という、開始位置Ｐｓおよび目標位置Ｐｅを表す情報に基づいて、学習済みモデル２５により被搬送物７を開始位置Ｐｓから目標位置Ｐｅまで搬送する際の定常速度Ｖ０および加減速のタイミングである加速時間Ｔ１を出力するようにしたものである。このため、学習済みモデル２５により出力された定常速度Ｖ０および加速時間Ｔ１によって駆動部４を駆動して、被搬送物７を開始位置Ｐｓから目標位置Ｐｅまで搬送すれば、目標位置Ｐｅに到達した際の被搬送物７の揺れを最小にすることができる。したがって、本実施形態によれば、センサ等の手段を別途設けることなく、被搬送物の停止時の揺れを簡易に抑制できる。
【００４９】
また、本実施形態においては、学習済みモデル２５を用いているため、特許文献１に記載された手法のようにルールマップを用いる手法と比較して、未知の条件に対して適切な定常速度Ｖ０および加減速のタイミングを取得することができる。
【００５０】
また、本実施形態においては、学習済みモデル２５を用いているため、内視鏡可撓管のようなたわみが発生するために単純なモデルでは置き換えられないような被搬送物７であっても、停止時の揺れを最小とするような定常速度および加減速のタイミングを生成することができる。したがって、特許文献２，３に記載された手法のようにモデル系の解析等も不要となり、その結果、被搬送物の停止時の揺れを簡易に抑制できる。
【００５１】
次いで、本開示の実施例について説明する。本開示の実施例においては、学習済みモデルを構築するために、図４に示す３層構造のニューラルネットワークを学習モデルとして用意した。また、教師データとして、図７に示すように、目標位置Ｐｅに到達した被搬送物７の揺れを最小にするための、長さＬ０および距離Ｄ０の各種組み合わせと、定常速度Ｖ０および加速時間Ｔ１の各種組み合わせとを対応づけた１４個の教師データを用意した。なお、速度パターンは図３に示すように加速時間および減速時間が同一の線対称のパターンとした。
【００５２】
学習済みモデル２５を構築するためのニューラルネットワークは、市販のニューラルネットワークフィッティングアプリケーションを用いた。具体的には、ＭａｔｈＷｏｒｋｓ社製のＭａｔｌａｂ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｆｉｔｔｉｎｇ  ｔｏｏｌを用いてニューラルネットワークを構築した。ニューラルネットワークフィッティングアプリケーションは、上記に限定されず、例えばＴｅｎｓｏｒｆｌｏｗのｐｙｔｈｏｎ等を用いることもできる。
【００５３】
学習に使用したアルゴリズムとしては、学習性能の評価のために、レーベンバーグ・マルカート法およびベイズ正規化学習アルゴリズムの２種類使用した。レーベンバーグ・マルカート法は、レーベンバーグ・マルカート法の最適化に従って重みの値を更新するネットワーク学習アルゴリズムであり、計算速度が速いという特徴を有する。詳細には、レーベンバーグ・マルカート法は、性能が二乗誤差の平均または和であるとして、二乗和の関数を極小にするベクトルを見つける最小二乗アルゴリズムである。ベイズ正則化アルゴリズムは、レーベンバーグ・マルカート法の最適化に従って重みの値を更新するネットワーク学習アルゴリズムであるが、性能である誤差に加え、重みの二乗の線形結合を最小化するものとなっている。ベイズ正規化学習アルゴリズムにおいては、評価関数に正則化項を追加しており、学習の終了時に結果として得られるネットワークの汎化品質が良好（過学習の抑制）になるよう、線形結合が変更される。
【００５４】
図８は、学習の評価結果を示す表である。図８に示すようにレーベンバーグ・マルカート法と比較して、ベイズ正規化学習アルゴリズムの法が評価値が低かった。このため、ニューラルネットワークの学習にはベイズ正規化学習アルゴリズムを用いた。
【００５５】
学習済みモデル２５に対して、教師データにはない長さＬ０および距離Ｄ０の組み合わせを入力した場合の出力の結果を図９に示す。なお、図９において、丸形のプロットは、教師データに含まれる長さＬ０＝１．６５ｍ、１．２ｍ、０．９ｍおよび距離Ｄ０＝１．１ｍのそれぞれの場合の定常速度Ｖ０および加速時間Ｔ１を示す。四角のプロットは、教師データに含まれる長さＬ０＝１．６５ｍ、１．２ｍ、０．９ｍおよび距離Ｄ０＝０．３ｍのそれぞれの場合の定常速度Ｖ０および加速時間Ｔ１を示す。三角のプロットが、教師データには含まれない長さＬ０＝１．６５ｍ、１．２ｍ、０．９ｍおよび距離Ｄ０＝０．６ｍのそれぞれの場合の、学習済みモデル２５から出力された定常速度Ｖ０および加速時間Ｔ１を示す。
【００５６】
