JPH06107279A - Control method and device of remotely operated vehicle@(3754/24)rov) - Google Patents
Control method and device of remotely operated vehicle@(3754/24)rov)Info
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- JPH06107279A JPH06107279A JP27767092A JP27767092A JPH06107279A JP H06107279 A JPH06107279 A JP H06107279A JP 27767092 A JP27767092 A JP 27767092A JP 27767092 A JP27767092 A JP 27767092A JP H06107279 A JPH06107279 A JP H06107279A
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- rov
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- controller
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明はＲＯＶに自律的な運動を
行わせるようにする制御方法及び装置に関するものであ
る。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a control method and apparatus for allowing an ROV to perform autonomous movement.
【０００２】[0002]
【従来の技術】洋上からの遠隔操縦によって水中を航行
させられる無人潜水機（ＲＯＶ：Remotely Operater Ve
hicle ）は、従来より各種用途別に開発されているが、
その一例を示すと、図４及び図５に示す如く、水平方向
と上下方向に３個宛のスラスタ２を備え、洋上の船舶等
の海洋構造物とケーブル３で接続された構成のＲＯＶ１
がある。2. Description of the Related Art An unmanned submersible (ROV) that can be operated underwater by remote control from the ocean
hicle) has been developed for various purposes, but
As an example, as shown in FIGS. 4 and 5, the ROV 1 is provided with three thrusters 2 in the horizontal and vertical directions and connected to a marine structure such as a marine vessel by a cable 3.
There is.
【０００３】かかる構成のＲＯＶ１の動きを制御させる
従来の一般的な制御方法は、図６に示す如く、ＲＯＶ１
のコントローラ４に制御目標値Ｚを入力し、この制御目
標値Ｚが零になるようにＲＯＶ１のスラスタを制御させ
る、いわゆる定値制御（レギュレータ問題）であるが、
このレギュレータ問題は、フィードバック制御において
制御目標値が固定されているものであるため、ＲＯＶ１
は予め決められた動きしかできない。たとえば、海底面
から一定高度で航行するよう制御目標値をコントローラ
４に入力すると、ＲＯＶ１は海底面からの高度を一定に
保って航行することができるが、海底面からの高度を変
更するような動きをさせることはできない。A conventional general control method for controlling the movement of the ROV1 having such a structure is as shown in FIG.
Is a so-called constant value control (regulator problem) in which the control target value Z is input to the controller 4 and the thruster of the ROV 1 is controlled so that the control target value Z becomes zero.
In this regulator problem, the control target value is fixed in the feedback control, so ROV1
Can only move in a predetermined way. For example, if the control target value is input to the controller 4 so as to sail at a constant altitude from the bottom of the sea, the ROV 1 can maintain a constant altitude from the bottom of the sea, but the altitude from the bottom of the sea is changed. It cannot move.
【０００４】一方、人間の動作等を読みとり自分で学習
して覚える機能を有するニューラルネットワーク（neur
al net work ）を一般のコントローラに適用すること自
体は、たとえば、ＯＣＲ（光学文字読取り装置）に見ら
れるように公知である。On the other hand, a neural network (neur) having a function of reading human actions and learning and remembering them by themselves
The application of al net work) to common controllers is known per se, for example as found in OCR (Optical Character Readers).
