机器人控制装置、机器人系统以及机器人控制方法制造方法及图纸

一种机器人控制装置、机器人系统以及机器人控制方法，机器人控制装置，包括：学习完成模型，其是通过学习工作数据而构建，该工作数据是将人为操作机器人进行一系列工作时的机器人及该机器人周遭的状态作为输入数据，且将人为根据该输入数据的操作或该机器人的通过该操作的动作作为输出数据；控制数据获取部，其在将所述输入数据输入学习完成模型的情况下，通过从学习完成模型获取与根据此输入数据估计的人为操作或机器人的动作相关的输出数据，获得机器人的控制数据；进展度获取部，其用于获取进展度，该进展度显示学习完成模型输出的所述输出数据在一系列工作中对应于哪一个进度水平；和可信度获取部，其用于获取当学习完成模型根据所述输入数据的输入而输出所述输出数据时的所述估计的准确性。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】机器人控制装置、机器人系统以及机器人控制方法
本专利技术主要要涉及一种用于控制机器人的机器人控制装置。
技术介绍
过往，已知一种机器人控制装置，该机器人控制装置包括机器学习装置，该机器学习装置能够构建与机器人的工作动作相关的模型。专利文献1公开了这种类型的机器人控制装置。专利文献1公开了一种具备机器学习装置的机器人系统，当机器人取出杂乱放置的工件时该机器学习装置能够不借助人力而自主学习此时的机器人的最佳动作。[现有技术文献][专利文献]专利文献1：日本特开2017-30135号公报
技术实现思路
专利技术所要解决的技术问题过往，AI系统使用大量的输入输出数据用于估计输入输出间的因果关系并构建模型。然而，当完成学习的模型根据输入数据来预测输出数据时，不会对使用者说明其预测的理由，而是作为所谓的黑盒处理。因此，在将AI系统使用于机器人控制的情况下，基本上不存在能供使用者理解机器人的基于AI系统的估计输出的自主动作的因素。有鉴于此，本专利技术的主要目的在于提供一种机器人控制装置等，该机器人控制装置能容易取得使用者的对机器人的基于学习完成模型的预测的动作的认同感。解决问题所使用的技术方案本专利技术所欲解决的问题诚如所述，下面对用以解决该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，提供以下结构的机器人控制装置。也就是说，机器人控制装置包括学习完成模型、控制数据获取部、进展度获取部和可信度获取部。所述学习完成模型是通过学习工作数据而被构建，该工作数据是将人为操作机器人进行一系列工作时的该机器人及该机器人周遭的状态作为输入数据，且将人为根据该输入数据的操作或该机器人的通过该操作的动作作为输出数据。在将与机器人和该机器人周遭的状态相关的输入数据输入所述学习完成模型的情况下，所述控制数据获取部，通过从所述学习完成模型获取与根据此输入数据估计的人为操作或机器人的动作相关的输出数据，获得用于进行所述工作的机器人的控制数据。所述进展度获取部用于获取进展度，该进展度显示所述学习完成模型输出的所述输出数据在所述一系列工作中对应于哪一个进度水平。所述可信度获取部用于获取可信度，该可信度显示当所述学习完成模型根据所述输入数据的输入而输出所述输出数据时的所述估计的准确性。根据本专利技术的第二观点，提供下述的机器人控制方法。也就是说，当将通过学习工作数据而构建的模型称为学习完成模型时，该工作数据是将人为操作机器人进行一系列工作时的该机器人及该机器人周遭的状况作为输入数据，且将根据该输入数据的人为操作或该机器人的通过该操作的动作作为输出数据，该机器人控制方法包括以下的工序：控制数据获取工序，在该控制数据获取工序中，在将与机器人和该机器人周遭的状况相关的输入数据输入所述学习完成模型的情况下，通过从所述学习完成模型获取与人为根据此输入数据估计的操作或机器人的动作相关的输出数据，获得机器人的用于进行所述工作的控制数据；进展度获取工序，在该进展度获取工序中用于获取进展度，该进展度显示所述学习完成模型输出的所述输出数据在所述一系列工作中对应于哪一个进度水平；和可信度获取工序，在该可信度获取工序中用于获取显示当所述学习完成模型根据所述输入数据的输入而输出所述输出数据时的所述估计的准确性。由此，使用者基于获取的进展度和可信度，能够在某种程度上揣测学习完成模型根据输入而执行的输出的理由。因此，能够缓解学习完成模型以往拥有的黑盒属性，且能在取得使用者的信任下将学习完成模型利用于机器人控制。另外，使用者能够根据获取的进展度和可信度，更准确地针对学习进行研讨。根据本专利技术，可提供一种机器人控制装置等，该机器人控制装置能够容易取得使用者的对机器人的基于学习完成模型的预测的动作的认同感。