特開 2023-112849 制御装置、検査システム、制御方法、及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023112849

(43)【公開日】2023-08-15

(54)【発明の名称】制御装置、検査システム、制御方法、及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   B25J 9/10 20060101AFI20230807BHJP

【ＦＩ】

B25J9/10 A

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022014816

(22)【出願日】2022-02-02

(71)【出願人】

【識別番号】000006208

【氏名又は名称】三菱重工業株式会社

(71)【出願人】

【識別番号】304021417

【氏名又は名称】国立大学法人東京工業大学

(74)【代理人】

【識別番号】100149548

【弁理士】

【氏名又は名称】松沼 泰史

(74)【代理人】

【識別番号】100162868

【弁理士】

【氏名又は名称】伊藤 英輔

(74)【代理人】

【識別番号】100161702

【弁理士】

【氏名又は名称】橋本 宏之

(74)【代理人】

【識別番号】100189348

【弁理士】

【氏名又は名称】古都 智

(74)【代理人】

【識別番号】100196689

【弁理士】

【氏名又は名称】鎌田 康一郎

(72)【発明者】

【氏名】福家 康隆

(72)【発明者】

【氏名】小松 洋音

(72)【発明者】

【氏名】松澤 貴司

(72)【発明者】

【氏名】浅野 伸

(72)【発明者】

【氏名】只野 耕太郎

(72)【発明者】

【氏名】入江 航士朗

(72)【発明者】

【氏名】リー・チャンヴェッチャロー

【テーマコード（参考）】

3C707

【Ｆターム（参考）】

3C707AS14

3C707BS18

3C707CY06

3C707CY12

3C707CY29

3C707HS26

3C707HS27

3C707HT04

3C707HT09

3C707HT20

3C707KS10

3C707KS16

3C707KS28

3C707KS36

3C707KT01

3C707KT03

3C707KV06

3C707LS15

3C707LT06

3C707LV19

3C707LW12

3C707MT04

(57)【要約】

【課題】長尺柔軟ロボットの姿勢をより正確に調節可能な制御装置を提供する。
【解決手段】１ユニットごとに所望の１曲率に屈曲可能な複数のユニットが連結されてなる長尺柔軟ロボットと、前記ユニットの姿勢を調節可能な姿勢用アクチュエータとを備える検査装置の制御装置は、予め決定された経路に沿って進行する前記ユニットそれぞれの代表点の位置からなる目標姿勢を特定する目標姿勢特定部と、前記ユニットの前記目標姿勢を入力とし、前記姿勢用アクチュエータの操作量を出力とする学習モデルを用いて、前記ユニットを前記目標姿勢にするための操作量を決定する操作量決定部と、を備える。
【選択図】図９

【特許請求の範囲】

【請求項1】

１ユニットごとに所望の１曲率に屈曲可能な複数のユニットが連結されてなる長尺柔軟ロボットと、前記ユニットの姿勢を調節可能な姿勢用アクチュエータとを備える検査装置の制御装置であって、
予め決定された経路に沿って進行する前記ユニットそれぞれの代表点の位置からなる目標姿勢を特定する目標姿勢特定部と、
前記ユニットの前記目標姿勢を入力とし、前記姿勢用アクチュエータの操作量を出力とする学習モデルを用いて、前記ユニットを前記目標姿勢にするための操作量を決定する操作量決定部と、
を備える制御装置。

【請求項2】

前記代表点の三次元位置を計測する位置計測センサから取得した前記代表点の位置と、前記姿勢用アクチュエータの操作量とに基づいて、前記学習モデルを構築する学習部を更に備える、
請求項１に記載の制御装置。

【請求項3】

前記学習部は、
前記姿勢用アクチュエータの操作量を入力とし、前記代表点の位置を出力とする順運動学モデルから、各ユニットの先端の速度を前記姿勢用アクチュエータの操作速度に変換する感度マトリクスを表すヤコビ行列を求め、
前記ヤコビ行列を用いて前記ユニットを前記目標姿勢に近づけるための学習用操作量を決定し、
前記学習用操作量で操作後の前記ユニットの姿勢と、前記目標姿勢との誤差が小さくなるように前記ヤコビ行列から各ユニットの先端の速度を計算し、操作機器を使って手動でインチングした場合に、インチング後の前記ユニットの前記代表点の位置と、前記姿勢用アクチュエータの操作量とに基づいて、前記学習モデルを学習する、
請求項２に記載の制御装置。

【請求項4】

前記学習部は、
前記姿勢用アクチュエータの操作量を入力とし、前記代表点の位置を出力とする順運動学モデルから、各ユニットの先端の速度を前記姿勢用アクチュエータの操作速度に変換する感度マトリクスを表すヤコビ行列を求め、
前記学習モデルを用いて前記ユニットを前記目標姿勢に近づけるための学習用操作量を決定し、
前記位置計測センサからリアルタイムで取得した前記ユニットの前記代表点の位置と、前記目標姿勢との偏差から、前記ヤコビ行列を使って前記学習用操作量を逐次、補正するとともに、補正後の前記学習用操作量と、前記ユニットの前記代表点の位置とに基づいて、前記学習モデルを自動的にリアルタイムで更新する、
請求項２に記載の制御装置。

【請求項5】

請求項１から４の何れか一項に記載の制御装置と、
前記検査装置と、
を備える検査システム。

【請求項6】

１ユニットごとに所望の１曲率に屈曲可能な複数のユニットが連結されてなる長尺柔軟ロボットと、前記ユニットの姿勢を調節可能な姿勢用アクチュエータとを備える検査装置の制御方法であって、
予め決定された経路に沿って進行する前記ユニットそれぞれの代表点の位置からなる目標姿勢を特定するステップと、
前記ユニットの前記目標姿勢を入力とし、前記姿勢用アクチュエータの操作量を出力とする学習モデルを用いて、前記ユニットを前記目標姿勢にするための操作量を決定するステップと、
を有する制御方法。