【０００５】上記ニューラルネットワークをＲＯＶ１の
コントローラ４に適用した例は従来ない。これは、ニュ
ーラルネットワークをそのままＲＯＶ１の制御に適用し
ても、一旦システムを組んでしまうと（たとえば、海底
面から常に１ｍの高さで動きなさいという信号を入れる
と）、レギュレータ問題の制御であるためその動きしか
できず、ＲＯＶ１を制御目標値による動き以外の動きを
させることができないからである。そのため、従来で
は、ＲＯＶの制御において、スラスタの故障発生の如き
予期せぬ外乱や運動特性の未知な対象に対し適応させる
動きはオペレータの手作業によっているのが実情であ
る。Conventionally, there is no example in which the neural network is applied to the controller 4 of the ROV 1. This is the control of the regulator problem even if the neural network is applied to the control of ROV1 as it is, once the system is assembled (for example, if a signal to always move at a height of 1 m from the sea floor is input). Therefore, only that movement is possible, and the ROV 1 cannot be moved other than the movement based on the control target value. Therefore, conventionally, in the control of the ROV, it is the actual situation that the operator makes a manual operation to adapt to an unexpected disturbance such as a thruster failure or an object whose motion characteristics are unknown.
【０００６】[0006]
【発明が解決しようとする課題】ところが、ＲＯＶの制
御において、上記予期しない外乱に対して適応させた
り、あるいは、未知な運動対象に対し適応させるための
動きをオペレータの手作業で行わせることは、エペレー
タの疲労が増大するおそれがあり、又、かかるＲＯＶの
制御にニューラルネットワークを適用した場合、オペレ
ータの手作業による動きを覚えて自動的にその動きをす
ることになるが、オペレータによる手作業は或る値に見
当をつけて操作するものであり、目標値からは離れたも
のとなっているため、この値をコントローラに制御目標
値として入力してＲＯＶを制御させても、ＲＯＶはニュ
ーラルネットワークが覚えた動きしかできない。However, in the control of the ROV, it is not possible for the operator to manually make a motion to adapt to the unexpected disturbance or to adapt to an unknown moving object. , The fatigue of the evaporator may increase, and when a neural network is applied to control the ROV, the operator's manual movement is remembered and the movement is automatically performed. Is operated with a certain value in mind and is far from the target value. Therefore, even if this value is input to the controller as the control target value and the ROV is controlled, Only the movements that the network has learned can be done.
【０００７】そこで、本発明は、ＲＯＶに与えられる一
定の指令による動きとは別の動きをニューラルネットワ
ークで学習させて自動的に行わせるようにしてオペレー
タの疲労を軽減するようにしようとするものである。In view of the above, the present invention attempts to reduce operator fatigue by allowing a neural network to learn a movement different from the movement given by a constant command given to the ROV and automatically performing the movement. Is.
【０００８】[0008]
【課題を解決するための手段】本発明は、上記課題を解
決するために、ニューラルネットワークで構築したコン
トローラに、一定の目標値と変化する目標値を制御目標
値として入力し、上記一定の目標値が変化する目標値に
なるように指令するコントローラからの信号でＲＯＶを
制御させる方法とし、又、ＲＯＶに指令を与えるコント
ローラからの指令を入力してＲＯＶの動きを予測する予
測部と、予測したＲＯＶの動きが目標値に対してどれだ
け近付いているかの評価をし且つ目標値に近付くように
上記コントローラのパラメータを調整させるようにする
評価部とを備えた構成とする。In order to solve the above problems, the present invention inputs a constant target value and a changing target value as a control target value to a controller constructed by a neural network, and the above-mentioned constant target value. A method of controlling the ROV with a signal from the controller that gives an instruction to change the value to a target value, and a prediction unit that inputs the instruction from the controller that gives the instruction to the ROV and predicts the movement of the ROV. The evaluation unit evaluates how the movement of the ROV approaches the target value and adjusts the parameter of the controller so as to approach the target value.
【０００９】[0009]
【作用】ＲＯＶのコントローラに、ＲＯＶに一定の動き
をさせる目標値のほかに、刻々と変化する目標値を制御
目標値として入力すると、コントローラからの指令でＲ
ＯＶが動作させられる。このＲＯＶの動きが目標値に対
してどけだけ近付いているかを評価して、目標値に近付
くように、上記一定の動きをさせる目標値を刻々変化さ
せるように調整することにより、これまでオペレータが
手作業で行っていた動きを自動的に行わせることができ
るようになる。When a target value that changes every moment is input as a control target value to the controller of the ROV, in addition to the target value that causes the ROV to perform a constant movement, R command is issued by the controller.
