JP2014002698A

JP2014002698A - Power assist system using model prediction control

Info

Publication number: JP2014002698A
Application number: JP2012139521A
Authority: JP
Inventors: Takahiko Mori; 貴彦森
Original assignee: Institute of National Colleges of Technologies Japan
Current assignee: Institute of National Colleges of Technologies Japan
Priority date: 2012-06-21
Filing date: 2012-06-21
Publication date: 2014-01-09
Anticipated expiration: 2032-06-21
Also published as: JP5964671B2

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a power assist system such that a future state quantity is predictable from an inputted current operation torque.SOLUTION: A power assist system 1 mainly includes a first model prediction control system F and a second model prediction control system. The first model prediction control system includes: an amplifier circuit 10; a current deviation generation circuit 13; a set value track generation circuit 15; an error generation circuit 17; a reference track generation circuit 20; a tracking error generation circuit 22; a change value generation circuit 24; a first integration circuit 25; an internal model 28; a whole change value generation circuit 30; a first sample hold circuit 32; a whole state quantity generation circuit 40; and a state quantity generation circuit 41. The second model prediction control system includes: a deviation error generation circuit; a future reference track generation circuit; a future tracking error generation circuit; an optimum value generation circuit; a second integration circuit; a second sample hold circuit; a slider; and a current control quantity generation circuit.

Description

本発明は、モデル予測制御を用いたパワーアシストシステムに関するものであり、特にモデル予測制御を用いた動作制御に基づいて、操作者の操作トルクに対応して人間機械協調系（操作者及び制御対象機器）における未来の状態量をリアルタイムで予測可能なモデル予測制御を用いたパワーアシストシステムに関するものである。 The present invention relates to a power assist system using model predictive control, and in particular, based on motion control using model predictive control, a human-machine cooperative system (operator and control target) corresponding to an operator's operation torque. The present invention relates to a power assist system using model predictive control capable of predicting a future state quantity in a device in real time.

種々の産業分野（医療・福祉分野等）では、操作者（作業者、介護者、動作者等）の動作負担の軽減を目的として、パワーアシストシステム（パワーアシスト装置）に関する技術開発が進められている。ここで、パワーアシストシステムは、操作者の動きによって発生した力（トルク）を力検知センサ等によって検知し、さらに検知したセンサ信号を増幅することにより、アシスト力を発生させるものである。そして、発生したアシスト力に基づいてロボットアーム等の制御対象機器を制御することが行われている。これにより、重量物の搬送作業等の大きな力を必要とする作業を、操作者によって加えられる小さな力で実現することが可能となり、操作者の動作負担の軽減を行うことができる。 In various industrial fields (medical and welfare fields, etc.), technical development related to power assist systems (power assist devices) has been promoted for the purpose of reducing the operational burden on operators (operators, caregivers, operators, etc.). Yes. Here, the power assist system detects the force (torque) generated by the movement of the operator with a force detection sensor or the like, and further generates the assist force by amplifying the detected sensor signal. And control object apparatus, such as a robot arm, is performed based on the generated assist force. As a result, a work requiring a large force such as a work for transporting a heavy object can be realized with a small force applied by the operator, and the operation burden on the operator can be reduced.

上記パワーアシストシステムの一例を示すと、例えば、医療工学の分野において、上肢切断者のパワーアシストによる日常生活の動作支援を目的として、筋電位センサと力センサとを併用した上肢動作の人間−筋電義手の協調制御に関する試みがなされている。また、力検知センサに加え、操作者の肘や指等の関節角度や関節可動速度、さらには関節の各部位の移動距離等を精細に計測するための複数のセンサを操作者に装着し、これらの複数のセンサによって得られた信号に基づいて制御するパワーアシストシステムも開発されている。 An example of the power assist system is as follows. For example, in the field of medical engineering, for the purpose of assisting the operation of daily life by the power assist of the upper limb amputee, the human-muscle of the upper limb motion using both the myoelectric potential sensor and the force sensor Attempts have been made regarding cooperative control of electric prostheses. In addition to the force detection sensor, the operator is equipped with a plurality of sensors for finely measuring the joint angle and joint moving speed of the operator's elbow, finger, etc., and the movement distance of each part of the joint, etc. A power assist system has also been developed that performs control based on signals obtained by the plurality of sensors.

一般的なパワーアシストシステムにおいて、操作者の加えた力の大きさ（トルク量）に対し、発生させるアシスト力の大きさ（アシスト率）を如何に設定するかが大きな問題となる。すなわち、入力された力に対してアシスト率が低い場合、操作者の動作負担が大きくなり、十分な動作負担の軽減効果を得られないことがあった。一方、アシスト率が大きい場合、ロボットアーム等の制御対象機器の制御量や移動速度が過剰となり、正確な位置へ物品等を移動させることが困難となったり、周囲に危険を及ぼすことがあった。 In a general power assist system, how to set the magnitude (assist rate) of the assist force to be generated becomes a big problem with respect to the magnitude (torque amount) applied by the operator. That is, when the assist rate is low with respect to the input force, the operation burden on the operator becomes large, and a sufficient effect of reducing the operation burden may not be obtained. On the other hand, when the assist rate is large, the control amount and movement speed of the control target equipment such as the robot arm become excessive, and it may be difficult to move the article etc. to an accurate position or may cause danger to the surroundings. .

上述の人間機械協調系の制御を含むプロセス制御において、制御対象機器の挙動をモデル化し、その挙動モデルを用いて未来の状態量を予測し、予測された未来の状態量に基づいて目標値に近づけるように操作量を決定する「モデル予測制御」が知られている。このモデル予測制御は、制御偏差値が現れてから修正を行うＰＩＤ制御方式では困難であった、長い応答時間や時間遅れを持つシステムに対して高い有用性を備えていた。しかしながら、モデル予測制御方式は、演算量がＰＩＤ制御方式と比べて著しく増大することが知られ、短い演算周期が必要な機械制御系への適用は難しいことが一般に知られている。 In the process control including the control of the human machine cooperation system described above, the behavior of the controlled device is modeled, the future state quantity is predicted using the behavior model, and the target value is set based on the predicted future state quantity. “Model predictive control” is known in which an operation amount is determined so as to approach the model. This model predictive control has high utility for a system having a long response time and a time delay, which is difficult in the PID control method in which correction is performed after a control deviation value appears. However, the model predictive control method is known to have a significantly increased calculation amount as compared to the PID control method, and is generally known to be difficult to apply to a machine control system that requires a short calculation cycle.

これに対し、人−ロボットの協調作業において、可能な限り小さい操作力で、できるだけ目標の最終位置からのずれを小さく抑えることができる上記モデル予測制御を適用したパワーアシスト装置とその適用モデル予測制御方法が提案されている（特許文献１参照）。上記装置及び方法によって、リアルタイムで検出された関節角度ベクトル、手先部位置、及び作業者の力に基づいて、手先粘性係数、その弾性係数、及び作業者の手先自然長位置をリアルタイムに推定し、推定された各値に基づいて、アシスト力を最適化することが可能となり、小さなロボットで位置決め誤差を最小に抑え、ロボットにアシスト力を発生させることができる。 On the other hand, in the human-robot cooperative work, the power assist device to which the above model predictive control is applied and the applied model predictive control can suppress the deviation from the target final position as small as possible with the smallest possible operation force. A method has been proposed (see Patent Document 1). Based on the joint angle vector, the hand position, and the operator's force detected in real time by the above apparatus and method, the hand viscosity coefficient, its elastic coefficient, and the operator's hand natural length position are estimated in real time, Based on each estimated value, the assist force can be optimized, and a positioning error can be minimized with a small robot, and the assist force can be generated in the robot.

しかしながら、上記パワーアシストシステムは、下記に掲げる問題点を生じることがあった。すなわち、筋電位センサを用いるものは、発生する筋電位信号の大きさにバラツキ等が生じやすく、周囲の環境等の各種要因によって当該信号が大きく影響されることが知られていた。そのため、筋電位センサの信号によって正確な動作制御を行うことが困難なことがあった。また、複数のセンサ等を用いて関節角度や可動速度等を勘案し、パワーアシストを行うものは、予め規定された特定の動きに対しては十分な効果を発揮することが可能であるものの、周囲の条件変化によって特定の動き以外の動作制御が必要となる場合には、臨機応変な対応が困難で、十分な動作支援をすることができないことがあった。 However, the power assist system sometimes has the following problems. That is, it has been known that those using a myoelectric potential sensor are likely to vary in the magnitude of the generated myoelectric potential signal, and that the signal is greatly influenced by various factors such as the surrounding environment. For this reason, it may be difficult to perform accurate operation control using a signal from the myoelectric potential sensor. In addition, considering a joint angle, a moving speed, etc. using a plurality of sensors or the like and performing power assist can exhibit a sufficient effect for a predetermined specific movement, When operation control other than a specific movement is required due to changes in ambient conditions, it is difficult to respond flexibly, and sufficient operation support may not be possible.

