JP7201105B2 - 作業機の制御システムおよびクレーン - Google Patents

Description

本発明は、作業機の制御システムおよびクレーンに関する。

従来、移動式クレーン等において、各アクチュエータが操作端末等で操作されるクレーンが提案されている。このようなクレーンは、操作端末からの荷物を基準とした操作指令信号によって操作されるので、オペレータは、各アクチュエータの作動速度、作動量、および作動タイミング等を意識することなく直観的に操作することができる（特許文献１参照）。

特許文献１に記載のクレーンは、操作端末から操作具の操作速度に関する速度信号と操作方向に関する方向信号とを取得する。このため、操作端末からの速度信号がステップ関数の態様で入力される移動開始時や停止時に不連続な加速度が生じて荷物に揺れが発生することがあった。そこで、クレーンの速度、位置、荷物の振れ角速度、および振れ角をフィードバックする最適制御とともに予見ゲインによって遅れを補償することで、クレーンの目標位置への位置決めと荷物の振れ角を最小とする速度信号によってクレーンを制御する技術が知られている（特許文献２参照）。

特許文献２に記載のクレーンは、予め定められたクレーンの数学モデルに基づいて、クレーンの位置決め精度を向上させて荷物の振れを最小にするような制御を行う。従って、数学モデルの誤差が大きい場合、将来の予測値の誤差も大きくなり、クレーンの位置決め精度が低下し、荷物の振れが増大してしまう点で不利であった。特に、伸縮ブームを有する移動式クレーンでは、ブームのたわみ量がクレーンの位置決め精度に影響する場合があった。

特開２０１０－２２８９０５号公報 特開平７－８１８７６号公報

本発明の目的は、作業機のたわみの影響を考慮しつつアクチュエータを制御できる作業機の制御システムおよびクレーンを提供することである。

本発明に係る作業機の制御システムの一態様は、
ブームを有する作業機のアクチュエータを制御する制御システムであって、
入力信号からアクチュエータの目標作動量に関する信号を生成す信号処理部と、
目標作動量に関する信号とフィードバックしたアクチュエータの作動量に関する信号との差分に基づいてアクチュエータを制御するフィードバック制御部と、
フィードバック制御部と協働しつつ目標作動量に関する信号に基づいてアクチュエータを制御し、教師信号に基づいて重み係数を調整することでアクチュエータの特性を学習するフィードフォワード制御部と、
作業機のたわみに関する情報を算出する算出部と、を備え、
信号処理部は、目標作動量に関する信号の生成過程で生成される中間情報を、算出部から取得したたわみに関する情報に基づいて補正して、目標作動量に関する信号を生成する。

本発明に係るクレーンの一態様は、上述の制御システムを搭載している。

本発明によれば、作業機のたわみの影響を考慮しつつアクチュエータを制御できる作業機の制御システムおよびクレーンを提供できる。

図１は、クレーンの全体構成を示す側面図である。 図２は、クレーンの制御構成を示すブロック図である。 図３は、本実施形態における制御装置の制御構成を示すブロック図である。 図４は、クレーンの逆動力学モデルを示す図である。 図５は、本実施形態における制御システムの制御構成を示すブロック図である。 図６Ａは、ブームの旋回方向のたわみを示す平面図である。 図６Ｂは、ブームの起伏方向のたわみを示す側面図である。 図７は、クレーンの制御工程を示すフローチャートを表す図である。 図８は、クレーンの制御工程における目標軌道算出工程を示すフローチャートを表す図である。 図９は、クレーンの制御工程におけるブーム位置算出工程を示すフローチャートを表す図である。 図１０は、クレーンの制御工程におけるブーム位置補正工程を示すフローチャートを表す図である。

［実施形態］
以下に、図１と図２とを用いて、本発明の一実施形態に係る作業機としてクレーン１について説明する。クレーン１は、移動式クレーン（ラフテレーンクレーン）である。なお、本実施形態においては、作業機としてクレーン１（ラフテレーンクレーン）ついて説明を行うが、作業機は、オールテレーンクレーン、トラッククレーン、または積載型トラッククレーン等でもよい。また、本発明は、ワイヤロープで荷物を吊り下げる作業装置にも適用可能である。また、作業機は、クレーンに限定されず、ブームを有する作業機（例えば、高所作業車）であってもよい。

以下の説明において、「（ｎ）、（ｎ＋１）、（ｎ＋２）」は、単位時間ｔ毎に取得される情報（例えばワイヤロープの繰り出し量）のうち、ｎ番目、ｎ＋１番目、ｎ＋２番目に取得した情報を意味する。つまり、「（ｎ）」は、情報の取得開始からｎ×単位時間ｔ経過後に取得した情報を意味する。また、「（ｎ＋１）」は、情報の取得開始から（ｎ＋１）×単位時間ｔ経過後に取得した情報を意味する。また、「（ｎ＋２）」は、情報の取得開始から（ｎ＋２）×単位時間ｔ経過後に取得した情報を意味する。なお、「×」は、乗算を意味する。

図１に示すように、クレーン１は、不特定の場所に移動可能な移動式クレーンである。クレーン１は、車両２、作業装置であるクレーン装置６およびクレーン装置６を荷物Ｗ基準で操作可能な荷物移動操作具３２（図２参照）を有する。

車両２は、クレーン装置６を搬送する走行体である。車両２は、複数の車輪３を有し、エンジン４を動力源として走行する。車両２には、アウトリガ５が設けられている。アウトリガ５は、車両２の幅方向両側に油圧によって延伸可能な張り出しビームと地面に垂直な方向に延伸可能な油圧式のジャッキシリンダとから構成されている。

車両２は、アウトリガ５を車両２の幅方向に延伸させるとともにジャッキシリンダを接地させることにより、クレーン１の作業可能範囲を広げることができる。

クレーン装置６は、荷物Ｗをワイヤロープによって吊り上げる作業装置である。クレーン装置６は、旋回台７、ブーム９、ジブ９ａ、メインフックブロック１０、サブフックブロック１１、起伏用油圧シリンダ１２、メインウインチ１３、メインワイヤロープ１４、サブウインチ１５、サブワイヤロープ１６およびキャビン１７等を具備する。

旋回台７は、クレーン装置６を旋回可能に構成する駆動装置である。旋回台７は、円環状の軸受を介して車両２のフレーム上に設けられる。旋回台７は、円環状の軸受の中心軸を回転中心として回転自在に構成されている。

旋回台７には、アクチュエータである油圧式の旋回用油圧モータ８が設けられている。旋回台７は、旋回用油圧モータ８によって一方向と他方向とに旋回可能に構成されている。

荷物位置検出部である旋回台カメラ７ｂ（図２参照）は、旋回台７の周辺の障害物や人物等を撮影する監視装置である。旋回台カメラ７ｂは、旋回台７の前方の左右両側および旋回台７の後方の左右両側に設けられている。

各旋回台カメラ７ｂは、それぞれの設置個所の周辺を撮影することで、旋回台７の全周囲を監視範囲としてカバーしている。また、旋回台７の前方の左右両側にそれぞれ配置されている旋回台カメラ７ｂは、一組のステレオカメラとして使用可能に構成されている。

つまり、旋回台７の前方の旋回台カメラ７ｂは、一組のステレオカメラとして使用することで吊り下げられている荷物Ｗの位置情報を検出する荷物位置検出部として構成することができる。

なお、荷物位置検出部は、後述するブームカメラ９ｂで構成してもよい。また、荷物位置検出部は、ミリ波レーダー、加速度センサまたはＧＮＳＳ等の荷物Ｗの位置情報を検出できるものであればよい。

旋回用油圧モータ８は、電磁比例切換弁である旋回用バルブ２３（図２参照）によって回転操作されるアクチュエータである。旋回用バルブ２３は、旋回用油圧モータ８に供給される作動油の流量を任意の流量に制御することができる。

