动作预测系统及动作预测方法技术方案

自动运行系统(5)，具备多个学习完毕模仿模型(61)和模型选择部(35)。学习完毕模仿模型(61)，是通过利用分类系统(51)的自动分类演算法将工作履历数据分类为多个组，且使与该组对应的模仿模型(61)对每个组进行机械学习而被建构。工作履历数据，包含显示周边环境的数据、和显示操作人员在该周边环境中的操作的数据。模型选择部(35)根据利用分类系统(51)的自动分类演算法对所提供的显示周边环境的数据进行分类的结果，从多个模仿模型(61)中选择一个模仿模型(61)。自动运行系统(5)，将显示周边环境的数据输入通过模型选择部(35)选择的模仿模型(61)，预测操作人员对该周边环境的操作。

Action prediction system and method

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】动作预测系统及动作预测方法
本专利技术主要涉及一种通过机械学习来预测人类的动作的系统及方法。
技术介绍
过往，通常是通过预先制作的程序来控制机器人和大型设备等控制对象物，使其等执行所期望的动作。例如，专利文献1公开了一种结构，其中该机器人的控制部具备：CPU；ROM，其储存有用以控制机器人的程序；和RAM，其储存有以机器人语言编写的程序，用来供机器人执行工作。[现有技术文献][专利文献]专利文献1：日本特开平7-134605号公报
技术实现思路
[专利技术所要解决的技术问题]在现有的结构中，用以使机器人等运动的程序，是通过在人理解工作的基础上对运动方式进行程序设计而被实现。然而，此种方法，大多需要在程序的制作及其调整上花费时间。另外，为了回应下面的需求、即取代人类而使机器人自动进行伴随有接触零件等的工作或者在大型设备中自动进行根据操作者目视观察的状况而进行的运行操作，有时也必须以程序来实现基于熟练人员的经验或直觉的运动方式，因而需要大量的反復试验。另外，虽然也有通过进行以语言等明文规定本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种动作预测系统，其特征在于，具备：/n多个学习完毕动作预测模型，其通过利用自动分类演算法将学习用动作事例数据分类成多个组，且使与该组对应的动作预测模型对每个组进行机械学习而被建构，其中所述学习用动作事例数据，包含显示周边环境的数据、和显示人在该周边环境中的动作的数据；和/n模型选择部，其根据利用所述自动分类演算法对所提供的显示周边环境的数据进行分类的结果，从多个所述动作预测模型中选择一个动作预测模型，/n所述动作预测系统将显示所述周边环境的数据输入通过所述模型选择部选择的所述动作预测模型，预测人对该周边环境的动作。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20170609 JP 2017-1140551.一种动作预测系统，其特征在于，具备：
多个学习完毕动作预测模型，其通过利用自动分类演算法将学习用动作事例数据分类成多个组，且使与该组对应的动作预测模型对每个组进行机械学习而被建构，其中所述学习用动作事例数据，包含显示周边环境的数据、和显示人在该周边环境中的动作的数据；和
模型选择部，其根据利用所述自动分类演算法对所提供的显示周边环境的数据进行分类的结果，从多个所述动作预测模型中选择一个动作预测模型，
所述动作预测系统将显示所述周边环境的数据输入通过所述模型选择部选择的所述动作预测模型，预测人对该周边环境的动作。


2.根据权利要求1所述的动作预测系统，其特征在于，
显示所述周边环境的数据，包含图像数据。


3.根据权利要求1或2所述的动作预测系统，其特征在于，
进行伴随与周边环境接触的工作的动作预测。


4.根据权利要求1至3中任一项所述的动作预测系统，其特征在于，具备：
评价部，其评价通过所述模型选择部选择的所述动作预测模型输出的根据人的动作预测的结果；和
追加学习部，其使所述学习完毕动作预测模型追加进行机械学习。


5.一种机器人运行系统，其特征在于，
作为权利要求1至4中任一项所述的动作预测系统。

【专利技术属性】
技术研发人员：莲沼仁志，榎本雅幸，藤森润，
申请(专利权)人：川崎重工业株式会社，
类型：发明
国别省市：日本;JP