【請求項7】

１ユニットごとに所望の１曲率に屈曲可能な複数のユニットが連結されてなる長尺柔軟ロボットと、前記ユニットの姿勢を調節可能な姿勢用アクチュエータとを備える検査装置に、
予め決定された経路に沿って進行する前記ユニットそれぞれの代表点の位置からなる目標姿勢を特定するステップと、
前記ユニットの前記目標姿勢を入力とし、前記姿勢用アクチュエータの操作量を出力とする学習モデルを用いて、前記ユニットを前記目標姿勢にするための操作量を決定するステップと、
を実行させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、例えば産業用プラントの検査分野における制御装置、検査システム、制御方法、及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

狭隘部の検査に用いられるロボットが知られている。このようなロボットは、例えば、狭隘な場所を通って最終目的地に到達可能なように、多関節構造などを有し、長尺で柔軟に屈曲可能に構成されている。以下、このような構成を有するロボットを、「長尺柔軟ロボット」とも記載する。

【0003】

特許文献１には、検査対象物の内部において予め定めたルートに沿ってロボットを移動させる駆動制御装置が開示されている。このロボットは複数のチューブを連結させた構成となっている。駆動制御装置は、各チューブに固定されたワイヤを姿勢用アクチュエータで操作することにより、ルートに沿ってチューブの姿勢が時々刻々と変化するように調節する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】国際公開第２０２０／０９０９５９号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、従来の技術では、ワイヤのテンションによる伸び、ワイヤと各チューブに設けられたワイヤの挿通孔との摩擦によるテンションの減衰、ワイヤ荷重及び伸びの非線形性、ワイヤの特性のばらつき等の様々な要因により、駆動制御装置がルートに沿うように設定したチューブの目標姿勢と、実際のチューブの姿勢とがずれてしまう可能性があった。

【0006】

本開示は、このような課題に鑑みてなされたものであって、長尺柔軟ロボットの姿勢をより正確に調節可能な制御装置、検査システム、制御方法、及びプログラムを提供する。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示の一態様によれば、１ユニットごとに所望の１曲率に屈曲可能な複数のユニットが連結されてなる長尺柔軟ロボットと、前記ユニットの姿勢を調節可能な姿勢用アクチュエータとを備える検査装置の制御装置は、予め決定された経路に沿って進行する前記ユニットそれぞれの代表点の位置からなる目標姿勢を特定する目標姿勢特定部と、前記ユニットの前記目標姿勢を入力とし、前記姿勢用アクチュエータの操作量を出力とする学習モデルを用いて、前記ユニットを前記目標姿勢にするための操作量を決定する操作量決定部と、を備える。

【0008】

本開示の一態様によれば、検査システムは、上述の態様に係る制御装置と、検査装置と、を備える。

【0009】

本開示の一態様によれば、１ユニットごとに所望の１曲率に屈曲可能な複数のユニットが連結されてなる長尺柔軟ロボットと、前記ユニットの姿勢を調節可能な姿勢用アクチュエータとを備える検査装置の制御方法は、予め決定された経路に沿って進行する前記ユニットそれぞれの代表点の位置からなる目標姿勢を特定するステップと、前記ユニットの前記目標姿勢を入力とし、前記姿勢用アクチュエータの操作量を出力とする学習モデルを用いて、前記ユニットを前記目標姿勢にするための操作量を決定するステップと、を有する。

【0010】

本開示の一態様によれば、プログラムは、１ユニットごとに所望の１曲率に屈曲可能な複数のユニットが連結されてなる長尺柔軟ロボットと、前記ユニットの姿勢を調節可能な姿勢用アクチュエータとを備える検査装置に、予め決定された経路に沿って進行する前記ユニットそれぞれの代表点の位置からなる目標姿勢を特定するステップと、前記ユニットの前記目標姿勢を入力とし、前記姿勢用アクチュエータの操作量を出力とする学習モデルを用いて、前記ユニットを前記目標姿勢にするための操作量を決定するステップと、を実行させる。

【発明の効果】

【0011】

本開示に係る制御装置、検査システム、制御方法、及びプログラムによれば、長尺柔軟ロボットの姿勢をより正確に調節することができる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】第１の実施形態に係る検査システムの全体構成を示す図である。

【図2】第１の実施形態に係る検査装置の構成を示す第１の図である。

【図3】第１の実施形態に係る検査装置の構成を示す第２の図である。

【図4】第１の実施形態に係る検査装置の構成を示す第３の図である。

【図5】第１の実施形態に係る検査装置の構成を示す第４の図である。

【図6】第１の実施形態に係る検査装置の構成を示す第５の図である。

【図7】第１の実施形態に係る検査装置の構成を示す第６の図である。

【図8】第１の実施形態に係る制御装置のハードウェア構成を示す図である。

【図9】第１の実施形態に係るＣＰＵの機能構成を示す第１の図である。

【図10】第１の実施形態に係るＣＰＵの機能構成を示す第２の図である。

【図11】第１の実施形態に係るＣＰＵの学習モードの処理フローを示す図である。

【図12】第１の実施形態に係るＣＰＵの制御モードの処理フローを示す図である。

【図13】第１の実施形態に係る制御装置の効果を説明する第１の図である。

【図14】第１の実施形態に係る制御装置の効果を説明する第２の図である。

【図15】第２の実施形態に係るＣＰＵの機能構成を示す図である。

【図16】第２の実施形態に係る制御装置の機能を説明する第１の図である。

【図17】第２の実施形態に係るＣＰＵの学習モードの処理フローを示す図である。

【図18】第２の実施形態に係る制御装置の機能を説明する第２の図である。

【図19】第３の実施形態に係る制御装置の機能を説明する図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

＜第１の実施形態＞
以下、第１の実施形態に係る制御装置及びこれを備える検査システムについて、図１～図１３を参照しながら説明する。

【0014】

（検査システムの全体構成の概要）
図１は、第１の実施形態に係る検査システムの全体構成を示す図である。
図１に示す検査システム１は、狭隘部（例えば、ガスタービンや蒸気タービンなどの内部）の検査に用いられる。

【0015】

図１に示すように、検査システム１は、制御装置１０と、検査装置５とを備える。検査システム１は、検査装置５の制御に用いるモデルを学習する学習モードと、学習済みモデルを用いて検査装置５を制御する制御モードとの２つのモードの何れかで稼働する。なお、検査システム１は、学習モード時のみ、位置計測センサ７を更に備える。

