机器人控制装置、机器人系统以及机器人控制方法与流程

本发明主要要涉及一种用于控制机器人的机器人控制装置。

背景技术：

1、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。

2、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。

3、[现有技术文献]

4、[专利文献]

5、专利文献1：日本特开2017-30135号公报

技术实现思路

1、发明所要解决的技术问题

2、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。

3、有鉴于此，本发明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。

4、解决问题所使用的技术方案

5、本发明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。

6、根据本发明的第一观点，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。

7、根据本发明的第二观点，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。

8、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。

9、根据本发明，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。

技术特征：

1.一种机器人控制装置，其特征在于包括：

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

11.根据权利要求1所述的机器人控制装置，其中，能够将输入所述学习完成模型的关于机器人以及该机器人周遭的状态的数据、以及关于机器人的基于所述学习完成模型的输出的动作的数据、与所述进展度和所述可信度中的至少任一个建立对应进行输出。

12.根据权利要求1所述的机器人控制装置，其中，在根据使用者的所述评价调节了与所述状态相对应的所述稳健率之后，以出现所述稳健率高的所述状态的方式进行所述学习完成模型的参数调节以及强化学习中的至少任一项的处理。

13.根据权利要求12所述的机器人控制装置，其中，所述动作日志包括所述稳健率获取部获取的所述稳健率。

14.根据权利要求1所述的机器人控制装置，其中，能够将输入至所述学习完成模型的所述输入数据、以及与机器人的基于所述学习完成模型输出的所述输出数据的动作相关的数据，与所述稳健率建立对应进行输出。

15.一种机器人系统，其包括：

16.一种机器人控制方法，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，其中，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,其特征在于包括以下的工序：

技术总结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。技术研发人员：莲沼仁志,山本武司,仓岛一辉受保护的技术使用者：川崎重工业株式会社技术研发日：技术公布日：2024/6/11