(57)【要約】  本発明は、状況コンテキストにおける動作の実行に関する意思決定を自動的に行う方法に関する。本発明による方法は、自律システム、例えば、１つまたは複数の動作を実行するロボットで、特定の時点にロボットがどの動作を実行すべきかを決定するために使用することができる。本発明による方法は、動作の実行に関する決定に適しており、その必要性は、現在の測定値のみに依存するのではなく、その時間曲線にも依存する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
状況コンテキストにおける少なくとも１つの動作Ａの実行に関するプログラム制御機械の自動意思決定のための方法であって、
前記プログラム制御機械が、
・少なくとも１つの測定変数Ｍを検出する少なくとも１つのセンサであって、所定の時点ｔ０，．．．，ｔｍで前記測定変数Ｍの測定値Ｍ（ｔｋ）（ｋ＝０，．．，ｍ）を送出する、少なくとも１つのセンサと、
・前記測定値Ｍ（ｔｋ）（ｋ＝ａ，ａ−１，．．．，ａ−ｍ）に基づいて現時点ｔａで第１の関数Ｖ１（ｔａ）を導出する少なくとも１つの人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）と、
・前記時点ｔａでの第１の第１の関数Ｖ１（ｔａ）と時間的に先行する値Ｖ２（ｔａ−１）から第２の関数Ｖ２（ｔａ）を計算する第１のアルゴリズム（Ａｌｇｏ１）と、
・時点ｔａにおいて、前記測定値Ｍ（ｔａ）と前記時点ｔａでの第１のパラメータＰ１とを、そして第２の関数Ｖ２（ｔａ）と第２のパラメータＰ２とを比較する第３の関数Ｆ（ｔａ，Ｍ（ｔａ），Ｖ２（ｔａ），Ｐ１，Ｐ２）−＞｛０，１｝を実現する第２のアルゴリズム（Ａｌｇｏ２）と、
を備え、
前記方法は、任意の時点ｔａ（ａ＞０）において以下のステップ、すなわち、
・前記センサによって前記測定値Ｍ（ｔａ）を検出するステップと、
・前記人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）によって前記測定値Ｍ（ｔｋ）（ｋ＝ａ，ａ−１，．．．，ａ−ｍ）に基づいて前記第１の関数Ｖ１（ｔａ）を導出するステップと、
・前記第１のアルゴリズム（Ａｌｇｏ１）によって前記第１の関数Ｖ１（ｔａ）および前記第２の関数Ｖ２（ｔａ−１）の前記時間的に先行する値から前記第２の関数Ｖ２（ｔａ）を計算するステップと、
・前記第３の関数Ｆに基づいて前記第２のアルゴリズム（Ａｌｇｏ２）によって動作Ａの実行を決定するステップと、
・前記第３の関数Ｆが値１を送出する場合に動作Ａを実行するステップと、
・前記第３の関数Ｆが値１を送出する場合に前記第２の関数Ｖ２（ｔａ）をリセットするステップと、
を備える、方法。
【請求項２】
前記第１のアルゴリズム（Ａｌｇｏ１）は、前記時点ｔａにおける前記第１の関数Ｖ１（ｔａ）の前記値と、先行時点ｔａ−１における前記値Ｖ２（ｔａ−１）の総和として前記時点ｔａにおける前記第２の関数Ｖ２（ｔａ）の前記値を計算し、
すなわち、Ｖ２（ｔａ）：＝Ｖ１（ｔａ）＋Ｖ２（ｔａ−１）である、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１のパラメータＰ１が時間依存性である、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記第２のパラメータＰ２が時間依存性である、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
複数の測定変数Ｍが、複数のセンサによって検出され、単一動作Ａの前記実行が決定される、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
