脇谷 伸講師にインタビュー!

脇谷 伸講師にインタビュー!

機械を思い通りに動かす仕組み「制御技術」に関する研究。

世の中の大半のモノは制御されている。汎用的に応用できる制御法を考える。

脇谷先生

 私は、大学院生の頃から「制御系設計」という分野をずっと研究しています。「制御」というのは、何かを思い通りに操ることです。制御対象に何か目標が与えられると、コントローラというものが入力を決めて、自動的に制御対象の出力が、その目標値になるようにしてくれる、そうした仕組みを「制御系(システム)」と呼びます。

 分かりやすい例として、エアコンを考えてみてください。リモコンの操作で23℃に設定すると、室温は勝手に23℃になりますね。そんな風に、何かアクションをして、なんらかの目標が達成されるところには、その対象となる機器類を制御するシステムが働いている訳ですが、私は、こうした制御の方法や考え方などを探求し、新たなものを開発していこうとしています。

 この「制御工学」と呼ばれる分野は、1800年代の後半から研究が進んできており、その技術はいろいろなところで産業応用されています。エアコンはもとより、航空宇宙、自動車やロボット、電気製品、工業機械など、いまや制御なしで動かないモノは世の中にほとんどないと言えるような状況です。
 そうしたなかでも、できるだけいろいろなものに、ひとつの手法でうまく適応できるようにならないか――そんな制御方法を我々はずっと探しています。

 もう少し具体的に説明をしましょう。制御の一連の流れではまず、目標値と制御対象の出力の差(誤差)を算出し、この誤差に応じてコントローラがこの誤差を小さくするように制御対象への入力を決定います。例えば、自動車の自動運転の場合、車速を10km/hから30km/hにしたいときに、アクセルを5度傾けたとしましょう。これは、コントローラが「目標車速と現在の車速との誤差(30km/h-10km/h = 20km/h)に基づいてアクセルを何度傾けるべきか?」ということをコントローラが自動的に判断したことを意味します。このコントローラの判断のメカニズムは、制御則と呼ばれる一種のアルゴリズムによって実現されます。詳しいことは後述しますが、このアルゴリズムには制御パラメータと呼ばれる、コントローラの良否を左右する重要なパラメータがあります。このパラメータは制御対象ごとに個別に調整する必要があるのですが、その調整は簡単ではなく、産業現場では熟練の人が経験に基づいてパラメータを決定するというというケースも多くあります。
 そして、こうしたパラメータが本当に正しいのかどうか、あるいは、状況が変わった場合でも同じでいいのか、といったところに、我々は注目します。

ものづくりのデジタル化に向けて開発が急がれる「データベース駆動型制御」。

 同じく、自動車を例に話を続けますと、路面がツルツルの場合と、アスファルト舗装されている場合とでは、同じ制御パラメータ、すなわち、制御パラメータが固定されていては、適切な走行とはならないことが容易に想像できると思います。

 他方、現在の産業界で使われている制御技術は、80%以上が「PID制御」と言われています。PID制御は、P(比例)とI(積分)とD(微分)の3つの常数を決めてしまえば、自動制御が達成されるというものなのですが、これは、制御対象の入力と出力に比例関係が成り立つような、単純な変化をする場合、いわゆる「線形」と呼ばれる状態のときには有効ですが、これらが比例関係にない場合、「非線形」と呼ばれる、入出力グラフが曲線を描くような状態のときには、あまり良好な制御結果を得ることができません。

 こうした事情から、産業界での応用を考えるならば、このPID制御を器にしながら、そのパラメータの値をうまく調整していくような、高性能な制御方法が必要になります。そこで、我々の研究では、アダプティブ(適応的)にパラメータを変えていく、つまり、いまやってることが正しいかどうかをコンピュータが判断して、間違っていたらそれが正しくなる方向に自分でパラメータを変えていく、というようなやり方を考えています。そうした制御が可能になれば、いろいろなものへの応用もできるでしょう。
 このように、適応的に、つまり、その場に応じてパラメータの値を調整していくという制御法は、「適応制御」や「セルフチューニング制御」と呼ばれます。

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 ところで、制御パラメータのチューニングには、制御対象の数理モデルをまず作りこのモデルに基づいてパラメータを決定する「モデルベース型制御器設計」と、制御対象から得られる入出力データを用いて、直接、制御パラメータを決定する「データ駆動型制御器設計」に大別されます。制御対象のモデルを作ると一言で言いますが、この作業はかなり大変で、制御対象に対する高度な知識が必要とされます。そのため、データ駆動型制御器設計は、そのようなモデリング作業からユーザが解放されるため、近年、制御系設計の分野で盛んに研究されています。そして、そのデータ駆動型の中でも、過去の入出力をデータベースに格納して、これらのデータを必要な時だけ利用して制御パラメータを調整し、さらに制御結果に基づいて制御パラメータを学習する「データベース駆動型制御」というものを、私が院生のときの指導教官であった本研究室の山本透先生が考案されました。ちょうど研究を始められた当時は、先生も私も本学の大学院教育研究科の所属だったのですが、先生が工学研究科に異動されるタイミングで、私も同研究科に移り、以来、この「データベース駆動型制御」を改良していく方向で、研究を進めています。