つまり、旋回台７は、旋回用バルブ２３によって回転操作される旋回用油圧モータ８を介して任意の旋回速度に制御可能に構成されている。旋回台７には、旋回台７の旋回角度θｚ（図４参照）と旋回速度とを検出する旋回角度検出部である旋回用センサ２７（図２参照）が設けられている。

ブーム９は、荷物Ｗを吊り上げ可能な状態にワイヤロープを支持する可動支柱である。ブーム９は、複数のブーム部材から構成されている。ブーム９は、ベースブーム部材の基端が旋回台７の略中央に揺動可能に設けられている。

ブーム９は、各ブーム部材をアクチュエータである図示しない伸縮用油圧シリンダで移動させることで軸方向に伸縮自在に構成されている。また、ブーム９には、ジブ９ａが設けられている。

図示しない伸縮用油圧シリンダは、電磁比例切換弁である伸縮用バルブ２４（図２参照）によって伸縮操作されるアクチュエータである。伸縮用バルブ２４は、伸縮用油圧シリンダに供給される作動油の流量を任意の流量に制御することができる。

ブーム９には、ブーム９の長さを検出する伸縮長さ検出部である伸縮用センサ２８と、ブーム９の先端を中心とする方位を検出する方位センサ２９とが設けられている。

ブームカメラ９ｂ（図２参照）は、荷物Ｗおよび荷物Ｗの周辺の地物を撮影する検知装置である。ブームカメラ９ｂは、ブーム９の先端部に設けられている。ブームカメラ９ｂは、荷物Ｗの鉛直上方から荷物Ｗおよびクレーン１周辺の地物や地形を撮影可能に構成されている。

メインフックブロック１０とサブフックブロック１１とは、荷物Ｗを吊る吊り具である。メインフックブロック１０には、メインワイヤロープ１４が巻き掛けられる複数のフックシーブと、荷物Ｗを吊るメインフック１０ａとが設けられている。サブフックブロック１１には、荷物Ｗを吊るサブフック１１ａが設けられている。

起伏用油圧シリンダ１２は、ブーム９を起立および倒伏させ、ブーム９の姿勢を保持するアクチュエータである。起伏用油圧シリンダ１２は、シリンダ部の端部が旋回台７に揺動自在に連結され、ロッド部の端部がブーム９のベースブーム部材に揺動自在に連結されている。

起伏用油圧シリンダ１２は、電磁比例切換弁である起伏用バルブ２５（図２参照）によって伸縮操作される。起伏用バルブ２５は、起伏用油圧シリンダ１２に供給される作動油の流量を任意の流量に制御することができる。ブーム９には、起伏角度θｘ（図４参照）を検出する起伏角度検出部である起伏用センサ３０（図２参照）が設けられている。

メインウインチ１３とサブウインチ１５とは、メインワイヤロープ１４とサブワイヤロープ１６との繰り入れ（巻き上げ）および繰り出し（巻き下げ）を行う巻回装置である。

メインウインチ１３は、メインワイヤロープ１４が巻きつけられたメインドラムがアクチュエータであるメイン用油圧モータ（不図示）によって回転されることで駆動する。

また、サブウインチ１５は、サブワイヤロープ１６が巻きつけられたサブドラムがアクチュエータであるサブ用油圧モータ（不図示）によって回転されることで駆動する。

メイン用油圧モータは、電磁比例切換弁であるメイン用バルブ２６ｍ（図２参照）によって回転操作される。メインウインチ１３は、メイン用バルブ２６ｍによってメイン用油圧モータを制御されることにより、任意の繰り入れ速度および任意の繰り出し速度で駆動するように構成されている。

同様に、サブウインチ１５は、電磁比例切換弁であるサブ用バルブ２６ｓ（図２参照）によってサブ用油圧モータを制御されることにより、任意の繰り入れ速度および任意の繰り出し速度で駆動するように構成されている。

メインウインチ１３とサブウインチ１５とには、メインワイヤロープ１４とサブワイヤロープ１６の繰り出し量ｌ（ｎ）をそれぞれ検出する巻回用センサ３３（図２参照）が設けられている。

キャビン１７は、筐体に覆われた操縦席である。キャビン１７は、旋回台７に搭載されている。キャビン１７には、図示しない操縦席が設けられている。操縦席には、車両２を走行操作するための操作具やクレーン装置６を操作するための旋回操作具１８、起伏操作具１９、伸縮操作具２０、メインドラム操作具２１ｍ、およびサブドラム操作具２１ｓ等が設けられている（図２参照）。

旋回操作具１８は、旋回用油圧モータ８を操作することができる。起伏操作具１９は、起伏用油圧シリンダ１２を操作することができる。伸縮操作具２０は、伸縮用油圧シリンダを操作することができる。メインドラム操作具２１ｍは、メイン用油圧モータを操作することができる。サブドラム操作具２１ｓは、サブ用油圧モータを操作することができる。

キャビン１７には、荷物Ｗの移動方向と移動速さを入力する荷物移動操作部である荷物移動操作具３２が設けられている。荷物移動操作具３２は、水平面において荷物Ｗの移動方向と速さについての指示を入力する操作具である。

荷物移動操作具３２は、操作レバーおよび操作レバーの傾倒方向および傾倒量を検出する図示しないセンサから構成されている。荷物移動操作具３２は、操作レバーが任意の方向に傾倒操作可能に構成されている。

荷物移動操作具３２は、操縦席の着座方向から前方向（以下、単に「前方向」と記す）をブーム９の延伸方向として図示しないセンサで検出した操作スティックの傾倒方向とその傾倒量についての操作信号を制御装置３１（図２参照）に伝達するように構成されている。

例えば、ブーム９の先端が北を向いている状態において荷物移動操作具３２が前方向に対して左方向に傾倒角度４５°の方向に任意の傾倒量だけ傾倒操作された場合、クレーン１は、ブーム９の延伸方向である北から傾倒角度４５°の方向である北西に、荷物移動操作具３２の傾倒量に応じた速さで荷物Ｗを移動させる。なお、荷物移動操作具３２は、遠隔操作端末に設けられる構成でもよい。

図２に示すように、制御装置３１は、各操作弁を介してクレーン装置６のアクチュエータを制御する制御装置３１である。制御装置３１は、キャビン１７内に設けられている。制御装置３１は、実体的には、ＣＰＵ（プロセッサー）、ＲＯＭ、ＲＡＭ、およびＨＤＤ等がバスで接続される構成であってもよく、あるいはワンチップのＬＳＩ（制御回路）等からなる構成であってもよい。制御装置３１は、各アクチュエータや切換えバルブ、センサ等の動作を制御するために種々のプログラムやデータが格納されている。

制御装置３１は、旋回台カメラ７ｂ、ブームカメラ９ｂ、旋回操作具１８、起伏操作具１９、伸縮操作具２０、メインドラム操作具２１ｍおよびサブドラム操作具２１ｓに接続されている。

制御装置３１は、旋回台カメラ７ｂからの映像およびブームカメラ９ｂからの映像を取得する。制御装置３１は、旋回操作具１８、起伏操作具１９、メインドラム操作具２１ｍおよびサブドラム操作具２１ｓのそれぞれの操作量を取得することができる。

制御装置３１は、旋回用バルブ２３、伸縮用バルブ２４、起伏用バルブ２５、メイン用バルブ２６ｍおよびサブ用バルブ２６ｓに接続されている。制御装置３１は、旋回用バルブ２３、起伏用バルブ２５、メイン用バルブ２６ｍおよびサブ用バルブ２６ｓに各バルブの目標作動量である目標作動信号Ｍｄ（不図示）または補正目標作動信号ＡＭｄ（図３参照）を伝達することができる。

制御装置３１は、旋回用センサ２７、伸縮用センサ２８、方位センサ２９、起伏用センサ３０および巻回用センサ３３に接続されている。

制御装置３１は、旋回台７の旋回角度θｚ、ブーム９の伸縮長さｌｂ（ｎ）、ブーム９の起伏角度θｘ、メインワイヤロープ１４またはサブワイヤロープ１６（以下、単に「ワイヤロープ」と記す。）の繰り出し量ｌ（ｎ）、およびブーム９の先端を中心とした方位を取得することができる。

