JPH0895950A - シミュレーション装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 本発明は、ニューラルネットワーク部の入力
や構成の変更に影響されずにシミュレーション部を動作
させることが可能なシミュレーション装置を提供するこ
とを目的とする。 【構成】 本発明のシミュレーション装置１００は、入
力されるシミュレーション対象装置の制御データを演算
してシミュレーションを行なう第１のシミュレーション
手段１と、第１のシミュレーション手段１の送信する制
御データとシミュレーション結果とに基づき学習し、シ
ミュレーション結果に基づいて制御データを生成する第
２のシミュレーション手段２とを独立に設け、第１及び
第２のシミュレーション手段１、２間の相互通信により
動作を行なう。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、シミュレーション装置
に係り、特に、実際に装置を操作することが困難である
状況や環境であっても、当該装置を実際に操作した場合
と同様な挙動状態をシミュレーションするシミュレーシ
ョン装置に関する。

【０００２】詳しくは、シミュレーション対象装置のシ
ミュレーションを、手動又はニューラルネットワークの
何れかによって制御するシミュレーション装置に関す
る。

【０００３】

【従来の技術】従来のシミュレーション装置には、以下
に示す２つの装置がある。

【０００４】従来の第１のシミュレーション装置は、シ
ミュレーション対象装置の挙動状態をシミュレーション
するために、当該シミュレーション対象装置の操作結果
のデータを手動によりキーボード等の入力装置より入力
して制御データとし、入力された制御データに基づいて
シミュレーション対象装置の挙動状態を演算してシミュ
レーション結果とする。ここで行う演算とは、シミュレ
ーション対象装置に対応するシミュレーション装置がど
のような挙動を行ったかを、シミュレーション対象装置
の制御データに基づいて演算で求めるものである。例え
ば、ヘリコプターの操作をシミュレーション装置上で行
う場合には、まず、シミュレーション対象装置において
実際に操作した時のデータを取得しておき、このデータ
を制御データとしてシミュレーション装置に投入する。
制御データとは、例えば、ヘリコプターの操作レバーを
手前に２０度引いた場合の機体の傾斜角度のパラメー
タ、バランス率、機体重量等のデータを意味し、これら
のデータをシミュレーション装置に投入し、演算を行う
ことによりシミュレーション結果を取得するものであ
る。このような演算結果をシミュレーション対象装置の
挙動の状態情報としてモニタ装置上等に表示する。従来
の第１のシミュレーション装置によれば、シミュレーシ
ョン対象装置を操作することによりその挙動状態が演算
され、シミュレーション対象装置のシミュレーション結
果として演算結果を表示することができる。

【０００５】また、従来の第２のシミュレーション装置
は、予めシミュレーション対象装置の実操作情報と操作
時のデータとを用いて学習させたニューラルネットワー
クをシミュレーション装置に組み込んでおき、当該ニュ
ーラルネットワークにシミュレーション対象装置の制御
データを生成させ、生成された制御データに基づいてシ
ミュレーション対象装置の挙動状態を演算し、演算結果
をシミュレーション対象装置のシミュレーション結果と
して表示する装置である。また、上記従来の第１の技術
同様、シミュレーション対象装置を操作することにより
その挙動状態を演算し、操作に対する挙動状態として演
算結果を表示することも可能である。

【０００６】以下に、上記従来の第２のシミュレーショ
ン装置について図を用いて説明する。図８は、従来の第
２のシミュレーション装置の構成図を示す。同図に示す
従来の第２のシミュレーション装置５０は、シミュレー
ション制御部４、制御データ手動入力部５、演算部６、
結果表示部７、シミュレーションモード設定部８、ニュ
ーラルネットワーク１１、ニューラルネットワーク制御
部１２及び、ニューラルネットワークモード設定部１３
から構成される。

【０００７】制御データ手動入力部５は、従来の第２の
シミュレーション装置５０のシミュレーション対象装置
の制御データが手動によって入力されると、当該制御デ
ータを演算部６へ出力する。

【０００８】演算部６は、制御データ手動入力部５又は
ニューラルネットワーク１１の何れかより入力されるシ
ミュレーション対象装置の制御データに基づいてシミュ
レーション対象装置の挙動状態を演算し、演算結果を結
果表示部７へ出力するとともにニューラルネットワーク
１１へも出力する。

【０００９】結果表示部７は、演算部６から演算結果が
入力されると、演算結果をシミュレーション対象装置の
シミュレーション結果として表示する。

【００１０】シミュレーションモード設定部８は、従来
の第２のシミュレーション装置５０のシミュレーション
動作モードを、制御データ手動入力部５から入力される
手動操作の制御データを使用する「手動制御モード」
とするか、或いはニューラルネットワーク１１から入力
される制御データを使用する「ニューラルネットワー
ク制御モード」とするかを設定する。

【００１１】シミュレーション制御部４は、シミュレー
ションモード設定部８により設定された動作モードが
「手動制御モード」の場合には、制御データ手動入力
部５から入力される制御データに基づいてシミュレーシ
ョン対象装置の挙動状態を演算してシミュレーション結
果を表示するよう演算部６及び結果表示部７を制御す
る。また、「ニューラルネットワーク制御モード」の
場合には、ニューラルネットワーク１１から入力される
制御データに基づいてシミュレーション対象装置の挙動
状態を演算してシミュレーション結果を表示するよう演
算部６及び結果表示部７を制御する。

【００１２】ニューラルネットワーク１１は、従来の第
２のシミュレーション装置５０のシミュレーション対象
装置に関する制御データと当該制御データの演算結果と
の組からなる教師データ５１に基づいて、ニューラルネ
ットワーク１１の入力と出力との関係が予め学習されて
おり、演算部６から制御データの演算結果が入力される
と当該演算結果に対応する制御データを生成して演算部
６へ出力する。