【0016】

（検査装置の構成）
まず、検査装置５について、図２～図７を参照しながら詳しく説明する。
検査装置５は、検査対象内部に挿入して検査対象（ガスタービン等）の内部を確認することが可能な装置である。本実施形態の検査装置５は、検査用ケーブル６１（図３）と、長尺柔軟ロボット６を備えている。

【0017】

まず、図２を参照しながら、長尺柔軟ロボット６の全体構成について説明する。
長尺柔軟ロボット６は、複数のユニットＵが直列に連結されてなるチューブ６２を有する。ユニットＵは、複数箇所で屈曲可能な多関節構造を有し、所定の範囲（例えば、９０°までの範囲）で、所望の方向に屈曲可能な構造とされている。ただし、後述する構造に基づき、１つのユニットＵは１曲率でのみ屈曲可能であり、１ユニットだけで２曲率の形状（例えばＳ字の形状）に変形することはできない。

【0018】

各ユニットＵは、連結部Ｌ（図２の黒点で示す部分）にて直列に連結される。また、本実施形態においては、１つのユニットＵは、例えば３つの節Ｓからなる。各ユニットＵの境界（連結部Ｌ）及び各節Ｓの境界はフランジ６３２で区切られている。

【0019】

長尺柔軟ロボット６の先端からは、検査用ケーブル６１（図３）の先端に設けられたセンサ６１２が挿出される。

【0020】

次に、図３～図７を参照しながら検査用ケーブル６１及び長尺柔軟ロボット６の構成について詳しく説明する。
検査用ケーブル６１は、柔軟性の高いケーブル本体６１１と、センサ６１２とを有している。ケーブル本体６１１は、作業者によって操作部（不図示）が操作されることで、ケーブル本体６１１の延びる方向であるケーブル延在方向に対して交差する任意の方向に屈曲可能である。ケーブル本体６１１は、チューブ６２とは別の部材であって、チューブ６２に対して着脱可能に固定されている。ケーブル本体６１１には、長尺柔軟ロボット６とは別に単独で駆動させることが可能なように、ケーブル移動用のアクチュエータ（不図示）が設けられている。

【0021】

センサ６１２は、ケーブル本体６１１の先端に固定されている。センサ６１２及びケーブル本体６１１はチューブ６２（後述）に内蔵されている。本実施形態のセンサ６１２は、検査対象の内部を撮像可能なカメラである。センサ６１２で撮像された映像や画像等の撮像データは、ケーブル本体６１１におけるセンサ６１２が設けられていない側の端部（後端）から延びるケーブルを介して、カメラ画像モニタ等に送られる。本実施形態の検査用ケーブル６１としては、例えば、直接目視出来ない奥まった部位の観察や検査をするボアスコープ（工業用内視鏡）が用いられる。

【0022】

なお、長尺柔軟ロボット６（チューブ６２）は、屈曲可能構造を有するものであればよく、例えば、柔軟性の高い部材が複数繋がれた多関節構造を有する蛇型のロボット等であってもよい。

【0023】

また、センサ６１２は、本実施形態のようにカメラであることに限定されるものではない。例えば、本実施形態のセンサ６１２は、寸法計測機能（例えば、三次元位相計測）を有するセンサ６１２や、温度や傷の有無を測定可能なセンサ６１２であってもよい。

【0024】

長尺柔軟ロボット６は、チューブ６２と、姿勢用アクチュエータ６５と、進退用アクチュエータ６７と、を備えている。

【0025】

チューブ６２は、図３に示すように、検査用ケーブル６１が挿通可能な中空部が内部に形成されている。チューブ６２は、可撓性を有している。チューブ６２は、複数箇所で屈曲可能な多関節構造とされている。したがって、チューブ６２は、チューブ６２の延びる方向であるチューブ延在方向に対して交差する任意の方向に屈曲可能とされている。なお、チューブ６２の各関節部は、曲げやすい一方で、ねじりにくく圧縮されにくい構造とされていることが好ましい。チューブ６２の外径は、検査対象の狭隘部に挿入可能な大きさ（例えば１０ｍｍφ）とされている。チューブ６２には、ケーブル本体６１１が着脱可能とされている。本実施形態のチューブ６２は、複数のチューブ本体６３が連結されることで構成されている。１つのチューブ本体６３は、図２に示す１つの節Ｓに相当する。

【0026】

複数のチューブ本体６３は、チューブ本体６３の延びている方向に並んで配置され、互いに連結されている。チューブ本体６３は、図４に示すように、両端が開口した筒状部６３１と、筒状部６３１の両端の外周面から径方向の外側に向かって突出するフランジ６３２とを有している。筒状部６３１は、内部に検査用ケーブル６１が挿通可能な円筒状をなしている。筒状部６３１は、例えば複数のスリット（不図示）が形成され、任意の方向に屈曲可能とされている。フランジ６３２は、円環状をなして筒状部６３１と一体に形成されている。

【0027】

図３に示すように、姿勢用アクチュエータ６５は、チューブ６２の姿勢を調節可能とされている。ここで、チューブ６２の姿勢とは、チューブ延在方向と交差する仮想面上でのチューブ６２の先端の位置及び向きである。本実施形態の姿勢用アクチュエータ６５は、チューブ６２の基端（後端）に固定されている。姿勢用アクチュエータ６５は、図７に示すように、複数のワイヤ６５１と、筐体部６５２と、プーリ６５３と、ワイヤ駆動部６５４と、ワイヤ荷重検出部６５５と、を有している。

【0028】

図４に示すように、複数のワイヤ６５１は、１つのチューブ本体６３に対して複数（本実施形態では、例えば３本）設けられている。ワイヤ６５１の先端は、チューブ本体６３の先端面に固定されている。ワイヤ６５１は、図５に示すように、１つのチューブ本体６３の先端面に対して位相をずらすように（例えば１２０度）、互いに離れて固定されている。また、ワイヤ６５１は、隣接するチューブ本体６３ごとに位相をずらして配置されている。したがって、図６に示すように、先端側に配置された一のチューブ本体６３（チューブ本体６３Ａ）に対して、基端側で隣接する別のチューブ本体６３（チューブ本体６３Ｂ）では、ワイヤ６５１の固定位置が所定角度（例えば４０度）ずれている。各チューブ本体６３には、ワイヤ６５１を挿通させるためのワイヤ挿通孔６３３が形成されている。なお、ワイヤ６５１の先端には、ワイヤ挿通孔６３３の直径よりも大径の球状部が設けられており、ワイヤ６５１はこの球状部によってワイヤ挿通孔６３３からの抜け止めが抑制される（チューブ本体６３の端面に固定される）構成であってもよい。