制御装置３１は、旋回操作具１８、起伏操作具１９、メインドラム操作具２１ｍおよびサブドラム操作具２１ｓの操作量に基づいて各操作具に対応した目標作動信号Ｍｄを生成する。尚、後述のようにブーム９のたわみ角の影響を考慮する場合、制御装置３１は、各操作具に対応する補正目標作動信号ＡＭｄを生成する。

このように構成されるクレーン１は、車両２を走行させることで任意の位置にクレーン装置６を移動させることができる。

また、クレーン１は、起伏操作具１９の操作によって起伏用油圧シリンダ１２でブーム９を任意の起伏角度θｘに起立させて、伸縮操作具２０の操作によってブーム９を任意のブーム９長さに延伸させたりすることでクレーン装置６の揚程や作業半径を拡大することができる。

また、クレーン１は、サブドラム操作具２１ｓ等によって荷物Ｗを吊り上げて、旋回操作具１８の操作によって旋回台７を旋回させることで荷物Ｗを搬送することができる。

制御装置３１は、方位センサ２９が取得したブーム９の先端の方位に基づいて、荷物Ｗの目標軌道信号Ｐｄα（図３参照）を算出する。さらに、制御装置３１は、目標軌道信号Ｐｄαから荷物Ｗの目標位置である荷物Ｗの目標位置座標ｐ（ｎ＋１）を算出する。

制御装置３１は、目標位置座標ｐ（ｎ＋１）に荷物Ｗを移動させる旋回用バルブ２３、伸縮用バルブ２４、起伏用バルブ２５、メイン用バルブ２６ｍおよびサブ用バルブ２６ｓの目標作動信号Ｍｄ又は補正目標作動信号ＡＭｄ（図３参照）を生成する。

クレーン１は、荷物移動操作具３２の傾倒方向に向けて傾倒量に応じた速さで荷物Ｗを移動させる。この際、クレーン１は、旋回用油圧モータ８、伸縮用油圧シリンダ、起伏用油圧シリンダ１２およびメイン用油圧モータ等を目標作動信号Ｍｄ又は補正目標作動信号ＡＭｄによって制御する。

このように構成することで、クレーン１は、ブーム９の延伸方向を基準として、荷物移動操作具３２の操作方向に基づいた移動方向と速さとからなる荷物Ｗの目標移動速度の制御信号である目標移動速度信号Ｖｄを単位時間ｔ毎に算出し、荷物Ｗの目標位置座標ｐ（ｎ＋１）を決定する。よって、操縦者は、荷物移動操作具３２の操作方向に対するクレーン装置６の作動方向の認識を喪失することがない。

つまり、荷物移動操作具３２の操作方向と荷物Ｗの移動方向とが共通の基準であるブーム９の延伸方向に基づいて算出されている。これにより、クレーン装置６の操作を容易かつ簡単に行うことができる。

なお、本実施形態において、荷物移動操作具３２は、キャビン１７の内部に設けられているが、端末側無線機を設けてキャビン１７の外部から遠隔操作可能な遠隔操作端末に設けてもよい。

次に、図３から図９を用いて、クレーン装置６の制御装置３１において実施される、目標作動信号Ｍｄ（補正目標作動信号ＡＭｄ）を生成するための荷物Ｗの目標軌道信号Ｐｄα、およびブーム９の先端の目標位置であるブーム９の先端（ワイヤロープの繰り出し位置）の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）（以下、単に「ブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）」と記す。）を算出する制御工程の一例について説明する。

図３に示すように、制御装置３１は、目標軌道算出部３１ａ、ブーム位置算出部３１ｂ、および作動信号生成部３１ｃを有している。また、制御装置３１は、旋回台７の前方の左右両側の一組の旋回台カメラ７ｂをステレオカメラとして使用し、荷物位置検出部として荷物Ｗの現在位置情報を取得可能に構成されている（図２参照）。

図３に示すように、目標軌道算出部３１ａは、制御装置３１の一部であり、荷物Ｗの目標移動速度信号Ｖｄを荷物Ｗの目標軌道信号Ｐｄαに変換する。目標軌道算出部３１ａは、荷物Ｗの移動方向および速さから構成されている荷物Ｗの目標移動速度信号Ｖｄを荷物移動操作具３２から単位時間ｔ毎に取得することができる。標移動速度信号Ｖｄは、荷物の目標速度に関する情報の一例に該当する。

また、目標軌道算出部３１ａは、取得した目標移動速度信号Ｖｄを積分して単位時間ｔ毎の荷物Ｗのｘ軸方向、ｙ軸方向およびｚ軸方向の目標軌道信号Ｐｄαを算出することができる。ここで、添え字αは、ｘ軸方向、ｙ軸方向およびｚ軸方向のいずれかを表す符号である。このような目標軌道算出部３１ａは、後述の図５に示す積分器３２ａ及び目標値フィルタ３５の機能を有する。

ブーム位置算出部３１ｂは、制御装置３１の一部であり、目標軌道算出部３１ａから目標軌道信号Ｐｄαを取得することができる。ブーム位置算出部３１ｂは、ブーム９の姿勢情報と荷物Ｗの目標軌道信号Ｐｄαからブーム９の先端の位置座標を算出する。

ブーム位置算出部３１ｂは、旋回用センサ２７から旋回台７の旋回角度θｚ（ｎ）を取得する。ブーム位置算出部３１ｂは、伸縮用センサ２８から伸縮長さｌｂ（ｎ）を取得する。ブーム位置算出部３１ｂは、起伏用センサ３０から起伏角度θｘ（ｎ）を取得する。

また、ブーム位置算出部３１ｂは、荷重検出部４２（図２参照）が検出した荷重に関する情報を、荷重検出部４２から取得する。荷重に関する情報は、ブーム９の先端部に作用する鉛直方向における下向きの荷重に関する情報と捉えてよい。

荷重に関する情報は、例えば、ブーム９の先端部から繰り出されたワイヤロープの重量、および、ワイヤロープにより吊られた部材（荷物Ｗ、玉掛具、及びフック等）の重量を含む。ブーム位置算出部３１ｂは、旋回台７の前方の左右両側にそれぞれ配置されている一組の旋回台カメラ７ｂが撮影した荷物Ｗの画像から荷物Ｗの現在位置情報を取得する（図２参照）。

ブーム位置算出部３１ｂは、例えば、取得した荷物Ｗの現在位置情報から荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ）を算出する。また、ブーム位置算出部３１ｂは、取得した旋回角度θｚ（ｎ）、伸縮長さｌｂ（ｎ）、起伏角度θｘ（ｎ）からブーム９の先端の現在位置であるブーム９の先端（ワイヤロープの繰り出し位置）の現在位置座標ｑ（ｎ）（以下、単に「ブーム９の現在位置座標ｑ（ｎ）」と記す）を算出することができる。

また、ブーム位置算出部３１ｂは、荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ）とブーム９の現在位置座標ｑ（ｎ）とからワイヤロープの繰り出し量ｌ（ｎ）を算出することができる。また、ブーム位置算出部３１ｂは、目標軌道信号Ｐｄαから単位時間ｔ経過後の荷物Ｗの位置である荷物Ｗの目標位置座標ｐ（ｎ＋１）を算出することができる。

さらに、ブーム位置算出部３１ｂは、荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ）と荷物Ｗの目標位置座標ｐ（ｎ＋１）とから荷物Ｗが吊り下げられているワイヤロープの張力ｆ（ｎ）、ワイヤロープの方向ベクトルｅ（ｎ＋１）を算出することができる。

ブーム位置算出部３１ｂは、逆動力学モデルを用いて荷物Ｗの目標位置座標ｐ（ｎ＋１）と、ワイヤロープの方向ベクトルｅ（ｎ＋１）とから単位時間ｔ経過後のブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）を算出するように構成されている。

