提供了一种机器学习数据生成装置(1)，包括：虚拟传感器输入生成器(102)，被构造为生成虚拟传感器输入，所述虚拟传感器输入是基于虚拟对象模型，对要经受作业机(4)的操作机器(403)的物理作业的多个随机堆积的对象，通过所述作业机(4)的传感器执行感测，虚拟地生成传感器输入而获得的，所述虚拟对象模型是所述多个随机堆积的对象的虚拟模型；虚拟操作命令生成器，被构造为生成虚拟操作命令，所述虚拟操作命令是通过根据所述虚拟对象模型或所述虚拟传感器输入中的至少一个虚拟地生成用于所述作业机(4)的操作机器的操作命令而获得的；虚拟操作结果评价器(116)，被构造为评价所述作业机的操作机器在虚拟空间中响应于所述虚拟操作命令而执行的物理作业的结果；和机器学习数据生成器(106)，被构造为基于所述虚拟传感器输入、所述虚拟操作命令和所述虚拟操作结果评价器的评价生成机器学习数据。结果评价器的评价生成机器学习数据。结果评价器的评价生成机器学习数据。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】机器学习数据生成装置、机器学习装置、作业系统、计算机程序、机器学习数据生成方法及作业机的制造方法
[0001]本专利技术涉及机器学习数据生成装置、机器学习装置、作业系统、计算机程序、机器学习数据生成方法以及作业机的制造方法。
技术介绍
[0002]在专利文献1中，描述了一种机器学习装置，其构造为使得机器学习装置输出基于由三维测量装置拍摄的深度图像的控制指令，当基于控制命令的模拟的执行结果没有问题时，机器人基于控制命令执行作业，并且在出现问题时，停止向机器人输入控制命令并将结果标签提供给机器学习单元作为训练数据，以进一步执行学习。。
[0003]引文清单
[0004]专利文献
[0005][PTL 1]JP 2017
‑
185577 A
技术实现思路
[0006]技术问题
[0007]在作为对对象重复且连续地执行物理作业的自动机器的作业机中，为了利用机器学习执行取决于对象的操作，需要对应于现实中可能出现的对象的各种方式使用机器学习数据执行机器学习。然而，在物理作业的结果从对象和对对象所期望的操作中不明显的情况下，需要在现实中准备各种对象并实际操作真实的机器来执行机器学习。因此，在某些情况下需要巨大的努力和时间。
[0008]本专利技术是鉴于上述情况而完成的，因此其目的在于，在实际上不需要物理作业的情况下，获得反映物理作业的结果的机器学习数据。
[0009]问题的解决方案
[0010]根据本专利技术的一个方面，提供了一种机器学习数据生成装置，包括：虚拟传感器输入生成器，被构造为生成虚拟传感器输入，所述虚拟传感器输入是基于虚拟对象模型，对要经受作业机的操作机器的物理作业的多个随机堆积的对象，通过所述作业机的传感器执行感测，虚拟地生成传感器输入而获得的，所述虚拟对象模型是所述多个随机堆积的对象的虚拟模型；虚拟操作命令生成器，被构造为生成虚拟操作命令，所述虚拟操作命令是通过根据所述虚拟对象模型或所述虚拟传感器输入中的至少一个虚拟地生成用于所述作业机的操作机器的操作命令而获得的；虚拟操作结果评价器，被构造为评价所述作业机的操作机器在虚拟空间中响应于所述虚拟操作命令而执行的物理作业的结果；和机器学习数据生成器，被构造为基于所述虚拟传感器输入、所述虚拟操作命令和所述虚拟操作结果评价器的评价生成机器学习数据。
[0011]此外，在根据本专利技术的一个方面的机器学习数据生成装置中，所述虚拟操作结果评价器可以包括：模拟器，被构造为使用作为所述操作机器的虚拟模型的虚拟操作机器模
型和所述虚拟对象模型，基于所述虚拟操作命令执行所述物理作业的计算机模拟；和实现状态评价器，被构造为基于计算机模拟的结果评价所述物理作业的对象的实现状态，以及所述机器学习数据生成装置可以被构造为使用所述实现状态作为所述虚拟操作结果评价器的评价。