【0029】

図７に示すように、筐体部６５２は、チューブ６２の基端に固定されている。筐体部６５２は、内部にワイヤ６５１の一端が収容されている。筐体部６５２には、チューブ６２の基端から飛び出しているケーブル本体６１１が挿通可能な筐体貫通孔６５２Ａが形成されている。筐体貫通孔６５２Ａは、筐体部６５２を貫通するように形成されている。

【0030】

プーリ６５３は、筐体部６５２内に回転可能な状態で取り付けられている。プーリ６５３は、筐体部６５２内で、ワイヤ６５１の延びている方向を反転させている。プーリ６５３は、ワイヤ６５１ごとに設けられている。つまり、プーリ６５３は、一つのワイヤ６５１に対して一つ設けられている。プーリ６５３は、筐体貫通孔６５２Ａを囲むように互いに離れて複数設けられている。

【0031】

ワイヤ駆動部６５４は、筐体部６５２内に固定されている。ワイヤ駆動部６５４は、ワイヤ６５１ごとに設けられている。つまり、ワイヤ駆動部６５４は、一つのワイヤ６５１に対して一つ設けられている。ワイヤ駆動部６５４は、ワイヤ６５１においてチューブ本体６３と固定されていない側の端部であるワイヤ６５１の基端に対して、ワイヤ荷重検出部６５５を介して繋がっている。ワイヤ駆動部６５４は、ワイヤ６５１をプーリ６５３に対して進退させることが可能とされている。ワイヤ駆動部６５４としては、例えば、電動スライダや電動シリンダやボールねじが用いられる。

【0032】

ワイヤ荷重検出部６５５は、ワイヤ６５１の基端とワイヤ駆動部６５４との間に配置されている。ワイヤ荷重検出部６５５は、ワイヤ６５１に生じる荷重（ワイヤ引張力）を測定し、測定結果をワイヤ駆動部６５４に送っている。送られた測定結果が過大であると判断される値（例えば、ワイヤ６５１に損傷を与えるような値）以上の場合には、ワイヤ駆動部６５４はワイヤ６５１を緩めるように駆動される。また、送られた測定結果が過少であると判断される値（例えば、ワイヤ６５１が撓んでいるとみなせる値）以下の場合には、ワイヤ駆動部６５４はワイヤ６５１を緩まない程度に張るように駆動される。ワイヤ荷重検出部６５５は、例えば、荷重を直接測定可能なロードセルであってもよい。また、代替手段として、ワイヤ駆動部６５４でのモータ電流値に基づいて間接的に荷重を測定してもよい。

【0033】

また、姿勢用アクチュエータ６５は、複数のチューブ本体６３の中でも先端に近い位置に配置された一部のチューブ本体６３を駆動する。姿勢用アクチュエータ６５によって駆動されるチューブ本体６３は、一つであってもよく、複数であってもよい。本実施形態のチューブ６２は、図３に示すように、姿勢用アクチュエータ６５によって駆動される能動部６２Ａと、姿勢用アクチュエータ６５によって駆動されない従動部６２Ｂとに分けられる。

【0034】

能動部６２Ａでは、各チューブ本体６３のフランジ６３２にワイヤ６５１が固定されている。能動部６２Ａは、チューブ６２において先端から所定の長さの領域である。ここで、所定の長さとは、所望の検査範囲に到達可能な長さである。

【0035】

従動部６２Ｂは、能動部６２Ａの動きに追従して可動する。従動部６２Ｂでは、各チューブ本体６３のフランジ６３２にワイヤ６５１が固定されていない。従動部６２Ｂは、チューブ６２において基端から能動部６２Ａまでの領域である。本実施形態の従動部６２Ｂは、筐体部６５２と能動部６２Ａとには挟まれた領域である。

【0036】

進退用アクチュエータ６７は、チューブ６２を進退させることが可能とされている。ここで、チューブ６２の進退とは、チューブ延在方向に対してチューブ６２を移動させることである。本実施形態の進退用アクチュエータ６７は、チューブ６２が固定された筐体部６５２を移動可能とされている。進退用アクチュエータ６７は、ガイドレール６７２と、進退駆動部６７１と、を有している。

【0037】

進退駆動部６７１は、ガイドレール６７２上を移動する。進退駆動部６７１には、筐体部６５２が固定されている。進退駆動部６７１は、例えば、電動スライダである。検査対象に近づくように進退駆動部６７１がガイドレール６７２上を移動することで、チューブ６２が検査対象の内部の奥深くまで挿入される。逆に、検査対象から離れるように進退駆動部６７１がガイドレール６７２上を移動することで、チューブ６２が検査対象の内部の奥から入口付近まで移動される。

【0038】

（位置計測センサの構成）
位置計測センサ７（図１）は、学習時に長尺柔軟ロボット６の各ユニットＵの代表点の位置を計測する。代表点は、例えば、能動部６２Ａとなる各ユニットＵの先端、及び中央位置に設定される。また、図１に示すように、各代表点には位置計測用のマーカ７１が取り付けられる。

【0039】

本実施形態に係る位置計測センサ７は、カメラである。位置計測センサ７であるカメラは、撮影した画像から、マーカ７１が取り付けられている位置、すなわち、各ユニットＵの代表点の位置を示す三次元座標を計測する。計測した三次元座標は、制御装置１０に出力される。なお、位置計測センサ７は代表点の位置を計測可能であればどのようなセンサであってもよい。例えば、他の実施形態において、位置計測センサ７は、レーザスキャナ、ＬｉＤＡＲ等である。また、形状や色などの特徴から各ユニットの代表点が識別可能である場合、マーカ７１を省略してもよい。