 さて、この研究の位置づけはいったいどんなものでしょうか。それを知る手がかりになるのが、2019年2月にスタートした、「広島大学デジタルものづくり教育研究センター」です。これは、広島県のひろしま産学共同研究拠点という施設内に設置されたもので、内閣府の「地方大学・地域産業創生交付金」および「地方創生推進交付金」を活用した産学連携システムです。前述の山本透先生は、その柱のひとつである「データ駆動型スマートシステム部門」の部門長をされています。このことから分かるように、我々の制御に関する研究というのは、喫緊の課題である「ものづくりのデジタル化」にも大きく関わっており、まさに次代を切り拓いていくような最先端の研究と言えるでしょう。

オフライン化学習というありそうでなかった新方式を考案し、産業応用を目指す。

 私が行っている研究が山本先生の研究と大きく違う点は、その学習の仕方にあります。先生の学習法は、その場でする「オンライン学習」ですが、それに対して、私の場合は、「オフライン学習」という方式を取ります。
 やはり自動車の例で考えてみてください。運転中に学習をする「オンライン学習」では、前述のように、ツルツルの道からアスファルト舗装の道へと道路の状態が変わった場合、運転しながら道路の状態に合わせて、車に搭載されたコントローラが勝手に条件を変えていきます。

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しかし、実は学習アルゴリズムというのは、常にうまくいくとは限らないこともあり,運転中に学習をするという行為は便利である反面、実用上、危険を伴うのではないかと考えた私は、学習はせずに、事前にそのツルツルの道とアスファルト舗装の道で安全に走行させたデータを取って、その実験データをデータベースに置いておくと、そのデータを使って、データベースが勝手にぐるぐると何回も学習をする、そんな方式を考えました。それが、「DD-FRIT(Data-Driven Fictitious Reference Iterative Tuning=一組の入出力データのみで高精度なデータベース駆動型制御器を設計できる制御手法)」というもので、山本先生の考案された「データベース駆動型制御」の拡張型として評価をいただいています。何も動かさずに、1回の実験データだけで学習ができるというところに、この方法の大きな特徴があり、ユニークで希少な研究のひとつに数えられています。

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 もちろん、オンライン、オフラインともにメリット・デメリットがあります。オンラインには、その危険性とともに、学習に長時間を要するというデメリットがあったところ、オフラインでは、そうした学習時間を削減することができる訳です。一方、オフライン学習は学習の際に取得したデータの情報を用いて学習するため、全くの未知の制御対象の変動(車の例ですと、砂利道が出現した場合など)には対応できませんので、このような場合はオンライン学習の方が有効です。そのため、現在では、オフライン学習とオンライン学習のハイブリット型のデータベース駆動型制御系の設計手法について研究を進めています。

 この研究がめざしているのは、産業応用です。そのためには、アウトプットの際に、世の中のひとたちが「使ってみよう」と思えるような形になっている必要があるため、前述したPIDの形は外せませんし、なるべくシンプルな形で、うまくいく方法を提案するということを意識しています。

 産業応用の際には、さまざまなハードルが待ち受けています。数式やシミュレーションでうまくいったことも、いざ実装となると、その機器に載せられないとか、熟練オペレータが築いてきた実績を前にして、やり方を変えることへの抵抗のようなものがあったりと、多くの困難があるのですが、それもまた、この研究のおもしろさでもあると思っています。制御によって、「自分が狙ったようにモノが動く」というのはやはり、とてもワクワクすることです。
 当初、教員になることを目指していた私が、もともと興味のあった制御の研究と、その分野の優れた研究者である山本先生に出会ったことで、工学畑に舵を切って、この研究を続けているのですから、人生は人との巡りあわせだと感じています。これを読んでいる皆さんのなかに、こうした研究に興味がわいたひとがいれば、どうぞ工学部の第二類(電気電子・システム情報系)に入ってきてください。第二類は、日本がずーっと強かった「ものづくり」の基礎を、電気を中心に学べるところです。自分が手を動かして、ゼロから何かを作って、最後に「制御」を入れてあげる。そうした全部を網羅して勉強ができる場所ですので、ものづくりを楽しみながらやってみたいというひとはぜひどうぞ。我々はそのための環境をきちんと用意してます。皆さんにとって私たちとの研究が良い巡り合わせになれば良いなと願っています。

 

 

 

脇谷 伸 講師
Shin Wakitani
システム制御論研究室 講師

2009年3月 広島大学 教育学部 第二類(科学文化教育系)  卒業
2011年3月 広島大学大学院 教育学研究科 科学文化教育学専攻 博士課程前期 修了
2013年11月 広島大学大学院 工学研究科 システムサイバネティクス専攻 博士課程後期 修了
2013年12月1日~2016年3月31日 東京農工大学大学院 工学研究院 助教
2016年4月1日~2018年9月30日 広島大学大学院 工学研究院 寄附講座 講師
2018年10月1日~ 広島大学大学院 工学研究科 講師


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