さらに、ブーム位置算出部３１ｂは、クレーン１のたわみに関する情報を算出する。具体的には、ブーム位置算出部３１ｂは、クレーン１の姿勢情報、逆動力学モデルにおいて算出したワイヤロープの張力ｆ（ｎ）およびワイヤロープの方向である方向ベクトルｅ（ｎ）に基づいて、クレーン１のたわみに関する情報の一例である、ブーム９における鉛直方向のたわみ角δ（ｎ）と旋回方向のたわみ角ε（ｎ）を算出する（図６Ａおよび図６Ｂ参照）。

ブーム位置算出部３１ｂは、ブーム９における鉛直方向のたわみ角δ（ｎ）と（後述する式（７）参照）、ブーム９における旋回方向のたわみ角ε（ｎ）と（後述する式（８）参照）に基づいてブーム９の現在位置座標ｑ（ｎ）およびブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）を補正する。

さらに、ブーム位置算出部３１ｂは、補正したブーム９の現在位置座標ｑ（ｎ）およびブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）から補正目標作動量である補正目標作動信号ＡＭｄを算出する。

作動信号生成部３１ｃは、制御装置３１の一部であり、単位時間ｔ経過後の補正したブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）から各アクチュエータの補正目標作動信号ＡＭｄ等を生成する。

作動信号生成部３１ｃは、ブーム位置算出部３１ｂから単位時間ｔ経過後の補正したブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）を取得することができる。作動信号生成部３１ｃは、補正したブーム９の現在位置座標ｑ（ｎ）と荷物Ｗの目標位置座標ｐ（ｎ＋１）とから旋回用バルブ２３、伸縮用バルブ２４、起伏用バルブ２５、メイン用バルブ２６ｍ、および／またはサブ用バルブ２６ｓの補正目標作動信号ＡＭｄ、後述するフィードバック作動信号ＡＭｄ１およびフィードフォワード作動信号ＡＭｄ２を生成するように構成されている。

次に、図４に示すように、制御装置３１は、ブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）を算出するためのクレーン１の逆動力学モデルを定める。逆動力学モデルは、ＸＹＺ座標系に定義され、原点Ｏをブーム９の旋回中心とする。

制御装置３１は、逆動力学モデルにおいて、ｑ、ｐ、ｌｂ、θｘ、θｚ、ｌ、ｆおよびｅをそれぞれ定義する。ｑは、例えばブーム９の現在位置座標ｑ（ｎ）を示す。ｐは、例えば荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ）を示す。ｌｂは、例えばブーム９の伸縮長さｌｂ（ｎ）示す。θｘは、例えば起伏角度θｘ（ｎ）を示す。θｚは、例えば旋回角度θｚ（ｎ）を示す。ｌは、例えばワイヤロープの繰り出し量ｌ（ｎ）を示す。ｆはワイヤロープの張力ｆ（ｎ）を示す。ｅは、例えばワイヤロープの方向ベクトルｅ（ｎ）を示す。

このように定まる逆動力学モデルにおいてブーム９の先端の目標位置ｑと荷物Ｗの目標位置ｐとの関係が、荷物Ｗの目標位置ｐと荷物Ｗの質量ｍとワイヤロープのばね定数ｋｆとから式（２）によって表される。また、ブーム９の先端の目標位置ｑが、荷物Ｗの時間の関数（時間ｔをｎで表した関数）である式（３）によって算出される。

ｆ：ワイヤロープの張力、ｋｆ：ばね定数、ｍ：荷物Ｗの質量、ｑ：ブーム９の先端の現在位置または目標位置、ｐ：荷物Ｗの現在位置または目標位置、ｌ：ワイヤロープの繰出し量、ｅ：方向ベクトル、ｇ：重力加速度

ワイヤロープの繰り出し量ｌ（ｎ）は、以下の式（４）から算出される。ワイヤロープの繰り出し量ｌ（ｎ）は、ブーム９の先端位置であるブーム９の現在位置座標ｑ（ｎ）と荷物Ｗの位置である荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ）の距離で定義される。

ワイヤロープの方向ベクトルｅ（ｎ）は、以下の式（５）から算出される。ワイヤロープの方向ベクトルｅ（ｎ）は、ワイヤロープの張力ｆ（ｎ）（式（２）参照）の単位長さのベクトルである。ワイヤロープの張力ｆ（ｎ）は、荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ）と単位時間ｔ経過後の荷物Ｗの目標位置座標ｐ（ｎ＋１）から算出される荷物Ｗの加速度から重力加速度を減算して算出される。

単位時間ｔ経過後のブーム９の先端の目標位置であるブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）は、式（２）をｎの関数で表した式（６）から算出される。ここで、αは、ブーム９の旋回角度θｚ（ｎ）を示している。

ブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）は、逆動力学を用いてワイヤロープの繰り出し量ｌ（ｎ）と荷物Ｗの目標位置座標ｐ（ｎ＋１）と方向ベクトルｅ（ｎ＋１）とから算出される。

次に、図５、図６Ａ、および図６Ｂを用いて、学習型逆動力学モデルを含むクレーン１の制御システム３４が、補正目標作動信号ＡＭｄ（フィードバック作動信号ＡＭｄ１およびフィードフォワード作動信号ＡＭｄ２）を生成する処理、および、クレーン１のたわみに関する情報（具体的には、ブーム９のたわみ角）に基づいて現在位置座標ｑ（ｎ）および目標位置座標ｑ（ｎ＋１）を補正する処理について説明する。

クレーン１は、クレーン１の制御システム３４として、旋回台カメラ７ｂ、旋回用センサ２７、伸縮用センサ２８、起伏用センサ３０、荷物移動操作具３２、目標値フィルタ３５、目標作動量算出部３６、たわみ角算出部３７、フィードバック制御部３８およびフィードフォワード制御部４１とを含む。

制御システム３４は、制御装置３１の目標軌道算出部３１ａ、ブーム位置算出部３１ｂおよび作動信号生成部３１ｃが協働することにより、目標作動量算出部３６とたわみ角算出部３７とフィードバック制御部３８とフィードフォワード制御部４１とを構成している。

本実施形態の場合、制御システム３４は、図５に示すように、クレーンのアクチュエータを制御する制御システムであって、アクチュエータの目標作動量に関する信号（補正目標作動信号ＡＭｄ）を生成する信号処理部（目標値フィルタ３５および目標作動量算出部３６）を有する。

また、制御システム３４は、目標作動量に関する信号（補正目標作動信号ＡＭｄ）とフィードバックしたアクチュエータの作動量に関する信号（実作動信号Ｍｄｒ）との差分に基づいてアクチュエータを制御するフィードバック制御部３８を有する。

また、制御システム３４は、フィードバック制御部３８と協働しつつ目標作動量に関する信号（補正目標作動信号ＡＭｄ）に基づいてアクチュエータを制御し、教師信号（補正目標作動信号ＡＭｄと実作動信号Ｍｄｒとの差分）に基づいて重み係数を調整することでアクチュエータの特性を学習するフィードフォワード制御部４１を備える。

また、制御システム３４の信号処理部（目標値フィルタ３５および目標作動量算出部３６）は、入力信号（目標移動位置信号Ｐｄ）からパルス状成分を除去して入力信号（目標移動位置信号Ｐｄ）を目標作動量に関する信号（補正目標作動信号ＡＭｄ）に変換する。

さらに、制御システム３４の信号処理部は、目標作動量に関する信号（補正目標作動信号ＡＭｄ）の生成過程で生成される中間情報（後述の、ブーム９の現在位置座標ｑ（ｎ）およびブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１））を、クレーンのたわみに関する情報に基づいて補正して、目標作動量に関する信号（補正目標作動信号ＡＭｄ）を生成する。