【0040】

（制御装置のハードウェア構成）
図８は、第１の実施形態に係る制御装置のハードウェア構成を示す図である。
図８に示すように、制御装置１０は、ＣＰＵ１００と、通信インタフェース１０１と、メモリ１０２と、入力装置１０３と、出力装置１０４と、ストレージ１０５とを備えている。

【0041】

ＣＰＵ１００は、予め用意されたプログラムに従って動作することで、種々の機能を発揮する。ＣＰＵ１００の機能の詳細については、後述する。

【0042】

通信インタフェース１０１は、例えば、長尺柔軟ロボット６及び他の端末装置との接続インタフェースである。

【0043】

メモリ１０２は、いわゆる主記憶装置であって、ＣＰＵ１００の処理に必要な記憶領域を提供する。

【0044】

入力装置１０３は、オペレータからの操作を受け付ける装置であって、例えば、マウス、キーボード、タッチセンサなどである。

【0045】

出力装置１０４は、オペレータに各種情報を出力するための装置であって、ディスプレイ、スピーカなどである。

【0046】

ストレージ１０５は、いわゆる補助記憶装置であって、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等である。

【0047】

（制御装置の機能構成）
図９は、第１の実施形態に係るＣＰＵの機能構成を示す第１の図である。
図１０は、第１の実施形態に係るＣＰＵの機能構成を示す第２の図である。
次に、ＣＰＵ１００の機能について図９～図１０を参照しながら説明する。
また、本実施形態に係るＣＰＵ１００は、長尺柔軟ロボット６の制御に用いるモデル（後述の学習モデルＭ１）を学習する学習モードと、学習済みモデルを用いて長尺柔軟ロボット６の制御を行う制御モードとを有する。
まず、制御モード時におけるＣＰＵ１００の機能構成について図９を参照しながら説明する。制御モード時におけるＣＰＵ１００は、図９に示すように、目標姿勢特定部１００１、操作量決定部１００２、及び出力部１００４としての機能を有する。

【0048】

目標姿勢特定部１００１は、制御モードにおいて、予め決定された経路に沿って進行する長尺柔軟ロボット６の各ユニットＵの目標姿勢を特定する。経路は、例えば既知の経路生成装置（不図示）が検査対象の内部構造に応じて決定したものである。目標姿勢は、例えば、各ユニットＵの代表点の三次元座標で表される。目標姿勢特定部１００１は、長尺柔軟ロボット６が経路上を進行するごとに各ユニットＵの代表点の位置が経路上に一致するように、各ユニットＵの目標姿勢を特定する。ここで、目標姿勢特定部１００１は、長尺柔軟ロボット６が経路の進入位置から目標位置まで進行する各ステップにおける各ユニットＵの目標姿勢を時刻歴で出力する。

【0049】

操作量決定部１００２は、制御モードにおいて、各ユニットＵの目標姿勢を入力とし、姿勢用アクチュエータ６５の操作量を出力とする学習モデルＭ１を用いて、各ユニットＵを目標姿勢にするための操作量（以下、「制御用操作量」とも記載する。）を決定する。学習モデルＭ１は、姿勢用アクチュエータの操作量と長尺柔軟ロボット６の関節姿勢との関係を学習したモデルであり、後述の学習部１００３によって学習済みのものが用いられる。操作量とは、具体的には、姿勢用アクチュエータ６５（ワイヤ駆動部６５４）による各ワイヤ６５１の引き量である。ここで、操作量決定部１００２は、長尺柔軟ロボット６が経路の進入位置から目標位置まで進行する各ステップの操作量を時刻歴で出力する。長尺柔軟ロボット６の関節姿勢とは、各ユニットＵの代表点の位置で表される。

【0050】

出力部１００４は、制御モードにおいて、操作量決定部１００２が決定した制御用操作量の時刻歴を長尺柔軟ロボット６実機への制御信号として出力する。

【0051】

次に、学習モード時におけるＣＰＵ１００の機能構成について図１０を参照しながら説明する。学習モード時におけるＣＰＵ１００は、図１０に示すように、学習部１００３、及び出力部１００４としての機能を有する。

【0052】

学習部１００３は、長尺柔軟ロボット６の姿勢用アクチュエータ６５の操作量と、位置計測センサ７が計測した各ユニットＵの代表点の位置（三次元座標）とに基づいて、学習モデルＭ１を構築する。学習モデルＭ１は、長尺柔軟ロボット６の姿勢（各ユニットＵの代表点の位置）を入力とし、ワイヤ６５１の操作量を出力とするニューラルネットワークである。また、学習モードでは、操作量決定部１００２に代えて、学習部１００３が姿勢用アクチュエータ６５の操作量（以下、「学習用操作量」とも記載する。）を決定する。

【0053】

出力部１００４は、学習モードにおいて、学習部１００３が決定した学習用操作量を長尺柔軟ロボット６実機への制御信号として出力する。

【0054】

（学習モードの処理フロー）
図１１は、第１の実施形態に係るＣＰＵの学習モードの処理フローを示す図である。
以下、図１１を参照しながらＣＰＵ１００の学習モードにおける処理の流れを詳しく説明する。

【0055】

まず、学習部１００３は、姿勢用アクチュエータ６５の学習用操作量を決定する（ステップＳ１）。このとき、学習部１００３は、例えば学習用操作量の値をランダムに決定する。また、学習部１００３が決定した学習用操作量は、出力部１００４から長尺柔軟ロボット６実機への制御信号として出力される。そうすると、長尺柔軟ロボット６は、制御信号にしたがい各ユニットＵの姿勢を変化させる。

【0056】

次に、学習部１００３は、学習用操作量のセットＷｉ（ｉ＝１～Ｎ、Ｎ：ワイヤ数）に対する、長尺柔軟ロボット６の各ユニットＵの代表点の位置のセット｛ｘ_ｊ，ｙ_ｊ，ｚ_ｊ｝（ｊ＝１～Ｍ、Ｍ＝代表点の数）を、位置計測センサ７から取得する（ステップＳ２）。