一方、パワーアシスト装置にモデル予測制御を適用したものは、作業者の腕の数学モデルを粘弾性で表すインピーダンスモデルを構築する必要があり、さらにリアルタイムに推定する情報が、作業者の手先粘性係数、弾性係数、手先位置の現在値等の複数の値を必要とするものであり、係る推定のために目標値の最終位置情報を必要とするものであった。そのため、個々の作業者毎に腕の数学モデルを構築する必要があり、作業者が多人数に亘る場合、個々の数学モデルの構築作業に多くの時間を要することがあった。 On the other hand, when the model predictive control is applied to the power assist device, it is necessary to construct an impedance model that expresses the mathematical model of the worker's arm in viscoelasticity, and the information estimated in real time is the operator's hand viscosity coefficient Further, a plurality of values such as an elastic coefficient and a current value of the hand position are required, and final position information of the target value is required for such estimation. Therefore, it is necessary to construct a mathematical model of an arm for each individual worker. When there are a large number of workers, it takes a lot of time to construct each mathematical model.

そこで、本発明は、上記実情に鑑み、人間の動作を支援をすることを目的とし、制御対象機器をモデル化し、入力された現在の操作トルクから未来の状態量等をリアルタイムで予測し、制御対象機器の予見制御が可能なモデル予測制御を用いたパワーアシストシステムの提供を課題とするものである。 Therefore, in view of the above circumstances, the present invention aims to support human movements, models a control target device, predicts future state quantities and the like in real time from the input current operation torque, and performs control. An object of the present invention is to provide a power assist system using model predictive control capable of predictive control of a target device.

上記の課題を解決するため、本発明のモデル予測制御を用いたパワーアシストシステム（以下、単に「パワーアシストシステム」と称す）は、「現在の操作トルクから制御対象機器に対応する内部モデルの未来の制御入力値及び前記内部モデルの未来の状態量を予測する第一モデル予測制御系と、予測された前記未来の状態量から前記未来の制御入力値の最適値を予測する第二モデル予測制御系とを具備し、前記第一モデル予測制御系は、入力された前記操作トルクを増幅し、増幅操作トルクを生成する増幅回路と、現在の目標値から前記増幅操作トルクを減算し、現在の偏差を生成する現在偏差生成回路と、前記現在の目標値から未来の操作トルクに係る設定値軌道を生成する設定値軌道生成回路と、前記現在の偏差から前記未来の操作トルクに係る誤差を生成する誤差生成回路と、生成された前記設定値軌道から前記誤差を減算し、前記未来の操作トルクに係る参照軌道を生成する参照軌道生成回路と、生成された前記参照軌道から前記未来の操作トルクに係る追従誤差を生成する追従誤差生成回路と、生成された前記追従誤差から１ステップ未来の入力変化に係る１ステップ変化値を生成する変化値生成回路と、前記１ステップ変化値を積分し、前記内部モデルの制御入力値を生成する第一積分回路と、前記制御対象機器に対応して構築された２次ローパスフィルタ及び前記制御対象機器の数学モデルを含み、前記制御入力値からモデル状態量を生成する前記内部モデルと、生成された前記追従誤差から全ステップ未来の入力変化に係る全ステップ変化値を生成する全変化値生成回路と、前記制御入力値から１ステップ過去の制御入力に係る過去制御入力値を生成する第一サンプルホールド回路と、前記全ステップ変化値に未来の全状態量の基礎となる第一基礎係数を積算した第一全状態量、前記過去制御入力値に前記未来の全状態量の基礎となる第二基礎係数を積算した第二全状態量、及び前記モデル状態量に前記未来の全状態量の基礎となる第三基礎係数を積算した第三全状態量をそれぞれ加算し、未来の全状態量を生成する全状態量生成回路と、前記未来の全状態量から変位情報のみを抽出し、前記未来の状態量を生成する状態量生成回路とを具備し、前記追従誤差生成回路は、前記第二全状態量から前記操作トルクのみを抽出する第二トルク係数を積算した値、及び、前記第三全状態量から前記操作トルクのみを抽出する第三トルク係数を積算した値をそれぞれ前記参照軌道から減算することによって前記追従誤差が生成され、前記第二モデル予測制御系は、前記未来の状態量から未来の変位誤差を生成する変位誤差生成回路と、前記未来の状態量から生成された前記未来の変位誤差を減算し、未来の参照軌道を生成する未来参照軌道生成回路と、前記未来の参照軌道から未来の追従誤差を生成する未来追従誤差生成回路と、前記未来の追従誤差から予測コントローラに基づいて１ステップ未来の入力変化に係る最適値を生成する最適値生成回路と、生成された前記最適値を積分し、前記制御対象機器に入力するための実制御値を生成する第二積分回路と、前記実制御値から１ステップ過去の入力変化に係る過去実制御値を生成する第二サンプルホールド回路と、前記実制御値から現在の出力値を出力可能な前記制御対象機器と、前記現在の出力値から現在の制御量を生成する現制御量生成回路とを具備し、前記変位誤差生成回路は、前記未来の状態量から前記現制御量を減算して前記未来の変位誤差が生成され、前記未来参照軌道生成回路は、前記過去実制御値に過去入力から変位情報のみを抽出する過去変位抽出係数を積算した値、及び、前記過去実制御値及び前記現在の出力値を状態観測回路に通し、さらに現在から変位情報のみを抽出する現在変位係数を積算した値をそれぞれ前記未来の参照軌道から減算し、前記未来の追従誤差を生成する」ものから主に構成されている。 In order to solve the above problems, a power assist system using model predictive control according to the present invention (hereinafter simply referred to as “power assist system”) is described as “the future of an internal model corresponding to a control target device from a current operation torque. A first model predictive control system for predicting a control input value and a future state quantity of the internal model, and a second model predictive control for predicting an optimum value of the future control input value from the predicted future state quantity The first model predictive control system amplifies the input operation torque, generates an amplified operation torque, and subtracts the amplified operation torque from the current target value, A current deviation generating circuit for generating a deviation; a set value trajectory generating circuit for generating a set value trajectory relating to a future operation torque from the current target value; and a future operation torque from the current deviation. An error generation circuit that generates an error related to the reference, a reference trajectory generation circuit that generates a reference trajectory related to the future operation torque by subtracting the error from the generated set value trajectory, and the generated reference trajectory A follow-up error generating circuit for generating a follow-up error related to the future operating torque from the generated follow-up error, a change value generating circuit for generating a one-step change value related to an input change of one step future from the generated follow-up error, and the one step A first integration circuit that integrates a change value to generate a control input value of the internal model, a secondary low-pass filter constructed corresponding to the control target device, and a mathematical model of the control target device, The internal model that generates the model state quantity from the input value, and the total change value that generates the total step change value related to the input change in the future of all steps from the generated tracking error A first sample and hold circuit that generates a past control input value related to a control input that is one step past from the control input value, and a first basic coefficient that serves as a basis for all future state quantities in the all step change values The first total state quantity obtained by integrating the past control input value, the second total state quantity obtained by adding the second basic coefficient serving as the basis of the future total state quantity, and the future total state quantity added to the model state quantity. Each of the third total state quantities obtained by accumulating the third basic coefficient that is the basis of the total state quantity, a total state quantity generation circuit for generating the future total state quantity, and extracting only the displacement information from the future total state quantity, A state quantity generation circuit that generates the future state quantity, and the tracking error generation circuit integrates a second torque coefficient that extracts only the operation torque from the second total state quantity, and From the third total state quantity, the operating torque The tracking error is generated by subtracting a value obtained by integrating the third torque coefficient for extracting only the reference trajectory, and the second model predictive control system generates a future displacement error from the future state quantity. A displacement error generating circuit that generates a future reference trajectory by subtracting the future displacement error generated from the future state quantity, and a future tracking error from the future reference trajectory. A future tracking error generation circuit to generate, an optimal value generation circuit for generating an optimal value related to an input change in one step future based on the prediction controller from the future tracking error, and the generated optimal value are integrated, A second integration circuit that generates an actual control value to be input to the control target device, and a second sample circuit that generates a past actual control value related to an input change of one step from the actual control value. A displacement control circuit, a control target device capable of outputting a current output value from the actual control value, and a current control amount generation circuit for generating a current control amount from the current output value. The circuit subtracts the current control amount from the future state quantity to generate the future displacement error, and the future reference trajectory generation circuit extracts only the displacement information from the past input to the past actual control value. The value obtained by integrating the displacement extraction coefficient, the past actual control value and the current output value are passed through the state observation circuit, and the value obtained by integrating the current displacement coefficient for extracting only the displacement information from the present is referred to the future. Subtract from the trajectory to generate the future tracking error ".

