WO2017077092A1 - Verfahren zur automatischen entscheidungsfindung - Google Patents

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WO2017077092A1 PCT/EP2016/076754 EP2016076754W WO2017077092A1 WO 2017077092 A1 WO2017077092 A1 WO 2017077092A1 EP 2016076754 W EP2016076754 W EP 2016076754W WO 2017077092 A1 WO2017077092 A1 WO 2017077092A1
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Lucas EICHER
Christoph MÜRI
Walter Früh
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Definitions

  • the invention relates to a method for automatically making decisions about the execution of actions in a situational context
  • Claim 1 The invention also relates to a program-controlled machine according to claim 11 for carrying out the method according to the invention.
  • the method according to the invention can be used in an autonomous system, e.g. a robot, which has one or more actions, are used to decide which of the actions to a
  • the method according to the invention is suitable for decisions about the execution of actions whose execution requirement does not depend solely on momentary measured values but also on their temporal course.
  • the situational context is defined by at least one measurand M, which can be detected by at least one sensor.
  • the sensor delivers measured variable-specific measured values M (tk), which are available over time at defined times to,..., T m .
  • the function Vi (t a ) reflects the current need for the execution of the action at time t a .
  • the action at a time t a can be assigned a second function V2 (t a ) or a basic reward value, which can be assigned by a first function Algorithm from the first function Vi (t a ) and the temporal
  • V2 (t a- i) previous value of V2 (t a- i) is calculated.
  • the function V2 (t a ) reflects the cumulative need for the execution of the action at time t a .
  • the two functions Vi (t a ) and V2 (t a ) can also by manually guiding the program-controlled machine or a part of the
  • Measured value at time t a with a first parameter Pi and the value of the second function V2 (t a ) at time t a with a second parameter P2 compares.
  • P1 is an action- and measurement-parameter-specific parameter or limit measurement value, which represents an upper or a lower threshold value depending on the measured variable
  • P2 is an action-specific parameter or limit reward value.
  • the essential advantage of the method according to the invention is therefore that the decision for the execution of an action is not derived solely from the comparison of an instantaneous measured value with a limit measured value, which must be exceeded or fallen below, so that it is a decision for the execution of the Action comes, but additionally from a cumulative Reward value, the current
  • Reward value also have a negative value, so the accumulated Reward value over time can not only rise but also fall.
  • the decision to execute an action is made even if the accumulated base reward value exceeds a
  • the inventive method is used for automatic
  • the program-controlled machine comprises,
  • At least one sensor for detecting at least one measured variable M the measured values M (tk) at defined times to,..., T m
  • the first algorithm (Algol) assign the value of the second function V2 (t a ) to the
  • Time t a as a product or difference of the value of the first function Vi (t a ) at the time t a and the value of V2 (t a- i) to the previous
  • Time t a -i calculated.
  • Parameter P2 is time-dependent and / or of a different size, in particular the location dependent.
  • a plurality of measured variables M are detected by a plurality of sensors, wherein the decision on the execution of a single action A is made. It is also possible that a single measured variable M is detected by a sensor or a multiplicity of sensors, and a decision is made on the execution of several actions A. Of course, it is also conceivable that a multiplicity of measuring variables M are detected by a plurality of sensors, and a decision is made on the execution of a plurality of actions A.
  • the first parameter P1 represents an upper threshold or a lower threshold.
  • program-controlled machine by means of which the method according to the invention is carried out, is a permanently installed one
  • Machine or a mobile machine, in particular a robot.
  • the invention also relates to a program-controlled machine for
  • the program-controlled machine comprises: at least one sensor for detecting at least one measured quantity M, the measured values M (tk) at defined times to, ..., t m
  • the method for the execution of a single action A is decided on the basis of a single measured variable M.
  • the inventive method can also for
  • automatic irrigation system can be used for a garden, which is a program-controlled machine according to the invention.
  • the possible action A could be the irrigation of the garden via a sprinkler system.
  • One possible measure M would be the
  • This measured variable M could be detected by a sensor which supplies corresponding measured values M (tk) at defined times to,..., T m .
  • a first parameter Pi or limit value would have to be defined.
  • a second parameter P2 or limit reward value would have to be defined.
  • Vi (t a ) would be positive, conversely, Vi (t a ) would be negative with significant rainfall.
  • the reward value represented by the first function Vi (t a ) would thus reflect the current demand of the action A at time t a .
  • the first algorithm Algol
  • the first algorithm could obtain a second function V2 (t a ) or basic reward value at time t a from the value of the first function Vi (t a ) at time t a and the time-previous value of V2 ( t a- i).