【0057】

学習部１００３は、学習用操作量のセットＷｉと、この学習用操作量Ｗｉに対する各ユニットＵの代表点の位置のセット｛ｘ_ｊ，ｙ_ｊ，ｚ_ｊ｝とからなる学習データを複数取得する。そして、学習部１００３は、取得した学習データに基づいて、学習モデルＭ１を構築する（ステップＳ３）。学習部１００３は、例えば、ＤＮＮ（deep neural network）を用いて学習モデルＭ１を構築する。

【0058】

また、学習部１００３は、構築した学習モデルＭ１をストレージ１０５に保存する（ステップＳ４）。

【0059】

（制御モードの処理フロー）
図１２は、第１の実施形態に係るＣＰＵの制御モードの処理フローを示す図である。
以下、図１２を参照しながらＣＰＵ１００の制御モードにおける処理の流れを詳しく説明する。

【0060】

まず、目標姿勢特定部１００１は、長尺柔軟ロボット６が予め決定された経路の進入位置から目標位置まで進行する各ステップにおける各ユニットＵの目標姿勢の時刻歴を特定する（ステップＳ１０）。

【0061】

次に、操作量決定部１００２は、ストレージ１０５に保存されている、学習部１００３により構築された学習モデルＭ１に、目標姿勢特定部１００１が特定した目標姿勢を入力する。そうすると、学習モデルＭ１から、目標姿勢に対する姿勢用アクチュエータ６５の操作量が出力される。操作量決定部１００２は、学習モデルＭ１から出力された操作量に基づいて、目標姿勢の時刻歴に対応する、制御用操作量の時刻歴を決定する（ステップＳ１１）。

【0062】

次に、出力部１００４は、操作量決定部１００２が決定した制御用操作量の時刻歴を、長尺柔軟ロボット６実機への制御信号として出力する（ステップＳ１２）。そうすると、姿勢用アクチュエータ６５は、各ステップにおいて、制御用操作量の時刻歴にしたがって各ワイヤ６５１を操作する。これにより、長尺柔軟ロボット６は、経路を進行するに従い、経路に沿うように姿勢を変えることができる。

【0063】

（効果）
図１３～図１４を参照しながら、学習モデルＭ１を用いて長尺柔軟ロボット６の制御を行った場合の効果について説明する。
ここでは、本実施形態に係る制御装置１０と、従来技術の制御装置（例えば、特許文献１に記載の駆動制御装置）とのそれぞれに複数の目標姿勢を与えて、長尺柔軟ロボット６の姿勢を制御させた。図１３は、各目標姿勢に対する、長尺柔軟ロボット６の実際の姿勢の誤差を示している。目標姿勢に対する実際の姿勢の誤差（ＲＭＳＥ）は、以下の式（１）で求める。式（１）において、｛ｘ_ｊ，ｙ_ｊ，ｚ_ｊ｝は位置計測センサ７で計測した長尺柔軟ロボット６の代表点の三次元座標（実際の姿勢）、｛ｘ_{ｊ，ｒｅｆ}，ｙ_{ｊ，ｒｅｆ}，ｚ_{ｊ，ｒｅｆ}｝は目標姿勢、Ｍは代表点の数を表す。

【0064】

【数1】

【0065】

従来の制御装置では、各ユニットＵ及び検査用ケーブル６１の重量や、ワイヤ６５１の伸び及び摩擦、個々のワイヤ６５１の特性等の外乱については考慮されていなかった。これに対し、本実施形態に係る制御装置１０は、実際の長尺柔軟ロボット６の姿勢と操作量との関係を学習することにより、これらの外乱を内包した学習モデルＭ１を構築することができる。この結果、本実施形態に係る制御装置１０は、図１３に示すように、全ての目標姿勢について従来の制御装置と比較して大幅に誤差を低減することが可能となった。

【0066】

また、図１４は、ある目標姿勢について、長尺柔軟ロボット６の各代表点の位置の誤差を示したものである。図１４に示すように、従来の制御装置では、上記した外乱が考慮されていないため、各代表点の位置が目標姿勢から大きくずれてしまう結果となった。これに対し、本実施形態に係る制御装置１０は、全ての代表点について、目標姿勢との誤差を大きく低減することができた。

【0067】

以上のように、第１の実施形態に係る制御装置１０、及びこれを備える検査システム１によれば、長尺柔軟ロボット６の姿勢をより正確に調節することができる。

【0068】

＜第２の実施形態＞
次に、本開示の第２の実施形態に係る制御装置及びこれを備える検査システムについて、図１５～図１７を参照しながら説明する。
上述の実施形態と共通の構成要素には同一の符号を付して詳細説明を省略する。

【0069】

第１の実施形態では、学習モード時に、操作量決定部１００２が姿勢用アクチュエータ６５の操作量の値をランダムに決定した。つまり、第１の実施形態に係る制御装置１０において、学習対象となる長尺柔軟ロボット６の姿勢に制限を設けていなかった。しかしながら、実際には検査対象の内部における経路は有限であるから、経路に沿って移動する際に取り得る姿勢に絞って学習をした方が効率的であると考えられる。このため、本実施形態に係る制御装置１０は、学習モードにおいて、長尺柔軟ロボット６が取り得る姿勢を予め選定しておき、選定された姿勢に絞って学習することで、学習モデルＭ１を効率的に構築する。

【0070】

図１５は、第２の実施形態に係る制御装置の機能構成を示す図である。
図１５に示すように、本実施形態に係る制御装置１０は、オペレータが長尺柔軟ロボット６の各ユニットＵの姿勢を手動で調整するための操作機器１０６を更に備える。操作機器１０６は、例えば、ジョイスティック、タッチパネル等の入力装置である。

【0071】

図１６は、第２の実施形態に係る制御装置の機能を説明する第１の図である。
図１７は、第２の実施形態に係るＣＰＵの学習モードの処理フローを示す図である。
まず、制御装置１０の学習部１００３は、学習対象とする目標姿勢を設定する（ステップＳ２０）。本実施形態では、オペレータが検査対象の経路において長尺柔軟ロボット６が取り得る複数の目標姿勢を決定し、入力装置１０３を介して学習部１００３に指示する。

【0072】

次に、学習部１００３は、現在の姿勢用アクチュエータ６５の操作量（ワイヤ引き量）、及びワイヤ張力を伸びモデルＭ３に入力して得たワイヤ伸び量推定値を元に、ワイヤ経路長を求める。また、学習部１００３は、ワイヤ経路長から順運動学により現在の関節姿勢を推定するとともに、ヤコビ行列Ｊを導出する（ステップＳ２１）。

