立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第32号) 2023

［ 研究助成 (A) ]データ科学的アプローチによるヒューマンインザループシステムの設計―― 人と機械の異なるデータレートに基づく最適化 ――
Design of Human-in-the-Loop Systems by a Data Scientific Approach―― Optimization Based on Different Data Rates Between Humans and Machines ――

2211016

研究代表者

兵庫県立大学

大学院工学研究科

教

授

佐藤孝雄

共同研究者

兵庫県立大学

大学院工学研究科

助

教

川口

夏

樹

［研究の内容，成果］[研 究 の 目 的]
我々の生活する世界は，人を含む生物，自然A．人が機械を操る環境，産業，社会等の様々な要素が相互に結び動作周期が異なる場合を前提としたデータ駆ついた大規模ネットワークである。また，フラ動設計法の研究を行った。具体的には Campi

クタル構造も有する構造であるため，各構成要

et al. (2002) が 提 案 し て い る Virtual Refer-

素もまたネットワーク構造を有する。例えば，

ence Feedback Tuning (VRFT) を用いて設計

人体を機能的な観点から区分すると，人体は器した。従来の VRFT は入出力周期が同一であ官系によって構成されており，各器官は人体をることを前提としたシングルレート系に限定さ安定な状態へ制御するよう連携して働くネットれていたため，入出力の更新周期が異なる二重ワーク構造になっている。研究目的は，大規模レート系に適用できるよう VRFT を拡張した。

ネットワークとして表現される世界の理をデー

機械が人に作用する系を考え，人への入力装置タから理解し，その振る舞いを思いのままに操である機械の駆動周期が人の周期よりも短い系ることで人間と機械を含む世界との調和を促進として設計した。本研究で検討した二重レートすることである。しかしながら，大規模ネットデータ駆動設計方法は従来の VRFT と同様にワークはその構造が複雑であるため，個々の構一組の入出力データから最適な制御器を最適設

成要素の理解に基づいて集合全体を理解 (知計することができほか，提案手法には以下の利識・法則を獲得) して制御するボトムアップ型

点がある。のモデルベース手法による解析・設計は困難と1．制御器設計用データはシングルレート系でも二重レート系でもどちらでもよいなる。それに対し，データ駆動型のアプローチはデータから直接解析・設計が行えるため，複

2．サンプル点間の入力変動に起因するサンプ雑な系に対する有用な手段となる。本研究では，

ル点間の振動を抑制することができる

A．人が機械を操る場合と，B．機械による人3．参照モデルへの追従性能と入力変動のトレードオフ設計が可能への介入のそれぞれについて検討を行った。

一つ目の利点が示すのは，既存の制御系がシングルレート系である場合，二重レート系設計用に別途制御データを用意する必要がないこと― 1 ―立石科学技術振興財団を意味している。もちろん，二重レート系の案した設計方法を UAV の制御へ適用しシングデータを利用しての最適化設計も可能であるたルループ系と比較して制御性能が向上すること

め，柔軟性の高い設計方法である。二つ目につを示すことができた。

いては，機械的な高周波振動が人に及ぼす悪影響を低減できることを示している。三つ目につB．機械による人への介入

いては，本来の制御目的である目標値への追従

上述のように当初の研究目的であった二重性能と入力変動抑制は互いにトレードオフの関レート系に対するデータ駆動設計法を確立し，係にあるため同時に最適化できないものの，そさらに UAV へ適用してその有効性を示した。

れらのバランスを考慮して設計できることを意UAV の駆動周期は人の感覚に比べて短く，人味している。の行動周期で決定される制御目標を UAV の早先に検討した二重レートデータ駆動設計はい周期で実現できているが，これらの研究成果制御ループが単一なシングルループ系に限定からさらに踏み込み，人と機械の相互干渉をよしている。そのため，無人航空機 (Unmanned