[0012]此外，在根据本专利技术的一个方面的机器学习数据生成装置中，所述虚拟操作结果评价器可以包括干扰评价器，所述干扰评价器被构造为在虚拟空间中执行所述物理作业期间评价所述操作机器和所述虚拟对象模型之间是否存在干扰，以及所述机器学习数据生成装置可以被构造为使用干扰的存在或不存在作为所述虚拟操作结果评价器的评价。
[0013]根据本专利技术的另一方面，提供了一种机器学习数据生成装置，包括：虚拟传感器输入生成器，被构造为生成虚拟传感器输入，所述虚拟传感器输入是基于虚拟对象模型，对要经受作业机的操作机器的物理作业的对象，通过所述作业机的传感器执行感测，虚拟地生成传感器输入而获得的，所述虚拟对象模型是所述对象的虚拟模型；虚拟操作命令生成器，被构造为生成虚拟操作命令，所述虚拟操作命令是通过根据所述虚拟对象模型或所述虚拟传感器输入中的至少一个虚拟地生成用于所述作业机的操作机器的操作命令而获得的；模拟器，被构造为使用作为所述操作机器的虚拟模型的虚拟操作机器模型和所述虚拟对象模型，基于所述虚拟操作命令执行所述物理作业的计算机模拟；实现状态评价器，被构造为基于计算机模拟的结果评价所述物理工作的对象的实现状态；和机器学习数据生成器，被构造为基于所述虚拟传感器输入、所述虚拟操作命令和所述实现状态生成机器学习数据。
[0014]根据本专利技术的一个方面的机器学习数据生成装置还可以包括虚拟模型生成器，所述虚拟模型生成器被构造为针对所述多个随机堆积的对象的多个变体生成虚拟对象模型。
[0015]根据本专利技术的一个方面，提供了一种机器学习装置，包括：上述机器学习数据生成装置中的任一项；和学习单元，被构造为根据虚拟操作结果评价器的评价，基于机器学习数据，使操作命令生成神经网络模型进行学习，所述操作命令生成神经网络模型是输入传感器输入并且输出操作命令的神经网络。
[0016]在根据本专利技术的一个方面的机器学习装置中，所述学习单元可以包括学习允许/禁止确定器，所述学习允许/禁止确定器被构造为根据所述虚拟操作结果评价器的评价来确定利用所述机器学习数据的学习的允许/禁止。
[0017]在根据本专利技术的一个方面的机器学习装置中，所述学习单元可以包括学习方向确定器，所述学习方向确定器被构造为根据所述虚拟操作结果评价器的评价确定使用所述机器学习数据的学习是正方向的学习还是负方向的学习。
[0018]在根据本专利技术的一个方面的机器学习装置中，所述学习单元可以包括学习强度确定器，所述学习强度确定器被构造为根据所述虚拟操作结果评价器的评价利用所述机器学习数据确定学习强度。
[0019]在根据本专利技术的一个方面的机器学习数据生成装置中，所述虚拟操作命令生成器可以包括虚拟操作命令生成神经网络模型，所述虚拟操作命令生成神经网络模型是输入虚拟传感器输入并且输出虚拟操作命令的神经网络模型。
[0020]在根据本专利技术的一个方面的机器学习装置中，所述虚拟操作命令生成器可以包括虚拟操作命令生成神经网络模型，所述虚拟操作命令生成神经网络模型是输入虚拟传感器输入并且输出虚拟操作命令的神经网络模型。
[0021]在根据本专利技术的一个方面的机器学习装置中，所述虚拟操作命令生成神经网络模型可以与所述操作命令生成神经网络模型相同，或者所述虚拟操作命令生成神经网络模型可以通过在所述学习单元中学习的所述操作命令生成神经网络模型来更新。
[0022]根据本专利技术的一个方面，提供了一种作业系统，包括：上述机器学习装置中的任一项；和作业机，包括：操作机器；传感器；和操作命令生成器，包括由机器学习装置的学习单元学习的神经网络模型，来自所述传感器的传感器输入被输入到所述神经网络模型，并且从所述神经网络模型输出用于所述操作机器的操作命令。
