JP6691077B2 - 制御装置及び機械学習装置 - Google Patents
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Description
図1は第1の実施形態による搬送機の制御装置の要部を示す概略的なハードウェア構成図である。搬送機の制御装置1は、例えば搬送物を搬送するコンベア(図示せず)や液体が充填された容器、パック等を搬送する機械(図示せず)、搬送物を所定の位置から他の位置へと運ぶ自動搬送車(図示せず)、ロボット(図示せず)などの搬送機を制御する制御装置として実装することができる。本実施形態による制御装置1が備えるCPU11は、制御装置1を全体的に制御するプロセッサである。CPU11は、ROM12に格納されたシステム・プログラムをバス20を介して読み出し、該システム・プログラムに従って制御装置1全体を制御する。RAM13には一時的な計算データ、図示しない入力部を介してオペレータが入力した各種データ等が一時的に格納される。
上記変形例によれば、機械学習装置100は、搬送物の性質を考慮して搬送機70の搬送動作の学習を行うことができる。
なお、三層以上の層を為すニューラルネットワークを用いた、いわゆるディープラーニングの手法を用いることも可能である。
例えば、図10に示すように、搬送台に載置され、液体が充填された容器を搬送する搬送機(コンベア)であってもよい。このような搬送機70において、搬送物の状態を検出するセンサ60としては、例えば容器内に設置されたフロートスイッチなどの液面センサを用いることができる。機械学習装置100(又は120)は、センサ60により検出される液面の高さを搬送物の状態として検出し、液面の高さの最大値が予め定めた所定の許容値を超えた時にマイナスの報酬を与えるような学習を行うことで、搬送物が容器からこぼれるという不都合が起きない範囲で搬送におけるサイクルタイムを最大にするような搬送速度、加速度の制御を行うことができる。
3 状態データ取得部
11 CPU
12 ROM
13 RAM
14 不揮発性メモリ
18,21 インタフェース
19 制御回路
20 バス
60 センサ
70 搬送機
100 機械学習装置
101 プロセッサ
102 ROM
103 RAM
104 不揮発性メモリ
106 状態観測部
108 判定データ取得部
110 学習部
112 報酬計算部
114 価値関数更新部
120 機械学習装置
122 意思決定部
160,160’ 制御装置
170,170’ システム
172 ネットワーク
Claims (13)
- 搬送物を搬送する搬送機を制御する制御装置において、
前記搬送物の状態に対する前記搬送機の搬送動作の制御を学習する機械学習装置を備え、
前記機械学習装置は、
前記搬送機の搬送動作の状態を示す搬送動作データ、及び前記搬送物の状態を示す搬送物状態データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、
前記搬送物の搬送速度の適否判定結果を示す搬送速度判定データ、及び搬送物の状態変化の適否判定結果を示す搬送物状態判定データを、判定データとして取得する判定データ取得部と、
前記状態変数と前記判定データとを用いて、前記搬送動作データと、前記搬送物状態データとを関連付けて学習する学習部と、
を備える制御装置。 - 前記搬送動作データは、更に前記搬送物の姿勢変更の状態を含む、
請求項1に記載の制御装置。 - 前記状態観測部は、更に前記搬送機又は前記搬送物の位置を示す搬送位置データを状態変数として観測する、
請求項1又は2に記載の制御装置。 - 前記状態観測部は、更に前記搬送物の性質を示す搬送物性質データを状態変数として観測する、
請求項1〜3のいずれか1つに記載の制御装置。 - 前記学習部は、
前記適否判定結果に関連する報酬を求める報酬計算部と、
前記報酬を用いて、前記搬送物の状態に対する前記搬送機の搬送動作の価値を表す関数を更新する価値関数更新部とを備える、
請求項1又は2に記載の制御装置。 - 前記学習部は、前記状態変数と前記判定データとを多層構造で演算する、