【0073】

図１８に示すように、長尺柔軟ロボット６の能動部６２Ａが三つのユニットＵ１、Ｕ２、Ｕ３からなり、各ユニットにはワイヤ６５１が３本ずつ固定されているとする。ヤコビ行列Ｊは、各ユニットＵ１、Ｕ２、Ｕ３の先端の速度を姿勢用アクチュエータ６５の操作速度に変換する感度マトリクスである。以下の式（２）の右辺の第１項がヤコビ行列Ｊであり、このマトリクスの要素は、基本的には各ユニットＵの姿勢角により決まる。式（２）の左辺のｑ・ｉ（ｉ＝１～９）は、各ワイヤ６５１の引き量速度である。式（２）の右辺の第２項のｘ・、ｙ・は、各ユニットＵの先端の姿勢速度、ｑ・ｍは各ユニットＵのワイヤ引き量平均値である。なお、「ｑ・」、「ｘ・」、「ｙ・」は、それぞれ「ｑ」、「ｘ」、「ｙ」の上にドット記号「・」が付された表記に対応する。

【0074】

【数2】

【0075】

また、順運動学モデルＭ２は、各ユニットＵの幾何学的諸元（セグメント長さ、関節長さ、ワイヤピッチ円径、ワイヤ位相等）や、伸びモデルＭ３から得られるワイヤ経路長をもとに構築されるモデルであり、ワイヤ６５１の引き量から各ユニットＵの先端位置を算出する力学モデルである。伸びモデルＭ３は、ワイヤ６５１の張力－伸び特性（非線形）をもとに、ワイヤ張力からワイヤ伸び量を推定するモデルである。ワイヤ伸びが変わると、ワイヤ経路長が変わり、ユニットＵの屈曲角に影響が生じる。一般的には、伸びが少ないワイヤと比較して、伸びが大きいワイヤでは屈曲角が減る傾向がある。本実施形態では、ワイヤ荷重検出部６５５の測定結果から、伸びモデルＭ３を用いて、ワイヤ６５１の伸び量推定値を算出している。なお、順運動学モデルＭ２及び伸びモデルＭ３は、従来技術の制御装置において用いられているものをそのまま利用してもよい。

【0076】

次に、学習部１００３は、ヤコビ行列Ｊを用いて、長尺柔軟ロボット６の各ユニットＵを目標姿勢とするための学習用操作量のセットＷｉ（ｉ＝１～Ｎ、図１６の例では、Ｎ＝９）を決定する（ステップＳ２２）。学習部１００３が決定した学習用操作量は、出力部１００４から長尺柔軟ロボット６実機への制御信号として出力される。そうすると、長尺柔軟ロボット６は、制御信号にしたがい各ユニットＵの姿勢を変化させる。

【0077】

長尺柔軟ロボット６の各ユニットＵの姿勢が変化すると、学習部１００３は、長尺柔軟ロボット６の各ユニットＵの代表点の位置を、位置計測センサ７から取得する（ステップＳ２３）。

【0078】

次に、位置計測センサ７が計測した実際の各ユニットＵの位置から、各ユニットＵの実際の姿勢と目標姿勢との差を求める。また、ヤコビ行列Ｊを使って、実際の姿勢と目標姿勢との誤差が小さくなるように姿勢速度目標値を計算し、操作機器１０６を介してオペレータが手動でインチングすることにより、長尺柔軟ロボット６が目標姿勢に近い姿勢（形状）となるように調整する（ステップＳ２４）。目標姿勢に近い姿勢とは、例えば、各ユニットＵの代表点の位置が、目標姿勢における各代表点の目標位置から所定距離以内に位置するような姿勢である。

【0079】

次に、学習部１００３は、位置計測センサ７が計測した調整後の各ユニットＵの代表点の位置と、姿勢用アクチュエータ６５の操作量（各ワイヤ６５１の引き量）とからなる学習データを取得する（ステップＳ２５）。そして、学習部１００３は、取得した学習データに基づいて、学習モデルＭ１を構築する（ステップＳ２６）。なお、学習部１００３は、長尺柔軟ロボット６の姿勢を手動で調整している間、逐次、学習データを収集するようにしてもよい。

【0080】

また、学習部１００３は、学習した学習モデルＭ１をストレージ１０５に保存する（ステップＳ２７）。

【0081】

以上のように、第２の実施形態に係る制御装置１０は、長尺柔軟ロボット６が取り得る目標姿勢に近づくように、長尺柔軟ロボット６の姿勢を手動で調整し、この調整後の長尺柔軟ロボット６の姿勢と、対応する操作量とを学習データとして取得している。このようにすることで、操作量をランダムにするよりも、少量の学習データで効率よく学習モデルＭ１の学習を行うことができる。

【0082】

また、第２の実施形態に係る制御装置１０は、順運動学モデルＭ２及び伸びモデルＭ３から導出したヤコビ行列Ｊを用いて、目標姿勢に対する学習用操作量を決定している。このようにすることで、制御装置１０は、効率的に学習モデルを構築できる。

【0083】

＜第３の実施形態＞
次に、本開示の第３の実施形態に係る制御装置及びこれを備える検査システムについて、図１９を参照しながら説明する。
上述の実施形態と共通の構成要素には同一の符号を付して詳細説明を省略する。

【0084】

図１９は、第３の実施形態に係る制御装置の機能を説明する図である。
第２の実施形態では、学習部１００３は、ヤコビ行列Ｊを用いてマニュアル操作により学習用操作量を決定していた。これに対し、本実施形態に係る学習部１００３は、図１９に示すように、自動で学習用操作量を決定する。

【0085】

また、学習部１００３は、学習モデルＭ１を用いて学習用操作量を決定する。位置計測センサ７は、この学習用操作量による実際の各ユニットＵ姿勢をリアルタイムで計測する。学習部１００３は、各時刻におけるユニットＵの実際の姿勢と目標姿勢との誤差から、ヤコビ行列Ｊを使って学習用操作量を逐次、補正する。また、学習部１００３は、補正後の学習用操作量、及びユニットＵの姿勢からフィードバック制御を行って、学習モデルＭ１を自動的にリアルタイムで更新する。このようにすることで、より効率的に学習モデルＭ１をチューニングすることができる。