The OV is activated. By evaluating how close the movement of the ROV is to the target value, and adjusting so as to approach the target value so as to change the target value for performing the constant movement, the operator has been It will be possible to automatically perform the movements that were done manually.
【００１０】[0010]
【実施例】以下、本発明の実施例を図面を参照して説明
する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【００１１】図１は本発明の制御装置の概要を示すもの
で、１は制御対象となるＲＯＶ、４は制御目標値Ａが入
力されると自ら学習して所定の指令信号Ｂを出力するよ
うにニューラルネットワークで構築されているコントロ
ーラで、該コントローラ４からの指令信号Ｂに基づきＲ
ＯＶ１が動作させられる。５は指令信号Ｂを入力して該
指令信号Ｂに基づくＲＯＶ１の出力（動き）を予測する
ようにニューラルネットワークで構築されたＲＯＶ出力
予測部、６は目標値７に対してＲＯＶの出力予測値がど
れだけ近付いているかを評価し且つＲＯＶの出力予測値
が目標値に近付くようにコントローラ４のパラメータを
調整させて学習させるように評価結果をコントローラ４
に送るようにする評価部である。FIG. 1 shows an outline of a control device of the present invention. 1 is an ROV to be controlled and 4 is a self-learning control target value A is input so that a predetermined command signal B is output. In the controller constructed by the neural network, the R based on the command signal B from the controller 4.
OV1 is activated. Reference numeral 5 is a ROV output predicting unit constructed by a neural network so as to predict the output (motion) of the ROV 1 based on the command signal B. Reference numeral 6 is an ROV output predicted value with respect to a target value 7. Is evaluated and the evaluation result is adjusted by the controller 4 so that the parameters of the controller 4 are adjusted so that the predicted output value of the ROV approaches the target value.
It is an evaluation unit that is sent to.
【００１２】ＲＯＶ１の制御に際して、コントローラ４
に、制御目標値Ａとして、従来のレギュレータ問題の場
合と同様な一定の目標値Ｚのほかに、刻々変化するサー
ボ問題としての目標値Ｚ0 を入れてＺ−Ｚ0 として入力
し、この制御目標値Ｚ−Ｚ0が零となるように、すなわ
ち、ＺがＺ0 となるようにＲＯＶ１を動作させるための
指令信号Ｂをコントローラ４から出力し、ＲＯＶ１に入
力させる。たとえば、上記一定の目標値Ｚを、海底から
一定の高さで動くように指令する。目標値とし、Ｚ0 を
時間とともに刻々高度を変化するよう指令する目標値と
すると、ＲＯＶ１はＺがＺ0 となるような指令信号Ｂに
より刻々と高度を変化させて行く動作をする。上記変化
する目標値Ｚ0 を水平方向に変化するようにする目標値
にすると、ＲＯＶ１は左右方向へ刻々変化しながら航行
することになり、たとえば、海底に敷設させたケーブル
位置を見付ける作業に適用すれば、ケーブルの位置を容
易に検出できることになる。When controlling the ROV 1, the controller 4
In addition to the constant target value Z as in the case of the conventional regulator problem, the target value Z 0 as a servo problem that changes from moment to moment is input as the control target value A and input as Z-Z 0. A command signal B for operating the ROV 1 so that the target value Z−Z 0 becomes zero, that is, Z becomes Z 0, is output from the controller 4 and input to the ROV 1. For example, the constant target value Z is commanded to move at a constant height from the seabed. And the target value, when the target value command to change every moment altitude with the Z 0 time, ROV1 to the operation of Z goes alter the constantly advanced by a command signal B such that Z 0. When the above-mentioned changing target value Z 0 is set to a target value that changes in the horizontal direction, the ROV 1 sails while changing in the left-right direction momentarily, and is applied, for example, to the work of finding the cable position laid on the seabed. Then, the position of the cable can be easily detected.
