[发明专利]机器学习装置、示教装置的冲击抑制系统及机器学习方法

权利要求书

1.一种机器学习装置，其学习对示教装置的冲击，其特征在于，

该机器学习装置具备：

状态观测部，其观测基于所述示教装置的倾斜度或所述示教装置的当前位置的数据；

标签取得部，其取得基于所述示教装置受到的冲击的标签；以及

学习部，其基于所述状态观测部的输出及所述标签取得部的输出来生成学习模型，

所述学习部具备：

误差计算部，其基于所述状态观测部及所述标签取得部的输出来计算误差；以及

学习模型更新部，其基于所述状态观测部及所述误差计算部的输出来更新学习模型，该学习模型用于确定对所述示教装置的冲击的误差。

2.根据权利要求1所述的机器学习装置，其特征在于，

所述状态观测部还观测基于按下所述示教装置的按钮的速度、作业内容、作业时间的长度、作业时间段及操作者中的至少1个的数据。

3.根据权利要求1或2所述的机器学习装置，其特征在于，

所述标签取得部取得基于所述示教装置受到的冲击是否大于预定阈值的所述标签。

4.根据权利要求1所述的机器学习装置，其特征在于，

所述机器学习装置具备神经网络。

5.根据权利要求1所述的机器学习装置，其特征在于，

所述机器学习装置能够与至少1个其他机器学习装置相连接，在与至少1个所述其他机器学习装置之间相互交换或共享由所述机器学习装置的所述学习部生成的学习模型。

6.一种示教装置的冲击抑制系统，其特征在于，

该系统具有：

权利要求1至5中任一项所述的机器学习装置、

通过所述机器学习装置来学习冲击的所述示教装置、以及

利用所述机器学习装置的输出的输出利用部，

所述输出利用部以抑制所述示教装置的冲击的方式进行动作。

7.根据权利要求6所述的示教装置的冲击抑制系统，其特征在于，

所述输出利用部基于所述机器学习装置的输出，在所述示教装置受到冲击前，进行警报输出或注意提醒来提前抑制所述示教装置受到的冲击。

8.根据权利要求7所述的示教装置的冲击抑制系统，其特征在于，

所述输出利用部在所述示教装置受到预定阈值以上的大的冲击之前，对利用了光或声的警报、声音、显示器显示以及振动中的至少1个进行使用，提前抑制所述示教装置受到的大的冲击。

9.一种机器学习方法，其学习对示教装置的冲击，其特征在于，

观测基于所述示教装置的倾斜度或所述示教装置的当前位置的状态数据，

取得基于所述示教装置受到的冲击的标签，

基于观测到的所述状态数据及所述标签来生成学习模型，

所述学习模型的生成包括：

基于观测到的所述状态数据及所述标签来计算误差；

基于观测到的所述状态数据及计算出的所述误差来更新学习模型，该学习模式用于确定对所述示教装置的冲击的误差。

10.根据权利要求9所述的机器学习方法，其特征在于，

所述状态数据还包含基于按下所述示教装置的按钮的速度、作业内容、作业时间的长度、作业时间段以及操作者中的至少1个的数据。

11.根据权利要求9或10所述的机器学习方法，其特征在于，

所述标签基于所述示教装置受到的冲击是否大于预定阈值。