附图说明图1是显示本专利技术的一实施方式的机器人系统的电结构的框图；图2是显示在本实施方式中使AI系统学习的机器人的动作的一例的图；图3是说明获取进展度的图；图4是显示根据机器人的动作的进展度的值的推移的示例的图；图5是说明获取可信度的图；图6是显示根据机器人的动作的可信度的值的推移的示例的图；图7是显示稳健率与在动作日志中指定评价值的示例的图；图8是说明再学习后的稳健率的图；图9是说明一系列动作中的从途中开始机器人的自主动作的处理的图；图10是说明一系列动作中的在到达途中之前结束机器人的自主动作的处理的图；和图11是说明移交基于2个不同的学习完成模型的自主动作的处理的图。附图标记说明1机器人系统10机器人11动作传感器12力传感器13照相机15机器人控制装置30动作切换部(控制数据获取部)43学习完成模型51进展度获取部52可信度获取部具体实施方式下面，参照附图说明本专利技术的实施方式。图1是显示本专利技术的一实施方式的机器人系统1的电结构的框图。机器人系统1是一种使用机器人10进行工作的系统。机器人10进行的工作多种多样，例如组装、加工、涂装和清洗等。详细容待稍后说明，机器人10是使用模型(学习完成模型43)而被进行控制，该模型是通过机器学习数据而构建。因此，机器人系统1基本上不需要使用者的辅助，可自主地进行工作。另外，机器人10不仅可自主地进行工作，而且还能够根据使用者的操作进行工作。在下面的说明中，将机器人10自主进行工作的情况称为“自主运行”，将机器人10根据使用者的操作进行工作的情况称为“手动运行”。如图1所示，机器人系统1包括机器人10以及机器人控制装置15。机器人10与机器人控制装置15彼此通过有线或无线连接而能够进行信号的交换。机器人10具备安装于基座的臂部。臂部具有多个关节，且在每个关节上均设置有致动器。机器人10通过使致动器响应从外部输入的动作命令进行动作而使臂部动作。臂部的前端安装有根据工作内容选择的末端执行器。机器人10能够使末端执行器响应从外部输入的动作命令进行动作。在机器人10上安装有用于检测机器人10的动作以及周遭环境等的传感器。在本实施方式中，机器人10上安装有动作传感器11、力传感器12和照相机13。动作传感器11设在机器人10的臂部的每个关节上，用于检测每个关节的旋转角度或角速度。当机器人10动作时力传感器12用于检测机器人10承受的力。力传感器12既能检测施加于末端执行器上的力，也能够检测施加于臂部的每个关节上的力。另外，力传感器12也能够检测力矩以代替力，或者除了力之外还检测力矩。照相机13检测工作对象即工件的图像(对工件进行的工作的进展状况)。动作传感器11检测的数据，是显示机器人10的动作的动作数据。力传感器12和照相机13检测的数据，是显示机器人10的周遭环境的周遭环境数据。下面的说明中可将动作数据与周遭环境数据的综合数据称为状态数据。状态数据显示机器人10及其周遭的状态。下面的说明中有时将设在机器人10上的动作传感器11、力传感器12和照相机本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器人控制装置，其特征在于包括：/n学习完成模型，其是通过学习工作数据而被构建，该工作数据是将人为操作机器人进行一系列工作时的该机器人及该机器人周遭的状态作为输入数据，且将人为根据该输入数据的操作或该机器人的通过该操作的动作作为输出数据；/n控制数据获取部，其在将与机器人和该机器人周遭的状态相关的输入数据输入所述学习完成模型的情况下，通过从所述学习完成模型获取与根据此输入数据估计的人为操作或机器人的动作相关的输出数据，获得用于进行所述工作的机器人的控制数据；/n进展度获取部，其用于获取进展度，该进展度显示所述学习完成模型输出的所述输出数据在所述一系列工作中对应于哪一个进度水平；和/n可信度获取部，其用于获取可信度，该可信度显示当所述学习完成模型根据所述输入数据的输入而输出所述输出数据时的所述估计的准确性。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20181227 JP 2018-2454591.一种机器人控制装置，其特征在于包括：
学习完成模型，其是通过学习工作数据而被构建，该工作数据是将人为操作机器人进行一系列工作时的该机器人及该机器人周遭的状态作为输入数据，且将人为根据该输入数据的操作或该机器人的通过该操作的动作作为输出数据；
控制数据获取部，其在将与机器人和该机器人周遭的状态相关的输入数据输入所述学习完成模型的情况下，通过从所述学习完成模型获取与根据此输入数据估计的人为操作或机器人的动作相关的输出数据，获得用于进行所述工作的机器人的控制数据；
进展度获取部，其用于获取进展度，该进展度显示所述学习完成模型输出的所述输出数据在所述一系列工作中对应于哪一个进度水平；和
可信度获取部，其用于获取可信度，该可信度显示当所述学习完成模型根据所述输入数据的输入而输出所述输出数据时的所述估计的准确性。