したがって、本発明のパワーアシストシステムによれば、現在の操作トルクの入力によって第一モデル予測制御系に基づいて未来の制御入力に係るモデル制御値及び制御対象機器に対応する内部モデルの未来の状態量の予測が可能となり、得られた未来の状態量を第二モデル予測制御系に適用することで、制御対象機器の実際の制御のための最適値が求められる。 Therefore, according to the power assist system of the present invention, based on the first model predictive control system based on the input of the current operation torque, the model control value related to the future control input and the future state of the internal model corresponding to the control target device The quantity can be predicted, and the obtained future state quantity is applied to the second model predictive control system, whereby the optimum value for actual control of the control target device is obtained.

さらに、本発明のパワーアシストシステムは、上記構成に加え、「前記制御入力値及び前記実制御値の少なくとも一方に対し、予め規定された制約条件を付与する」ものであっても構わない。 Furthermore, in addition to the above-described configuration, the power assist system of the present invention may be one that “gives a predetermined constraint condition to at least one of the control input value and the actual control value”.

したがって、本発明のパワーアシストシステムによれば、規定された制約条件が内部モデルの制御入力値及び実制御値の少なくとも一方に付与され、内部モデル及び制御対象機器の制御が行われる。ここで、制約条件とは、可動範囲や可動速度等の上限値及び下限値を予め規定したものであり、これにより係る条件の範囲内での内部モデル及び制御対象機器の動きに制限される。これにより、安全性の確保等が可能となる。 Therefore, according to the power assist system of the present invention, the specified constraint condition is applied to at least one of the control input value and the actual control value of the internal model, and the internal model and the control target device are controlled. Here, the constraint conditions are defined in advance as upper limit values and lower limit values such as a movable range and a movable speed, and are thereby limited to the movement of the internal model and the control target device within the range of the conditions. This makes it possible to ensure safety.

本発明の効果として、現在の操作トルクから未来の状態量をリアルタイムで予測することができ、人間の意思よりも先に制御対象機器の停止位置や操作力等を把握することが可能となる。その結果、制御対象機器の予見制御を行うことができ、安定したパワーアシスト率での制御が可能となる。 As an effect of the present invention, a future state quantity can be predicted in real time from the current operation torque, and the stop position, operation force, and the like of the control target device can be grasped prior to human intention. As a result, foreseeable control of the control target device can be performed, and control at a stable power assist rate is possible.

第一モデル予測制御系の一部の概略構成を示すブロック線図である。It is a block diagram which shows the schematic structure of a part of 1st model predictive control system. 第一モデル予測制御系の概略構成を示すブロック線図である。It is a block diagram which shows schematic structure of a 1st model predictive control system. 第二モデル予測制御系の概略構成を示すブロック線図である。It is a block diagram which shows schematic structure of a 2nd model prediction control system. １サンプル毎に予測した２５ステップ先の未来（０．５秒先）を（ａ）縦軸方向に予測した未来の操作トルク、及び（ｂ）縦軸方向に予測した未来の操作トルクを横軸方向に写像した未来の操作トルクのシミュレーション結果をそれぞれ示すグラフである。The future operation torque predicted in the vertical axis direction (a) the future operation torque predicted in the vertical axis direction, and (b) the future operation torque predicted in the vertical axis direction in the horizontal axis. It is a graph which shows the simulation result of the future operation torque mapped to the direction, respectively. １サンプル毎に予測した２５ステップ先未来（０．５秒先）を（ａ）縦軸方向に予測した未来の変位、及び（ｂ）縦軸方向に予測した未来の変位を横軸方向に写像した未来の変位のシミュレーション結果をそれぞれ示すグラフである。(A) Future displacement predicted in the vertical axis direction, and (b) Future displacement predicted in the vertical axis direction in the horizontal axis direction. It is a graph which shows the simulation result of the future displacement which was done, respectively.

以下、本発明の一実施形態であるパワーアシストシステム１について、図１乃至図３に基づいて説明する。ここで、本実施形態のパワーアシストシステム１において、パワーアシストの対象となる動作として、物体を「押す」及び「引く」動作を想定している。具体的には、操作者がグリップを把持し、当該グリップから伝わる力覚を感じながらスライダ２（制御対象機器に相当）を、当該操作者の操作意思（活動意思）に任せて任意の初期位置から目標値まで直線往復運動を行うものを想定している。また、図１乃至図３は、基本的なブロック線図の記載様式に従って作成されたものであり、（１）加え合わせ点（図中の「○」に相当）、（２）引き出し線（図中の「●」に相当）、及び（３）伝達要素（図中の四角枠部分に相当、ブロック）の三つの要素から構成され、各制御系における信号（情報）等の信号伝達の様子を表したものである。ここで、加え合わせ点において、２つ（またはそれ以上）の信号の和または差が、加え合わせ点に入る信号に「＋」或いは「−」を付して示したものである。また、伝達要素は、入力された信号に対しブロック内の関数（配列等）を作用させることで変換された信号が出力されるものである。 Hereinafter, a power assist system 1 according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 3. Here, in the power assist system 1 of the present embodiment, it is assumed that the object to be subjected to power assist is “pushing” and “pulling” the object. Specifically, the operator grasps the grip, feels the force sense transmitted from the grip, and leaves the slider 2 (corresponding to the device to be controlled) to the operation intention (activity intention) of the operator. Is assumed to perform a linear reciprocating motion from to the target value. 1 to 3 are prepared in accordance with a basic block diagram description format. (1) Addition point (corresponding to “O” in the figure), (2) Lead line (figure It is composed of three elements: (corresponding to “●” in the figure), and (3) transmission element (corresponding to the square frame part in the figure, block), and the state of signal transmission such as signals (information) in each control system It is a representation. Here, at the summing point, the sum or difference of two (or more) signals is indicated by adding “+” or “−” to the signal entering the summing point. The transfer element outputs a signal converted by applying a function (array or the like) in the block to the input signal.

本実施形態のパワーアシストシステム１は、図１乃至図３に示すように、現在の操作トルク３から未来の制御入力に係る制御入力値４及び未来の状態量５を予測するものであり、２次ローパスフィルタ６及びスライダ２の数学モデル７に基づく第一モデル予測制御系Ｆと、予測された未来の状態量５から未来の制御入力に係る最適値８を予測するための第二モデル予測制御系Ｓとの組合わせによって構成されている。ここで、図１は第一モデル予測制御系Ｆにおいて現在の操作トルク３から未来の制御入力に係る制御入力値４を予測するための構成を抽出したものであり、図２は当該制御入力値４に基づいて未来の状態量５を予測するための第一モデル予測制御系Ｆの全体を表したものである。 As shown in FIGS. 1 to 3, the power assist system 1 of the present embodiment predicts a control input value 4 and a future state quantity 5 relating to a future control input from a current operation torque 3, and 2 The first model predictive control system F based on the mathematical model 7 of the secondary low-pass filter 6 and the slider 2, and the second model predictive control for predicting the optimum value 8 related to the future control input from the predicted future state quantity 5. It is configured by a combination with the system S. Here, FIG. 1 shows a configuration for predicting a control input value 4 related to a future control input from the current operating torque 3 in the first model predictive control system F, and FIG. 2 shows the control input value. 4 shows the entire first model predictive control system F for predicting a future state quantity 5 based on 4.