１つまたは複数のセンサが単一の測定変数Ｍを検出し、いくつかの動作Ａの前記実行が決定される、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
複数の測定変数Ｍが、複数のセンサによって検出され、複数の動作Ａの前記実行が決定される、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記パラメータＰ１が上限閾値を表す、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記パラメータＰ１が下限閾値を表す、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記プログラム制御機械が、恒久的にインストールされた機械または移動機械、特にロボットである、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法を実行するためのプログラム制御機械であって、前記プログラム制御機械が、
・少なくとも１つの測定変数Ｍを検出する少なくとも１つのセンサであって、所定の時点ｔ０，．．．，ｔｍで前記測定変数Ｍの測定値Ｍ（ｔｋ）（ｋ＝０，．．，ｍ）を送出する、少なくとも１つのセンサと、
・前記測定値Ｍ（ｔｋ）（ｋ＝ａ，ａ−１，．．．，ａ−ｍ）に基づいて現時点ｔａにおける第１の関数Ｖ１（ｔａ）を導出する少なくとも１つの人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）と、
・前記時点ｔａにおける前記第１の関数Ｖ１（ｔａ）と時間的に先行する値Ｖ２（ｔａ−１）とから第２の関数Ｖ２（ｔａ）を計算する第１のアルゴリズム（Ａｌｇｏ１）と、
・前記時点ｔａにおいて、前記測定値Ｍ（ｔａ）と前記時点ｔａでの第１のパラメータＰ１とを、そして前記第２の関数Ｖ２（ｔａ）と第２のパラメータＰ２とを比較する第３の関数Ｆ（ｔａ，Ｍ（ｔａ），Ｖ２（ｔａ），Ｐ１，Ｐ２）−＞｛０，１｝を実現する第２のアルゴリズム（Ａｌｇｏ２）であって、前記第３の関数Ｆが値１を送出する場合に前記時点ｔａで前記動作Ａを実行する、第２のアルゴリズム（Ａｌｇｏ２）と、
を備える、プログラム制御機械。
【請求項１２】
前記第１のアルゴリズム（Ａｌｇｏ１）は、前記時点ｔａにおける前記第１の関数Ｖ１（ｔａ）の前記値と、先行時点ｔａ−１における前記値Ｖ２（ｔａ−１）の総和、Ｖ２（ｔａ）：＝Ｖ１（ｔａ）＋Ｖ２（ｔａ−１）、として前記時点ｔａにおける前記第２の関数Ｖ２（ｔａ）の前記値を計算する、請求項１１に記載のプログラム制御機械。
【請求項１３】
前記プログラム制御機械が、恒久的にインストールされた機械または移動機械、特にロボットである、請求項１１または１２に記載のプログラム制御機械。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、請求項１に記載の状況コンテキスト(situational context)における動作の実行に関する自動意思決定のための方法に関する。本発明はさらに、本発明による方法を実行するための請求項１１に記載のプログラム制御機械に関する。本発明による方法は、自律システム、例えば、１つまたは複数の動作を有するロボットで、所定の時点にどの動作をロボットが実行するかを決定するために、使用することができる。本発明による方法は、実行要件が現在の測定値に依存するだけでなく、時間経過にも依存する動作の実行を決定することに適している。
【背景技術】
【０００２】
状況コンテキストは、少なくとも１つのセンサによって検出することができる少なくとも１つの測定変数Ｍによって定義されると仮定する。この場合、センサは、規定された時点ｔ０，．．．，ｔｍで時間の経過中に利用可能な、測定された変数特有の測定値Ｍ（ｔｋ）を送出する。