【００１３】ニューラルネットワークモード設定部１３
は、ニューラルネットワーク１１の動作モードを制御デ
ータを生成させる「制御データ生成モード」とする
か、或いは予め用意したシミュレーション対象装置に関
する教師データ５１に基づいて学習をさせる「学習モ
ード」とするかを設定する。

【００１４】ニューラルネットワーク制御部１２は、ニ
ューラルネットワークモード設定部１３により設定され
たニューラルネットワーク１１の動作モードが、「制
御データ生成モード」の場合には演算部６から入力され
る演算結果に基づいて制御データを生成するようにニュ
ーラルネットワーク１１を制御する。また、「学習モ
ード」の場合には従来の第２のシミュレーション装置５
０の外部から与えられる教師データ５１に基づいて、ニ
ューラルネットワーク１１の入力と出力を調整してニュ
ーラルネットワーク１１の学習をするよう制御する。

【００１５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来のシミュレーション装置には以下に示す問題点があ
る。

【００１６】第１の問題点は、従来の第１のシミュレー
ション装置は手動による制御データの入力しか行なうこ
とができないため、シミュレーション対象装置の挙動状
態をシミュレーションする際には、常に手動で制御デー
タを入力しなければならないという点である。

【００１７】また、第２の問題点は、従来の第２のシミ
ュレーション装置５０でシミュレーションを行なうため
には、予めシミュレーション対象装置の操作に関する制
御データと当該制御データの演算結果とを組にした教師
データに基づいて学習済のニューラルネットワーク１１
を用いなければ制御データの生成を行なうことができな
いという点である。

【００１８】また、第３の問題点として、従来の第２の
シミュレーション装置５０では、ニューラルネットワー
ク１１の学習用の教師データ５１は学習を行なう毎に外
部から投入されるため遅延が発生するとともに、教師デ
ータの変更時には外部に対して変更要求を発行しなけれ
ばならないため一連の操作として処理することができな
いという点である。

【００１９】更に、第４の問題点として、上記従来の第
２のシミュレーション装置５０では、シミュレーション
対象装置の制御データを演算してシミュレーションする
部分と、シミュレーション対象装置の制御データを生成
するニューラルネットワークの部分とが同一装置内に固
定的に組み込まれているため、ニューラルネットワーク
１１の入力や構成を変更する必要がある場合等には従来
の第２のシミュレーション装置５０の構成を変更しなけ
ればならないという点である。

【００２０】本発明は、上記の点に鑑みなされたもの
で、ニューラルネットワーク部の入力や構成の変更に影
響されずにシミュレーション部を動作させることが可能
なシミュレーション装置を提供することを目的とする。

【００２１】また、本発明は、シミュレーション対象装
置の制御データと当該制御データの演算結果とを組にし
た教師データを収集し、収集した教師データに基づいて
ニューラルネットワークの学習を行なうことが可能なシ
ミュレーション装置を提供することを目的とする。

【００２２】また、本発明は、手動によって入力される
制御データと、ニューラルネットワークによって生成さ
れる制御データとを切り替えて、シミュレーション対象
装置のシミュレーションを行なうことが可能なシミュレ
ーション装置を提供することを目的とする。

【００２３】

【課題を解決するための手段】図１は、本発明の原理構
成図である。

【００２４】本発明のシミュレーション装置１００は、
手動入力又は外部入力制御データに基づいてシミュレー
ション対象装置のシミュレーションを行い、シミュレー
ション結果を出力するとともに、制御データとシミュレ
ーション結果とを送信する第１のシミュレーション手段
１と、第１のシミュレーション手段１より送信された制
御データとシミュレーション結果とに基づいて学習する
とともに、シミュレーション結果に基づきシミュレーシ
ョン対象装置の制御データを生成し、生成された制御デ
ータを上記外部入力制御データとして第１のシミュレー
ション手段１に送信する第２のシミュレーション手段２
とを独立に設け、第１及び第２のシミュレーション手段
１、２間の相互通信により動作を行なう。

【００２５】また、上記第１のシミュレーション手段１
は、手動入力制御データを手動入力する制御データ手動
入力手段５と、制御データに基づいて所定の時間間隔で
シミュレーション対象装置の挙動状態を演算してシミュ
レーション結果を出力する演算手段６と、シミュレーシ
ョン結果を表示する表示手段７と、制御データとシミュ
レーション結果とを第２のシミュレーション手段２へ送
信するとともに、第２のシミュレーション手段２より送
信される制御データを演算手段６へ出力する第１の通信
手段８と、手動入力又は外部入力制御データを選択して
演算及び表示を行なうように演算手段６及び表示手段７
を制御するシミュレーション制御手段４とを有する。

【００２６】また、上記シミュレーション制御手段４
は、所定の時間間隔で手動入力又は外部入力制御データ
の何れか一方の制御データを選択する。

【００２７】また、第１のシミュレーション手段１の動
作モードを設定し、設定された動作モードに基づいて第
１のシミュレーション手段１の動作を制御するようシミ
ュレーション制御手段４に指示するシミュレーションモ
ード設定手段３を更に有する。

【００２８】また、上記第２のシミュレーション手段２
は、第１の通信手段８の送信する制御データとシミュレ
ーション結果とを受信するとともに、生成された制御デ
ータを第１の通信手段８へ送信する第２の通信手段９
と、第２の通信手段９が受信した制御データとシミュレ
ーション結果とを教師データとして記憶する教師データ
記憶手段１０と、教師データ記憶手段１０に記憶された
教師データに基づき学習するとともに、第２の通信手段
９が受信したシミュレーション結果に基づいてシミュレ
ーション対象装置の制御データを生成して第２の通信手
段９に出力するニューラルネットワーク手段１１と、所
定の動作モードに基づき教師データ記憶手段１０に教師
データの記憶を行なうか否か、ニューラルネットワーク
手段１１において教師データ記憶手段１０に記憶してい
る教師データに基いて学習を行なうか否か、ニューラル
ネットワーク手段１１において制御データの生成を行な
うか否かを選択するニューラルネットワーク制御手段１
２とを有する。