さらに具体的に説明すると、第一モデル予測制御系Ｆは、図１及び図２に示されるように、入力された操作トルク３を増幅し、増幅操作トルク９を生成する増幅回路１０と、現在の目標値１１から増幅操作トルク９を減算し、現在の偏差１２を生成する現在偏差生成回路１３と、現在の目標値１１から未来の操作トルクに係る設定値軌道１４を生成する設定値軌道生成回路１５と、現在の偏差１２から未来の操作トルクに係る誤差１６を生成する誤差生成回路１７と、生成された設定値軌道１４から誤差１６を減算し、未来の操作トルクに係る参照軌道１９を生成する参照軌道生成回路２０と、生成された参照軌道１９から未来の操作トルクに係る追従誤差２１を生成する追従誤差生成回路２２と、生成された追従誤差２１から予測コントローラのフィードバックゲインに基づいて１ステップ未来の入力変化に係る１ステップ変化値２３を生成する変化値生成回路２４と、１ステップ変化値２３を積分し、内部モデル２８の制御入力値４を生成する第一積分回路２５と、スライダ２に対応して構築された２次ローパスフィルタ６及びスライダ２の数学モデル７を含み、制御入力値４からモデル状態量２６を生成する内部モデル２８と、生成された追従誤差２１から全予測コントローラのフィードバックゲインに基づいて全ステップ未来の入力変化に係る全ステップ変化値２９を生成する全変化値生成回路３０と、モデル状態量２６から１ステップ過去の制御入力に係る過去制御入力値３１を生成する第一サンプルホールド回路３２と、全ステップ変化値２９に未来の全状態量の基礎となる第一基礎係数３３を積算した第一全状態量３４、過去制御入力値３１に未来の全状態量の基礎となる第二基礎係数３５を積算した第二全状態量３６、及びモデル状態量２６に未来の全状態量の基礎となる第三基礎係数３７を積算した第三全状態量３８をそれぞれ加算し、未来の全状態量３９を生成する全状態量生成回路４０と、未来の全状態量３９から変位情報のみを抽出し、未来の状態量５を生成する状態量生成回路４１とを具備し、追従誤差生成回路２２は、第二全状態量３６から操作トルク３のみを抽出する第二トルク係数４２を積算した値、及び、第三全状態量３８から操作トルク３のみを抽出する第三トルク係数４３を積算した値をそれぞれ参照軌道１９から減算することによって追従誤差２１が生成されるものである。 More specifically, as shown in FIGS. 1 and 2, the first model predictive control system F amplifies the input operation torque 3 and generates an amplified operation torque 9; A current deviation generation circuit 13 that generates a current deviation 12 by subtracting the amplification operation torque 9 from the target value 11 of the current value, and a setting value trajectory generation that generates a setting value trajectory 14 related to the future operation torque from the current target value 11 A circuit 15, an error generation circuit 17 that generates an error 16 relating to a future operation torque from the current deviation 12, and a reference orbit 19 relating to a future operation torque by subtracting the error 16 from the generated set value trajectory 14. A reference trajectory generation circuit 20 to be generated, a follow-up error generation circuit 22 that generates a follow-up error 21 related to a future operation torque from the generated reference trajectory 19, and a predictive control from the generated follow-up error 21 A change value generation circuit 24 that generates a one-step change value 23 related to an input change one step in the future based on the feedback gain of LA and a one-step change value 23 are integrated to generate a control input value 4 of the internal model 28 An internal model 28 including a first integration circuit 25, a second-order low-pass filter 6 constructed corresponding to the slider 2 and a mathematical model 7 of the slider 2, and generating a model state quantity 26 from the control input value 4. Based on the feedback gains of all predictive controllers from the following tracking error 21, all change value generation circuit 30 for generating all step change values 29 related to all step future input changes, and from model state quantity 26 to one step past control input. The first sample and hold circuit 32 for generating the past control input value 31 and the all step change value 29 to the future all state quantity basis The first total state quantity 34 obtained by integrating the first basic coefficient 33, the second total state quantity 36 obtained by integrating the past control input value 31 with the second basic coefficient 35 serving as the basis of the future whole state quantity, and the model state quantity 26, a total state quantity generation circuit 40 for generating a future total state quantity 39 by adding a third total state quantity 38 obtained by accumulating a third basic coefficient 37 that is the basis of the future total state quantity, A state quantity generation circuit 41 that extracts only displacement information from the state quantity 39 and generates a future state quantity 5 is provided, and the tracking error generation circuit 22 extracts only the operation torque 3 from the second total state quantity 36. The tracking error 21 is generated by subtracting the value obtained by integrating the second torque coefficient 42 and the value obtained by integrating the third torque coefficient 43 that extracts only the operation torque 3 from the third total state quantity 38 from the reference track 19. It is what is done.

ここで、操作トルク３とは、操作者が実際にスライダ２のグリップを把持し、所定方向に加えたトルクの大きさに係る情報（信号）であり、増幅操作トルク９とは、増幅回路１０を介して当該操作トルク３の情報を規定の増幅率に基づいて信号増幅したものである。そして、現在の操作トルク３から増幅操作トルク９の値を減算することにより、現時刻における現在の目標値１１からの偏り（現在の偏差１２）が求められる。さらに、この現在の偏差１２に未来の操作トルクに係る誤差１６を生成するための配列を積算することにより（誤差生成回路１７）により、当該誤差１６が求められる。一方、現在の目標値１１に未来の操作トルクに係る設定値軌道１４を生成するための配列を積算することにより（設定値軌道生成回路１５）、当該設定値軌道１４が求められる。求められた設定値軌道１４から誤差１６を減算することにより（参照軌道生成回路２０）、未来の操作トルクに係る参照軌道１９が生成される。係る参照軌道１９が内部モデル２８における取り敢えずの目標値となる。 Here, the operation torque 3 is information (signal) related to the magnitude of the torque that the operator actually grips the grip of the slider 2 and applied in a predetermined direction, and the amplification operation torque 9 is the amplification circuit 10. The information of the operation torque 3 is amplified through a signal based on a prescribed amplification factor. Then, by subtracting the value of the amplified operating torque 9 from the current operating torque 3, a deviation from the current target value 11 at the current time (current deviation 12) is obtained. Further, the error 16 is obtained by integrating the current deviation 12 by an array for generating an error 16 relating to a future operation torque (error generation circuit 17). On the other hand, the set value trajectory 14 is obtained by adding the array for generating the set value trajectory 14 related to the future operation torque to the current target value 11 (set value trajectory generation circuit 15). By subtracting the error 16 from the obtained set value trajectory 14 (reference trajectory generation circuit 20), a reference trajectory 19 relating to a future operation torque is generated. Such a reference trajectory 19 is a temporary target value in the internal model 28.

ここで、第一モデル予測制御系Ｆにおいて構築された内部モデル２８は、設計モデルに相当し、スライダ２の数学モデル７と２次ローパスフィルタ６を含んで一体的に構成されている。本実施形態の内部モデル２８に２次ローパスフィルタ６を適用することにより、状態空間の拡大が可能となる。その結果、フィードバック情報の中に操作トルク３に関する情報を含めることが可能となり、これに基づいて追従誤差２１を計算することが可能となる。２次ローパスフィルタ６は、フィルタ回路の一種として知られ、一般にある遮断周波数より高い周波数の帯域を減衰させるために主に用いられている。したがって、本実施形態に適用することにより、内部モデル２８の制御入力値４に含まれるノイズを、２次ローパスフィルタ６の減衰効果によって減衰させる効果も併せて有している。 Here, the internal model 28 constructed in the first model predictive control system F corresponds to a design model, and is configured integrally including the mathematical model 7 of the slider 2 and the secondary low-pass filter 6. By applying the secondary low-pass filter 6 to the internal model 28 of the present embodiment, the state space can be expanded. As a result, it is possible to include information related to the operation torque 3 in the feedback information, and the tracking error 21 can be calculated based on this. The secondary low-pass filter 6 is known as a kind of filter circuit, and is generally used to attenuate a frequency band higher than a certain cutoff frequency. Therefore, by applying this embodiment, the noise included in the control input value 4 of the internal model 28 is also attenuated by the attenuation effect of the secondary low-pass filter 6.

そして、参照軌道１９から追従誤差生成回路２２を経て生成された追従誤差２１は、予測コントローラのフィードバックゲインに基づいて１ステップ未来の入力変化に係る１ステップ変化値２３が生成される。これにより、現時刻よりも１ステップ先（例えば、０．０２秒先）の値が予測される。そして、得られた値を第一積分回路２５で積分することにより、内部モデル２８に対して入力される制御入力値４が求められる。ここで、予測コントローラとはモデル予測制御において使用される周知のモデル予測制御フィーダコントローラが相当し、入力された追従誤差２１に係る信号に基づいて、１ステップ変化値２３が生成される。 The tracking error 21 generated from the reference trajectory 19 via the tracking error generation circuit 22 generates a one-step change value 23 related to a one-step future input change based on the feedback gain of the prediction controller. Thereby, a value one step ahead (for example, 0.02 seconds ahead) from the current time is predicted. Then, by integrating the obtained value by the first integration circuit 25, the control input value 4 input to the internal model 28 is obtained. Here, the predictive controller corresponds to a well-known model predictive control feeder controller used in model predictive control, and the one-step change value 23 is generated based on the input signal related to the tracking error 21.

