계층적 제어 시스템

Hierarchical control system

계층제어시스템(HCS)은 일련의 디바이스와 관리소프트웨어가 계층트리 내에 배치되어 있는 제어시스템의 한 형태이다.트리의 링크가 컴퓨터 네트워크에 의해 구현되면 계층형 제어 시스템도 네트워크 제어 시스템의 한 형태입니다.

개요

복잡한 행동을 가진 인간이 만든 시스템은 종종 계층으로 조직된다.예를 들어, 명령 계층에는 상위, 하위 및 조직 커뮤니케이션 라인의 조직도가 있습니다.의사결정 책임을 분할하기 위해 계층적 제어 시스템을 유사하게 구성한다.

계층의 각 요소는 트리의 링크된 노드입니다.달성해야 할 명령어, 태스크 및 목표는 상위 노드에서 하위 노드로 트리를 따라 내려가는 반면, 감각 및 명령 결과는 하위 노드에서 상위 노드로 트리를 따라 흐릅니다.노드는 형제자매와 메시지를 교환할 수도 있습니다.계층 제어 시스템의 두 가지 구별되는 기능은 [1]계층과 관련이 있습니다.

  • 트리의 각 상위 계층은 바로 하위 계층보다 더 긴 계획 및 실행 시간 간격으로 작동합니다.
  • 하위 계층은 로컬 태스크, 목표 및 감각을 가지며, 그 활동은 일반적으로 결정을 재정의하지 않는 상위 계층에 의해 계획되고 조정됩니다.레이어는 하이브리드 인텔리전트 시스템을 형성합니다.이 시스템에서는 가장 낮은 반응 레이어가 서브 심볼릭입니다.시간 제약이 완화된 상위 계층은 추상적 세계 모델에서 추론하고 계획을 수행할 수 있습니다.계층적 태스크 네트워크는 계층적 제어 시스템에서의 계획에 적합합니다.

인위적인 시스템 외에 동물의 제어 시스템이 계층으로 구성되도록 제안된다.유기체의 행동이 그 지각들을 통제하는 수단이라고 가정하는 지각 제어 이론에서, 유기체의 통제 시스템은 그들의 지각들이 그렇게 구성되어 있기 때문에 계층적인 패턴으로 구성되어야 한다고 제안된다.

제어시스템 구조

제조 제어 작업의 기능 수준입니다.

첨부된 다이어그램은 산업 제어 시스템의 컴퓨터 제어를 사용하여 기능적 제조 수준을 보여주는 일반적인 계층적 모델이다.

도표를 참조한다.

  • 레벨 0에는 유량 및 온도 센서와 같은 필드 장치와 제어 밸브와 같은 최종 제어 요소가 포함됩니다.
  • 레벨 1에는 산업용 입출력(I/O) 모듈과 관련된 분산형 전자 프로세서가 포함됩니다.
  • 레벨 2에는 시스템상의 프로세서노드에서 정보를 수집하여 오퍼레이터 제어 화면을 제공하는 슈퍼바이저 컴퓨터가 포함됩니다.
  • 레벨 3은 프로세스를 직접 제어하지는 않지만 생산 목표의 감시와 감시와 관련된 생산 관리 수준입니다.
  • 레벨 4는 생산 스케줄 레벨입니다.

적용들

제조, 로봇 및 차량

로봇 패러다임 중에는 로봇이 하향식으로 작동하며 계획, 특히 모션 계획에 집중되는 계층적 패러다임이 있습니다.컴퓨터 지원 생산 엔지니어링은 1980년대부터 NIST에서 연구에 집중되어 왔습니다.자동 제조 연구 시설은 5층 생산 제어 모델을 개발하는 데 사용되었습니다.1990년대 초 DARPA는 군사 지휘 및 제어 시스템과 같은 애플리케이션을 위한 분산형(네트워크화된) 지능형 제어 시스템을 개발하기 위한 연구를 후원했습니다.NIST는 제조 셀, 로봇 크레인 및 자동화된 차량을 작동시키는 데 사용된 범용 계층적 제어 시스템인 실시간 제어 시스템(RCS)과 실시간 제어 시스템 소프트웨어를 개발하기 위해 초기 연구를 기반으로 구축했다.

2007년 11월, DARPA는 Urban Challenge를 개최했습니다.수상작인 Tartan[2] Racing은 계층화된 미션 계획, 모션 계획, 행동 생성, 지각, 월드 모델링 및 메카트로닉스를 [3]갖춘 계층적 제어 시스템을 사용했습니다.