2.根据权利要求1所述的机器人控制装置，其中，包括进展度监视部，该进展度监视部监视所述进展度获取部获取的进展度。


3.根据权利要求2所述的机器人控制装置，其中，所述进展度监视部进行监视的结果，在所述进展度未超过预定值的状态持续预定时间或更长时间的情况下，则在工作的途中中止所述机器人的控制。


4.根据权利要求2或3所述的机器人控制装置，其中，所述进展度监视部进行监视的结果，在所述进展度未超过预定值的状态持续预定时间或更长时间的情况下，以从途中应用改变了设定的工作的方式控制所述机器人。


5.根据权利要求1至4中任一项所述的机器人控制装置，其中，所述进展度是根据对数据进行聚类的结果而获得，该数据包括按时序获取的所述机器人和该机器人周遭的状态。


6.根据权利要求1至5中任一项所述的机器人控制装置，其中，具备可信度监视部，该可信度监视部监视所述可信度获取部获取的可信度。


7.根据权利要求6所述的机器人控制装置，其中，当所述可信度等于或小于预定值时，生成显示被输入至所述学习完成模型的所述输入数据的信息。


8.根据权利要求1至7中任一项所述的机器人控制装置，其中，能够从相当于在所述一系列工作的途中且所述可信度大于或等于预定值的状态开始所述机器人的基于所述学习完成模型输出的所述输出数据的控制。


9.根据权利要求1至8中任一项所述的机器人控制装置，其中，能够在相当于所述一系列工作的途中且所述可信度大于或等于预定值的状态结束所述机器人的基于所述学习完成模型输出的所述输出数据的控制。


10.根据权利要求1至9中任一项所述的机器人控制装置，其中，能够根据对应于一系列不同的工作而构建的多个所述学习完成模型输出的所述输出数据，获得用于进行所述工作的机器人的控制数据，并且
通过以所述可信度大于或等于预定值的状态为界连续地进行所述机器人的基于多个所述学习完成模型分别输...

【专利技术属性】
技术研发人员：莲沼仁志，山本武司，仓岛一辉，
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