さらに、生成された制御入力値４を第一サンプルホールド回路３２に通す。ここで、サンプルホールド回路は、一般に変化している値を、ある時点において一時的に保持するための回路であり、ＡＤコンバータによるアナログ信号をデジタル信号に変換する際に用いるものである。これにより、第一サンプルホールド回路３２を経た信号は、現時刻よりも１ステップ過去の制御入力値（過去制御入力値３１）となる。係る過去制御入力値３１に未来の全状態量の元となる係数（第二基礎係数３５）を積算し第二全状態量３６を求め、さらに第二全状態量３６から操作トルク３に関する情報のみを抽出する第二トルク係数４２を積算した値を求める。さらに、制御入力値４が入力された内部モデル２８から出力されるモデル状態量２６に対し、未来の全状態量の元となる係数（第二基礎係数３５）を積算して第三全状態量３８を求め、さらに第三全状態量から操作トルク３に係る情報のみを抽出する第三トルク係数４３を積算した値を求める。そして、それぞれ求めた２つの値を参照軌道１９から減算することにより、フィードバック情報に基づいた追従誤差２１が生成される（追従誤差生成回路２２）。これにより、内部モデル２８の制御入力値４がフィードバック情報を考慮して生成されることになる。 Further, the generated control input value 4 is passed through the first sample hold circuit 32. Here, the sample hold circuit is a circuit for temporarily holding a changing value at a certain point in time, and is used when an analog signal by an AD converter is converted into a digital signal. As a result, the signal that has passed through the first sample hold circuit 32 becomes a control input value that is one step past the current time (past control input value 31). The past control input value 31 is multiplied by a coefficient (second basic coefficient 35) that is the source of all future state quantities to obtain a second all state quantity 36, and only information related to the operation torque 3 is obtained from the second all state quantity 36. A value obtained by integrating the second torque coefficient 42 for extracting is obtained. Furthermore, a coefficient (second basic coefficient 35) based on the future total state quantity is added to the model state quantity 26 output from the internal model 28 to which the control input value 4 is input, to thereby obtain a third total state quantity. 38, and a value obtained by integrating the third torque coefficient 43 for extracting only the information related to the operating torque 3 from the third total state quantity is obtained. Then, the tracking error 21 based on the feedback information is generated by subtracting the two values obtained from the reference trajectory 19 (tracking error generation circuit 22). Thereby, the control input value 4 of the internal model 28 is generated in consideration of the feedback information.

さらに、第一モデル予測制御系Ｆは、図２に示すように、未来の操作トルクに係る追従誤差に対して全予測コントローラのフィードバックゲインに基づいて全ステップ未来の入力変化に係る全ステップ変化値２９を生成し（全変化値生成回路３０）、前述した第二基礎係数３５を過去制御入力値３１に積算した第二全状態量３６、及び第三基礎係数３７をモデル状態量２６に積算した第三全状態量３８に加え、生成された全ステップ変化値２９に未来の全状態量の元となる第一基礎係数３３を積算し得られた第一全状態量３４をそれぞれ加算することにより、未来の全状態量３９を生成する（全状態量生成回路４０）。そして、生成された未来の全状態量３９に対し、変位情報のみを抽出する配列を積算することにより、設定値軌道に係る未来の状態量５が求められる（状態量生成回路４１）。 Further, as shown in FIG. 2, the first model predictive control system F has an all-step change value related to an input change in all future steps based on a feedback gain of all predictive controllers with respect to a tracking error related to a future operation torque. 29 (total change value generation circuit 30), and the second total state quantity 36 obtained by adding the above-described second basic coefficient 35 to the past control input value 31 and the third basic coefficient 37 are added to the model state quantity 26. In addition to the third total state quantity 38, the first total state quantity 34 obtained by integrating the first basic coefficient 33 that is the source of the future total state quantity is added to the generated all step change values 29, respectively. Then, a future total state quantity 39 is generated (total state quantity generation circuit 40). Then, the future state quantity 5 related to the set value trajectory is obtained by integrating the array for extracting only the displacement information with respect to all the generated future state quantities 39 (state quantity generation circuit 41).

これにより、最終的に現在の操作トルク３から、未来の状態量５に関する情報を得ることができる。その結果、２次ローパスフィルタ６及び数学モデル７から一体的に形成された内部モデル２８に係る過去、現在、未来に関する情報から、未来の全状態量３９（例えば、操作トルク、スライダ２のグリップ位置、或いはグリップの移動速度等）をリアルタイムですべて予測しすることが可能となる。 Thereby, information about the future state quantity 5 can be finally obtained from the current operation torque 3. As a result, from the information about the past, the present, and the future relating to the internal model 28 integrally formed from the secondary low-pass filter 6 and the mathematical model 7, all future state quantities 39 (for example, operating torque, grip position of the slider 2) Or the movement speed of the grip etc.) can be predicted in real time.

さらに、本実施形態の第一モデル予測制御系Ｆは、下記に掲げる特徴を有している。すなわち、通常のフィードバックループ回路の代替として、外部からの情報（操作トルク３）を用い、現在の目標値１１との間での現在の偏差１２を求めることを行っている。また、２次ローパスフィルタ６及びスライダ２の数学モデル７を一体化した内部モデル２８を構築することにより、状態空間の拡大を図ることができ、フィルタ処理された近似的な操作トルク及びその微分値を得ることができる。また、未来の操作トルクに係る追従誤差２１に対し、離散モデルに基づく予測モデルを適用することにより、未来の全状態量を得ることができる。 Furthermore, the first model predictive control system F of the present embodiment has the following characteristics. That is, as an alternative to the normal feedback loop circuit, information (operation torque 3) from the outside is used to obtain the current deviation 12 from the current target value 11. Further, by constructing an internal model 28 in which the second-order low-pass filter 6 and the mathematical model 7 of the slider 2 are integrated, the state space can be expanded, and the filtered approximate operation torque and its differential value. Can be obtained. Further, by applying a prediction model based on the discrete model to the tracking error 21 related to the future operation torque, it is possible to obtain all future state quantities.

一方、第二モデル予測制御系Ｓは、第一モデル予測制御系Ｆによって生成された未来の状態量５から未来の変位誤差４４を生成する変位誤差生成回路４５と、未来の状態量５から生成された未来の変位誤差４４を減算し、未来の参照軌道４７を生成する未来参照軌道生成回路４８と、未来の参照軌道４７から未来の追従誤差４９を生成する未来追従誤差生成回路５０と、未来の追従誤差４９から予測コントローラに基づいて１ステップ未来の入力変化に係る最適値８を生成する最適値生成回路４６と、生成された最適値８を積分し、スライダ２に入力するための実制御値５１を生成する第二積分回路５２と、実制御値から１ステップ過去の入力変化に係る過去実制御値５３を生成する第二サンプルホールド回路５４と、実制御値５１から現在の出力値５５を出力可能なスライダ２と、現在の出力値５５から現在の制御量５６を生成する現制御量生成回路５７とを具備し、変位誤差生成回路４５は、未来の状態量５から現在の制御量５６を減算して未来の変位誤差４４が生成され、未来参照軌道生成回路４８は、過去実制御値５３に過去入力から変位情報のみを抽出する過去変位抽出係数６０を積算した値、及び、過去実制御値５３及び現在の出力値５５を状態観測回路５８に通し、さらに現在から変位情報のみを抽出する現在変位係数５９を積算した値をそれぞれ未来の参照軌道か４７ら減算し、未来の追従誤差４９が生成されるものである。 On the other hand, the second model predictive control system S generates a future displacement error 44 from a future state quantity 5 generated by the first model predictive control system F, and a future state quantity 5 The future reference trajectory generation circuit 48 that subtracts the generated future displacement error 44 to generate the future reference trajectory 47, the future tracking error generation circuit 50 that generates the future tracking error 49 from the future reference trajectory 47, and the future An optimum value generation circuit 46 for generating an optimum value 8 relating to an input change in the next step based on the prediction controller 49 from the following tracking error 49, and an actual control for integrating the generated optimum value 8 and inputting it to the slider 2 A second integration circuit 52 that generates a value 51; a second sample-and-hold circuit 54 that generates a past actual control value 53 related to an input change of one step past from the actual control value; The slider 2 that can output the output value 55 and the current control amount generation circuit 57 that generates the current control amount 56 from the current output value 55 are provided. The future displacement error 44 is generated by subtracting the control amount 56, and the future reference trajectory generation circuit 48 adds the past displacement extraction coefficient 60 for extracting only the displacement information from the past input to the past actual control value 53, Then, the past actual control value 53 and the current output value 55 are passed through the state observation circuit 58, and the values obtained by integrating the current displacement coefficient 59 for extracting only the displacement information from the present are subtracted from the future reference trajectory 47, respectively. A future tracking error 49 is generated.