【0086】

以上のとおり、本発明に係るいくつかの実施形態を説明したが、これら全ての実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図していない。これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態及びその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【0087】

＜付記＞
上述の実施形態に記載の制御装置、検査システム、制御方法、及びプログラムは、例えば以下のように把握される。

【0088】

（１）本実施形態の第１の態様によれば、１ユニットごとに所望の１曲率に屈曲可能な複数のユニットが連結されてなる長尺柔軟ロボット（６）と、ユニットの姿勢を調節可能な姿勢用アクチュエータ（６５）とを備える検査装置（５）の制御装置（１０）は、予め決定された経路に沿って進行するユニットそれぞれの代表点の位置からなる目標姿勢を特定する目標姿勢特定部（１００１）と、ユニットの目標姿勢を入力とし、姿勢用アクチュエータ（６５）の操作量を出力とする学習モデルを用いて、ユニットを目標姿勢にするための操作量を決定する操作量決定部（１００２）と、を備える。

【0089】

このようにすることで、制御装置は、ロボットの姿勢をより正確に調節することができる。

【0090】

（２）本実施形態の第２の態様によれば、第１の態様に係る制御装置（１０）は、代表点の三次元位置を計測するセンサから取得した代表点の位置と、姿勢用アクチュエータ（６５）の操作量とに基づいて、学習モデルを構築する学習部（１００３）を更に備える。

【0091】

このようにすることで、制御装置は、ワイヤ引き量と関節姿勢の関係モデル（学習モデル）を構築することができる。

【0092】

（３）本実施形態の第３の態様によれば、第２の態様に係る制御装置（１０）において、学習部（１００３）は、姿勢用アクチュエータ（６５）の操作量を入力とし、代表点の位置を出力とする順運動学モデルから、各ユニットの先端の速度を姿勢用アクチュエータ（６５）の操作速度に変換する感度マトリクスを表すヤコビ行列を求め、ヤコビ行列を用いてユニットを目標姿勢に近づけるための学習用操作量を決定し、目標姿勢と、学習用操作量と、学習用操作量で操作後のユニットの代表点の位置とに基づいて、学習モデルを構築する。

【0093】

このようにすることで、制御装置は、学習用操作量をランダムにして学習するよりも、少量の学習データで効率よく学習モデルを構築することができる。

【0094】

（４）本実施形態の第４の態様によれば、第２の態様に係る制御装置（１０）において、学習部（１００３）は、学習モデルを用いてユニットを目標姿勢に近づけるための学習用操作量を決定し、目標姿勢と、学習用操作量と、ユニットの前記代表点の位置をリアルタイムで計測する位置計測センサ（７）から取得した学習用操作量で操作後のユニットの代表点の位置からなる長尺柔軟ロボット（６）の実際の姿勢と、目標姿勢との偏差から、姿勢速度目標値をリアルタイムに求め、とに基づいて、学習モデルを更新する。

【0095】

制御装置は、このように学習モデルを用いて学習用操作量を決定し、この学習用操作量による実際の姿勢と、目標姿勢との誤差からリアルタイムに自動でフィードバック制御を行って、学習モデルをリアルタイムに更新することで、より効率的に学習モデルを学習することができる。

【0096】

（５）本実施形態の第５の態様によれば、検査システム（１）は、第１から第４の何れか一の態様に係る制御装置（１０）と、検査装置（５）と、を備える。

【0097】

（６）本実施形態の第６の態様によれば、制御方法は１ユニットごとに所望の１曲率に屈曲可能な複数のユニットが連結されてなる長尺柔軟ロボット（６）と、ユニットの姿勢を調節可能な姿勢用アクチュエータ（６５９とを備える検査装置（５）の制御方法は、予め決定された経路に沿って進行するユニットそれぞれの代表点の位置からなる目標姿勢を特定するステップと、ユニットの目標姿勢を入力とし、姿勢用アクチュエータ（６５）の操作量を出力とする学習モデルを用いて、ユニットを目標姿勢にするための操作量を決定するステップと、を有する。

【0098】

（７）本実施形態の第７の態様によれば、プログラムは、１ユニットごとに所望の１曲率に屈曲可能な複数のユニットが連結されてなる長尺柔軟ロボット（６）と、ユニットの姿勢を調節可能な姿勢用アクチュエータ（６５）とを備える検査装置（５）に、予め決定された経路に沿って進行するユニットそれぞれの代表点の位置からなる目標姿勢を特定するステップと、ユニットの目標姿勢を入力とし、姿勢用アクチュエータ（６５）の操作量を出力とする学習モデルを用いて、ユニットを目標姿勢にするための操作量を決定するステップと、を実行させる。

【符号の説明】

【0099】

１ 検査システム
１０ 制御装置
１００ ＣＰＵ
１００１ 目標姿勢特定部
１００２ 操作量決定部
１００３ 学習部
１００４ 出力部
１０１ 通信インタフェース
１０２ メモリ
１０３ 入力装置
１０４ 出力装置
１０５ ストレージ
１０６ 操作機器
５ 検査装置
６ 長尺柔軟ロボット
６１ 検査用ケーブル
６１１ ケーブル本体
６１２ センサ
６２ チューブ
６２Ａ 能動部
６２Ｂ 従動部
６３、６３Ａ、６３Ｂ チューブ本体
６３１ 筒状部
６３２ フランジ
６３３ ワイヤ挿通孔
６５ 姿勢用アクチュエータ
６５１ ワイヤ
６５２ 筐体部
６５２Ａ 筐体貫通孔
６５３ プーリ
６５４ ワイヤ駆動部
６５５ ワイヤ荷重検出部
６７ 進退用アクチュエータ
６７１ 進退駆動部
６７２ ガイドレール
７ 位置計測センサ
７１ マーカ
Ｊ ヤコビ行列
Ｌ 連結部
Ｍ１ 学習モデル
Ｍ２ 順運動学モデル
Ｍ３ 伸びモデル

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】