【００２９】また、第２のシミュレーション手段２の動
作モードを設定し、設定された動作モードに基づいて第
２のシミュレーション手段２の動作を制御するようニュ
ーラルネットワーク制御手段１２に指示するニューラル
ネットワークモード設定手段１３を更に有する。

【００３０】また、上記ニューラルネットワークモード
設定手段１３は、動作モードとしてニューラルネットワ
ーク手段１１で制御データを生成する制御データ生成モ
ードと、教師データ記憶手段１０に教師データの記憶を
行なう教師データ収集モードと、ニューラルネットワー
ク手段１１において学習を行なう学習モードの何れかの
モードを設定する。

【００３１】

【作用】本発明のシミュレーション装置は、シミュレー
ション対象装置のシミュレーションを実行してシミュレ
ーション結果を得るシミュレーション部と、シミュレー
ション対象装置の制御データの生成を行なうニューラル
ネットワーク部とを独立して構成することにより、ニュ
ーラルネットワーク部への入力や構成の変更の影響を受
けることなくシミュレーション部を動作させることが可
能となる。

【００３２】また、制御データと当該制御データの演算
結果とを組にしてシミュレーション部からニューラルネ
ットワーク部へ送信することによって、ニューラルネッ
トワーク部でニューラルネットワークの学習用の教師デ
ータを収集記憶することが可能となる。

【００３３】また、ニューラルネットワークが生成する
制御データをニューラルネットワーク部からシミュレー
ション部へと送信するとともに、シミュレーション部と
ニューラルネットワーク部の動作モードを設定すること
により、手動により入力される制御データとニューラル
ネットワークによって生成される制御データとを、シミ
ュレーションの種類や状況に応じて切り替えてシミュレ
ーションを行なうことが可能となる。

【００３４】

【実施例】以下、図面と共に本発明の実施例を詳細に説
明する。

【００３５】図２は、本発明の一実施例のシミュレーシ
ョン装置の構成図を示す。同図に示すシミュレーション
装置１００は、シミュレーション部１及びニューラルネ
ットワーク部２から構成される。

【００３６】シミュレーション部１は、シミュレーショ
ンモード設定部３、シミュレーション制御部４、制御デ
ータ手動入力部５、演算部６、結果表示部７、及びシミ
ュレーション通信部８から構成される。

【００３７】制御データ手動入力部５は、シミュレーシ
ョン対象装置の制御データを手動入力するとともに、入
力された制御データを演算部６及びシミュレーション通
信部８へ出力する。

【００３８】シミュレーションモード設定部３はシミュ
レーション部１の動作モードを、 「手動制御モード」 「ニューラルネットワーク制御モード」 の２つのモードの何れかに設定するとともに、設定した
動作モードをシミュレーション制御部４へ通知する。

【００３９】シミュレーション制御部４は、入力される
制御データを所定の時間間隔で演算して表示するよう演
算部６及び結果表示部７の動作を制御するとともに、シ
ミュレーションモード設定部３によって設定された動作
モードに基づいてシミュレーション部１の動作を制御す
る。

【００４０】シミュレーション制御部４は、シミュレー
ションモード設定部３により動作モードが「手動制御
モード」に設定されている場合には、制御データ手動入
力部５から入力される制御データを用いて演算するよう
演算部６を制御するとともに、当該演算結果を表示する
よう表示部７を制御する。

【００４１】また、シミュレーション制御部４は、動作
モードが「ニューラルネッートワーク制御モード」に
設定されている場合には、シミュレーション通信部８か
ら入力される制御データを用いて演算するよう演算部６
を制御するとともに、当該演算結果を表示するように結
果表示部７を制御する。

【００４２】但し、ニューラルネットワーク部２におい
て制御データを生成する際には、最初に１回だけ何らか
の制御データの演算結果（以下、この最初に１回だけ与
えなければならない制御データの演算結果を初期値と記
す）を与えるものとする。本実施例では、ニューラルネ
ットワーク部２が制御データを生成する場合のシミュレ
ーション対象装置の状態情報を初期値として使用する。
なお、以下の実施例において初期値として使用するシミ
ュレーション対象装置の状態情報は、制御データ手動入
力部５から得られる制御データの演算結果とする。

【００４３】演算部６は、動作モードにより演算に使用
する制御データが異なる。例えば、シミュレーションモ
ード設定部３により動作モードが「手動制御モード」
に設定されている場合には、シミュレーション制御部４
は制御データ手動入力部５から入力される制御データを
演算部６に入力する。また、シミュレーションモード設
定部３により動作モードが「ニューラルネットワーク
制御モード」に設定されている場合には、シミュレーシ
ョン制御部４はシミュレーション通信部８から入力され
る制御データ及び制御データ手動入力部５から入力され
る初期値の演算のための制御データを演算部６へ入力す
る。演算部６は、入力された制御データを用いてシミュ
レーション対象装置の挙動状態を演算し、演算結果を結
果表示部７及びシミュレーション通信部８へ出力する。

【００４４】結果表示部７は、演算部６で得られた演算
結果を表示する。

【００４５】シミュレーション通信部８は、制御データ
手動入力部５から入力される制御データと、演算部６か
ら入力される当該制御データの演算結果とを組にしてニ
ューラルネットワーク通信部９へ送信する。また、ニュ
ーラルネットワーク通信部９から制御データが入力され
ると、当該制御データを演算部６へ出力する。

【００４６】ニューラルネットワーク部２は、ニューラ
ルネットワーク通信部９、教師データメモリ１０、ニュ
ーラルネットワーク１１、ニューラルネットワーク制御
部１２、及びニューラルネットワークモード設定部１３
から構成される。