【００１３】上記コントローラ４からＲＯＶ１に与えら
れた指令信号Ｂは、同時にニューラルネットワークで構
築されているＲＯＶ出力予測部５に入力され、ここから
ＲＯＶ１の動きと同じ動きが出力され、この予測された
ＲＯＶの動きが目標値７に近付いているか否かについて
の評価が評価部６でなされ、ＲＯＶ１の動きが目標値に
近付いていないときは、コントローラ４に対し目標値に
近付くようパラメータを調整させ、学習させるようにす
る。この操作を適宜繰り返すことによりコントローラ４
で目標値に合った値に修正された指令信号が出力され、
ＲＯＶ１は自動的に目標値に沿った動きをすることにな
る。The command signal B given to the ROV 1 from the controller 4 is simultaneously inputted to the ROV output predicting section 5 constructed by the neural network, and the same motion as the motion of the ROV 1 is outputted from this, and this predicting is performed. The evaluation unit 6 evaluates whether or not the movement of the ROV is close to the target value 7. When the movement of the ROV 1 is not close to the target value, the controller 4 is caused to adjust the parameter so as to approach the target value. Make them learn. By repeating this operation as appropriate, the controller 4
The command signal corrected to a value that matches the target value is output with
ROV1 will automatically move according to the target value.
【００１４】因に、刻々変化する目標値Ｚ0 を、図２に
示す如く、たとえば、深度が４０秒ごとに０．８と１．
０の間で変化するように定めた場合、オペレータが手動
でＺ0 の動きをさせると、ニューラルネットワークは、
このＺ0 の動きを覚えてその動作を自動的に行わせるこ
とが可能となる。しかし、上記オペレータが手動でＺ0
の動きをさせるのは一応の見当をつけて行うものである
ため、図２に示す如く曲線の位置の如く、目標値の深度
０．８と１．０から離れたものとなっている。したがっ
て、このＺ0 をコントローラ４に入力させてコントロー
ラ４からの指令信号ＢでＲＯＶ１を動作させたのでは、
ＲＯＶ１は図２に示す曲線の如き動きしかできないこと
になる。As shown in FIG. 2, for example, the target value Z 0, which changes every moment, is 0.8 and 1.
If the operator manually moves Z 0 , the neural network is
This movement of Z 0 can be learned and the movement can be automatically performed. However, the operator manually operates Z 0
Since the movement of is carried out with a temporary guess, it is away from the target depths of 0.8 and 1.0 like the position of the curve as shown in FIG. Therefore, if this Z 0 is input to the controller 4 and the ROV 1 is operated by the command signal B from the controller 4,
ROV1 can only move like the curve shown in FIG.
【００１５】この点、コントローラ４のパラメータを調
整させて何回も学習させることにより、図３に示す目標
値の線上で動きをさせることができることになる。In this respect, by adjusting the parameter of the controller 4 and learning it many times, it is possible to move on the line of the target value shown in FIG.
【００１６】[0016]
【発明の効果】以上述べた如く、本発明のＲＯＶの制御
方法及び装置によれば、ＲＯＶに一定の動きをさせるた
めの目標値のほかに、変化する動きをさせるための目標
値を制御目標値として、ニューラルネットワークで構築
されているコントローラに入力させ、該コントローラで
制御目標値が零となるようにＲＯＶを動作させるための
指令を求め、このコントローラからの指令信号でＲＯＶ
を動作させるようにするので、ＲＯＶをレギュレータ問
題の一定の動きしか自動的に行わせることができなかっ
た従来においてオペレータが手作業でＲＯＶに未知な動
作をさせていたことを自動的に行わせることができて、
オペレータの疲労を軽減することができるような自律的
制御を行わせることができると共に、オペレータがスラ
スタの故障等の予期しない外乱に遭遇した場合でも自律
的に適応させることができる、等の優れた効果を奏し得
る。As described above, according to the ROV control method and apparatus of the present invention, in addition to the target value for causing the ROV to perform a constant motion, the target value for causing the ROV to move is a control target. As a value, it is input to a controller constructed by a neural network, a command for operating the ROV so that the control target value becomes zero is obtained by the controller, and the ROV is supplied by the command signal from this controller.
