階層制御システム - 百科事典

階層制御システム（HCS）は、一連の装置と統治ソフトウェアが階層木構造で配置された制御システムの形式です。階層のリンクがコンピュータネットワークによって実現された場合、その階層制御システムもネットワーク制御システムの形式となります。

概要
人間が構築した複雑な動作を持つシステムは、しばしば階層として組織されています。例えば、指揮階層には、上位者、下位者、および組織のコミュニケーションラインの組織図が特徴です。階層制御システムは、決定責任を分割するために同様に組織されています。

階層の各要素は、木の中のリンクされたノードです。命令、タスク、達成すべき目標は、上位ノードから下位ノードへと階層を下りますが、感覚や命令結果は下位ノードから上位ノードへと階層を上がります。ノードはまた、兄弟节点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。

木の各上位レベルは、直接下位レベルよりも長い計画と実行時間の間隔で動作します。

下位レベルはローカルなタスク、目標、感覚を持ち、その活動は上位レベルによって計画および調整されますが、一般的にはその決定を上回りません。レイヤーは、最も低い反応レベルが下位符号的で、上位レベルは時間制約が緩いことから抽象的な世界モデルを推論し、計画を行うことができるハイブリッドインテリジェントシステムを形成します。階層制御システムでの計画には、階層タスクネットワークが適しています。

人工システムに加えて、動物の制御システムも階層として組織されていると提案されています。感知制御理論では、生物の行動はその感知を制御する手段であると仮定し、生物の制御システムはその感知が構築されるように階層的なパターンで組織されていると提案されています。

制御システム構造
付属図は、産業制御システムのコンピュータによる制御を使用して機能的な製造レベルを示す一般的な階層モデルです。

図を参照して：

レベル0には、流量や温度センサーなどのフィールドデバイス、制御バルブなどの最終制御要素が含まれています。

レベル1には、産業用の入出力（I/O）モジュールおよび関連する分散型電子プロセッサーが含まれています。

レベル2には、システムのプロセッサーノードから情報を収集し、操作者コントロールスクリーンを提供する監視コンピュータが含まれています。

レベル3は生産制御レベルで、プロセスを直接制御せず、生産と目標の監視に関心があります。

レベル4は生産計画レベルです。

应用
= 製造、ロボット工学および自動車 =
ロボットのパラダイムの中には、計画、特に動作計画に重きを置くトップダウンで動作する階層パラダイムがあります。1980年代からNISTはコンピュータ支援生産工学を研究焦点としており、その自動製造研究施設は5層の生産制御モデルの開発に使用されました。1990年代初頭、DARPAは軍事指揮制御システムなどのアプリケーションのための分散型（つまりネットワーク）インテリジェント制御システムの開発を研究サポートしました。NISTは以前の研究を基にリアルタイム制御システム（RCS）およびリアルタイム制御システムソフトウェアを開発し、これらは製造セル、ロボットクレーン、自動車の操作に使用されました。

2007年11月にDARPAはUrban Challengeを開催し、優勝したTartan Racingは階層制御システムを使用し、層状の任務計画、動作計画、行動生成、感知、世界モデル、機械電子学を用いました。

= 人工知能 =
サブサンプションアーキテクチャは、行動に基づくロボット工学と強く関連する人工知能開発の手法です。このアーキテクチャは、複雑なインテリジェント行動を多くの「シンプル」な行動モジュールに分解する方法であり、これらのモジュールは層に組織されています。各レベルはソフトウェアエージェント（つまり全体のシステム）の特定の目標を実現し、上位レベルは次第に抽象的になります。各レベルの目標は下位レベルの目標を含みます、例えば、食べるための層が前進する決定を下す際には、最も低い障害回避レベルの決定も考慮されます。行動は上位レベルによって計画される必要はなく、代わりに感覚入力によってトリガーされることがあり、その場合にのみ活動します。

強化学習は、各ノードが経験を通じて行動を改善するよう学習する階層制御システムでの行動獲得に使用されています。

James AlbusはNISTに在籍していたときに、RCSにインスパイアされた階層制御システムである参照モデルアーキテクチャ（RMA）というインテリジェントシステム設計の理論を開発しました。Albusは各ノードが以下のコンポーネントを持つと定義しています。

行動生成は、上位、親ノードから受信したタスクを実行する責任があります。また、下位ノードにタスクを計画し、発行することもできます。

感覚認識は、下位ノードから感覚を受信し、それらをまとめ、フィルタリングし、他の方法で処理して、上位レベルの抽象化に変換し、局所状態を更新し、上位ノードに送られる感覚を形成する責任があります。

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があります。

世界モデルは、下位ノードの抽象レベルで制御システム、制御プロセス、または環境のモデルを提供する局所状態です。

RMAの最も低いレベルでは、サブサンプションアーキテクチャとして実装することができ、世界モデルは直接制御プロセスまたは現実の世界にマッピングされ、数学的抽象化が必要ないだけでなく、時間制約のある反応計画を有限状態機械として実装することができます。しかし、RMAの上位レベルでは、複雑な数学的世界モデルや自動計画およびスケジューリングによって実装される行動が行われます。計画は、現在の感覚でトリガーされない特定の行動が、予測または期待される感覚、特にノードの行動の結果として生じる感覚によってトリガーされる場合に必要です。

参考資料
・コマンド階層、階層的な権力構造
・階層的組織、階層的な組織構造

参考文献
・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.
・Hayes-roth, F.; Erman, L.; Terry, A. (1992). "Distributed intelligent control and management(DICAM) applications and support for semi-automated development". NASA. Ames Research Center, Working Notes from the 1992 AAAI Workshop on Automating Software Design. Theme: Domain Specific Software Design P 66-70 (SEE N 93-17499 05-61). Retrieved 2008-05-11.
・Jones, A.T.; McLean, C.R. (1986). "A Proposed Hierarchical Control Model for Automated Manufacturing Systems". Journal of Manufacturing Systems. 5 (1): 15–25. CiteSeerX 10.1.1.79.6980. doi:10.1016/0278-6125(86)90064-6. Archived from the original on December 12, 2012. Retrieved 2008-05-11.

外部リンク
・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