【００４７】ニューラルネットワークモード設定部１３
は、ニューラルネットワーク部２の動作モードを、 「制御データ生成モード」 「教師データ収集モード」 「学習モード」 の３つのモードの何れかに設定するとともに、設定され
た動作モードをニューラルネットワーク制御部１２へ通
知する。

【００４８】ニューラルネットワーク制御部１２は、ニ
ューラルネットワークモード設定部１３によって設定さ
れた動作モードに基づいてニューラルネットワーク部２
の動作を制御する。

【００４９】ニューラルネットワーク制御部１２は、ニ
ューラルネットワークモード設定部１３によって動作モ
ードが「制御データ生成モード」に設定されている場
合には、シミュレーション通信部８から入力される制御
データの演算結果に基づいて制御データを生成するよう
ニューラルネットワーク１１を制御する。

【００５０】また、ニューラルネットワーク制御部１２
は、動作モードが「教師データ収集モード」に設定さ
れている場合には、上記「制御データ生成モード」の
場合と同様にシミュレーション通信部８から入力される
制御データの演算結果に基づいて制御データを生成する
ようニューラルネットワーク１１を制御するとともに、
シミュレーション通信部８から入力される制御データと
当該制御データの演算結果からなる教師データを教師デ
ータメモリ１０に記憶するよう教師データメモリ１０を
制御する。

【００５１】更に、ニューラルネットワーク制御部１２
は、動作モードが「学習モード」に設定されている場
合には、教師データメモリ１０に記憶している教師デー
タに基づいて学習するようニューラルネットワーク１１
を制御する。

【００５２】ニューラルネットワーク通信部９は、シミ
ュレーション通信部９から制御データと当該制御データ
の演算結果の組を受信すると、制御データと当該制御デ
ータの演算結果の組を教師データメモリ１０へ出力する
とともに、演算結果をニューラルネットワーク１１へ出
力する。また、ニューラルネットワーク１１からニュー
ラルネットワーク１１が生成した制御データが入力され
ると、シミュレーション通信部８へ出力する。

【００５３】教師データメモリ１０は、ニューラルネッ
トワークモード設定部１３が「教師データ収集モー
ド」に設定されている場合、ニューラルネットワークモ
ード制御部１２の制御に基づいて、シミュレーション通
信部８から入力される制御データと当該制御データの演
算結果の組をニューラルネットワーク１１の教師データ
として記憶する。

【００５４】ニューラルネットワーク１１は、ニューラ
ルネットワークモード設定部１３が「制御データ生成
モード」又は「教師データ収集モード」に設定されて
いる場合には、ニューラルネットワークモード制御部１
２の制御に基づいて、ニューラルネットワーク通信部９
から入力される演算結果から制御データを生成してニュ
ーラルネットワーク通信部９へ出力する。また、ニュー
ラルネットワークモード設定部１３が「学習モード」
に設定されている場合には、教師データメモリ１０に蓄
積されている教師データに基づいてニューラルネットワ
ーク１１の入出力の調整して学習する。

【００５５】以下に、上記シミュレーション装置１００
の動作を、シミュレーションモード設定部３及びニュー
ラルネットワーク通信部１３の設定の組み合わせに基づ
いて図を用いて説明する。なお、シミュレーションモー
ド設定部３及びニューラルネットワーク通信部１３には
予め以下に示す各組み合わせに対応するモードが設定さ
れているものとする。

【００５６】＜第１の組み合わせ＞第１の組み合わせと
して、シミュレーションモード設定部３を「手動制御
モード」に設定し、また、ニューラルネットワークモー
ド設定部１３を「制御データ生成モード」に設定する
例を示す。

【００５７】以下の例では、制御データ手動入力部５か
ら取得した制御データによるシミュレーション結果の表
示及び、制御データ手動入力部５とニューラルネットワ
ーク１１で生成された制御データとの比較表示をする例
を説明する。

【００５８】上記第１の組み合わせの場合、シミュレー
ション部１は制御データ手動入力部５から入力される制
御データを用いて演算部６で演算を行い、演算結果を結
果表示部７へ表示する。また、ニューラルネットワーク
部２では、シミュレーション部１から受信する制御デー
タの演算結果に基づいてニューラルネットワーク１１が
制御データを生成し、シミュレーション部１へ送信す
る。

【００５９】図３は、本発明の一実施例のシミュレーシ
ョン装置の動作を示すフローチャート（１）である。

【００６０】（ステップ１） 制御データ手動入力部５
は、オペレータによってシミュレーション対象装置の制
御データが入力されると、当該制御データを演算部６及
びシミュレーション通信部８へ出力する。

【００６１】（ステップ２） この組み合わせでは、シ
ミュレーション制御部４が制御データ手動入力部５から
入力される制御データの演算を行なうよう演算部６を制
御している前提である。従って、演算部６は上記ステッ
プ１で入力された制御データを用いてシミュレーション
対象装置の挙動状態をシミュレートするための演算を行
い、演算結果を結果表示部７及びシミュレーション通信
部８へ出力する。

【００６２】（ステップ３） 結果表示部７は、演算部
６から入力された演算結果を表示する。この時、制御デ
ータ手動入力部５より入力された制御データとニューラ
ルネットワーク１１によって生成された制御データとを
比較するために、制御データ手動入力部５から入力され
た制御データも併せて表示する。

【００６３】（ステップ４） シミュレーション通信部
８は、制御データ手動入力部５から入力された制御デー
タと、演算部６から入力された当該制御データの演算結
果とを組にしてニューラルネットワーク通信部９へ送信
する。

【００６４】（ステップ５） ニューラルネットワーク
通信部９は、シミュレーション通信部８から受信した制
御データと当該制御データの演算結果の組のうち、演算
結果をニューラルネットワーク１１へ出力する。

