【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种用于生成用于训练人工智能的训练数据集的方法。本专利技术附加地涉及一种用于训练人工智能的方法。本专利技术还涉及一种用于控制手持式工具机的人工智能，其设置为用于识别手持式工具机的运行状态和/或预测发生在不同的运行状态之间的过渡的事件时间点。本专利技术附加地涉及一种手持式工具机。
技术介绍
1、从现有技术中已知用于生成用于训练人工智能的训练数据集的方法。
技术实现思路
1、本专利技术的任务是，提供一种改进的用于生成训练数据集的方法、一种用于训练人工智能的方法、一种人工智能和一种手持式工具机。
2、该任务通过用于生成训练数据集的方法、用于训练人工智能的方法、人工智能和手持式工具机来解决。有利的构型在下文中描述。
3、提供一种用于控制手持式工具机的方法，其包括：
4、接收手持式工具机的至少一个运行参量的传感器数据；
5、接收用于手持式工具机的控制参数的、基于手持式工具机的用户的用户输入的输入值；
6、基于传感器数据和输入值，求取控制参数的第一目标值；
7、实施状态确定模块，并且将状态确定模块应用于传感器数据，并且求取手持式工具机的运行状态；以及
8、基于控制参数的第一目标值和所求取的运行状态来控制手持式工具机。
9、由此，能够实现这种技术优点：能够提供一种改进的用于控制手持式工具机的方法，其中，除了手持式工具机的用户的用户输入之外，还在控制手持式工具机时考虑在手持式工具机的运行期
10、根据一个实施方式，对手持式工具机的控制包括：
11、基于手持式工具机的所求取的运行状态，求取控制参数的第二目标值；
12、基于第一目标值和第二目标值，求取控制参数的输出目标值；以及
13、将输出目标值输出到手持式工具机的执行器件，用于控制手持式工具机。
14、由此，能够实现这种技术优点：将对手持式工具机的控制精确地匹配于存在的运行状态。为此目的，基于控制参数的第一目标值和第二目标值来引起对手持式工具机的控制。在此，第一目标值基于手持式工具机的用户的用户输入。相反，在考虑手持式工具机的所求取的运行状态的情况下来求取第二目标值。接着，在考虑控制参数的第一目标值和第二目标值的情况下，求取控制参数的输出目标值，最后将该输出目标值输出到手持式工具机的执行器件以控制手持式工具机。
15、因此，通过考虑第一和第二目标值，对于求取输出目标值，不但能够考虑用户的用户输入、而且能够考虑手持式工具机的相应存在的运行状态，用于控制手持式工具机。这具有以下优点：尤其对于用户的(例如通过操纵触发开关而进行的)用户输入针对手持式工具机的相应存在的运行状态不允许手持式工具机的最佳控制的情况而言，通过考虑匹配于存在的运行状态的第二目标值，尽管存在不匹配的用户输入，控制仍然能够匹配于存在的运行状态。
16、通过考虑基于用户输入的第一目标值，手持式工具机的控制仍然继续主要掌握在用户的手中。仅对于确定的运行状态而言，用户输入可以以输出目标值(在该输出目标值中考虑了第二目标值)的构型被重写或更好地匹配于存在的运行状态。因此，该方法能够实现对手持式工具机进行匹配于手持式工具机的相应存在的运行状态的控制，该控制除了考虑用户输入之外还考虑控制参数的匹配于手持式工具机的相应存在的运行状态的目标值。
17、在本申请的意义上，目标值是控制参数的期望值。
18、根据一个实施方式，输出目标值的求取包括：
19、将输出目标值定义为第一和第二目标值的最小值或最大值，和/或
20、将输出目标值定义为第一和第二目标值的乘积。
21、由此，能够实现这种技术优点：求取控制参数的尽可能精确的输出目标值。通过将输出目标值定义为第一目标值和第二目标值之间的最小值或最大值，可以实现输出目标值的尽可能简单的求取。视所求取的手持式工具机的运行状态而定并且视控制参数的类型而定，可以通过在控制参数的第一目标值和第二目标值之间的所选择的最小值或最大值来求取控制参数的最佳地匹配于分别求取出的运行状态的输出目标值。这能够实现尽可能精确的、匹配于相应存在的运行状态的手持式工具机的控制。
22、控制参数例如可以是手持式工具机的马达的转速或扭矩。手持式工具机的运行状态例如可以描述手持式工具机的工作进度。如果手持式工具机例如构造为电动起子机，则手持式工具机的运行状态可以描述：分别待拧紧的螺钉已经形状锁合地拧入到相应的工件中。
23、通过用户通过操纵手持式工具机的触发开关而进行的用户输入所输入的期望转速或马达的所输入的期望扭矩对于待拧入的螺钉的这种存在的形状锁合来说可能太高，使得在考虑分别求取出的运行状态计算出的、呈相应较低的马达转速或相应较小的马达扭矩的形式的第二输出目标值的情况下，控制参数的输出目标值描述手持式工具机的马达的与用户输入相比减小的转速或与用户输入相比减小的扭矩。因此，通过输出目标值，可以实现手持式工具机的最佳匹配于相应存在的运行状态的控制。
24、通过将输出目标值定义为第一目标值和第二目标值的最大值或最小值，可以分别将最匹配于存在的运行状态的目标值选择为输出目标值。尤其地，目标值与输入参数相比可以被限制在对于当前运行状态来说匹配的值范围内。