図１０は学習済みモデル２５から出力された定常速度Ｖ０および加速時間Ｔ１を用いて、被搬送物７を搬送した場合のシミュレーション結果を示す図である。図１０に示すシミュレーション結果は、長さＬ０＝１．６５ｍ、距離Ｄ０＝０．６ｍを入力した場合に学習済みモデル２５から出力された定常速度Ｖ０＝０．２６ｍ／ｓｅｃ、加速時間Ｔ１＝１．６ｓｅｃを用いている。図１０においては、実線が搬送シミュレーション結果を、破線が当該シミュレーションにおける被搬送物７の揺動周期を示している。図１０に示すように、学習済みモデル２５の出力結果に基づく、被搬送物７の搬送の所要時間は、被搬送物７の揺動周期と実質的に一致している。このため、被搬送物７を目標位置Ｐｅまで搬送した後の被搬送物７の揺れを抑えることができる。
【００５７】
なお、上記実施形態においては、学習済みモデル２５の出力として、加速時間Ｔ１に代えて、加速を停止するまでの時間の長さを用いてもよい。
【００５８】
また、上記実施形態においては、学習済みモデル２５の入力として、長さＬ０および距離Ｄ０を用いているが、これに限定されるものではない。距離Ｄ０に代えて、開始位置Ｐｓおよび目標位置Ｐｅの３次元座標を用いてもよい。この場合、学習済みモデル２５には、長さＬ０と、開始位置Ｐｓおよび目標位置Ｐｅの３次元座標（合計６個）とが入力されることから、ニューラルネットワークの入力層３１は７個のユニットを有するものとなる。なお、開始位置Ｐｓを基準とした目標位置Ｐｅの３次元座標を学習済みモデル２５に入力するようにしてもよい。この場合、学習済みモデル２５には、長さＬ０と、目標位置Ｐｅの３次元座標（３個）とが入力されることから、ニューラルネットワークの入力層３１は４個のユニットを有するものとなる。
【００５９】
また、上記実施形態においては、学習済みモデル２５への入力として、開始位置Ｐｓと目標位置Ｐｅとの間の高低差をさらに用いてもよい。この場合、長さＬ０および距離Ｄ０に加えて高低差の入力により、定常速度Ｖ０および加減速のタイミングを出力するように学習済みモデル２５が構築される。このため、ニューラルネットワークの入力層３１は３個のユニットを有するものとなる。これにより、図１１に示すように、開始位置Ｐｓと目標位置Ｐｅとの高さが異なる場合であっても、目標位置Ｐｅに到達した被搬送物７の揺れを抑えることが可能な定常速度Ｖ０および加速時間Ｔ１が学習済みモデル２５から出力されることとなる。なお、学習済みモデル２５の入力として、開始位置Ｐｓおよび目標位置Ｐｅの３次元座標、または開始位置Ｐｓを基準とした目標位置Ｐｅの３次元座標を用いた場合、学習済みモデル２５への入力として高低差を含めることができることとなる。
【００６０】
また、上記実施形態においては、学習済みモデル２５への入力として、長さＬ０および距離Ｄ０に加えて、被搬送物７の特性、例えば、被搬送物の重さ、長さ、投影面積および剛性等をさらに用いるようにしてもよい。投影面積とは、被搬送物７をその移動方向に投影した場合の面積であり、被搬送物７が円筒形の場合、投影面積は被搬送物７の外径と長さとの積により求めることができる。また、剛性としては被搬送物７のヤング率を用いればよい。この場合、ニューラルネットワークの入力層３１は、入力に応じた数のユニットを有するものとなる。これにより、被搬送物７の特性も考慮した定常速度Ｖ０および加減速のタイミングにより、被搬送物７を搬送することができ、その結果、被搬送物７の特性に応じて、目標位置Ｐｅに到達した際の被搬送物７の揺れを最小にすることができる。
【００６１】
また、上記実施形態においては、被搬送物７の速度パターンとして、図３に示すように線対称となる速度パターンを用いているが、これに限定されるものではない。例えば、図１２に示すように、加速時間Ｔ１と減速時間Ｔ２とが異なる速度パターンに対しても本開示を適用できる。この場合、学習済みモデル２５は、長さＬ０および距離Ｄ０が入力されると、定常速度Ｖ０、加速時間Ｔ１および減速時間Ｔ２を出力するように学習がなされる。この場合、ニューラルネットワークの出力層３３は３個のユニットを有するものとなる。なお、この場合、減速時間Ｔ２に代えて、移動開始からの加速終了時間ｔ１１、減速開始時間ｔ１２および減速終了時間ｔ１３を出力するように学習済みモデル２５を構築してもよい。
【００６２】
また、図１３に示すように、多段階で加減速を行う速度パターンを用いてもよい。この場合、移動開始から加減速のタイミングである時間ｔ１，ｔ２，ｔ３，ｔ４，ｔ５，ｔ６，ｔ７，ｔ８，ｔ９を出力するように学習済みモデル２５が学習される。なお、ｔ１が第１の加速終了時間、ｔ２が第２の加速開始時間、ｔ３が第２の加速終了時間、ｔ４，ｔ６，ｔ８が減速開始時間、ｔ５，ｔ７，ｔ９が減速終了時間となる。この場合、ニューラルネットワークの出力層３３は、定常速度Ｖ０を含め１０個のユニットを有するものとなる。
【００６３】