具体的には、図５に示すように、目標値フィルタ３５は、荷物Ｗの目標移動位置の制御信号である目標移動位置信号Ｐｄから荷物Ｗの目標軌道信号Ｐｄαを算出する。目標値フィルタ３５は、信号処理部および第一処理部の一例に該当し、目標移動位置信号Ｐｄに含まれる所定の周波数以上の周波数の成分を減衰させる。

目標値フィルタ３５には、荷物移動操作具３２の目標移動速度信号Ｖｄを積分器３２ａによって変換した荷物Ｗの目標移動位置信号Ｐｄが入力される。積分器３２ａは、前側処理部の一例に該当する。

荷物Ｗの目標移動位置信号Ｐｄは、信号処理部に入力される入力信号の一例に該当する。目標移動位置信号Ｐｄは、例えば、パルス状（ステップ状）の信号である。目標移動位置信号Ｐｄは、目標値フィルタ３５が適用されることにより、パルス状成分を除去された目標軌道信号Ｐｄαに変換される。

換言すれば、目標移動位置信号Ｐｄは、目標値フィルタ３５が適用されることにより、目標軌道の時間変化（換言すれば、位置座標の各軸方向の速度）がパルス状（ステップ状）になるような急激な変化が抑制された目標軌道信号Ｐｄαに変換される。

このような目標軌道信号Ｐｄαは、パルス状成分を含まないため、フィードフォワード制御部４１における微分操作による特異点（急激な位置変動）の発生が抑制される。

目標値フィルタ３５は、例えば、式（１）の伝達関数Ｇ（ｓ）からなる。伝達関数Ｇ（ｓ）は、Ｔ_１、Ｔ_２、Ｔ_３、Ｔ_４、Ｃ_１、Ｃ_２、Ｃ_３、Ｃ_４を係数、ｓを微分要素として部分分数分解した形式で表現している。式（１）の伝達関数Ｇ（ｓ）は、ｘ軸、ｙ軸およびｚ軸毎に設定されている。このように、伝達関数Ｇ（ｓ）は、１次遅れの伝達関数を重ね合わせたものとして表現することができる。目標値フィルタ３５は、荷物Ｗの目標移動位置信号Ｐｄに伝達関数Ｇ（ｓ）を乗算することで、目標移動位置信号Ｐｄを目標軌道信号Ｐｄαに変換する。なお、目標値フィルタ３５は、本実施形態の場合に限定されない。目標値フィルタ３５は、入力信号から所定周波数以上の周波数成分を減衰できる種々のフィルタであってよい。例えば、目標値フィルタ３５は、次数が３次以下のローパスフィルタあってもよい。

Ｔ_１、Ｔ_２、Ｔ_３、Ｔ_４、Ｃ_１、Ｃ_２、Ｃ_３、Ｃ_４：係数、ｓ：微分要素

目標作動量算出部３６は、信号処理部および第二処理部の一例に該当し、目標軌道信号Ｐｄαに基づいて、補正目標作動信号ＡＭｄを生成する。

具体的には、目標作動量算出部３６は、逆動力学モデルを用いて、クレーン１の姿勢情報、荷物Ｗの現在位置情報および荷物Ｗの目標軌道信号Ｐｄαから荷物Ｗの目標位置である目標位置座標ｐ（ｎ＋１）および各アクチュエータの補正目標作動信号ＡＭｄを生成する。目標作動量算出部３６は、逆動力学モデルを有する。

目標作動量算出部３６は、目標値フィルタ３５に直列に接続されている。目標作動量算出部３６は、目標値フィルタ３５から取得した目標軌道信号Ｐｄα、旋回台カメラ７ｂから取得した荷物Ｗの現在位置情報から算出した荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ）および各センサから取得したクレーン１の姿勢情報（旋回角度θｚ（ｎ）、伸縮長さｌｂ（ｎ）、起伏角度θｘ（ｎ））から逆動力学モデルを用いてワイヤロープの繰り出し量ｌ（ｎ）および単位時間ｔ経過後のブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）を算出する。

次に、目標作動量算出部３６は、逆動力学モデルにおいて算出した目標位置座標ｑ（ｎ＋１）から各アクチュエータの目標作動量を表す補正目標作動信号ＡＭｄを生成する。

たわみ角算出部３７は、クレーン１のたわみに関する情報を算出する。具体的には、たわみ角算出部３７は、クレーン１の姿勢情報、目標作動量算出部３６の逆動力学モデルにおいて算出したワイヤロープの張力ｆ（ｎ）およびワイヤロープの方向である方向ベクトルｅ（ｎ）に基づいて、ブーム９における鉛直方向のたわみ角δ（ｎ）と旋回方向のたわみ角ε（ｎ）を算出する。

ブーム９における鉛直方向のたわみ角δ（ｎ）は、ブームの鉛直方向のたわみ角に関する情報の一例に該当する。ブーム９における旋回方向のたわみ角ε（ｎ）は、ブームの旋回方向のたわみ角に関する情報の一例に該当する。

たわみ角算出部３７は、目標作動量算出部３６に直列に接続されている。たわみ角算出部３７は、起伏用センサ３０が検出した起伏角度θｘ（ｎ）と、伸縮用センサ２８が検出したクレーン１の姿勢情報である伸縮長さｌｂ（ｎ）と、目標作動量算出部３６の逆動力学モデルにおいて算出したワイヤロープの張力ｆ（ｎ）およびワイヤロープの方向である方向ベクトルｅ（ｎ）とを取得する。

たわみ角算出部３７は、ブーム９の軸線に対して方向ベクトルｅ（ｎ）がなす角度である径方向角度β（ｎ）と、鉛直線に対して方向ベクトルｅ（ｎ）がなすブーム９の旋回方向の角度である周方向角度γ（ｎ）を算出する（図４参照）。

さらに、たわみ角算出部３７は、張力ｆ（ｎ）におけるブーム９の軸線に垂直な起伏方向分力ｆβ（ｎ）＝ｆ（ｎ）×ＳＩＮβ（ｎ）と、張力ｆ（ｎ）におけるブーム９の旋回方向分力ｆγ（ｎ）＝ｆ（ｎ）×ＳＩＮγ（ｎ）とを算出する。

図６Ａおよび図６Ｂに示すように、たわみ角算出部３７は、起伏方向分力ｆβ（ｎ）と旋回方向分力ｆγ（ｎ）とからブーム９における鉛直方向のたわみ角δ（ｎ）とブーム９における旋回方向のたわみ角ε（ｎ）とを算出する。

Ｅをブーム９に用いられている材料の縦弾性係数、Ｉをブーム９の断面２次モーメントとして、ブーム９における鉛直方向のたわみ角δ（ｎ）は、以下の式（７）から算出される。

同様に、ブーム９における旋回方向のたわみ角ε（ｎ）は、以下の式（８）から算出される。たわみ角算出部３７は、算出したブーム９における鉛直方向のたわみ角δ（ｎ）およびブーム９における旋回方向のたわみ角ε（ｎ）を目標作動量算出部３６に送信する。

尚、たわみ角算出部３７は、たわみに関する情報として、クレーン１の車体のたわみに関する情報を算出してもよい。たわみ角算出部３７は、クレーン１の車体のたわみに関する情報を目標作動量算出部３６に送信する。

図５に示すように、目標作動量算出部３６は、ブーム９における鉛直方向のたわみ角δ（ｎ）と、ブーム９における旋回方向のたわみ角ε（ｎ）とを取得すると、鉛直方向のたわみ角δ（ｎ）と、旋回方向のたわみ角ε（ｎ）とに基づいてブーム９の現在位置座標ｑ（ｎ）およびブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）を補正する。

ブーム９の現在位置座標ｑ（ｎ）およびブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）は、目標作動量算出部３６における補正目標作動信号ＡＭｄの生成過程で生成される中間情報の一例に該当する。

さらに、目標作動量算出部３６は、補正したブーム９の現在位置座標ｑ（ｎ）およびブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）から補正目標作動量である補正目標作動信号ＡＭｄを算出する。補正目標作動信号ＡＭｄは、目標作動量に関する情報の一例に該当する。