り深いレベルで制御ができる可能性を見出した。

Aerial Vehicle: UAV) の制御系のように制御

そこで，人が機械を操る研究に続いて機械 (エループが入れ子構造であるカスケード系には適ルゴメータ) が直接的に人へ介入する制御) に用できない。そこで，二重レートシングルルーついて検討した。

プ系のデータ駆動設計法を二重レートカスケー

図 1 に示す実験環境では，エルゴメータが提ド 系 へ 拡 張 す る 方 法 に つ い て 検 討 し た。カ

供する人への運動負荷を調整することで，人のスケード系に対するデータ駆動設計法は心肺機能や運動機能を改善することができるが，Formentin et al. (2011) が既に提案しているも負荷を上げすぎるとかえって悪影響を与えかねのの，やはりシングルレート系に限定した方法ない。そのため，必要な運動強度を安全に実現である。本研究ではこの先行研究を足掛かりに，できるよう負荷を適切に制御する必要がある。

外部ループに比べて内部ループの更新周期が早

負荷を調整する制御器の設計は，Hunt et al.

い二重レートカスケード系のデータ駆動設計法(2019) らによって提案されているが，負荷のを新たに提案している。カスケード系では各制変動から心拍数の変動の動特性を表す数式モデ

御ループに制御器が存在するが，本研究ではまルに基づくモデルベース設計法である。ここで，ず内部ループの制御器をデータから最適設計し，人の運動に対する数式モデルは個人ごとに異な

次に外部ループの設計段階では外部ループが制り，また，運動環境によっても変化するため，御する対象は先に設計した内部ループの制御器

個人の状況に応じて数式モデルを導出する必要を含めて考える二段階設計である。さらに，提がある。しかし，モデリングの作業が必要であ

図1

機械による人への介入の実験図― 2 ―Tateisi Science and Technology Foundation

図2

制御系のブロック線図

りまた専門知識を必要とするため，各人毎のモJ(θ)=

デリングは一般には困難である。そのため，現1 2∑  L  z 1u k −C z 1,θ  L  z 1 r k −y k N 1

実的には平均的な人物モデルを利用して設計することが想定される。それに対し，データ駆動(2)設計であればモデリングが不要でデータから制御器を直接最適設計できるため個人ごとに最適r k =な運動環境が提供できると考えられる。

1y(k)M  z 1

本研究では図 2 に示すモデル参照問題に基づ(2) 式は数式モデルは不要であり，運動データいて制御器を設計した。ここで，P(z 1) はエから構成されるため，この目的関数を最小化す

ルゴメータと人の両者を合わせた動特性を表す

る制御器パラメータを求めれば，運動データか伝達関数であり，y(k)はセンサーで計測されたら被験者にとって最適な制御器設計が実現でき心拍数である。目標心拍数 r k  との誤差 e(k)る。

を 用 い て 制 御 器 C(z 1,θ) に よ り 仕 事 率 [w]以上の設計方法を利用して様々な年齢層の被(負荷) である u(k) が決定される。ここで，θ

験者に対して実験を行った。実験結果については制御器パラメータであり，運動データから被は「成果の発表，論文等」24 と 25 を参照頂け

験者にとって最適な負荷を与えるよう設計する

れば幸いである。

必要がある。制御目的は理想の過渡応答を示す
参照モデル M (z 1) へ目標心拍数を印加した[今後の研究の方向，課題]

応答 y  (k) へ計測した心拍数が一致すさせる
エルゴメータを利用した機械による人への介ことである。そのため，最適化すべき目的関数

入は健常者の健康寿命延長をはじめ，医療現場は以下である。

でのリハビリテーションやアスリートのトレーJ  θ =





2

P z 1C z 1,θ M  z −W z 1
1+P z 1C z 1,θ 2
1(1)ニングなど様々な場面で有用であると考えられる。今後は，上記への展開を通じて人と機械のさらなる調和を目指したい。

ここで，W  z 1 は重みパラメータである。しかしながら，この目的関数には制御対象である
1

P(z ) が含まれるモデルベース設計となることから，被験者毎の数式モデルが必要となってしまう。そこで，本研究では (1) 式に代わって VRFT 手法を用いて以下を考える。