【０００３】
第１の関数Ｖ１（ｔａ）または報酬値は、現時点ｔａにおいて人工ニューラルネットワークを介する時点ｔａまでの測定値Ｍ（ｔｋ）（ｋ＝ａ，ａ−１，．．．，ａ−ｍ）に基づいて導出することができる。関数Ｖ１（ｔａ）は、時点ｔａにおける動作の実行の現在の必要性を反映する。
【０００４】
さらに、第１の関数Ｖ１（ｔａ）および時間的に先行する値Ｖ２（ｔａ−１）から第１のアルゴリズムによって計算された、時点ｔａでの動作に第２の関数Ｖ２（ｔａ）または基本報酬値を割り当てることができる。関数Ｖ２（ｔａ）は、時点ｔａにおける動作の実行の累積的な必要性を反映する。
【０００５】
２つの関数Ｖ１（ｔａ）およびＶ２（ｔａ）は、プログラム制御機械またはプログラム制御機械の一部、特に教示ツールを手動でガイドすることによっても作成および改良することができる。その結果、システムの自動シーケンス生成および連続的な改善が達成される。
【０００６】
時点ｔａにおける動作の実行に関する決定は、時点ｔａにおいて、測定値と時点ｔａにおける第１のパラメータＰ１とを、そして第２の関数Ｖ２（ｔａ）の値と第２のパラメータＰ２とを比較する第３の関数Ｆ（ｔａ，Ｍ（ｔａ），Ｖ１（ｔａ），Ｐ１，Ｐ２）−＞｛０，１｝を実現する第２のアルゴリズムを介して行われる。この場合、Ｐ１は、測定された変数に応じた上限または下限の閾値を表す、動作および測定された変数特有のパラメータまたは限界測定値であり、Ｐ２は、動作特有のパラメータまたは限界報酬値である。
【発明の概要】
【０００７】
本発明による方法の本質的な利点は、従って、動作の実行に関する決定が、現在の測定値と超過するか下回るかでなければならない限界測定値との比較のみから導かれるだけではなく、現在の報酬値から集計された累積基本報酬値からも導かれることである。累積基本報酬値が、時間経過において増加するだけでなく減少することができるように、現在の報酬値もまた負の値を有することができる。累積基本報酬値が限界報酬値を増加させたとしても、動作の実行に関する決定が行われる。
【０００８】
さらに、プログラム制御機械またはプログラム制御機械の一部、特に教示ツールを手動でガイドすることによって生成された値を関数Ｖ１（ｔａ）およびＶ２（ｔａ）の計算に使用することもできる。その結果、自動シーケンス生成およびシステムの継続的な改善を実現することができ、すなわち、シーケンス生成は、手動介入（フィードバックループ）によって学習することができ、その結果、例えば、過去に起きた故障を将来的に避けることができる。
【０００９】
本発明による方法は、状況コンテキストにおける１つの動作Ａの実行に関するプログラム制御機械の自動意思決定に使用される。プログラム制御機械は、
・少なくとも１つの測定変数Ｍを検出する少なくとも１つのセンサであって、所定の時点ｔ０，．．．，ｔｍで測定変数Ｍの測定値Ｍ（ｔｋ）（ｋ＝０，．．，ｍ）を送出する、少なくとも１つのセンサと、
・測定値Ｍ（ｔｋ）（ｋ＝ａ，ａ−１，．．．，ａ−ｍ）に基づいて現時点ｔａで第１の関数Ｖ１（ｔａ）を導出する少なくとも１つの人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）と、
・時点ｔａでの第１の関数Ｖ１（ｔａ）と時間的に先行する値Ｖ２（ｔａ−１）から第２の関数Ｖ２（ｔａ）を計算する第１のアルゴリズム（Ａｌｇｏ１）と、
・時点ｔａにおいて、測定値Ｍ（ｔａ）と時点ｔａでの第１のパラメータＰ１とを、そして第２の関数Ｖ２（ｔａ）と第２のパラメータＰ２とを比較する第３の関数Ｆ（ｔａ，Ｍ（ｔａ），Ｖ２（ｔａ），Ｐ１，Ｐ２）−＞｛０，１｝を実現する第２のアルゴリズム（Ａｌｇｏ２）と、
を備え、
本方法は、任意の時点ｔａ（ａ＞０）において以下のステップ、すなわち、