フィードバック制御部３８は、補正目標作動信号ＡＭｄと補正目標作動信号ＡＭｄに対する各アクチュエータの実作動量を表す実作動信号Ｍｄｒの差分に基づいて生成した各アクチュエータのフィードバック作動量であるフィードバック作動信号ＡＭｄ１を生成する。

フィードバック制御部３８は、フィードバック作動信号ＡＭｄ１を生成するフィードバック制御器３９を有する。フィードバック制御器３９は、目標作動量算出部３６に直列に接続されている。

フィードバック制御部３８は、クレーン１の各センサから実作動信号Ｍｄｒを取得することができる。フィードバック制御部３８は、実作動信号Ｍｄｒを補正目標作動信号ＡＭｄにフィードバックさせるように構成されている。

フィードバック制御部３８は、目標作動量算出部３６から荷物Ｗの補正目標作動信号ＡＭｄを取得する。また、フィードバック制御部３８は、クレーン１の各センサから実作動信号Ｍｄｒを取得する。

フィードバック制御部３８は、取得した補正目標作動信号ＡＭｄに取得した実作動信号Ｍｄｒをフィードバック（ネガティブフィードバック）する。フィードバック制御部３８は、補正目標作動信号ＡＭｄに対する実作動信号Ｍｄｒの差分に基づいて、フィードバック作動信号ＡＭｄ１を算出する。

フィードフォワード制御部４１は、補正目標作動信号ＡＭｄに基づいて、各アクチュエータのフィードフォワード作動量であるフィードフォワード作動信号ＡＭｄ２を生成する。このようなフィードフォワード制御部４１は、学習型逆動力学モデル４０を有する。

フィードフォワード制御部４１は、例えばクレーン１が有する複数の特性をｎ個のサブシステムで表した学習型逆動力学モデル４０を有している。学習型逆動力学モデル４０は、目標作動量算出部３６に並列に接続されている。

また、学習型逆動力学モデル４０は、複数の第１サブシステムＳＭ１、第２サブシステムＳＭ２、第３サブシステムＳＭ３・・・第ｎサブシステムＳＭｎが並列に結合されている。つまり、学習型逆動力学モデル４０の各サブシステムは、フィードバック制御器３９と並列に接続されている。

学習型逆動力学モデル４０は、第１サブシステムＳＭ１に重み係数ｗ_１、第２サブシステムＳＭ２に重み係数ｗ_２、第３サブシステムＳＭ３に重み係数ｗ_３・・・および第ｎサブシステムＳＭｎに重み係数ｗ_ｎが割り当てられている。

フィードフォワード制御部４１は、補正目標作動信号ＡＭｄに対する実作動信号Ｍｄｒの差分に基づいて、各モデルの重み係数ｗ_１、ｗ_２、ｗ_３・・・およびｗ_ｎを調整する。このように、フィードフォワード制御部４１は、学習型逆動力学モデル４０の重み係数を調整することでクレーン１の特性を有する学習型逆動力学モデル４０を習得可能に構成されている。

フィードフォワード制御部４１は、目標作動量算出部３６から補正目標作動信号ＡＭｄを取得する。また、フィードフォワード制御部４１は、フィードバック制御部３８から補正目標作動信号ＡＭｄに対する実作動信号Ｍｄｒの差分を取得する。

フィードフォワード制御部４１は、補正目標作動信号ＡＭｄに対する実作動信号Ｍｄｒの差分に基づいて、各モデルの重み係数ｗ_１、ｗ_２、ｗ_３・・・およびｗ_ｎを調整する。つまり、フィードフォワード制御部４１は、目標作動量に対する実作動量から学習型逆動力学モデル４０の１層の重み係数を調整することで、各サブシステムの特性がクレーン１の実特性に適応する。

フィードフォワード制御部４１は、補正目標作動信号ＡＭｄに基づいて各アクチュエータのフィードフォワード作動信号ＡＭｄ２を生成する。フィードフォワード制御部４１は、生成したフィードフォワード作動信号ＡＭｄ２をフィードバック作動信号ＡＭｄ１に加算する。

クレーン１の制御システム３４は、フィードバック制御部３８が算出したフィードバック作動信号ＡＭｄ１と、フィードフォワード制御部４１が算出したフィードフォワード作動信号ＡＭｄ２とを加算した作動信号（最終作動信号）をクレーン１の各アクチュエータに送信する。

制御システム３４は、フィードバック作動信号ＡＭｄ１とフィードフォワード作動信号ＡＭｄ２とを各アクチュエータに送信後、クレーン１の各センサが検出した実作動信号Ｍｄｒをフィードバックして補正目標作動信号ＡＭｄから実作動信号Ｍｄｒを減算する。制御システム３４は、補正目標作動信号ＡＭｄに対する実作動信号Ｍｄｒの差分に基づいて学習型逆動力学モデル４０の重み係数を調整する。

制御システム３４は、フィードフォワード制御部４１の学習型逆動力学モデル４０の特性とクレーン１の特性との乖離度合いが小さいほど、補正目標作動信号ＡＭｄに対する実作動信号Ｍｄｒの差分が小さくなる。

また、制御システム３４は、補正目標作動信号ＡＭｄに対する実作動信号Ｍｄｒの差分が小さくなるにつれて、学習型逆動力学モデル４０の重み係数の調整量が少なくなる。つまり、制御システム３４は、学習型逆動力学モデル４０の特性が学習によってクレーン１の特性に近似するにつれて、フィードバック制御部３８が算出したフィードバック作動信号ＡＭｄ１による制御の割合が減少し、フィードフォワード作動信号ＡＭｄ２による制御の割合が増加する。

次に図７から図１０を用いて、制御システム３４におけるクレーン１のフィードフォワード学習制御について詳細に記載する。

図７に示すように、ステップＳ１００において、制御システム３４は、目標軌道算出工程Ａを開始し、ステップをステップＳ１０１に移行させる（図８参照）。そして、目標軌道算出工程Ａが終了するとステップをステップＳ２００に移行させる（図７参照）。

ステップＳ２００において、制御システム３４は、ブーム位置算出工程Ｂを開始し、ステップをステップＳ２０１に移行させる（図９参照）。そして、ブーム位置算出工程Ｂが終了するとステップをステップＳ３００に移行させる（図７参照）。

ステップＳ３００において、制御システム３４は、ブーム位置補正工程Ｃを開始し、ステップをステップＳ３０１に移行させる（図１０参照）。そして、ブーム位置補正工程Ｃが終了するとステップをステップＳ１１０に移行させる（図７参照）。

図７に示すように、ステップＳ１１０において、制御システム３４は、目標作動量算出部３６において、補正されたブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）から補正目標作動信号ＡＭｄを算出し、ステップをステップＳ１２０に移行させる。補正前のブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）は、単にブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）と称される。一方、補正後のブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）は、ブーム９の補正目標位置座標ｑ（ｎ＋１）と称される。

ステップＳ１２０において、制御システム３４は、クレーン１の各センサから実作動信号Ｍｄｒを取得し、ステップをステップＳ１３０に移行させる。

ステップＳ１３０において、制御システム３４は、フィードバック制御部３８において、補正目標作動信号ＡＭｄと実作動信号Ｍｄｒとの差分を算出し、ステップをステップＳ１４０に移行する。

ステップＳ１４０において、制御システム３４は、フィードバック制御器３９において、補正目標作動信号ＡＭｄと実作動信号Ｍｄｒとの差分に基づいてフィードバック作動信号ＡＭｄ１を生成し、ステップをステップＳ１５０に移行させる。

ステップＳ１３１において、制御システム３４は、フィードフォワード制御部４１において、補正目標作動信号ＡＭｄと実作動信号Ｍｄｒとの差分に基づいて学習型逆動力学モデル４０の重み係数ｗ１、ｗ２、ｗ３、・・・ｗｎを調整し、ステップをステップＳ４００に移行させる。