[成果の発表，論文等]｢学術雑誌 (査読有)」
1 ．Takao Sato, Yuta Sakai, Natsuki Kawaguchi andAkira inoue: Data-driven Control for Multi-Rate
Multi-Input/Single-Output Systems, ISA Transactions, Vol. 126, pp. 254-262, 2022.
2 ．Takao Sato, Yuta Sakai, Natsuki Kawaguchi andOrlando Arrieta: Dual-Rate Data-Driven Virtual― 3 ―立石科学技術振興財団

Reference Feedback Tuning: Improvement in FastTracking Performance and Ripple-Free Design,IEEE Access, Vol. 9, pp. 144426-144437, 2021.

View, SICE Annual Conference 2022 (KumamotoJo Hall, Kumamoto, Japan), pp. 276-277, 2022.
13．Takao Sato and Natsuki Kawaguchi: Dual-rate

3 ．Ryota Yasui, Natsuki Kawaguchi, Takao Sato andData-driven Design in the Time Domain, 2022aInternational Conference on Advanced Mechatronic

Sampled-data Control System Using the Redundan-

Systems (Toyama University, Toyama, Japan), pp.

cy of a Dual-rate System, Journal of The Franklin246-251, 2022.

Akirainoue:

IntersampleOptimizationinIntsitute (Elsevier), Vol. 358, No. 8, pp. 4483-4502,2021.

14．Tomonori Yao, Natsuki Kawaguchi and Takao
Sato: Data-driven Control Experiments of a Quad-

4 ．Ryota Yasui, Natsuki Kawaguchi, Takao Sato,rotor Drone, International Conference on Artificial

Nozomu Araki and Yasuo Konishi: Steady-state

Life and Robotics (B-con plaza, Beppu, Japan), pp.

Dual-rate Open-loop Transfer Function Model-200-204, 2023.

based Ripple-free Design, IEEJ Transactions on
Electrical and Electronic Engineering (Wiley Inter｢国内会議 (査読無)」Science), Vol. 16, No. 10, pp. 1435-1437, 2021.

15．佐藤孝雄：多層循環システムのデータ駆動設計：5 ．Takao Sato, Ryota Yasui and Natsuki Kawaguchi:
Add-on Type Data-Driven Ripple-Free Dual-Rate

産業，自然環境，生命，社会，兵庫県立大学知の交流 2021 (web，姫路市，兵庫県)，2021．

Control Design Based on the Null Space of Steady-16．酒井裕太，川口夏樹，佐藤孝雄：非一様入力マルState Step Responses, Machines, Vol. 10, No. 5, pp.

チレート系のデータ駆動制御，第 64 回自動制御連

1-14, 2022.

合 講 演 会 (web，京 都 市，京 都 府)，pp. 221-228,

6 ．Takao Sato, Yuta Sakai and Natsuki Kawaguchi:
Data-driven Control of Temporally and SpatiallyRedundant Systems, IFAC-PapersOnLine, Vol. 55,
No. 12, pp. 616-620, 2022.

2021．
17．八尾知典，渡辺健太，酒井裕太，川口夏樹，荒木望，佐藤孝雄：データに基づくドローンの飛行制御，
電気学会研究会資料 制御研究会 (兵庫県立大学，7 ．Yuta Sakai, Natsuki Kawaguchi, Takao Sato and姫路市，兵庫県)，pp. 85-88, 2022．

Orlando Arrieta: Data-driven Dual-rate Cascade

18．酒 井 裕 太，川 口 夏 樹，佐 藤 孝 雄：マ ル チ レ ー トControl and Application to Pitch Angle Control of

データ駆動設計を用いた DC モータの角速度制御，

UAV, Asian Journal of Control, Vol. 25, No. 1, pp.

