階層制御システム

階層制御システム( HCS ) は、一連のデバイスと制御ソフトウェアが階層ツリーに配置されている制御システムの形式です。ツリー内のリンクがコンピュータ ネットワークによって実装されている場合、その階層制御システムはネットワーク制御システムの一種でもあります。

人間が構築した複雑な動作をするシステムは、多くの場合、階層構造で構成します。たとえば、指揮命令階層には、上司、部下、組織コミュニケーションのラインからなる組織図が顕著な特徴として挙げられます。階層制御システムも同様に、意思決定の責任を分割するように構成されます。

階層の各要素は、ツリー内のリンクされたノードです。達成すべきコマンド、タスク、目標はツリーの上位ノードから下位ノードへと流れ、感覚とコマンドの結果はツリーの上位ノードから下位ノードへと流れます。ノードは兄弟ノードとメッセージを交換することもできます。階層制御システムの 2 つの特徴は、そのレイヤーに関連しています。^[1]

• ツリーの上位の各層は、その直下の層よりも長い計画および実行時間の間隔で動作します。
• 下位層にはローカルなタスク、目標、感覚があり、それらの活動は上位層によって計画され、調整されますが、通常はそれらの決定は上位層によって上書きされません。これらの層はハイブリッド インテリジェント システムを形成し、その中で最下位の反応層はサブシンボリックです。時間制約が緩和された上位層は、抽象的な世界モデルから推論し、計画を実行できます。階層型タスク ネットワークは、階層型制御システムでの計画に適しています。

人工システムに加えて、動物の制御システムも階層構造で構成されていると提案されています。生物の行動は知覚を制御する手段であると仮定する知覚制御理論では、生物の制御システムは、その知覚がそのように構築されるのと同様に、階層的なパターンで構成されていると示唆されています。

添付の図は、産業用制御システムのコンピュータ制御を使用した機能的な製造レベルを示す一般的な階層モデルです。

図を参照すると;

• レベル0には、流量センサーや温度センサーなどのフィールドデバイス、制御弁などの最終制御要素が含まれます。
• レベル 1 には、工業化された入出力 (I/O) モジュールと、それに関連する分散型電子プロセッサが含まれます。
• レベル 2 には、システム上のプロセッサ ノードからの情報を収集し、オペレータ制御画面を提供する監視コンピュータが含まれます。
• レベル3は生産管理レベルであり、プロセスを直接制御するのではなく、生産の監視と目標の監視に関係します。
• レベル4は生産計画レベルです。

ロボットのパラダイムには、ロボットがトップダウン方式で、特に動作計画を重視して動作する階層型パラダイムがあります。 コンピュータ支援生産工学は、 1980年代からNISTの研究重点分野となっています。NISTの自動製造研究施設は、5層の生産管理モデルの開発に使用されました。1990年代初頭、DARPAは、軍事指揮統制システムなどの用途向けに、分散型（ネットワーク化）インテリジェント制御システムを開発するための研究を支援しました。NISTは、以前の研究を基に、リアルタイム制御システム（RCS）とリアルタイム制御システムソフトウェアを開発しました。これは、製造セル、ロボットクレーン、自動運転車の操作に使用されている汎用的な階層型制御システムです。

2007年11月、DARPAはアーバンチャレンジを開催した。優勝したTartan Racing ^{[2]は、階層化されたミッション}計画、動作計画、行動生成、知覚、世界モデリング、メカトロニクスを備えた階層制御システムを採用した。^[3]

包摂アーキテクチャは、行動ベースのロボット工学と深く関連した人工知能を開発するための方法論です。このアーキテクチャは、複雑な知的行動を多くの「単純な」行動モジュールに分解し、それらをレイヤーに編成する方法です。各レイヤーはソフトウェアエージェント（つまりシステム全体）の特定の目標を実装し、上位レイヤーはより抽象的になります。各レイヤーの目標は、下位レイヤーの目標を包摂します。たとえば、食事レイヤーによる前進の決定は、最下位の障害物回避レイヤーの決定を考慮します。行動は上位レイヤーによって計画される必要はなく、むしろ感覚入力によってトリガーされる可能性があり、そのため、行動が適切である可能性がある状況でのみアクティブになります。^[4]

強化学習は、各ノードが経験を積むことで行動を改善することを学習できる階層制御システムにおける行動の獲得に使用されてきた。^[5]

ジェームズ・アルバスはNIST在籍中に、RCSにヒントを得た階層型制御システムであるリファレンスモデルアーキテクチャ（RMA） ^[6]と呼ばれるインテリジェントシステム設計の理論を開発しました。アルバスは各ノードがこれらのコンポーネントを含むように定義しています。

• 動作生成は、上位の親ノードから受信したタスクを実行する役割を担います。また、下位ノードのタスクを計画し、発行します。
• 感覚知覚は、下位ノードから感覚を受け取り、それをグループ化、フィルタリングし、その他の方法で処理して、ローカル状態を更新し、上位ノードに送信される感覚を形成する高レベルの抽象化を行います。
• 価値判断は、更新された状況を評価し、代替計画を評価する責任を負います。
• ワールド モデルは、従属ノードの抽象化レベルで制御対象システム、制御対象プロセス、または環境のモデルを提供するローカル状態です。

RMA は、その最低レベルでは、包含アーキテクチャとして実装できます。このアーキテクチャでは、世界モデルが制御されたプロセスまたは現実世界に直接マッピングされるため、数学的な抽象化の必要性が回避され、時間制約のある反応型計画が有限状態マシンとして実装されます。ただし、RMA のより高いレベルでは、自動化された計画とスケジュールによって実装された洗練された数学的世界モデルと動作を持つ場合があります。計画は、特定の動作が現在の感覚ではトリガーされず、予測または予期された感覚、特にノードのアクションの結果として発生する感覚によってトリガーされる場合に必要です。^[7]

• 指揮命令系統、階層的な権力構造
• 階層的組織、階層的な組織構造

• Albus, JS (1996)。「心のエンジニアリング」。From Animals to Animats 4: Proceedings of the Fourth International Conference on Simulation of Adaptive Behavior。MIT Press。

• Albus, JS (2000)。「無人地上車両用 4-D/RCS 参照モデル アーキテクチャ」。Robotics and Automation、2000 年。議事録。ICRA'00。IEEE 国際会議。第 4 巻。doi :10.1109/ROBOT.2000.845165。

• Findeisen, W.; その他 (1980)。階層的システムにおける制御と調整。Chichester [Eng.]; ニューヨーク: J. Wiley。

• Hayes-roth, F.; Erman, L.; Terry, A. (1992)。「分散インテリジェント制御および管理 (DICAM) アプリケーションと半自動開発のサポート」。NASA 。エイムズ研究センター、1992 AAAI ワークショップのソフトウェア設計自動化に関する作業メモ。テーマ: ドメイン固有のソフトウェア設計、P 66-70 (SEE N 93-17499 05-61) 。2008-05-11に取得。

• Jones, AT; McLean, CR (1986). 「自動製造システムのための階層制御モデルの提案」. Journal of Manufacturing Systems . 5 (1): 15–25. CiteSeerX  10.1.1.79.6980 . doi :10.1016/0278-6125(86)90064-6 . 2008-05-11に取得.^{[永久リンク切れ‍ ]}

• RCS (リアルタイム制御システム) ライブラリ
• Texai Albus階層制御システムを使用して人工知能を作成するオープンソースプロジェクト