第二モデル予測制御系Ｓは、第一モデル予測制御系Ｆからの出力結果（未来の状態量５）に基づき、未来の制御入力に係る最適値８を予測するものである。具体的に説明すると、未来の状態量５から未来の変位誤差４４を減算し、未来の参照軌道４７を生成する。そして、未来の参照軌道４７からフィードバック情報（詳細は後述する）に基づいて未来の追従誤差４９を生成し、これに基づいて最適値８を生成することができる。その後、最適値８を第二積分回路５２によって積分することにより実際の制御入力に係る値である実制御値５１を得ることができる。ここで、未来の追従誤差４９は、実制御値５１を第二サンプルホールド回路５４を経た過去実制御値５３から過去の入力から変位情報のみを抽出する過去変位抽出係数を積算した値、及び、過去実制御値５３及び実際の制御対象となるスライダ２に実制御値５１を入力した結果を示す現在の出力値５５を状態観測回路５８に通し、さらに現在の状態から変位情報のみを抽出する現在変位係数５９を積算した値をそれぞれ減算することによって生成されている。これにより、未来の追従誤差４９の生成にフィードバック情報を与えることができる。さらに、未来の変位誤差４４は、第一モデル予測制御系Ｆによる出力結果である未来の状態量５から、現在の出力値５５から生成された現在の制御量５６を減算することによって生成されている。 The second model predictive control system S predicts the optimum value 8 related to the future control input based on the output result (future state quantity 5) from the first model predictive control system F. More specifically, a future reference trajectory 47 is generated by subtracting the future displacement error 44 from the future state quantity 5. Then, a future tracking error 49 can be generated from the future reference trajectory 47 based on feedback information (details will be described later), and the optimum value 8 can be generated based on this. Thereafter, the optimum value 8 is integrated by the second integration circuit 52, whereby the actual control value 51, which is a value related to the actual control input, can be obtained. Here, the future follow-up error 49 is obtained by integrating the actual control value 51 with the past displacement extraction coefficient for extracting only the displacement information from the past input from the past actual control value 53 that has passed through the second sample hold circuit 54, and A current output value 55 indicating the past actual control value 53 and the current output value 55 indicating the result of inputting the actual control value 51 to the slider 2 to be actually controlled is passed through the state observation circuit 58, and further, only the displacement information is extracted from the current state. It is generated by subtracting the value obtained by integrating the displacement coefficient 59. Thereby, feedback information can be given to generation of the future tracking error 49. Further, the future displacement error 44 is generated by subtracting the current control amount 56 generated from the current output value 55 from the future state quantity 5 which is the output result by the first model predictive control system F. Yes.

その結果、制御対象機器（スライダ２）のモデルに関する過去、現在の情報、及び未来の参照軌道４７に基づいて、実際のスライダ２の最適値８を得ることができる。なお、最適値８を生成するための予測コントローラによるフィードバックゲインは、第一モデル予測制御系Ｆと異なるものを用いて実現されている。また、第一モデル予測制御系Ｆ及び第二モデル予測制御系Ｓにおいて、予測ホライズンは共に同じ値が必要であり、また制御ホライズンも同様に共に同じ値が必要である。 As a result, the optimum value 8 of the actual slider 2 can be obtained based on the past and present information regarding the model of the control target device (slider 2) and the future reference trajectory 47. Note that the feedback gain by the prediction controller for generating the optimum value 8 is realized by using a feedback gain different from that of the first model predictive control system F. In the first model predictive control system F and the second model predictive control system S, both predictive horizons need the same value, and control horizons need the same value.

本実施形態の各モデル予測制御系Ｆ，Ｓにおいて計算される未来の状態量５は、厳密にプロパーな伝達関数である制御対象の離散モデルに基づく予測モデルを用いて求められるため、一般的に知られているＰＩＤ制御や状態フィードバック制御と異なり、現在（現時刻）から設定した未来の時刻までの各時刻における全状態量が常にフィルタリングされているものとみなすことができる。その結果、安定的なものとなり、ノイズに対する影響が小さくなる。これにより、高い安定的かつ増幅率の高いパワーアシストシステム１を実現することができる。 Since the future state quantity 5 calculated in each model predictive control system F, S of this embodiment is obtained using a predictive model based on a discrete model of a controlled object that is a strictly proper transfer function, generally, Unlike the known PID control and state feedback control, it can be considered that all state quantities at each time from the present (current time) to the set future time are always filtered. As a result, it becomes stable and the influence on noise is reduced. As a result, the power assist system 1 having a high stability and a high gain can be realized.

さらに、本実施形態のパワーアシストシステム１では、モデル予測制御により、内部モデル２８のモデル状態量２６（位置、速度、制御入力等）に対して上限値及び下限値等の制約条件を制御入力値４に付加することができる。これにより、パワーアシストシステム１における安全性をさらに向上させることができる。例えば、上述の上肢動作を支援するロボット等の場合、ロボットアームの安全または危険な可動域、或いは安全または危険な速度を予め定義しておくことより、パワーアシストによる制御が制約条件の範囲内に抑えられる。そのため、周囲の人間に対する安全性の確保とともに、パワーアシストシステム１（制御対象機器）の故障や破損等を防ぐことができる。また、操作ミスにより、過剰な入力があった場合でも当該入力をキャンセルすることができる。 Furthermore, in the power assist system 1 of the present embodiment, the constraint condition such as the upper limit value and the lower limit value is set to the control input value for the model state quantity 26 (position, speed, control input, etc.) of the internal model 28 by model predictive control. 4 can be added. Thereby, the safety in the power assist system 1 can be further improved. For example, in the case of a robot or the like that supports the above-mentioned upper limb movement, control by power assist is within the range of the constraint condition by predefining the safe or dangerous range of movement or the safe or dangerous speed of the robot arm. It can be suppressed. Therefore, it is possible to ensure safety for surrounding people and to prevent the power assist system 1 (control target device) from being broken or damaged. Further, even if there is an excessive input due to an operation error, the input can be canceled.

次に、本実施形態のパワーアシストシステム１にスライダ２の位置決め動作に係る未来の操作トルク３及び未来の変位に関する数値シミュレーションのシミュレーション結果を図４及び図５に基づいて説明する。ここで、数値シミュレーションの実験を行うための実験装置として、トルクセンサとアナログ速度指令入力型ＤＣサーボモータドライバを介して、ＤＣサーボモータ、プーリ、及びゴムベルトにより直線的に駆動される１自由度のスライダ２を構成している。なお、スライダ２のグリップ根本部分に設けられたトルクセンサによって検知された操作トルク３に基づいて、係るスライダ２の駆動が開始され、スライダ２の位置の移動（変位）が生じる。係るスライダ２の移動（変位）を検出するためにポテンショメータが用いられ、さらに各種制御のための制御用コントローラとして市販のパーソナルコンピュータ及びデジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）が用いられている。 Next, the simulation results of the numerical simulation regarding the future operation torque 3 and the future displacement related to the positioning operation of the slider 2 in the power assist system 1 of the present embodiment will be described based on FIG. 4 and FIG. Here, as an experimental apparatus for conducting an experiment of numerical simulation, a one-degree-of-freedom driven linearly by a DC servo motor, a pulley, and a rubber belt via a torque sensor and an analog speed command input type DC servo motor driver. The slider 2 is configured. The driving of the slider 2 is started based on the operation torque 3 detected by the torque sensor provided at the grip base portion of the slider 2, and the movement (displacement) of the position of the slider 2 occurs. A potentiometer is used to detect the movement (displacement) of the slider 2, and a commercially available personal computer and digital signal processor (DSP) are used as control controllers for various controls.

上記実験装置を使用し、スライダ２の位置決め動作を「引く」に限定した場合の初期位置から目標位置（ここでは、「２００ｍｍ」に設定）までの位置決めをするための適当な操作トルク３を与え、数値シミュレーションを行った。その結果、図４（ａ）に示すように、１サンプル毎の操作トルク３に基づいて、２５ステップ先の未来の参照軌道１９が生成され、操作トルク３の現在の目標値１１に向かうように縦軸方向に向かう予測軌道（図４（ａ）における下向き矢印参照）として予測されていることが確認される。また、図４（ｂ）は、図４（ａ）において予測された参照軌道１９を横軸方向に写像したものである。これによると、現在の操作トルク３を図３（ａ）と比較した場合、予測軌道の方向（傾き）が（図４（ｂ）における右斜め下向き矢印参照）、図４（ａ）の場合と異なっていることが確認される。これは、参照軌道１９が、現在の目標値１１と、１次遅れの減衰性を持つ配列（誤差生成回路１７に相当）によって予測される未来の操作トルクの誤差１６の差をとることによって生成されるためである（図１等参照）。 Appropriate operating torque 3 for positioning from the initial position to the target position (in this case, set to “200 mm”) when the positioning operation of the slider 2 is limited to “pull” is applied using the above experimental apparatus. A numerical simulation was performed. As a result, as shown in FIG. 4A, a future reference trajectory 19 25 steps ahead is generated based on the operation torque 3 for each sample so as to be directed to the current target value 11 of the operation torque 3. It is confirmed that the predicted trajectory (see the downward arrow in FIG. 4A) toward the vertical axis is predicted. FIG. 4B is a map of the reference trajectory 19 predicted in FIG. 4A in the horizontal axis direction. According to this, when the current operation torque 3 is compared with FIG. 3A, the direction (inclination) of the predicted trajectory (see the diagonally right downward arrow in FIG. 4B) and the case of FIG. It is confirmed that they are different. The reference trajectory 19 is generated by taking the difference between the current target value 11 and the error 16 of the future operation torque predicted by an array having a first-order delay attenuation (corresponding to the error generation circuit 17). (See FIG. 1 etc.).