ステップＳ４００において、制御システム３４は、ブーム位置算出工程Ｂを開始し、ステップをステップＳ４０１に移行させる（図９参照）。そして、ブーム位置算出工程Ｂが終了するとステップをステップＳ５００に移行させる（図７参照）。

ステップＳ５００において、制御システム３４は、ブーム位置補正工程Ｃを開始し、ステップをステップＳ５０１に移行させる（図１０参照）。そして、ブーム位置補正工程Ｃが終了するとステップをステップＳ１３２に移行させる（図７参照）。

ステップＳ１３２において、制御システム３４は、補正した目標位置座標ｑ（ｎ＋１）からフィードフォワード作動信号ＡＭｄ２を生成し、ステップをステップＳ１５０に移行させる。

ステップＳ１５０において、制御システム３４は、フィードバック作動信号ＡＭｄ１とフィードフォワード作動信号ＡＭｄ２と加算し、ステップをステップＳ１６０に移行させる。

ステップＳ１６０において、制御システム３４は、クレーン１の各アクチュエータにフィードバック作動信号ＡＭｄ１とフィードフォワード作動信号ＡＭｄ２とを加算した信号（最終作動信号ともいう。）を送信しステップをステップＳ１００に移行させる。

図８に示すように、目標軌道算出工程ＡのステップＳ１０１において、制御システム３４は、荷物Ｗの目標移動速度信号Ｖｄを取得する。荷物Ｗの目標移動速度信号Ｖｄは、オペレータが荷物移動操作具３２を操作することにより入力される信号である。

次に、図８のステップＳ１０２において、制御システム３４は、荷物Ｗの目標移動位置信号Ｐｄを取得する。荷物Ｗの目標移動位置信号Ｐｄは、積分器３２ａにより目標移動速度信号Ｖｄを積分することにより生成される信号である。

次に、図８のステップＳ１０３において、制御システム３４は、目標軌道信号Ｐｄαを取得する。目標軌道信号Ｐｄαは、目標値フィルタ３５により目標移動位置信号Ｐｄをフィルタリングすることにより算出される信号である。そして、制御システム３４は、目標軌道算出工程Ａを終了させ、ステップをステップＳ２００に移行させる（図９参照）。

図９に示すように、ブーム位置算出工程ＢのステップＳ２０１、Ｓ４０１において、制御システム３４は、目標作動量算出部３６において、旋回台７の旋回角度θｚ（ｎ）、伸縮長さｌｂ（ｎ）およびブーム９の起伏角度θｘ（ｎ）からブーム９の現在位置座標ｑ（ｎ）を算出し、ステップをステップＳ２０２、Ｓ４０２に移行させる。

ステップＳ２０２、Ｓ４０２において、制御システム３４は、目標作動量算出部３６において、荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ）とブーム９の現在位置座標ｑ（ｎ）から上述の式（４）を用いてワイヤロープの繰り出し量ｌ（ｎ）を算出し、ステップをステップＳ２０３、Ｓ４０３に移行させる。

ステップＳ２０３、Ｓ４０３において、制御システム３４は、目標作動量算出部３６において、荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ）を基準として、目標軌道信号Ｐｄαから単位時間ｔ経過後の荷物Ｗの目標位置である荷物Ｗの目標位置座標ｐ（ｎ＋１）を算出し、ステップをステップＳ２０４、Ｓ４０４に移行させる。

ステップＳ２０４、Ｓ４０４において、制御システム３４は、目標作動量算出部３６において、荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ）と荷物Ｗの目標位置座標ｐ（ｎ＋１）とから荷物Ｗの加速度を算出し、重力加速度を用いて上述の式（５）を用いてワイヤロープの方向ベクトルｅ（ｎ＋１）を算出し、ステップをステップＳ２０５、Ｓ４０５に移行させる。

ステップＳ２０５、Ｓ４０５において、制御システム３４は、目標作動量算出部３６で、算出したワイヤロープの繰り出し量ｌ（ｎ）とワイヤロープの方向ベクトルｅ（ｎ＋１）とから上述の式（６）を用いてブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）を算出し、ブーム位置算出工程Ｂを終了してステップをステップＳ３００またはステップＳ５００に移行させる（図１０参照）。

図１０に示すように、ブーム位置補正工程ＣのステップＳ３０１、Ｓ５０１において、制御システム３４は、たわみ角算出部３７において、ワイヤロープの張力ｆ（ｎ）およびワイヤロープの方向である方向ベクトルｅ（ｎ）からブーム９の軸線に対して方向ベクトルｅ（ｎ）がなす角度である径方向角度β（ｎ）と、鉛直線に対して方向ベクトルｅ（ｎ）がなすブーム９の旋回方向の角度である周方向角度γ（ｎ）を算出し、ステップをステップＳ３０２、Ｓ５０２に移行させる。

ステップＳ３０２、Ｓ５０２において、制御システム３４は、たわみ角算出部３７において、ワイヤロープの張力ｆ（ｎ）と径方向角度β（ｎ）から張力ｆ（ｎ）の起伏方向分力ｆβ（ｎ）を算出し、ワイヤロープの張力ｆ（ｎ）と周方向角度γ（ｎ）から張力ｆ（ｎ）の旋回方向分力ｆγ（ｎ）を算出し、ステップをステップＳ３０３、Ｓ５０３に移行させる。

ステップＳ３０３、Ｓ５０３において、制御システム３４は、たわみ角算出部３７において、張力ｆ（ｎ）の起伏方向分力ｆβ（ｎ）から上述の式（７）を用いてブーム９における鉛直方向のたわみ角δ（ｎ）を算出し、張力ｆ（ｎ）の旋回方向分力ｆγ（ｎ）から上述の式（８）を用いてブーム９における旋回方向のたわみ角ε（ｎ）を算出する。そして、制御システム３４は、鉛直方向のたわみ角δ（ｎ）および旋回方向のたわみ角ε（ｎ）を、目標作動量算出部３６に送信し、ステップをステップＳ３０４、Ｓ５０４に移行させる。

ステップＳ３０４、Ｓ５０４において、制御システム３４は、目標作動量算出部３６において、ブーム９の鉛直方向のたわみ角δ（ｎ）および旋回方向のたわみ角ε（ｎ）に基づいてブーム９の現在位置座標ｑ（ｎ）およびブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）を補正し、ブーム位置補正工程Ｃを終了させ、ステップをステップＳ１１０、Ｓ１３２に移行させる（図７参照）。ブーム９の現在位置座標ｑ（ｎ）およびブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）は、目標作動量に関する信号（補正目標作動信号ＡＭｄ）の生成過程で生成される中間情報の一例に該当する。

クレーン１の制御システム３４は、目標軌道算出工程Ａとブーム位置算出工程Ｂとを繰り返すことで、ブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）を算出し、単位時間ｔ経過後に、ワイヤロープの繰り出し量ｌ（ｎ＋１）と荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ＋１）と荷物Ｗの目標位置座標ｐ（ｎ＋２）とに基づいてワイヤロープの方向ベクトルｅ（ｎ＋２）を算出する。

また、制御システム３４は、ワイヤロープの繰り出し量ｌ（ｎ＋１）とワイヤロープの方向ベクトルｅ（ｎ＋２）とに基づいて、更に単位時間ｔ経過後のブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋２）を算出する。

つまり、制御システム３４は、ワイヤロープの方向ベクトルｅ（ｎ）を算出し、逆動力学を用いて荷物Ｗの現在位置座標ｐ（ｎ＋１）と荷物Ｗの目標位置座標ｐ（ｎ＋２）とワイヤロープの方向ベクトルｅ（ｎ＋２）とに基づいて単位時間ｔ後のブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋２）を順次算出する。

制御システム３４は、ブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋２）に基づいて補正目標作動信号ＡＭｄを生成し、各アクチュエータを制御している。