【００６５】（ステップ６） この組み合わせでは、ニ
ューラルネットワーク制御部１２がニューラルネットワ
ーク通信部９から入力された演算結果に基づいてシミュ
レーション対象装置の制御データを生成するようにニュ
ーラルネットワーク１１を制御している。従って、ニュ
ーラルネットワーク１１は、ニューラルネットワーク通
信部９から入力された演算結果に基づいてシミュレーシ
ョン対象装置の制御データを生成してニューラルネット
ワーク通信部９へと出力する。

【００６６】（ステップ７） ニューラルネットワーク
通信部９は、ニューラルネットワーク１１が生成した制
御データを受信して、シミュレーション通信部８へ送信
する。

【００６７】（ステップ８） シミュレーション通信部
８は、ニューラルネットワーク通信部９を介してニュー
ラルネットワーク１１が生成した制御データを受信し、
演算部６へ出力する。

【００６８】（ステップ９） しかし、シミュレーショ
ン制御部４が制御データ手動入力部５から入力された制
御データを演算するよう演算部６を制御しているため、
演算部６はシミュレーション通信部８から入力されたニ
ューラルネットワーク１１が生成した制御データの演算
は行なわずにそのまま結果表示部７へ出力する。

【００６９】（ステップ１０） 結果表示部７は、演算
部６から入力されたニューラルネットワーク１１によっ
て生成された制御データを表示する。

【００７０】（ステップ１１） オペレータから終了信
号が入力されたか否かをチェックし、終了信号が入力さ
れている場合には処理を終了し、終了信号が入力されて
いない場合にはステップ１へ移行する。

【００７１】＜第２の組み合わせ＞第２の組み合わせと
して、シミュレーションモード設定部３を「手動制御
モード」に設定し、また、ニューラルネットワークモー
ド設定部１３を「教師データ収集モード」に設定する
例を示す。

【００７２】第２の組み合わせの動作は、上記第１の組
み合わせの動作に加えニューラルネットワーク部２で制
御データと当該制御データの演算結果の組を、ニューラ
ルネットワーク１１の教師データとして記憶する処理を
行なうものである。

【００７３】図４は、本発明の一実施例のシミュレーシ
ョン装置の動作を示すフローチャート（２）である。

【００７４】（ステップ２１） 制御データ手動入力部
５は、オペレータによってシミュレーション対象装置の
制御データが入力されると、当該制御データを演算部６
及びシミュレーション通信部８へ出力する。

【００７５】（ステップ２２） この組み合わせでは、
シミュレーション制御部４が制御データ手動入力部５か
ら入力される制御データの演算を行なうよう演算部６を
制御している前提である。従って、演算部６は上記ステ
ップ２１で入力された制御データを用いてシミュレーシ
ョン対象装置の挙動状態をシミュレートするための演算
を行い演算結果を結果表示部７及びシミュレーション通
信部８へ出力する。

【００７６】（ステップ２３） 結果表示部７は、演算
部６から入力された演算結果を表示する。この時、制御
データ手動入力部５より入力された制御データとニュー
ラルネットワーク１１によって生成された制御データと
を比較するために、制御データ手動入力部５から入力さ
れた制御データも併せて表示する。

【００７７】（ステップ２４） シミュレーション通信
部８は、制御データ手動入力部５から入力された制御デ
ータと、演算部６から入力された当該制御データの演算
結果とを組にしてニューラルネットワーク通信部９へ送
信する。

【００７８】（ステップ２５） ニューラルネットワー
ク通信部９は、シミュレーション通信部８から受信した
制御データと当該制御データの演算結果の組を教師デー
タメモリ１０へ出力するとともに、制御データの演算結
果をニューラルネットワーク１１へ出力する。

【００７９】（ステップ２６） この組み合わせでは、
ニューラルネットワーク制御部１２がニューラルネット
ワーク通信部９から入力されるデータを教師データとし
て記憶するよう教師データメモリ１０を制御している。
従って教師データメモリ１０は、ニューラルネットワー
ク通信部９から入力された制御データと当該制御データ
の演算結果の組を教師データとして記憶する。

【００８０】（ステップ２７） この組み合わせでは、
ニューラルネットワーク制御部１２がニューラルネット
ワーク通信部９から入力された演算結果に基づいてシミ
ュレーション対象装置の制御データを生成するようにニ
ューラルネットワーク１１を制御している。従って、ニ
ューラルネットワーク１１は、ニューラルネットワーク
通信部９から入力された演算結果に基づいてシミュレー
ション対象装置の制御データを生成してニューラルネッ
トワーク通信部９へと出力する。

【００８１】（ステップ２８） ニューラルネットワー
ク通信部９は、ニューラルネットワーク１１が生成した
制御データを受信して、シミュレーション通信部８へ送
信する。

【００８２】（ステップ２９） シミュレーション通信
部８は、ニューラルネットワーク通信部９を介してニュ
ーラルネットワーク１１が生成した制御データを受信
し、演算部６へ出力する。

【００８３】（ステップ３０） しかし、シミュレーシ
ョン制御部４が制御データ手動入力部５から入力された
制御データを演算するよう演算部６を制御しているた
め、演算部６はシミュレーション通信部８から入力され
たニューラルネットワーク１１が生成した制御データの
演算は行なわずにそのまま結果表示部７へ出力する。

【００８４】（ステップ３１） 結果表示部７は、演算
部６から入力されたニューラルネットワーク１１によっ
て生成された制御データを表示する。

【００８５】（ステップ３２） オペレータから終了信
号が入力されたか否かをチェックし、終了信号が入力さ
れている場合には処理を終了し、終了信号が入力されて
いない場合にはステップ２１へ移行する。

【００８６】＜第３の組み合わせ＞第３の組み合わせと
して、ニューラルネットワークモード設定部１３を「
学習モード」に設定する例を示す。この場合、シミュレ
ーションモード設定部３は「手動制御モード」、「
ニューラルネットワーク制御モード」の何れのモードに
設定されていても構わない。