電気学会研究会資料 制御研究会 (兵庫県立大学，姫路市，兵庫県)，pp. 55-61, 2022．

54-65, 2023.
8 ．川口夏樹，渡辺健太，荒木 望，佐藤孝雄，黒田雅19．永 尾 賢 太，田 中 孝 也，川 口 夏 樹，佐 藤 孝 雄：

治：１自由度ツインロータドローンモデルに対する

VRFT を用いたマルチエージェントシステムの合適応分配器を用いた推力ノルム最小化制御，電気学

意制御，電気学会研究会資料 制御研究会 (兵庫県会論文誌 C，Vol. 143, No. 3, pp. 242-249, 2023．

立大学，姫路市，兵庫県)，pp. 33-36, 2022．

9 ．酒井裕太，川口夏樹，佐藤孝雄：データに基づく

20．須田さえり，酒井裕太，川口夏樹，佐藤孝雄：冗応答予測と制御器調整：参照操作量の提案，システ

長回転系の二重レートデータ駆動設計，計測自動制ム制御情報学会論文誌，Vol. 36, No. 4, 2023．

御学会 第 9 回計測自動制御学会制御部門マルチシンポジウム (web)，3G2-1, 2022．

｢国際会議 (査読有)」21．酒 井 裕 太，須 田 さ え り，川 口 夏 樹，佐 藤 孝 雄：

10．Yuta Sakai, Natsuki Kawaguchi and Takao Sato:

データ駆動型二重レート制御器設計，第 66 回シスQuantitative Evaluation of Single-rate and Dual-

テム制御情報学会研究発表講演会 (京都リサーチ

rate Control in Discrete and Continuous Domains,パーク，京都市，京都府)，pp. 911-912, 2022．

SICE Annual Conference 2021 (Sophia University,

22．八尾知典，川口夏樹，佐藤孝雄：モーションキャ

Tokyo, Japan), pp. 1157-1159, 2021.

プチャを利用したドローン高度のデータ駆動型制御，11．Takao Sato, Shinpei Ogawa, Natsuki Kawaguchi:
Daul-rate System Design Using Temporal Rudan-

第２ 5 回画像の認識・理解シンポジウム (アクリエ姫路，姫路市，兵庫県)，IS2-84, 2022．

dancy, Asian Control Conference 2022 (Interna-

23．八尾知典，佐藤孝雄，川口夏樹：FRIT によるドtional Convention Center Jeju, Jeju, Korea), pp.

ローンの高度制御，電気学会 電子・情報・システ

1270-1271, 2022.

ム 部 門 大 会 (広 島 大 学，東 広 島 市，広 島 県)，pp.

12．Saeri Suda, Yuta Sakai, Natsuki Kawaguchi and354-357, 2022．

Takao Sato: On Data-driven Control Design of

24．西野智香，川口夏樹，小橋昌司，室谷樹一郎，木Plants with Temporal Redundancy: a Comparative

村雄一，水庫 功，森 寿仁，内田勇人，佐藤孝雄：― 4 ―Tateisi Science and Technology Foundation

エルゴメータを用いたデータ駆動型心拍数制御，電制御連合講演会 (宇都宮大学，宇都宮市，栃木県)，

気学会研究会資料 制御研究会 (web)，2023．

pp. 1278-1281, 2022．

25．西野智香，川口夏樹，小橋昌司，室谷樹一郎，木村雄一，水庫 功，森 寿仁，内田勇人，佐藤孝雄：｢受賞」

心拍数の自動制御 ―― 個人のデータに基づく設計，27．Takao Sato and Natsuki Kawaguchi: Best Paper

第 67 回システム制御情報学会研究発表講演会 (京Award, Dual-rate Data-driven Design in the Time都テルサ，京都市，京都府)，2023．

Domain, International Conference on Advanced Mechatronic Systems (Toyama University, Toyama,Japan), 2022.

｢チュートリアル講演」
26．佐藤孝雄：「OS チュートリアル講演」二重レート系におけるサンプル点間振動の抑制，第 65 回自動― 5 ―