JP2018111143A - 教示装置への衝撃を学習する機械学習装置、教示装置の衝撃抑制システムおよび機械学習方法 - Google Patents
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Abstract
Description
2 機械学習装置
3 出力利用部
10 教示装置(ティーチペンダント,TP)
11 ディスプレイ
12 ボタン(操作キー)
21 状態観測部
22 学習部
23 ラベル取得部
221 誤差計算部
222 学習モデル更新部
Claims (13)
- 教示装置への衝撃を学習する機械学習装置であって、
前記教示装置の傾きまたは前記教示装置の現在位置に基づくデータを観測する状態観測部と、
前記教示装置が受ける衝撃に基づくラベルを取得するラベル取得部と、
前記状態観測部の出力および前記ラベル取得部の出力に基づいて、学習モデルを作成する学習部と、を備える、
ことを特徴とする機械学習装置。 - 前記状態観測部は、さらに、
前記教示装置のボタンを押す速度、作業内容、作業時間の長さ、作業時間帯および操作者の少なくとも1つに基づくデータを観測する、
ことを特徴とする請求項1に記載の機械学習装置。 - 前記ラベル取得部は、
前記教示装置が受ける衝撃が所定の閾値よりも大きいかどうかに基づく前記ラベルを取得する、
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の機械学習装置。 - 前記学習部は、
前記状態観測部および前記ラベル取得部の出力に基づいて、誤差を計算する誤差計算部と、
前記状態観測部および前記誤差計算部の出力に基づいて、前記教示装置への衝撃の誤差を定める学習モデルを更新する学習モデル更新部と、を備える、
ことを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載の機械学習装置。 - 前記機械学習装置は、ニューラルネットワークを備える、
ことを特徴とする請求項1乃至請求項4のいずれか1項に記載の機械学習装置。 - 前記機械学習装置は、
少なくとも1つの他の機械学習装置と接続可能であり、少なくとも1つの前記他の機械学習装置との間で、前記機械学習装置の前記学習部で作成された学習モデルを相互に交換または共有する、
ことを特徴とする請求項1乃至請求項5のいずれか1項に記載の機械学習装置。 - 請求項1乃至請求項6のいずれか1項に記載の機械学習装置と、
前記機械学習装置により衝撃が学習される前記教示装置と、
前記機械学習装置の出力を利用する出力利用部と、を有し、
前記出力利用部は、前記教示装置の衝撃を抑制するように動作する、
ことを特徴とする教示装置の衝撃抑制システム。 - 前記出力利用部は、前記機械学習装置の出力に基づいて、前記教示装置が衝撃を受ける前に、アラーム出力または注意喚起を行って、前記教示装置が受ける衝撃を未然に抑制する、
ことを特徴とする請求項7に記載の教示装置の衝撃抑制システム。 - 前記出力利用部は、前記教示装置が所定の閾値以上の大きな衝撃を受ける前に、光または音を利用したアラーム、音声、ディスプレイ表示および振動の少なくとも1つを利用して、前記教示装置が受ける大きな衝撃を未然に抑制する、
ことを特徴とする請求項8に記載の教示装置の衝撃抑制システム。 - 教示装置への衝撃を学習する機械学習方法であって、
前記教示装置の傾きまたは前記教示装置の現在位置に基づく状態データを観測し、
前記教示装置が受ける衝撃に基づくラベルを取得し、
観測された前記状態データおよび前記ラベルに基づいて学習モデルを作成する、
ことを特徴とする機械学習方法。 - 前記状態データは、さらに、
前記教示装置のボタンを押す速度、作業内容、作業時間の長さ、作業時間帯および操作者の少なくとも1つに基づくデータを含む、
ことを特徴とする請求項10に記載の機械学習方法。 - 前記ラベルは、
前記教示装置が受ける衝撃が所定の閾値よりも大きいかどうかに基づいている、
ことを特徴とする請求項10または請求項11に記載の機械学習方法。 - 前記学習モデルの作成は、
観測された前記状態データおよび前記ラベルに基づいて誤差を計算し、
観測された前記状態データおよび計算された前記誤差に基づいて、前記教示装置への衝撃の誤差を定める学習モデルを更新する、
ことを特徴とする請求項10乃至請求項12のいずれか1項に記載の機械学習方法。
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