【００８７】第３の組み合わせは、教師データメモリ１
０に記憶されている教師データに基づいてニューラルネ
ットワーク１１が学習を行なうモードである。

【００８８】図５は、本発明の一実施例のシミュレーシ
ョン装置の動作を示すフローチャート（３）である。

【００８９】（ステップ４１） ニューラルネットワー
ク制御部１２は、教師データメモリ１０にニューラルネ
ットワーク１１の学習用の教師データが記憶されている
か否かを確認し、記憶されていない場合には処理を終了
する。

【００９０】（ステップ４２） ニューラルネットワー
ク制御部１２は、教師データメモリ１０に記憶されてい
る全ての教師データに基づいてニューラルネットワーク
１１の学習を行なったか否かを確認し、全ての教師デー
タに基づく学習を行なった場合には処理を終了する。

【００９１】（ステップ４３） ニューラルネットワー
ク制御部１２は、教師データメモリ１０に記憶されてい
る制御データと当該制御データの演算結果との組からな
る教師データの中から１組の教師データを取り出す。

【００９２】（ステップ４４） ニューラルネットワー
ク制御部１２は、教師データメモリ１０から取り出した
１組の教師データをニューラルネットワーク１１へ入力
して、ニューラルネットワーク１１の入出力を調整する
ことによりニューラルネットワーク１１の学習を行な
い、ステップ４２へ移行する。

【００９３】＜第４の組み合わせ＞第４の組み合わせと
して、シミュレーションモード設定部３を「ニューラ
ルネットワーク制御モード」に設定し、また、ニューラ
ルネットワークモード設定部１３を「制御データ生成
モード」に設定する例を示す。

【００９４】第４の組み合わせは、ニューラルネットワ
ーク部２でニューラルネットワーク１１がシミュレーシ
ョン対象装置の制御データを生成し、生成された制御デ
ータをシミュレーション部１へ送信する。シミュレーシ
ョン部１は、ニューラルネットワーク部２から受信した
制御データを演算して演算結果を表示する。

【００９５】図６は、本発明の一実施例のシミュレーシ
ョン装置の動作を示すフローチャート（４）である。

【００９６】（ステップ５１） シミュレーション制御
部４は、制御データ手動入力部５よりニューラルネット
ワーク１１で制御データを生成する際に最初に１回だけ
必要となる初期値のために制御データを取得して演算す
るよう演算部を制御する。

【００９７】（ステップ５２） 上記ステップ５１のシ
ミュレーション制御部４の制御に基づいて演算部６は、
制御データ手動入力部５よりシミュレーション対象装置
の制御データを取得する。

【００９８】（ステップ５３） この組み合わせでは、
シミュレーション制御部４が初期値のための制御データ
は演算するよう演算部６を制御している。従って、演算
部６は取得した制御データを演算して結果表示部７及び
シミュレーション通信部８へ出力する。

【００９９】（ステップ５４） この組み合わせでは、
シミュレーション制御部４が初期値を表示するように結
果表示部７を制御している。従って結果表示部７は、演
算部６から入力された演算結果を表示する。

【０１００】（ステップ５５） シミュレーション通信
部８は、演算部６から入力された演算結果をニューラル
ネットワーク通信部９へ送信する。

【０１０１】（ステップ５６） ニューラルネットワー
ク通信部９は、シミュレーション通信部８から受信した
演算結果をニューラルネットワーク１１へ出力する。

【０１０２】（ステップ５７） この組み合わせでは、
シミュレーション制御部４が制御データを生成するよう
にニューラルネットワーク１１を制御している。従っ
て、ニューラルネットワーク１１は、ニューラルネット
ワーク通信部９から入力された演算結果に基づいて制御
データを生成し、ニューラルネットワーク通信部９へ出
力する。

【０１０３】（ステップ５８） ニューラルネットワー
ク通信部９は、ニューラルネットワーク１１からニュー
ラルネットワーク１１が生成した制御データを受信し、
シミュレーション通信部８へ送信する。

【０１０４】（ステップ５９） シミュレーション通信
部８は、ニューラルネットワーク通信部９を介してニュ
ーラルネットワーク１１が生成した制御データを受信
し、演算部６へ出力する。

【０１０５】（ステップ６０） この組み合わせでは、
シミュレーション制御部４がニューラルネットワーク１
１が生成した制御データを演算するように演算部６を制
御している。従って演算部６は、シミュレーション通信
部８から受信したニューラルネットワーク１１が生成し
た制御データの演算を行なう。

【０１０６】（ステップ６１） 演算部６は、演算結果
を結果表示部７及びシミュレーション通信部８へ出力す
る。

【０１０７】（ステップ６２） この組み合わせでは、
シミュレーション制御部４がニューラルネットワーク１
１が生成した制御データの演算結果を表示するよう結果
表示部７を制御している。従って結果表示部７は、演算
部６から入力されたニューラルネットワーク１１が生成
した制御データの演算結果を表示する。

【０１０８】（ステップ６３） シミュレーション通信
部８は、上記ステップ５８で受信した制御データと、演
算部６から入力される当該制御データの演算結果とを組
にしてニューラルネットワーク通信部９へ送信する。

【０１０９】（ステップ６４） ニューラルネットワー
ク通信部９は、シミュレーション通信部８から制御デー
タと当該制御データの演算結果とを受信し、演算結果を
ニューラルネットワーク１１へ出力する。

【０１１０】（ステップ６５） オペレータから終了信
号が入力されたか否かをチェックし、終了信号が入力さ
れている場合には処理を終了し、終了信号が入力されて
いない場合にはステップ５７へ移行する。

【０１１１】＜第５の組み合わせ＞第５の組み合わせと
して、シミュレーションモード設定部３を「ニューラ
ルネットワーク制御モード」に設定し、また、ニューラ
ルネットワークモード設定部１３を「教師データ収集
モード」に設定する例を示す。