인공지능

추정 아키텍처는 행동 기반 로봇과 밀접하게 연관된 인공지능을 개발하기 위한 방법론이다.이 아키텍처는 복잡한 지능형 동작을 많은 "단순" 동작 모듈로 분해하고, 모듈들은 다시 계층으로 구성됩니다.각 계층은 소프트웨어 에이전트의 특정 목표(즉 시스템 전체)를 구현하며, 상위 계층은 점점 더 추상화됩니다.각 층의 목표는 기초 층의 것으로 가정한다. 예를 들어 음식 층에 의한 전진 결정은 가장 낮은 장애물 회피 층의 결정을 고려한다.행동은 상위 계층에 의해 계획될 필요는 없으며, 오히려 행동은 감각 입력에 의해 유발될 수 있으며,[4] 따라서 적절한 상황에서만 활동적이다.

강화 학습은 각 노드가 경험을 [5]통해 동작을 개선하는 방법을 배울 수 있는 계층적 제어 시스템에서 동작을 획득하기 위해 사용되어 왔다.

James Albus의 레퍼런스 모델 아키텍처의 노드 구성 요소

NIST에 재직하는 동안 James Albus는 RCS에서 영감을 얻은 계층적 제어 시스템인 Reference Model Architecture(RMA)[6]라는 지능형 시스템 설계 이론을 개발했습니다.Albus는 이러한 컴포넌트를 포함하는 각 노드를 정의합니다.

  • 동작 생성은 상위 상위 노드로부터 받은 작업을 실행하는 역할을 합니다.또한 하위 노드에 대한 작업 계획 및 실행도 수행합니다.
  • 감각지각은 하위 노드로부터 감각을 수신한 후 로컬 상태를 업데이트하고 상위 노드에 전송되는 감각을 형성하는 상위 수준의 추상화로 그룹화, 필터링 및 기타 처리를 담당합니다.
  • 가치판단은 업데이트된 상황을 평가하고 대안을 평가하는 역할을 합니다.
  • 월드 모델은 하위 노드의 추상화 수준에서 제어된 시스템, 제어된 프로세스 또는 환경에 대한 모델을 제공하는 로컬 상태입니다.

가장 낮은 수준에서 RMA는 가정 아키텍처로 구현될 수 있으며, 여기서 세계 모델은 제어된 프로세스 또는 실제 세계에 직접 매핑되어 수학적 추상화의 필요성을 피하고 시간 제약이 있는 사후 계획을 유한 상태 기계로 구현할 수 있습니다.그러나 RMA의 상위 레벨은 자동화된 계획과 스케줄링을 통해 구현된 정교한 수학적 세계 모델과 동작을 가질 수 있습니다.계획은 특정 동작이 현재 감각에 의해 트리거될 수 없을 때 필요하며, 예측 또는 예상된 감각,[7] 특히 노드의 동작의 결과로 발생하는 감각에 의해 트리거된다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Findeisen, 9페이지
  2. ^ [1] Wayback Machine Tartan Racing 팀 설명에서 2008-01-19 아카이브 완료
  3. ^ Urmson, C. et al., Tartan Racing: DARPA Urban Challenge에 대한 멀티모달 접근법 2013-05-20 Wayback Machine 2007, 4페이지
  4. ^ R. A. Brooks, "계획은 다음에 무엇을 해야 할지 알아내는 방법을 피하는 것일 뿐" 2007-03-11 아카이브, MIT 인공지능 연구소, 기술 보고서, 1987년
  5. ^ Y. 다카하시와 M. 아사다, 다층 강화 학습에 의한 행동 습득.시스템, 인간, 사이버네틱스에 관한 1999 IEEE 국제회의의 속행(716-721페이지)
  6. ^ Albus, J.S. 인텔리전트 시스템 설계를 위한 레퍼런스 모델 아키텍처2008-09-16 P.J., Passino, K.M.의 Wayback Machine에서 아카이브(Archived)(2008-09-16) 인텔리전트 및 자율 제어 입문).Kluwer Academic Publishers, 1993, 제2장, pp27-56. ISBN0-7923-9267-1
  7. ^ Meystel, A.M., Albus, J.S., Intelligent Systems, John Wiley and Sons, New York, 2002, 페이지 30-31

추가 정보

  • Albus, J.S. (1996). "The Engineering of Mind". From Animals to Animats 4: Proceedings of the Fourth International Conference on Simulation of Adaptive Behavior. MIT Press.
  • Albus, J.S. (2000). "4-D/RCS reference model architecture for unmanned ground vehicles". Robotics and Automation, 2000. Proceedings. ICRA'00. IEEE International Conference on. Vol. 4. doi:10.1109/ROBOT.2000.845165.
  • Findeisen, W.; Others (1980). Control and coordination in hierarchical systems. Chichester [Eng.]; New York: J. Wiley.

외부 링크