  • the basic reward value represented by function V2 (t a ) would reflect the cumulative demand for the execution of action A at time t a .
  • the second algorithm (Algo2) would be at time t a for a
  • the first algorithm (Algol) could be modified to take the value of the second function V2 (t a ) at time t a as the sum of the value of the first function Vi (t a ) at time t a and the value of V2 ( t a- 1) calculated at the previous time t a- i:
  • V2 (t a ): Vi (t a ) + V2 (t a- i).
  • the second function V2 (to) is assigned an initial value at time to.
  • a further modification of the method could be that the first parameter P1 and / or the second parameter P2 are each time-dependent.
  • An extended embodiment relates to a
  • Irrigation system of a garden which has several actions, irrigation via a sprinkler system, irrigation via a drip system.
  • the air temperature, the air pressure and the air humidity could be used as further measured variables
  • Sensors are delivered at defined times measured values.

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Abstract

Die Erfindung betrifft eine ein Verfahren zur automatischen Entscheidungsfindung über die Ausführung von Aktionen in einem situativen Kontext. Das erfindungsgemässe Verfahren kann in einem autonomen System, wie z.B. einem Roboter, der über eine oder mehrere Aktionen verfügt, eingesetzt werden, um darüber zu entscheiden, welche der Aktionen zu einem gegebenen Zeitpunkt vom Roboter auszuführen sind. Das erfindungsgemäße Verfahren eignet sich für Entscheidungen über die Ausführung von Aktionen, deren Ausführungsbedarf nicht allein von momentanen Messwerten abhängt sondern auch von deren zeitlichem Verlauf.

Description

Verfahren zur automatischen Entscheidungsfindung Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur automatischen Entscheidungsfindung über die Ausführung von Aktionen in einem situativen Kontext gemäss
Anspruch 1 . Die Erfindung betrifft zudem eine programmgesteuerte Maschine gemäss Anspruch 1 1 zur Durchführung des erfindungsgemässen Verfahrens. Das erfindungsgemässe Verfahren kann in einem autonomen System, wie z.B. einem Roboter, der über eine oder mehrere Aktionen verfügt, eingesetzt werden, um darüber zu entscheiden, welche der Aktionen zu einem
gegebenen Zeitpunkt vom Roboter auszuführen sind. Das erfindungsgemäße Verfahren eignet sich für Entscheidungen über die Ausführung von Aktionen, deren Ausführungsbedarf nicht allein von momentanen Messwerten abhängt sondern auch von deren zeitlichem Verlauf.
Es wird davon ausgegangen, dass der situative Kontext über wenigstens eine Messgröße M definiert ist, die über wenigstens einen Sensor erfasst werden kann. Dabei liefert der Sensor messgrößenspezifische Messwerte M(tk), die im zeitlichen Verlauf zu definierten Zeitpunkten to,...,tm zur Verfügung stehen. Über ein künstliches neuronales Netz kann zu einem aktuellen Zeitpunkt ta eine erste Funktion Vi(ta) bzw. ein Belohnungswert auf der Grundlage der Messwerte M(tk) (k=a, a-1 , a-m) bis zum Zeitpunkt ta abgeleitet werden. Die Funktion Vi(ta) spiegelt den momentanen Bedarf für die Ausführung der Aktion zum Zeitpunkt ta wider. Weiter kann der Aktion zu einem Zeitpunkt ta eine zweite Funktion V2 (ta) bzw. ein Grundbelohnungswert zugeordnet werden, die durch einen ersten Algorithmus aus der ersten Funktion Vi (ta) und dem zeitlich
vorangegangenen Wert von V2 (ta-i) berechnet wird. Die Funktion V2(ta) spiegelt den kumulierten Bedarf für die Ausführung der Aktion zum Zeitpunkt ta wider. Die beiden Funktionen Vi (ta) und V2 (ta) können auch durch manuelles Führen der programmgesteuerten Maschine oder eines Teiles der
programmgesteuerten Maschine, insbesondere eines Teach-Tools, erstellt und verbessert werden. Hierdurch kann eine automatische Ablaufgenerierung und kontinuierliche Verbesserung des Systems erreicht werden. Die Entscheidung über die Ausführung der Aktion zum Zeitpunkt ta wird über einen zweiten Algorithmus getroffen, der eine dritte Funktion
F(ta,M(ta),Vi(ta),Pi,P2)-> {0,1} realisiert, die zu einem Zeitpunkt ta den
Messwert zum Zeitpunkt ta mit einem ersten Parameter Pi und den Wert der zweiten Funktion V2 (ta) zum Zeitpunkt ta mit einem zweiten Parameter P2 vergleicht. Dabei ist P1 ein aktions- und messgrößenspezifischer Parameter bzw. Grenzmesswert, der je nach Messgröße einen oberen oder einen unteren Schwellwert darstellt, und P2 ein aktionsspezifischer Parameter bzw. Grenzbelohnungswert.