[0023]根据本专利技术的一个方面，提供了一种计算机程序，用于使计算机作为机器学习数据生成装置进行操作，所述机器学习数据生成装置包括：虚拟传感器输入生成器，被构造为生成虚拟传感器输入，所述虚拟传感器输入是基于虚拟对象模型，对要经受作业机的操作机器的物理作业的多个随机堆积的对象，通过所述作业机的传感器执行感测，虚拟地生成传感器输入而获得的，所述虚拟对象模型是所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种机器学习数据生成装置，包括：虚拟传感器输入生成器，被构造为生成虚拟传感器输入，所述虚拟传感器输入是基于虚拟对象模型，对要经受作业机的操作机器的物理作业的多个随机堆积的对象，通过所述作业机的传感器执行感测，虚拟地生成传感器输入而获得的，所述虚拟对象模型是所述多个随机堆积的对象的虚拟模型；虚拟操作命令生成器，被构造为生成虚拟操作命令，所述虚拟操作命令是通过根据所述虚拟对象模型或所述虚拟传感器输入中的至少一个虚拟地生成用于所述作业机的操作机器的操作命令而获得的；虚拟操作结果评价器，被构造为评价所述作业机的操作机器在虚拟空间中响应于所述虚拟操作命令而执行的物理作业的结果；和机器学习数据生成器，被构造为基于所述虚拟传感器输入、所述虚拟操作命令和所述虚拟操作结果评价器的评价生成机器学习数据。2.根据权利要求1所述的机器学习数据生成装置，其中，所述虚拟操作结果评价器包括：模拟器，被构造为使用作为所述操作机器的虚拟模型的虚拟操作机器模型和所述虚拟对象模型，基于所述虚拟操作命令执行所述物理作业的计算机模拟；和实现状态评价器，被构造为基于计算机模拟的结果评价所述物理作业的对象的实现状态，以及其中，所述机器学习数据生成装置被构造为使用所述实现状态作为所述虚拟操作结果评价器的评价。3.根据权利要求1所述的机器学习数据生成装置，其中，所述虚拟操作结果评价器包括干扰评价器，所述干扰评价器被构造为在虚拟空间中执行所述物理作业期间评价所述操作机器和所述虚拟对象模型之间是否存在干扰，以及其中，所述机器学习数据生成装置被构造为使用干扰的存在或不存在作为所述虚拟操作结果评价器的评价。4.根据权利要求1至3中任一项所述的机器学习数据生成装置，还包括虚拟模型生成器，所述虚拟模型生成器被构造为针对所述多个随机堆积的对象的多个变体生成虚拟对象模型。5.一种机器学习数据生成装置，包括：虚拟传感器输入生成器，被构造为生成虚拟传感器输入，所述虚拟传感器输入是基于虚拟对象模型，对要经受作业机的操作机器的物理作业的对象，通过所述作业机的传感器执行感测，虚拟地生成传感器输入而获得的，所述虚拟对象模型是所述对象的虚拟模型；虚拟操作命令生成器，被构造为生成虚拟操作命令，所述虚拟操作命令是通过根据所述虚拟对象模型或所述虚拟传感器输入中的至少一个虚拟地生成用于所述作业机的操作机器的操作命令而获得的；模拟器，被构造为使用作为所述操作机器的虚拟模型的虚拟操作机器模型和所述虚拟对象模型，基于所述虚拟操作命令执行所述物理作业的计算机模拟；实现状态评价器，被构造为基于计算机模拟的结果评价所述物理工作的对象的实现状
态；和机器学习数据生成器，被构造为基于所述虚拟传感器输入、所述虚拟操作命令和所述实现状态生成机器学习数据。6.一种机器学习装置，包括：根据权利要求1至4中任一项所述的机器学习数据生成装置；和学习单元，被构造为根据虚拟操作结果评价器的评价，基于机器学习数据，使操作命令生成神经网络模型进行学习，所述操作命令生成神经网络模型是输入传感器输入并且输出操作命令的神经网络。7.根据权利要求6所述的机器学习装置，其中，所述学习单元包括学习允许/禁止确定器，所述学习允许/禁止确定器被构造为根据所述虚拟操作结果评价器的评价来确定利用所述机器学习数据的学习的允许/禁止。8.根据权利要求6或7所述的机器学习装置，其中，所述学习单元包括学习方向确定器，所述学习方向确定器被构造为根据所述虚拟操作结果评价器的评价确定使用所述机器学习数据的学习是正方向的学习还是负方向的学习。9.根据权利要求6至8中任一项所述的机器学习装置，其中，所述学习单元包括学习强度确定器，所述学习强度确定器...
【专利技术属性】
技术研发人员：太刀挂浩贵，
申请(专利权)人：株式会社安川电机，
类型：发明
国别省市：
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