制御システム３４の学習型逆動力学モデル４０は、物理的な特性が明確な複数のサブシステムから構成されている。また、学習型逆動力学モデル４０は、複数のサブシステムからの出力にそれぞれ重み係数を掛けることで１層のニューラルネットワークとみなすことができる。

学習型逆動力学モデル４０は、目標作動信号Ｍｄ（補正目標作動信号ＡＭｄ）と実作動信号Ｍｄｒとの差分に基づいて重み係数ｗ１、ｗ２、ｗ３・・・ｗｎを独立して調整することで、第１サブシステムＳＭ１、第２サブシステムＳＭ２、第３サブシステムＳＭ３・・・第ｎサブシステムＳＭｎの物理的な特性をクレーン１の特性に近似させることができる。

また、クレーン１の制御システム３４は、ブーム位置補正工程Ｃによって、ブーム９の現在位置座標ｑ（ｎ）およびブーム９の目標位置座標（ｎ＋１）を、クレーン１のたわみに関する情報に基づいて補正するので、ブーム９のたわみを考慮したクレーンの各アクチュエータの補正目標作動信号ＡＭｄが生成される。これにより、クレーン１の制御システム３４は、ブーム９の伸縮長さによって変化するブーム９のたわみの影響を抑制することできる。尚、クレーン１のたわみに関する情報は、ブーム９のたわみ角に関する情報とともに、クレーン１の車体のたわみに関する情報を含んでもよい。

このように、クレーン１の制御システム３４は、クレーン１の作動中に、ブーム９のたわみを考慮しつつその動特性の変化に柔軟に対応しながら学習型逆動力学モデル４０の重み係数ｗ１、ｗ２、ｗ３、・・・ｗｎを同定する。

つまり、制御システム３４は、高次の伝達関数が複数の低次の第１サブシステムＳＭ１、第２サブシステムＳＭ２、第３サブシステムＳＭ３・・・第ｎサブシステムＳＭｎ毎に調整される。

また、制御システム３４は、学習型逆動力学モデル４０で算出することができないブーム９の弾性変形量（たわみに関する情報）を加味しているので、ブーム９の目標位置座標ｑ（ｎ＋１）の算出制度が向上する。

これにより、制御システム３４は、荷物Ｗを基準としてアクチュエータを制御する際に、荷物Ｗの動きからブーム９のたわみを考慮したクレーン１の動特性を学習することで、荷物Ｗの揺れを抑制しつつ操縦者の意図に沿った態様で荷物Ｗを移動させることができる。

なお、本実施形態において制御システム３４は、学習型逆動力学モデル４０を複数のサブシステムとして構成したが他の物理的な特性が明確なモデルでもよい。

また、制御システム３４は、学習型逆動力学モデル４０に入力される補正目標作動信号ＡＭｄは、ローパスフィルタである目標値フィルタ３５によりフィルタリングされた目標軌道信号Ｐｄαに基づいて生成されるため、フィードフォワード制御部４１における微分操作における特異点の発生が抑制されている。従って、制御システム３４における学習型逆動力学モデル４０の学習の収束が促進される。

これにより、制御システム３４は、荷物Ｗを基準としてアクチュエータを制御する際に、荷物Ｗの揺れを抑制しつつ操縦者の意図に沿った態様で荷物Ｗを移動させることができる。

上述の実施形態は、代表的な形態を示したに過ぎず、一実施形態の骨子を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。さらに種々なる形態で実施し得ることは勿論のことであり、本発明の範囲は、特許請求の範囲の記載によって示され、さらに特許請求の範囲に記載の均等の意味、および範囲内のすべての変更を含む。

２０１９年１２月２７日出願の特願２０１９－２３８３３４の日本出願に含まれる明細書、図面、および要約書の開示内容は、すべて本願に援用される。

１ クレーン
２ 車両
３ 車輪
４ エンジン
５ アウトリガ
６ クレーン装置
７ 旋回台
７ｂ 旋回台カメラ
８ 旋回用油圧モータ
９ ブーム
９ａ ジブ
９ｂ ブームカメラ
１０ メインフックブロック
１０ａ メインフック
１１ サブフックブロック
１１ａ サブフック
１２ 起伏用油圧シリンダ
１３ メインウインチ
１４ メインワイヤロープ
１５ サブウインチ
１６ サブワイヤロープ
１７ キャビン
１８ 旋回操作具
１９ 起伏操作具
２０ 伸縮操作具
２１ｍ メインドラム操作具
２１ｓ サブドラム操作具
２３ 旋回用バルブ
２４ 伸縮用バルブ
２５ 起伏用バルブ
２６ｍ メイン用バルブ
２６ｓ サブ用バルブ
２７ 旋回用センサ
２８ 伸縮用センサ
２９ 方位センサ
３０ 起伏用センサ
３１ 制御装置
３１ａ 目標軌道算出部
３１ｂ ブーム位置算出部
３１ｃ 作動信号生成部
３２ 荷物移動操作具
３２ａ 積分器
３３ 巻回用センサ
３４ 制御システム
３５ 目標値フィルタ
３６ 目標作動量算出部
３７ たわみ角算出部
３８ フィードバック制御部
３９ フィードバック制御器
４０ 学習型逆動力学モデル
４１ フィードフォワード制御部
４２ 荷重検出部
Ｗ 荷物
Ｖｄ 目標移動速度信号
Ｐｄ 目標移動位置信号
Ｐｄ_α 目標軌道信号
ｗ_１、ｗ_２、ｗ_３、ｗ_４ 重み係数

Claims (7)

1. ブームを有する作業機のアクチュエータを制御する作業機の制御システムであって、
   入力信号から前記アクチュエータの目標作動量に関する信号を生成す信号処理部と、
   前記目標作動量に関する信号とフィードバックした前記アクチュエータの作動量に関する信号との差分に基づいて前記アクチュエータを制御するフィードバック制御部と、
   前記フィードバック制御部と協働しつつ前記目標作動量に関する信号に基づいて前記アクチュエータを制御し、教師信号に基づいて重み係数を調整することで前記アクチュエータの特性を学習するフィードフォワード制御部と、
   前記作業機のたわみに関する情報を算出する算出部と、を備え、
   前記算出部は、前記作業機の姿勢情報、前記ブームに支持されたワイヤロープの張力、及び前記ワイヤロープの方向を示す方向ベクトルに基づいて、前記たわみに関する情報である前記ブームのたわみ角に関する情報を算出し、
   前記信号処理部は、前記目標作動量に関する信号の生成過程で生成される中間情報を、前記算出部から取得した前記たわみ角に関する情報に基づいて補正して、前記目標作動量に関する信号を生成する、
   作業機の制御システム。
2. 前記算出部は、前記ブームのたわみ角に関する情報として、前記ブームの鉛直方向のたわみ角に関する情報と、前記ブームの旋回方向のたわみ角に関する情報を算出する、請求項１に記載の作業機の制御システム。
3. 前記算出部は、前記たわみに関する情報として、前記作業機の車体のたわみに関する情報を算出する、請求項１に記載の作業機の制御システム。
4. 前記信号処理部は、前記目標作動量に関する信号の生成過程において、前記入力信号からパルス状成分を除去する、請求項１に記載の作業機の制御システム。
5. 前記作業機が搬送する荷物の目標速度に関する信号から、前記入力信号でありパルス状成分を有する前記荷物の目標移動位置に関する信号を生成する前側処理部を、更に備える、請求項１に記載の作業機の制御システム。
6. 前記信号処理部は、
   前記入力信号から所定周波数以上の周波数成分を減衰して前記作業機が搬送する荷物の目標軌道に関する信号を生成する第一処理部と、
   前記目標軌道に関する信号に基づいて前記目標作動量に関する信号を生成する第二処理部と、を有し、
   前記第二処理部は、前記目標作動量に関する信号の生成過程において、前記中間情報を前記たわみに関する情報に基づいて補正する、請求項１に記載の作業機の制御システム。
7. 請求項１に記載の作業機の制御システムを搭載したクレーン。

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