Der wesentliche Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens besteht demnach darin, dass die Entscheidung für die Ausführung einer Aktion nicht allein aus dem Vergleich eines momentanen Messwerts mit einem Grenzmesswert abgeleitet wird, der über- bzw. unterschritten werden muss, damit es zu einer Entscheidung für die Ausführung der Aktion kommt, sondern zusätzlich noch von einem kumulierten Grundbelohnungswert, der aus momentanen
Belohnungswerten aggregiert wird. Dabei kann der momentane
Belohnungswert auch einen negativen Wert haben, so dass der kumulierte Grundbelohnungswert im zeitlichen Verlauf nicht nur steigen sondern auch fallen kann. Die Entscheidung für die Ausführung einer Aktion wird auch dann getroffen, wenn der kumulierte Grundbelohnungswert über einen
Grenzbelohnungswert steigt. Zudem können auch Werte, die durch manuelles Führen der
programmgesteuerten Maschine oder eines Teiles der programmgesteuerten Maschine, insbesondere eines Teach-Tools, generiert werden und für die Berechnung der Funktionen Vi (ta) und V2 (ta) genutzt werden. Hierdurch kann eine automatische Ablaufgenerierung und kontinuierliche Verbesserung des Systems erreicht werden, d.h die Ablaufgenerierung kann durch manuellen Eingriff (Feedback-Loops) lernfähig gemacht werden, so dass z.B auch Misserfolge der Vergangenheit in der Zukunft vermieden werden können.
Das erfindungsgemässe Verfahren dient zur automatischen
Entscheidungsfindung einer programmgesteuerten Maschine über die
Ausführung von wenigstens einer Aktion A in einem situativen Kontext. Die programmgesteuerte Maschine umfasst dabei,
• wenigstens einen Sensor zur Erfassung wenigstens einer Messgröße M, der zu definierten Zeitpunkten to, ... , tm die Messwerte M(tk)
(k=0,..,m) der Messgröße M liefert; · wenigstens ein künstliches neuronales Netz (KNN), das zu einem
aktuellen Zeitpunkt ta auf der Grundlage der Messwerte M(tk) (k=a, a-1 , a-m) eine erste Funktion Vi (ta) ableitet;
• einen ersten Algorithmus (Algol ), der zu dem Zeitpunkt ta eine zweite Funktion V2 (ta) aus der ersten Funktion Vi (ta) und dem zeitlich vorangegangenen Wert von V2 (ta-i ) berechnet; • einen zweiten Algorithmus (Algo2), der eine dritte Funktion
F(ta,M(ta),V2(ta),Pi,P2)-> {0,1} realisiert, die zu dem Zeitpunkt ta den Messwert M(ta) zum Zeitpunkt ta mit einem ersten Parameter Pi und die zweite Funktion V2 (ta) mit einem zweiten Parameter P2 vergleicht; wobei das Verfahren zu jedem Zeitpunkt ta (a>0) die folgenden Schritte umfasst:
• Erfassen des Messwertes M(ta) durch den Sensor,
• Ableiten der ersten Funktion Vi (ta) auf der Grundlage der Messwerte M(tk) (k=a, a-1 , a-m) durch das künstliche neuronale Netz (KNN), · Berechnung der zweiten Funktion V2(ta) aus der ersten Funktion Vi(ta) und dem zeitlich vorangegangenen Wert der zweiten Funktion V2(ta-i) durch den ersten Algorithmus (Algol ),
• Entscheidung über die Ausführung der Aktion A durch den zweiten Algorithmus (Algo2) anhand der dritten Funktion F, · Ausführung der Aktion A wenn die dritte Funktion F den Wert 1 liefert,
• Zurücksetzen der zweiten Funktion V2 (ta) wenn die dritte Funktion F den Wert 1 liefert .
In einer vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung berechnet der erste Algorithmus (Algol ) den Wert der zweiten Funktion V2 (ta) zum Zeitpunkt ta als Summe des Wertes der ersten Funktion Vi (ta) zum Zeitpunkt ta und des Wertes von V2 (ta-i) zum vorangegangenen Zeitpunkt ta-i : V2 (ta):= Vi (ta)+ V2 (ta-i). Selbstverständl ich ist es aber auch möglich, dass der erste Algorithmus (Algol ) den Wert der zweiten Funktion V2 (ta) zum
Zeitpunkt ta als Produkt oder Differenz des Wertes der ersten Funktion Vi (ta) zum Zeitpunkt ta und des Wertes von V2 (ta-i) zum vorangegangenen
Zeitpunkt ta-i berechnet.