【０１１２】第５の組み合わせは、上記第４の組み合わ
せに加えてニューラルネットワーク１１の学習用教師デ
ータを収集する。基本的な処理は上記第４の組み合わせ
と同様であるが、上記ステップ６４のかわりに上述第２
の組み合わせのステップ２５及びステップ２６を実行す
る。これにより、ニューラルネットワーク１１の生成す
る制御データに基づいてシミュレーション対象装置のシ
ミュレーションを行なうとともに、ニューラルネットワ
ーク１１の学習用の教師データの収集も行なうことがで
きる。

【０１１３】次に、上記実施例のニューラルネットワー
ク部２のニューラルネットワークモード設定部１３を、
シミュレーション部１へ移動した他の実施例を説明す
る。図７は、本発明の他の実施例のシミュレーション装
置の構成図を示す。

【０１１４】同図に示すシミュレーション装置１００
は、図２に示した装置と基本的に同様の構成であり同様
の機能を実現している。図２に示すシミュレーション装
置１００との相違点は、ニューラルネットワークモード
設定部１３がニューラルネットワーク部２からシミュレ
ーション部１へ移動している点である。

【０１１５】ニューラルネットワークモード設定部１３
により設定されるニューラルネットワーク部２の動作モ
ードは、シミュレーション通信部８を介してニューラル
ネットワーク部２のニューラルネットワーク制御部１２
によって参照される。シミュレーションモード設定部３
及びニューラルネットワーク制御部１３の各設定の組み
合わせにおけるシミュレーション装置１００の動作につ
いては、上記本発明の一実施例の第１の組み合わせから
第５の組み合わせの場合と同様である。

【０１１６】上記他の実施例によれは、シミュレーショ
ン部１とニューラルネットワーク部２のモード設定をシ
ミュレーション部１で集中的に操作することができるた
め、シミュレーション装置１００のシミュレーション部
１とニューラルネットワーク部２とが離れている場合で
あっても一か所で集中的に操作を行なうことができるた
め操作性を向上させることが可能となる。

【０１１７】なお、上記実施例では、シミュレーション
モード設定部３が「手動制御モード」で、ニューラル
ネットワークモード設定部１３が「制御データ生成モ
ード」又は「教師データ収集モード」である場合に
は、制御データ手動入力部５から入力される制御データ
の演算結果をシミュレーション対象装置のシミュレーシ
ョン結果として表示するだけでなく、当該制御データと
ニューラルネットワーク１１の生成する制御データとを
併せて結果表示部７へ表示する例として説明した。しか
し、上記実施例では制御データとニューラルネットワー
ク１１の生成する制御データとを比較することができる
ように、制御データ手動入力部５から入力される制御デ
ータと、ニューラルネットワーク１１が生成する制御デ
ータとを併せて表示しているのであり、必ずしも制御デ
ータを結果表示部７へ表示する必要はなく、結果表示部
７へ表示する情報が本実施例によって限定されるもので
はない。

【０１１８】また、上記第４の組み合わせ及び第５の組
み合わせの例においては、ニューラルネットワーク１１
が制御データの生成を開始するために、最初に１回だけ
何らかの制御データの演算結果を初期値としてニューラ
ルネットワーク１１へ入力しなければならない。このた
め、上記実施例では演算部６が、この初期値を作るため
に制御データ手動入力部５から制御データを取得し、取
得した制御データの演算結果を初期値としてニューラル
ネットワーク１１へ出力する例を示している（ステップ
５１からステップ５６）。しかしながら、ニューラルネ
ットワーク１１に入力する初期値は、この例に限定され
ることなく、シミュレーション対象装置が動作しない状
態の制御データの演算結果を設定してニューラルネット
ワーク１１へ出力することも可能である。

【０１１９】なお、制御データ手動入力部５がヘリコプ
ターの操縦桿等のような入力部であって、オペレータが
操縦桿を操作することによりアナログの制御データが演
算部６に対して出力される場合には、制御データ手動入
力部５と演算部６との間にＡ／Ｄ変換器（図示せず）を
設け、制御データ手動入力部５から入力されるアナログ
の制御データをディジタルの制御データへと変換するこ
とにより、演算部６においてシミュレーションの制御デ
ータとして演算することが可能となる。また、演算部６
の出力する演算結果を種々のパターン（アナログ又はデ
ィジタル）に変換して出力することも考えられる。

【０１２０】また、上記他の実施例ではニューラルネッ
トワーク部２のニューラルネットワークモード設定部１
３をシミュレーション部１へ移動する例を示したが、シ
ミュレーション部１のシミュレーションモード設定部３
をニューラルネットワーク部２に移動し、ニューラルネ
ットワーク通信部９に接続することも可能である。

【０１２１】また、上記実施例ではシミュレーション対
象装置の制御データの演算結果を結果表示部７へ表示す
る例として説明したが、本発明のシミュレーション装置
１００の演算結果の出力先としてシミュレーション対象
装置と同様の動作が可能な装置や模型を接続して動作さ
せることも可能であり、演算結果の出力先を結果表示部
７に限定するものではない。

【０１２２】なお、本発明は上記の例に限定されること
なく特許請求の範囲内において種々変更、応用が可能で
ある。

【０１２３】

【発明の効果】上述のように、本発明によれば、シミュ
レーション部とニューラルネットワーク部とを独立の構
成として相互に通信することにより、ニューラルネット
ワーク部の入力や構成の変更に影響されることなく、シ
ミュレーション対象装置のシミュレーションを行なうこ
とが可能となる。

【０１２４】また、手動入力の制御データに加え、ニュ
ーラルネットワークに制御データの生成を行なわせるこ
とにより、何れの制御データを使用するかを切り替えて
シミュレーションすることが可能となる。

【０１２５】また、シミュレーション部からニューラル
ネットワーク部へ、シミュレーション対象装置の制御デ
ータと当該制御データの演算結果とを組にして送信する
ことにより、ニューラルネットワーク部ではニューラル
ネットワークの学習用の教師データを収集記憶すること
が可能になるとともに、当該教師データに基づいた学習
を行なうことも可能となる。