・センサによって測定値Ｍ（ｔａ）を検出するステップと、
・人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）によって測定値Ｍ（ｔｋ）（ｋ＝ａ，ａ−１，．．．，ａ−ｍ）に基づいて第１の関数Ｖ１（ｔａ）を導出するステップと、
・第１のアルゴリズム（Ａｌｇｏ１）によって第１の関数Ｖ１（ｔａ）および第２の関数Ｖ２（ｔａ−１）の時間的に先行する値から第２の関数Ｖ２（ｔａ）を計算するステップと、
・第３の関数Ｆに基づいて第２のアルゴリズム（Ａｌｇｏ２）によって動作Ａの実行を決定するステップと、
・第３の関数Ｆが値１を送出する場合に動作Ａを実行するステップと、
・第３の関数Ｆが値１を送出する場合に第２の関数Ｖ２（ｔａ）をリセットするステップと、
を備える。
【００１０】
本発明の有利な実施形態では、第１のアルゴリズム（Ａｌｇｏ１）は、時点ｔａにおける第１の関数Ｖ１（ｔａ）の値と、先行時点ｔａ−１における値Ｖ２（ｔａ−１）の総和として時点ｔａにおける第２の関数Ｖ２（ｔａ）の値を計算し、すなわち、Ｖ２（ｔａ）：＝Ｖ１（ｔａ）＋Ｖ２（ｔａ−１）である。もちろん、第１のアルゴリズム（Ａｌｇｏ１）は、時点ｔａにおける第１の関数Ｖ１（ｔａ）の値と先行時点ｔａ−１における値Ｖ２（ｔａ−１）との積または差として時点ｔａにおける第２の関数Ｖ２（ｔａ）の値を計算することも可能である。
【００１１】
第１のパラメータＰ１および／または第２のパラメータＰ２は、時間依存および／または別の変数、特に、位置に依存することも可能である。
【００１２】
特に有利な実施形態では、複数の測定変数Ｍが、複数のセンサによって検出され、単一動作Ａの実行が決定される。単一の測定変数Ｍが１つのセンサまたは複数のセンサによって検出され、いくつかの動作Ａの実行が決定されることも可能である。もちろん、複数の測定変数Ｍが複数のセンサによって検出され、複数の動作Ａの実行が決定されることも考えられる。
【００１３】
有利には、パラメータＰ１は、上限閾値または下限閾値を表す。
【００１４】
最後に、本発明による方法が実行されるプログラム制御機械は、恒久的にインストールされた機械または移動機械、特にロボットである。
【００１５】
本発明はまた、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法を実行するためのプログラム制御機械に関し、プログラム制御機械は、
・少なくとも１つの測定変数Ｍを検出する少なくとも１つのセンサであって、センサが、所定の時点ｔ０，．．．，ｔｍで測定変数Ｍの測定値Ｍ（ｔｋ）（ｋ＝０，．．，ｍ）を送出する、少なくとも１つのセンサと、
・測定値Ｍ（ｔｋ）（ｋ＝ａ，ａ−１，．．．，ａ−ｍ）に基づいて現時点ｔａにおける第１の関数Ｖ１（ｔａ）を導出する少なくとも１つの人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）と、
・時点ｔａにおける第１の関数Ｖ１（ｔａ）と時間的に先行する値Ｖ２（ｔａ−１）とから第２の関数Ｖ２（ｔａ）を計算する第１のアルゴリズム（Ａｌｇｏ１）と、
・時点ｔａにおいて、測定値Ｍ（ｔａ）と時点ｔａでの第１のパラメータＰ１とを、そして第２の関数Ｖ２（ｔａ）と第２のパラメータＰ２とを比較する第３の関数Ｆ（ｔａ，Ｍ（ｔａ），Ｖ２（ｔａ），Ｐ１，Ｐ２）−＞｛０，１｝を実現する第２のアルゴリズム（Ａｌｇｏ２）であって、第３の関数Ｆが値１を送出する場合に時点ｔａで動作Ａを実行する第２のアルゴリズム（Ａｌｇｏ２）と、
を備える。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明による方法の実施形態を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明による方法を、図１による実施形態および図を参照してより詳細に説明する。