25、通过将第一目标值与第二目标值相乘，第二目标值可以充当相对于第一目标值的灵敏度。因此，通过第二目标值，基于用户的用户输入的第一目标值可以相对于相应存在的运行状态相应地通过呈第二目标值形式的因子增加或减少。用户输入以及通过用户的基于该户输入的对手持式工具机的控制因此能够高效地匹配于相应存在的运行状态。
26、根据一个实施方式，输出目标值的求取包括：
27、如果第二目标值小于预定义的阈值，则将输出目标值定义为第一目标值，并且，如果第二目标值大于或等于预定义的阈值，则将输出目标值定义为预定义的目标值。
28、由此，能够实现这种技术优点：能够提供再次精确化的输出目标值，其最佳地匹配于手持式工具机的相应存在的运行状态。为此目的，根据与预定义的阈值相关的第二目标值，将基于用户的用户输入的第一目标值或预定义的目标值用作输出目标值。
29、考虑预定义的阈值能够实现将输出目标值简单且精确地匹配于相应存在的运行状态。视相应存在的运行状态的类型而定，控制参数的预定义的目标值以及预定义的阈值能够如此地匹配，使得相应产生的输出本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于生成用于训练人工智能(149)的训练数据集的方法(300)，用于求取手持式工具机(100)的运行状态(A、B、C)和/或用于预测手持式工具机(100)的事件时间点(125、126)，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法(300)，所述方法还包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法(300)，其中，辨识(303)所述事件时间点(125)包括：
4.根据权利要求3所述的方法(200)，其中，所述传感器数据是外部传感器(171)、尤其摄像机传感器的数据。
5.一种用于训练用于求取手持式工具机(100)的运行状态(A、B、C)的人工智能(149)的方法(400)，所述方法包括：
6.一种用于求取手持式工具机(100)的运行状态(A、B、C)和/或用于预测事件时间点(125、126)的人工智能(149)，其中，所述人工智能(149)按照根据权利要求5所述的方法(400)来训练。
7.根据权利要求6所述的人工智能(149)，其中，所述人工智能(149)构造为人工神经网络，尤其构造为带有至少一个具有内部
8.一种计算单元(105)，其设置为，实施根据前述权利要求1至4中任一项所述的用于生成训练数据集的方法(300)和/或实施根据权利要求5所述的用于训练人工智能(149)的方法(400)和/或实施根据权利要求6或7所述的人工智能。
9.一种计算机程序产品(500)，其包括指令，所述指令在程序由数据处理单元实施时促使所述数据处理单元来实施根据前述权利要求1至4中任一项所述的用于生成训练数据集的方法(300)和/或实施根据权利要求5所述的用于训练人工智能(149)的方法(400)和/或实施根据权利要求6或7所述的人工智能。
10.一种手持式工具机(100)，其具有计算单元(107)和至少一个用于求取所述手持式工具机(100)的至少一个运行参量的传感器数据的传感器，其中，所述计算单元构造为实施用于控制手持式工具机(100)的方法(200)，其中，所述方法(200)包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于生成用于训练人工智能(149)的训练数据集的方法(300)，用于求取手持式工具机(100)的运行状态(a、b、c)和/或用于预测手持式工具机(100)的事件时间点(125、126)，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法(300)，所述方法还包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法(300)，其中，辨识(303)所述事件时间点(125)包括：
4.根据权利要求3所述的方法(200)，其中，所述传感器数据是外部传感器(171)、尤其摄像机传感器的数据。
5.一种用于训练用于求取手持式工具机(100)的运行状态(a、b、c)的人工智能(149)的方法(400)，所述方法包括：
6.一种用于求取手持式工具机(100)的运行状态(a、b、c)和/或用于预测事件时间点(125、126)的人工智能(149)，其中，所述人工智能(149)按照根据权利要求5所述的方法(400)来训练。
7.根据权利要求6所述的人工智能(149)，...
【专利技术属性】
技术研发人员：A·费里舍恩，B·黑格曼，D·A·T·泰谷蒂奥，J·德普纳，J·L·施托伊勒，L·贝塞克，M·彼得，U·特勒奇施，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：
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