Since the ROV can be made to automatically perform only a certain movement due to the regulator problem, the operator manually makes the ROV perform an unknown operation manually. You can
It is possible to perform autonomous control that can reduce operator fatigue, and it is also possible to autonomously adapt even when the operator encounters an unexpected disturbance such as thruster failure, etc. It can be effective.
【図１】本発明の実施例を示す概要図である。FIG. 1 is a schematic diagram showing an embodiment of the present invention.
【図２】学習しないときの目標値と動きの位置関係を示
す図である。FIG. 2 is a diagram showing a positional relationship between a target value and movement when learning is not performed.
【図３】学習したときの目標値と動きの位置関係を示す
図である。FIG. 3 is a diagram showing a positional relationship between a target value and movement when learning is performed.
【図４】ＲＯＶの一例を示す側面図である。FIG. 4 is a side view showing an example of ROV.
【図５】図４の平面図である。FIG. 5 is a plan view of FIG.
【図６】従来のＲＯＶ制御方式の概略図である。FIG. 6 is a schematic diagram of a conventional ROV control method.
１ ＲＯＶ ４ コントローラ ５ ＲＯＶ出力予測部 ６ 評価部 ７ 目標値 Ａ 制御目標値 Ｂ 指令信号 1 ROV 4 Controller 5 ROV Output Prediction Section 6 Evaluation Section 7 Target Value A Control Target Value B Command Signal
Claims (2)
トローラに、変化しない一定の目標値と変化する目標値
を制御目標値として入力し、該コントローラで上記一定
の目標値が上記変化する目標値となるようにＲＯＶを動
作させる指令信号を出力させ、この指令信号によりＲＯ
Ｖを動作させることを特徴とするＲＯＶの制御方法。1. A controller constructed by a neural network inputs a constant target value that does not change and a target value that changes as a control target value, and the controller sets the constant target value to the changing target value. A command signal for operating the ROV is output, and this command signal causes RO
A method for controlling an ROV, which comprises operating V.
トローラと、該コントローラからの指令信号により動作
させられるＲＯＶと、ニューラルネットワークで構築さ
れて上記コントローラからの指令信号を入力しＲＯＶの
動きを予測するＲＯＶ出力予測部と、該ＲＯＶ出力予測
部で予測されたＲＯＶの動きが目標値にどれだけ近付い
ているかを評価してその結果を上記コントローラに送る
ようにする評価部とからなることを特徴とするＲＯＶの
制御装置。2. A controller constructed by a neural network, an ROV operated by a command signal from the controller, and a ROV output forecast constructed by a neural network to predict the movement of the ROV by inputting a command signal from the controller. And an evaluation unit for evaluating how close the movement of the ROV predicted by the ROV output prediction unit is to a target value and sending the result to the controller. Control device.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27767092A JPH06107279A (en) | 1992-09-24 | 1992-09-24 | Control method and device of remotely operated vehicle@(3754/24)rov) |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27767092A JPH06107279A (en) | 1992-09-24 | 1992-09-24 | Control method and device of remotely operated vehicle@(3754/24)rov) |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06107279A true JPH06107279A (en) | 1994-04-19 |
Family
ID=17586668
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP27767092A Pending JPH06107279A (en) | 1992-09-24 | 1992-09-24 | Control method and device of remotely operated vehicle@(3754/24)rov) |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06107279A (en) |
-
1992
- 1992-09-24 JP JP27767092A patent/JPH06107279A/en active Pending
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