【００１８】
本実施形態では、本方法は、単一の測定変数Ｍに基づいて単一動作Ａの実行を決定するために使用される。もちろん、本発明による方法は、単一の測定変数Ｍおよび／またはいくつかの測定変数Ｍに基づいて、単一動作Ａまたはいくつかの動作Ａの実行に関する意思決定に使用することもできる。
【００１９】
本発明による方法は、例えば、本発明の意味におけるプログラム制御機械を表す庭の自動灌漑システムに使用することができる。可能な動作Ａは、スプリンクラーシステムを介して庭を灌漑することとすることができる。可能な測定変数Ｍは、過去１００時間の降水量である。この測定変数Ｍは、所定の時点ｔ０，．．．，ｔｍで対応する測定値Ｍ（ｔｋ）を送出するセンサによって検出することができる。
【００２０】
庭の動作Ａ灌漑および測定変数Ｍについて、第１のパラメータＰ１または限界測定値を定義しなければならないであろう。動作Ａのために、第２のパラメータＰ２または限界報酬値も定義されなければならないであろう。適切に訓練された人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）は、任意の時点ｔａにおけるセンサの測定値Ｍ（ｔｋ）から第１の関数Ｖ１（ｔａ）または報酬値を導出する。Ｖ１（ｔａ）は、過去１００時間での降水量が少なくても、全くなくても正であり、逆に、Ｖ１（ｔａ）は、十分な降水量があると負である。したがって、第１の関数Ｖ１（ｔａ）によって表される報酬値は、時点ｔａにおける動作Ａの現在の必要性を反映する。
【００２１】
過去の報酬値から、第１のアルゴリズム（Ａｌｇｏ１）は、時点ｔａにおける第１の関数Ｖ１（ｔａ）の値および時間的に先行する値Ｖ２（ｔａ−１）から時点ｔａにおける第２の関数Ｖ２（ｔａ）または基本報酬値を計算することができる。したがって、第２の関数Ｖ２（ｔａ）によって表される基本報酬値は、時点ｔａにおける動作Ａの累積必要性を反映する。
【００２２】
第２のアルゴリズム（Ａｌｇｏ２）は、降水量の測定値が時点ｔａにおける灌漑に特有の第１のパラメータＰ１（限界測定値）を下回る場合、または灌漑に特有の第２の関数Ｖ２（ｔａ）（基本報酬値）が、定義された第２のパラメータＰ２（限界報酬値）を増加させる場合、時点ｔａで灌漑を行うことを決定する。この決定は、第３の関数Ｆ（ｔａ，Ｍ（ｔａ），Ｖ２（ｔａ），Ｐ１，Ｐ２）−＞｛０，１｝によって実現され、ここにおいて、第３の関数Ｆが値１を送出する場合に、動作Ａが実行され、第２の関数Ｖ２（ｔａ）がリセットされる。
【００２３】
さらに、第１のアルゴリズム（Ａｌｇｏ１）は、時点ｔａにおける第１の関数Ｖ１（ｔａ）の値と、先行時点ｔａ−１における値Ｖ２（ｔａ−１）との総和：
Ｖ２（ｔａ）：＝Ｖ１（ｔａ）＋Ｖ２（ｔａ−１）、第２の関数Ｖ２（ｔ０）には初期値が代入される；
として、時点ｔａでの第２の関数Ｖ２（ｔａ）を計算するように修正することができる。
【００２４】
本方法のさらなる修正は、第１のパラメータＰ１および／または第２パラメータＰ２がそれぞれ時間依存性であるとすることができる。
【００２５】
拡張された実施形態は、いくつかの動作、スプリンクラーシステムによる灌漑、点滴灌漑システムによる灌漑を有する、庭の灌漑システムに関する。過去１００時間の降水量に加えて、対応するセンサを介して測定値が所定の時点に送出されるさらなる測定変数として、空気温度、空気圧、および空気湿度を使用することができる。
【図１】
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【国際調査報告】
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