【０１２６】更に、シミュレーション部とニューラルネ
ットワーク部の動作モードを一か所で設定することがで
きるため、シミュレーション部とニューラルネットワー
ク部とが離れている場合であっても一人のオペレータで
モードを切り替えてシミュレーションを行なうことが可
能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理構成図である。

【図２】本発明の一実施例のシミュレーション装置の構
成図である。

【図３】本発明の一実施例のシミュレーション装置の動
作を示すフローチャート（１）である。

【図４】本発明の一実施例のシミュレーション装置の動
作を示すフローチャート（２）である。

【図５】本発明の一実施例のシミュレーション装置の動
作を示すフローチャート（３）である。

【図６】本発明の一実施例のシミュレーション装置の動
作を示すフローチャート（４）である。

【図７】本発明の他の実施例のシミュレーション装置の
構成図である。

【図８】従来の第２のシミュレーション装置の構成図で
ある。

【符号の説明】

１ 第１のシミュレーション手段、シミュレーション部 ２ 第２のシミュレーション手段、ニューラルネットワ
ーク部 ３ シミュレーションモード設定手段、シミュレーショ
ンモード設定部 ４ シミュレーション制御手段、シミュレーション制御
部 ５ 制御データ手動入力手段、制御データ手動入力部 ６ 演算手段、演算部 ７ 表示手段、結果表示部 ８ 第１の通信手段、シミュレーション通信部 ９ 第２の通信手段、ニューラルネットワーク通信部 １０ 教師データ記憶手段、教師データメモリ １１ ニューラルネットワーク手段、ニューラルネット
ワーク １２ ニューラルネットワーク制御手段、ニューラルネ
ットワーク制御部 １３ ニューラルネットワークモード設定手段、ニュー
ラルネットワークモード設定部 ５０ 従来の第２のシミュレーション装置 ５１ 教師データ １００ シミュレーション装置

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 手動入力又は外部入力制御データに基づ
   いてシミュレーション対象装置のシミュレーションを行
   い、シミュレーション結果を出力するとともに、該制御
   データとシミュレーション結果とを送信する第１のシミ
   ュレーション手段と、 該第１のシミュレーション手段より送信された該制御デ
   ータと該シミュレーション結果とに基づいて学習すると
   ともに、該シミュレーション結果に基づき該シミュレー
   ション対象装置の制御データを生成し、生成された制御
   データを上記外部入力制御データとして該第１のシミュ
   レーション手段に送信する第２のシミュレーション手段
   とを独立に設け、該第１及び第２のシミュレーション手
   段間の相互通信により動作を行なうことを特徴とするシ
   ミュレーション装置。
2. 【請求項２】 前記第１のシミュレーション手段は、 前記手動入力制御データを手動入力する制御データ手動
   入力手段と、 前記制御データに基づいて所定の時間間隔で前記シミュ
   レーション対象装置の挙動状態を演算して前記シミュレ
   ーション結果を出力する演算手段と、 前記シミュレーション結果を表示する表示手段と、 前記制御データと前記シミュレーション結果とを前記第
   ２のシミュレーション手段へ送信するとともに、前記第
   ２のシミュレーション手段より送信される制御データを
   該演算手段へ出力する第１の通信手段と、 前記手動入力又は外部入力制御データを選択して演算及
   び表示を行なうように該演算手段及び該表示手段を制御
   するシミュレーション制御手段とを有する請求項１記載
   のシミュレーション装置。
3. 【請求項３】 前記シミュレーション制御手段は、 前記所定の時間間隔で前記手動入力又は外部入力制御デ
   ータの何れか一方の制御データを選択する請求項２記載
   のシミュレーション装置。
4. 【請求項４】 前記第１のシミュレーション手段の動作
   モードを設定し、設定された動作モードに基づいて前記
   第１のシミュレーション手段の動作を制御するよう前記
   シミュレーション制御手段に指示するシミュレーション
   モード設定手段を更に有する請求項２又は３記載のシミ
   ュレーション装置。
5. 【請求項５】 前記第２のシミュレーション手段は、 前記第１の通信手段の送信する前記制御データと前記シ
   ミュレーション結果とを受信するとともに、前記生成さ
   れた制御データを前記第１の通信手段へ送信する第２の
   通信手段と、 該第２の通信手段が受信した前記制御データと前記シミ
   ュレーション結果とを教師データとして記憶する教師デ
   ータ記憶手段と、 該教師データ記憶手段に記憶された該教師データに基づ
   き学習するとともに、該第２の通信手段が受信した前記
   シミュレーション結果に基づいて前記シミュレーション
   対象装置の制御データを生成して該第２の通信手段に出
   力するニューラルネットワーク手段と、 所定の動作モードに基づき該教師データ記憶手段に該教
   師データの記憶を行なうか否か、該ニューラルネットワ
   ーク手段において該教師データ記憶手段に記憶している
   該教師データに基いて学習を行なうか否か、該ニューラ
   ルネットワーク手段において制御データの生成を行なう
   か否かを選択するニューラルネットワーク制御手段とを
   有する請求項２、３又は４記載のシミュレーション装
   置。
6. 【請求項６】 前記第２のシミュレーション手段の動作
   モードを設定し、設定された動作モードに基づいて前記
   第２のシミュレーション手段の動作を制御するよう前記
   ニューラルネットワーク制御手段に指示するニューラル
   ネットワークモード設定手段を更に有する請求項５記載
   のシミュレーション装置。
7. 【請求項７】 前記ニューラルネットワークモード設定
   手段は、 前記動作モードとして、前記ニューラルネットワーク手
   段で制御データを生成する制御データ生成モードと、前
   記教師データ記憶手段に前記教師データの記憶を行なう
   教師データ収集モードと、前記ニューラルネットワーク
   手段において学習を行なう学習モードの何れかのモード
   を設定する請求項６記載のシミュレーション装置。