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人的经验或直觉的工作而使程序设计变得容易的方法途径，但即使被语言化有时也会有不能正确地表现语意的情形，在所谓程序的方法中，存在有许多不能实现良好控制的情况。有鉴于此，本专利技术的主要目的，在于提供一种能够有效地实现犹如熟练人员进行的操作的自动化。[解决问题所使用的技术方案及效果]本专利技术所要解决的问题，诚如上面的说明，下面对用以解决此问题的手段及其功效进行说明。根据本专利技术的第一观点，提供以下结构的动作预测系统。也就是说，该动作预测系统，具备多个学习完毕动作预测模型、和模型选择部。所述动作预测模型，通过利用自动分类演算法将学习用动作事例数据分类为多个组，且使与该组对应的动作预测模型对每组进行机械学习而被建构。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。所述模型选择部，根据下面的结果即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。根据本专利技术的第二观点，提供以下的动作预测方法。也就是说，该动作预测方法，包含分类工序、学习工序、模型选择工序、和预测工序。在所述分类工序中，利用自动分类演算法将学习用动作事例数据分类为多个组，该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的动作的数据。在所述学习工序中，在具有多个动作预测模型的电脑中，使与该组对应的动作预测模型，对属于在所述分类工序中被分类的每组的所述学习用动作事例数据进行机械学习，以建构多个学习完毕动作预测模型。在所述模型选择工序中，根据下面的结果即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。在所述预测工序中，将显示所述周边环境的数据输入在所述模型选择工序中被选择的所述动作预测模型，预测人对该周边环境的动作。由此，可以适宜取入有可能不适合在语言化及程序上表现的熟练人员的技术及技能的形式，短时间且低成本地实现自动化。另外，通过限定一个动作预测模型所学习的对象，能够进行有效率的学习。根据本专利技术，能够有效地实现犹如熟练人员进行的操作的自动化。附图说明图1是显示在主从式的机器人远程操作系统中收集与机械手臂的工作相关的工作履历数据的结构的示意图；图2是显示将工作履历数据分类且使对应的模仿模型学习的工作的示意图；图3是显示第一实施方式的自动运行系统的框图；图4是显示建构及运用自动运行系统的工作的工序流程图；图5是显示在垃圾焚化炉的操作系统中收集与垃圾焚化炉的运行相关的运行履历数据的结构的示意图；图6是显示将工作履历数据分类且使对应的模仿模型学习的工作的示意图；和图7是显示第二实施方式的自动运行系统的框图。具体实施方式下面，参照附图说明本专利技术的实施方式。图1是显示在主从式的机器人远程操作系统中收集与机械手臂12的工作相关的工作履历数据的结构的示意图。图2是显示将工作履历数据分类且使对应的模仿模型61学习的工作的示意图。图3是显示第一实施方式的自动运行系统5的框图。图4是显示建构及运用自动运行系统5的工作的工序流程图。图1显示以下的状况：为了实现机械手臂12的自动运行，在主从式的机器人远程操作系统中，取得操作人员21手动远程操作机械手臂12，对工件11进行各种各样的工作的工作履历。在该机器人远程操作系统中，操作人员21通过操作配置在操作场所的主动臂22，对作为从动臂的机械手臂12提供指示。主动臂22是作为公知的多关节型机器人而构成。在主动臂22的各关节上设置有省略图示的致动器(例如，电动马达)，该致动器用来以该关节为中心而驱动臂部。在主动臂22具有的臂部的前端设置有供操作人员21握持进行操作的握把22a。在主动臂22设置有未图示的操作力检测传感器，该操作力检测传感器，能够检测操作人员21对主动臂22施加的操作力。主动臂22通过操作人员21施加的操作力与所述致动器施加的力的合力而进行运动。机械手臂12与主动臂22相同，作为公知的多关节型机器人而构成。在机械手臂12的前端部安装有直接接触于工件11而作用的终端效应器12a。在机械手臂12上设置有未图示的反力检测传感器，该反力检测传感器，能够检测因终端效应器与外部环境(具体为工件11)接触而受到的反力。机械手臂12通过从外部环境施加的反力、与用以驱动机械手臂12的各关节的未图示的致动器施加的力的合力而进行运动。机械手臂12及主动臂22，能对控制部31进行各种信号的输入输出。控制部31是由公知的电脑构成，具有CPU、ROM、RAM、HDD等构成。另外，在所述HDD等通过预先进行安装工作而记忆有各种的软件。该软件包含用以控制机械手臂12及主动臂22的控制应用软件、和用以取得在本专利技术中为了学习的目的而使用的数据(后述的工作履历数据)的数据收集应用软件。控制部31一方面以追踪根据操作人员21的操作力的主动臂22的运动的方式驱动机械手臂12的致动器，另一方面以传递机械手臂12所受到的反力的方式驱动主动臂22的致动器。由此，能够实现相互作用的操作，操作人员21能够一面感受通过主动臂22而被虚拟提示的力感，一面使用该主动臂22实时地对机械手臂12进行远程操作。在机械手臂12的工作区设置有未图示的照相机，照相机摄影的映像，经由控制部31被实时地传送至设置在操作人员21近旁的显示器23。操作人员21能够一面观察显示器23的映像来确认状况，一面操作主动臂22。在如此的主从式的机器人远程操作系统中，当熟悉工作的操作人员21进行操作时，操作人员21能够根据观察所知的周边状况，适宜且合理地以精练的动作方式进行机械手臂12的工作。从传承通过经验累积而获得本文档来自技高网...

【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