また、上記実施形態においては、加減速が等加速度で行われる速度パターンを用いているが、これに限定されるものではない。例えば、図１４に示すように、移動開始時および停止時における加速度を小さくするような、Ｓ字状の加減速度となるような速度パターンを用いてもよい。この場合、Ｓ字状の加減速度となる速度パターンにおける加速時間Ｔ１および減速時間Ｔ２が出力されるように、学習済みモデル２５を学習すればよい。なお、加減速度のパターンとして等加速度およびＳ字状の加速度のいずれかを出力するようにニューラルネットワークを学習してもよい。
【００６４】
また、上記実施形態においては、駆動部４にフック４ａを取り付け、フック４ａに保持部材８のフック８ａを引っかけて、駆動部４に被搬送物７を吊り下げているが、これに限定されるものではない。例えば、被搬送物７をその移動方向において回動自在に吊り下げることが可能な任意の機構を用いることができる。この場合、使用する機構に応じて学習済みモデル２５を構築しておくことにより、使用する機構に応じて、被搬送物が目標位置に到達した際の揺れを最小にするための定常速度Ｖ０および加減速のタイミングを取得することができる。なお、回動自在に吊り下げ可能な機構を用いた場合、揺動の支点は、当該機構の回動中心となる。
【００６５】
また、上記実施形態においては、制御部６が学習済みモデル２５および学習部２６を備えるものとしているが、これに限定されるものではない。図１５に示すように、学習済みモデル２５および学習部２６を備えた設定部４０を制御部６とは別個に設けるようにしてもよい。この場合、設定部４０の入力部４１から長さＬ０および距離Ｄ０が入力されることにより、学習済みモデル２５が出力した定常速度Ｖ０および加速時間Ｔ１が、制御部６に入力され、駆動部４の駆動の制御が行われることとなる。
【００６６】
また、上記実施形態においては、学習済みモデル２５および学習部２６を、制御部６または設定部４０に設けているが、これに限定されるものではない。学習部２６を学習済みモデル２５とは別個に設けるようにしてもよい。
【００６７】
また、上記実施形態においては、直線状の案内部材３に沿って被搬送物７を搬送しているが、被搬送物７の搬送経路は直線状に限定されるものではなく、曲線状であってもよく、直線と曲線とを含む経路であってもよい。この場合、経路に応じた長さＬ０および距離Ｄ０の各種組み合わせと定常速度Ｖ０および加減速のタイミングの各種組み合わせとを対応づけた教師データを用いて、ニューラルネットワークの学習が行われ、学習済みモデル２５が構築されることとなる。
【符号の説明】
【００６８】
１    搬送装置
２Ａ，２Ｂ    支柱
３    案内部材
４    駆動部
４ａ    フック
５    移動機構
６    制御部
７    被搬送物
８    保持部材
８ａ    フック
１０    モータ
１１    ボールネジ
１２    軸受
１３    エンコーダ
２１    ＣＰＵ
２２    モーションコントローラ
２３    サーボアンプ
２４    記憶部
２５    学習済みモデル
２６    学習部
２７    入力部
２８    表示部
３０    ニューラルネットワーク
３１    入力層
３２    隠れ層
３３    出力層
４０    設定部
４１    入力部
Ｄ０    距離
Ｇ０    被搬送物の重心
Ｌ０    長さ
Ｐ０    揺動の支点
Ｐｓ    開始位置
Ｐｅ    目標位置
Ｔ１    加速時間
Ｔ２    減速時間
ｔ１〜ｔ９    時定数
ｔ１１，ｔ１２，ｔ１３    時間
ｕ１−１、ｕ１−２…、ｕ３−１、ｕ３−２    ユニット
ｚ１〜ｚ３    区間
Ｖ０    定常速度
【図１】
2020158184.tif 000003
【図２】
2020158184.tif 000004
【図３】
2020158184.tif 000005
【図４】
2020158184.tif 000006
【図５】
2020158184.tif 000007
【図６】
2020158184.tif 000008
【図７】
2020158184.tif 000009
【図８】
2020158184.tif 000010
【図９】
2020158184.tif 000011
【図１０】
2020158184.tif 000012
【図１１】
2020158184.tif 000013
【図１２】
2020158184.tif 000014
【図１３】
2020158184.tif 000015
【図１４】
2020158184.tif 000016
【図１５】
2020158184.tif 000017
【国際調査報告】
2020158184.tif 000018
2020158184.tif 000019
2020158184.tif 000020
2020158184.tif 000021
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