請求項1〜5のいずれか1つに記載の制御装置。 - 前記学習部による学習結果に基づいて、前記搬送機の搬送動作の制御を決定する指令値を出力する意思決定部を更に備える、
請求項1〜6のいずれか1つに記載の制御装置。 - 前記学習部は、複数の前記制御装置のそれぞれについて得られた前記状態変数及び前記判定データを用いて、該複数の制御装置のそれぞれにおける前記搬送機の搬送動作の制御を学習する、
請求項1〜7のいずれか1つに記載の制御装置。 - 前記機械学習装置は、クラウドサーバに存在する、
請求項1〜8のいずれか1つに記載の制御装置。 - 搬送物を搬送する搬送機による搬送動作における、前記搬送物の状態に対する前記搬送機の搬送動作の制御を学習する機械学習装置であって、
前記搬送機の搬送動作の状態を示す搬送動作データ、及び前記搬送物の状態を示す搬送物状態データを、環境の現在状態を表す状態変数として観測する状態観測部と、
前記搬送物の搬送速度の適否判定結果を示す搬送速度判定データ、及び搬送物の状態変化の適否判定結果を示す搬送物状態判定データを、判定データとして取得する判定データ取得部と、
前記状態変数と前記判定データとを用いて、前記搬送動作データと、前記搬送物状態データとを関連付けて学習する学習部と、
を備える機械学習装置。 - 搬送物を搬送する搬送機による搬送動作における前記搬送物の状態に対する前記搬送機の搬送動作を制御行動の選択の価値を出力するように、コンピュータを機能させるための学習済みモデルであって、
前記搬送機の搬送動作の状態を示す搬送動作データ、及び前記搬送物の状態を示す搬送物状態データに基づいて定義される環境の状態に対して、当該環境の状態において選択し得る前記搬送機の搬送動作の制御行動の選択の価値を出力する価値関数を含み、
前記価値関数は、所定の環境の状態において所定の前記搬送機の搬送動作の制御行動を実行したことによる前記搬送物の搬送速度の適否判定結果、及び前記搬送物の状態変化の適否判定結果に基づいて、前記所定の環境の状態における前記所定の制御行動の選択の価値を学習したものであり、
前記価値関数を用いて、環境の状態と前記搬送機の搬送動作の制御行動を入力として演算を行い、演算結果に基づいて当該環境の状態に対する前記搬送機の搬送動作の制御行動の価値を出力するように、コンピュータを機能させる学習済みモデル。 - 前記価値関数は、多層構造のニューラルネットにより実装される、
請求項11に記載の学習済みモデル。 - 搬送物を搬送する搬送機による搬送動作における前記搬送物の状態に対する前記搬送機の搬送動作を制御行動の選択の価値を出力するように、コンピュータを機能させるための蒸留モデルであって、
前記搬送機の搬送動作の状態を示す搬送動作データ、及び前記搬送物の状態を示す搬送物状態データに基づいて定義される環境の状態に対して、当該環境の状態において選択し得る前記搬送機の搬送動作の制御行動の選択の価値を出力する価値関数を含み、前記価値関数は、所定の環境の状態において所定の前記搬送機の搬送動作の制御行動を実行したことによる前記搬送物の搬送速度の適否判定結果、及び前記搬送物の状態変化の適否判定結果に基づいて、前記所定の環境の状態における前記所定の制御行動の選択の価値を学習した他の学習済みモデルに対して、前記搬送機の搬送動作の状態を示す搬送動作データ、及び前記搬送物の状態を示す搬送物状態データに基づいて定義される環境の状態を入力し、その結果として当該学習済みモデルから出力される当該環境の状態において選択し得る前記搬送機の搬送動作の制御行動の選択の価値を取得し、前記搬送動作データ、前記搬送物状態データ及び取得された前記搬送機の搬送動作の制御行動の選択の価値を用いて環境の状態に対する前記搬送機の搬送動作の制御行動の選択の価値を学習した価値関数であって、
前記価値関数を用いて、環境の状態と前記搬送機の搬送動作の制御行動を入力として演算を行い、演算結果に基づいて当該環境の状態に対する前記搬送機の搬送動作の制御行動の価値を出力するように、コンピュータを機能させる蒸留モデル。
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