ここで、予測軌道の方向が大きく相違するものの、予測された現在の操作トルク３や２次ローパスフィルタ６によって雑音除去された操作トルク（内部モデル２８のモデル状態量２６に相当）は、現在の操作トルクより相似形で、かつ少し大きく予測される。一方、実際のスライダ２に対する制御入力値して出力される実制御値５１は、現在の操作トルク３との単純な相似形ではなく、比較することが困難である。そのため、本実施形態におけるモデル予測制御系Ｆ，Ｓをパワーアシストシステム１に適用する場合、操作トルク３のスケーリングファクタを大きく設定する必要があることが示唆される。 Here, although the direction of the predicted trajectory is greatly different, the predicted current operation torque 3 and the operation torque that is denoised by the secondary low-pass filter 6 (corresponding to the model state quantity 26 of the internal model 28) Expected to be similar and slightly larger than the operating torque. On the other hand, the actual control value 51 output as the control input value for the actual slider 2 is not a simple similarity with the current operating torque 3, and is difficult to compare. Therefore, it is suggested that when the model predictive control systems F and S in the present embodiment are applied to the power assist system 1, it is necessary to set a large scaling factor for the operation torque 3.

また、図５（ａ）により、未来の設定値軌道（＝未来の状態量５）と現在変位係数５９によって予測された未来の参照軌道４７が、未来の設定値軌道に向かうように縦軸予測されていることが確認される。また、図５（ｂ）は、図５（ａ）において縦軸方向に予測した未来の設定値軌道（未来の状態量５）及び未来の参照軌道４７をそれぞれ横軸方向に写像したものである。これにより、内部モデル２８のモデル状態量２６に係る変位（図５における内部モデルの出力）と、実際のスライダ２から出力される現在の出力値５５に係る変位（図５における実際の出力）とを比較すると、いずれもそれぞれの予測軌道（未来の状態量５、及び未来の参照軌道４７）が実際の軌道と近く、ほぼ正しく動作予測が行われているものと判断される。さらに、「内部モデルの出力」と「実際の出力」を比較すると、第一モデル予測制御系Ｆ及び第二モデル予測制御系Ｓのそれぞれにおいて、異なる位置決め動作予測を行っていることが確認される。 Further, according to FIG. 5A, the vertical reference prediction is made so that the future reference value trajectory 47 predicted by the future set value trajectory (= future state quantity 5) and the current displacement coefficient 59 is directed to the future set value trajectory. It is confirmed that FIG. 5B is a diagram in which the future set value trajectory (future state quantity 5) and the future reference trajectory 47 predicted in the vertical axis direction in FIG. 5A are respectively mapped in the horizontal axis direction. . As a result, the displacement related to the model state quantity 26 of the internal model 28 (output of the internal model in FIG. 5) and the displacement related to the current output value 55 output from the actual slider 2 (actual output in FIG. 5) In any case, it is determined that the predicted trajectory (future state quantity 5 and future reference trajectory 47) is close to the actual trajectory, and that the motion prediction is almost correctly performed. Further, when comparing the “internal model output” and the “actual output”, it is confirmed that the first model predictive control system F and the second model predictive control system S perform different positioning motion predictions. .

以上のシミュレーション結果から、操作トルク３を予測する主に第一モデル予測制御系Ｆ及び未来の変位を予測する第二モデル予測制御系Ｓを組み合わせることにより、現在の操作トルク３に関する情報を入力するだけで、位置決め動作の動作予測が可能であることが確認された。そのため、係る動作予測を採用しパワーアシストシステム１を構築することができる。 Based on the above simulation results, information on the current operating torque 3 is input by combining the first model predictive control system F that predicts the operating torque 3 and the second model predictive control system S that predicts future displacement. It has been confirmed that it is possible to predict the positioning operation. Therefore, it is possible to construct the power assist system 1 using such motion prediction.

その結果、人間の意思よりも先に、制御対象機器（スライダ２等）の操作トルク３（＝操作力）や停止位置（＝変位）等を知覚することが可能となり、パワーアシストシステム１において制御対象機器の挙動を予見制御することが可能となる。これにより、ロボットアーム等が周囲の物体に衝突する衝突回避機能、或いは緊急時に行う緊急停止操作等を予め予測し、行うことができる。したがって、人間機械協調系のシステムにおいて、正確な位置決め操作を可能とすることで作業効率の向上を図ることができ、さらに操作性自体の向上も可能となる。例えば、上肢動作を支援する義手等のロボットアームを含むロボットに本実施形態のパワーアシストシステムを適用した場合、ロボットアームの位置制御性や可動性が優れたものとなる。また、下肢動作を支援する義足等を含むロボットに本実施形態のパワーアシストシステムを適用した場合、歩行動作時における転倒防止性の向上や周囲状況の変化に対する即応性の向上を図ることができる。 As a result, it is possible to perceive the operation torque 3 (= operation force), stop position (= displacement), etc. of the control target device (slider 2 or the like) prior to human intention. It becomes possible to perform predictive control of the behavior of the target device. Thereby, it is possible to predict and perform in advance a collision avoidance function in which a robot arm or the like collides with surrounding objects, or an emergency stop operation performed in an emergency. Therefore, in a human-machine cooperative system, it is possible to improve work efficiency by enabling accurate positioning operation, and further improve operability itself. For example, when the power assist system of this embodiment is applied to a robot including a robot arm such as a prosthetic hand that supports upper limb movement, the position controllability and mobility of the robot arm are excellent. In addition, when the power assist system of the present embodiment is applied to a robot including a prosthetic leg that supports lower limb movements, it is possible to improve the fall prevention performance during walking movements and the quick response to changes in surrounding conditions.

以上、本発明について好適な実施形態を挙げて説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではなく、以下に示すように、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、種々の改良及び設計の変更が可能である。 The present invention has been described with reference to preferred embodiments. However, the present invention is not limited to these embodiments, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention as described below. And design changes are possible.

例えば、本実施形態のパワーアシストシステム１として、主にスライダ２を制御対象機器として想定するものを示したが、これに限定されるものではなく、モータやアクチュエータ等の各種可動機構を備える人間機械協調系の操作制御において適用するものであっても構わない。 For example, as the power assist system 1 of the present embodiment, the one that mainly assumes the slider 2 as the control target device has been shown, but the present invention is not limited to this, and a human machine having various movable mechanisms such as a motor and an actuator. You may apply in operation control of a cooperation type | system | group.

１パワーアシストシステム（モデル予測制御を用いたパワーアシストシステム）
２スライダ（制御対象機器）
３操作トルク
４制御入力値
５未来の状態量
６２次ローパスフィルタ
７数学モデル
８最適値
９増幅操作トルク
１０増幅回路
１１現在の目標値
１２現在の偏差
１３現在偏差生成回路
１４設定値軌道
１５設定値軌道生成回路
１６誤差
１７誤差生成回路
１９参照軌道
２０参照軌道生成回路
２１追従誤差
２２追従誤差生成回路
２３１ステップ変化値
２４変化値生成回路
２５第一積分回路
２６モデル状態量
２８内部モデル
２９全ステップ変化値
３０全変化値生成回路
３１過去制御入力値
３２第一サンプルホールド回路
３３第一基礎係数
３４第一全状態量
３５第二基礎係数
３６第二全状態量
３７第三基礎係数
３８第三全状態量
３９未来の全状態量
４０全状態量生成回路
４１状態量生成回路
４２第二トルク係数
４３第三トルク係数
４４未来の変位誤差
４５変位誤差生成回路
４６最適値生成回路
４７未来の参照軌道
４８未来参照軌道生成回路
４９未来の追従誤差
５０未来追従誤差生成回路
５１実制御値
５２第二積分回路
５３過去実制御値
５４第二サンプルホールド回路
５５現在の出力値
５６現在の制御量
５７現制御量生成回路
５８状態観測回路
５９現在変位係数
６０過去変位抽出係数
Ｆ第一モデル予測制御系
Ｓ第二モデル予測制御系 1 Power assist system (power assist system using model predictive control)
2 Slider (Controlled device)
3 Operation torque 4 Control input value 5 Future state quantity 6 Secondary low-pass filter 7 Mathematical model 8 Optimal value 9 Amplifying operation torque 10 Amplifying circuit 11 Current target value 12 Current deviation 13 Current deviation generating circuit 14 Set value trajectory 15 Setting Value trajectory generation circuit 16 Error 17 Error generation circuit 19 Reference trajectory 20 Reference trajectory generation circuit 21 Tracking error 22 Tracking error generation circuit 23 1 step change value 24 Change value generation circuit 25 First integration circuit 26 Model state quantity 28 Internal model 29 All Step change value 30 Total change value generation circuit 31 Past control input value 32 First sample hold circuit 33 First basic coefficient 34 First total state quantity 35 Second basic coefficient 36 Second total state quantity 37 Third basic coefficient 38 Third Total state quantity 39 Future total state quantity 40 Total state quantity generation circuit 41 State quantity generation circuit 42 Coefficient 43 Third torque coefficient 44 Future displacement error 45 Displacement error generation circuit 46 Optimal value generation circuit 47 Future reference trajectory 48 Future reference trajectory generation circuit 49 Future tracking error 50 Future tracking error generation circuit 51 Actual control value 52 Second Integration circuit 53 Past actual control value 54 Second sample hold circuit 55 Current output value 56 Current control amount 57 Current control amount generation circuit 58 State observation circuit 59 Current displacement coefficient 60 Past displacement extraction coefficient F First model predictive control system S Second model predictive control system

特開２００７−７６８０７号公報JP 2007-76807 A

Claims

現在の操作トルクから制御対象機器に対応する内部モデルの未来の制御入力値及び前記内部モデルの未来の状態量を予測する第一モデル予測制御系と、
予測された前記未来の状態量から前記未来の制御入力値の最適値を予測する第二モデル予測制御系と
を具備し、
前記第一モデル予測制御系は、
入力された前記操作トルクを増幅し、増幅操作トルクを生成する増幅回路と、
現在の目標値から前記増幅操作トルクを減算し、現在の偏差を生成する現在偏差生成回路と、
前記現在の目標値から未来の操作トルクに係る設定値軌道を生成する設定値軌道生成回路と、
前記現在の偏差から前記未来の操作トルクに係る誤差を生成する誤差生成回路と、
生成された前記設定値軌道から前記誤差を減算し、前記未来の操作トルクに係る参照軌道を生成する参照軌道生成回路と、
生成された前記参照軌道から前記未来の操作トルクに係る追従誤差を生成する追従誤差生成回路と、
生成された前記追従誤差から１ステップ未来の入力変化に係る１ステップ変化値を生成する変化値生成回路と、
前記１ステップ変化値を積分し、前記内部モデルの制御入力値を生成する第一積分回路と、
前記制御対象機器に対応して構築された２次ローパスフィルタ及び前記制御対象機器の数学モデルを含み、前記制御入力値からモデル状態量を生成する前記内部モデルと、
生成された前記追従誤差から全ステップ未来の入力変化に係る全ステップ変化値を生成する全変化値生成回路と、
前記制御入力値から１ステップ過去の制御入力に係る過去制御入力値を生成する第一サンプルホールド回路と、
前記全ステップ変化値に未来の全状態量の基礎となる第一基礎係数を積算した第一全状態量、前記過去制御入力値に前記未来の全状態量の基礎となる第二基礎係数を積算した第二全状態量、及び前記モデル状態量に前記未来の全状態量の基礎となる第三基礎係数を積算した第三全状態量をそれぞれ加算し、未来の全状態量を生成する全状態量生成回路と、
前記未来の全状態量から変位情報のみを抽出し、前記未来の状態量を生成する状態量生成回路と
を具備し、
前記追従誤差生成回路は、
前記第二全状態量から前記操作トルクのみを抽出する第二トルク係数を積算した値、及び、前記第三全状態量から前記操作トルクのみを抽出する第三トルク係数を積算した値をそれぞれ前記参照軌道から減算することによって前記追従誤差が生成され、
前記第二モデル予測制御系は、
前記未来の状態量から未来の変位誤差を生成する変位誤差生成回路と、
前記未来の状態量から生成された前記未来の変位誤差を減算し、未来の参照軌道を生成する未来参照軌道生成回路と、
前記未来の参照軌道から未来の追従誤差を生成する未来追従誤差生成回路と、
前記未来の追従誤差から予測コントローラに基づいて１ステップ未来の入力変化に係る最適値を生成する最適値生成回路と、
生成された前記最適値を積分し、前記制御対象機器に入力するための実制御値を生成する第二積分回路と、
前記実制御値から１ステップ過去の入力変化に係る過去実制御値を生成する第二サンプルホールド回路と、
前記実制御値に基づいて制御され、制御結果に基づく現在の出力値を出力する前記制御対象機器と、
前記現在の出力値から現在の制御量を生成する現制御量生成回路と
を具備し、
前記変位誤差生成回路は、
前記未来の状態量から前記現制御量を減算して前記未来の変位誤差が生成され、
前記未来参照軌道生成回路は、
前記過去実制御値に過去入力から変位情報のみを抽出する過去変位抽出係数を積算した値、及び、前記過去実制御値及び前記現在の出力値を状態観測回路に通し、さらに現在から変位情報のみを抽出する現在変位係数を積算した値をそれぞれ前記未来の参照軌道から減算し、前記未来の追従誤差を生成することを特徴とするモデル予測制御を用いたパワーアシストシステム。 A first model predictive control system that predicts a future control input value of the internal model corresponding to the device to be controlled and a future state quantity of the internal model from the current operation torque;
A second model predictive control system that predicts an optimal value of the future control input value from the predicted future state quantity;
The first model predictive control system is:
An amplification circuit that amplifies the input operation torque and generates an amplification operation torque;
A current deviation generating circuit for subtracting the amplification operation torque from a current target value to generate a current deviation;
A setpoint trajectory generation circuit for generating a setpoint trajectory relating to a future operation torque from the current target value;
An error generation circuit for generating an error relating to the future operation torque from the current deviation;
A reference trajectory generating circuit that subtracts the error from the generated set value trajectory and generates a reference trajectory related to the future operation torque;
A tracking error generation circuit that generates a tracking error related to the future operation torque from the generated reference trajectory;
A change value generation circuit that generates a one-step change value related to an input change of one step future from the generated tracking error;
A first integration circuit that integrates the one-step change value and generates a control input value of the internal model;
The internal model for generating a model state quantity from the control input value, including a secondary low-pass filter constructed corresponding to the control target device and a mathematical model of the control target device;
A total change value generating circuit for generating a total step change value related to an input change of all steps from the generated tracking error; and
A first sample and hold circuit for generating a past control input value related to a control input of one step past from the control input value;
A first total state quantity that is the basis of all future state quantities is added to all the step change values, and a second basic coefficient that is the basis of all future state quantities is added to the past control input value. The second total state quantity and the model state quantity are all added to a third total state quantity obtained by integrating a third basic coefficient that is the basis of the future total state quantity, thereby generating a future total state quantity. A quantity generation circuit;
A state quantity generation circuit that extracts only displacement information from all the future state quantities and generates the future state quantities;
The tracking error generation circuit includes:
A value obtained by integrating a second torque coefficient for extracting only the operating torque from the second total state quantity, and a value obtained by integrating a third torque coefficient for extracting only the operating torque from the third total state quantity, respectively. The tracking error is generated by subtracting from the reference trajectory,
The second model predictive control system is
A displacement error generating circuit for generating a future displacement error from the future state quantity;
A future reference trajectory generation circuit that subtracts the future displacement error generated from the future state quantity and generates a future reference trajectory;
A future tracking error generating circuit for generating a future tracking error from the future reference trajectory;
An optimum value generation circuit for generating an optimum value related to a one-step future input change from the future tracking error based on a prediction controller;
A second integration circuit that integrates the generated optimum value and generates an actual control value for input to the control target device;
A second sample and hold circuit for generating a past actual control value related to an input change of one step past from the actual control value;
The control target device that is controlled based on the actual control value and outputs a current output value based on a control result;
A current control amount generating circuit for generating a current control amount from the current output value,
The displacement error generation circuit includes:
The future displacement error is generated by subtracting the current control amount from the future state quantity,
The future reference trajectory generation circuit includes:
A value obtained by integrating past displacement extraction coefficients for extracting only displacement information from past input to the past actual control value, and passing the past actual control value and the current output value through a state observation circuit, and further only displacement information from the present. A power assist system using model predictive control that subtracts a value obtained by integrating the current displacement coefficients for extracting from the future reference trajectory to generate the future tracking error.

前記制御入力値及び前記実制御値の少なくとも一方に対し、予め規定された制約条件を付与することを特徴とする請求項１に記載のモデル予測制御を用いたパワーアシストシステム。 2. The power assist system using model predictive control according to claim 1, wherein a predetermined constraint condition is assigned to at least one of the control input value and the actual control value.