Auch ist es möglich, dass der erste Parameter P1 und/ oder der zweite
Parameter P2 zeitabhängig und/oder von einer anderen Grösse, insbesondere des Ortes, abhängig ist.
In einer besonders vorteilhaften Ausführungsform werden durch eine Vielzahl von Sensoren eine Vielzahl von Messgrossen M erfasst, wobei über die Ausführung einer einzigen Aktion A entschieden wird. Auch ist es möglich, dass durch einen Sensor oder eine Vielzahl von Sensoren eine einzige Messgrösse M erfasst wird, und über die Ausführung von mehreren Aktionen A entschieden wird. Selbstverständlich ist es auch denkbar, dass durch eine Vielzahl von Sensoren eine Vielzahl von Messgrossen M erfasst werden, und über die Ausführung einer Vielzahl von Aktionen A entschieden wird.
Vorteilhafterweise stellt der erste Parameter P1 einen oberen Schwellwert oder einen unteren Schwellwert dar.
Schliesslich ist die programmgesteuerte Maschine, mittels welcher das erfindungsgemässe Verfahren durchgeführt wird, eine festinstallierte
Maschine oder eine mobile Maschine, insbesondere ein Roboter.
Die Erfindung betrifft auch eine programmgesteuerte Maschine zur
Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 10, wobei die programmgesteuerte Maschine umfasst: wenigstens einen Sensor zur Erfassung wenigstens einer Messgröße M, der zu definierten Zeitpunkten to, ... , tm die Messwerte M(tk)
(k=0,..,m) der Messgröße M liefert; wenigstens ein künstliches neuronales Netz (KNN), das zu einem aktuellen Zeitpunkt ta auf der Grundlage der Messwerte M(tk) (k=a, a-1 a-m) eine erste Funktion Vi (ta) ableitet; einen ersten Algorithmus (Algol ), der zu dem Zeitpunkt ta eine zweite Funktion V2 (ta) aus der ersten Funktion Vi (ta) und dem zeitlich vorangegangenen Wert von V2 (ta-i) berechnet; · einen zweiten Algorithmus (Algo2), der eine dritte Funktion
F(ta,M(ta),V2(ta),Pi,P2)-> {0,1} realisiert, die zu dem Zeitpunkt ta den Messwert M(ta) zum Zeitpunkt ta mit einem ersten Parameter P1 und die zweite Funktion V2 (ta) mit einem zweiten Parameter P2 vergleicht und die Aktion A zum Zeitpunkt ta ausführt, wenn die dritte Funktion F den Wert 1 liefert.
Das erfindungsgemäße Verfahren wird nun anhand eines
Ausführungsbeispiels und dem Diagramm gemäß Figur 1 näher beschrieben.
Bei dem Ausführungsbeispiel wird mittels des Verfahrens über die Ausführung einer einzigen Aktion A anhand einer einzigen Messgröße M entschieden. Selbstverständlich kann das erfindungsgemäße Verfahren auch zur
Entscheidungsfindung über die Ausführung einer einzigen Aktion A oder mehrerer Aktionen A anhand einer einzigen Messgröße M und/ oder mehrerer Messgrößen M herangezogen werden. Das erfindungsgemäße Verfahren könnte beispielsweise in einem
automatischen Bewässerungssystem für einen Garten eingesetzt werden, das eine programmgesteuerte Maschine im Sinne der Erfindung darstellt. Die mögliche Aktion A könnte dabei die Bewässerung des Gartens über eine Sprinkleranlage sein. Eine mögliche Messgröße M wäre die
Niederschlagsmenge der vergangenen 100 Stunden. Diese Messgröße M könnten über einen Sensor erfasst werden, der entsprechende Messwerte M(tk) zu definierten Zeitpunkten to,...,tm liefert.
Für die Aktion A Bewässerung des Gartens und die Messgröße M wäre ein erster Parameter Pi bzw. Grenzmesswert festzulegen. Ebenso müsste für die Aktion A ein zweiter Parameter P2 bzw. Grenzbelohnungswert definiert werden. Ein entsprechend trainiertes künstliches neuronales Netz (KNN) würde zu jedem Zeitpunkt ta aus den Messwerten M(tk) des Sensors eine erste Funktion Vi(ta) bzw. Belohnungswert ableiten. Zu Zeitpunkten mit geringer oder fehlender Niederschlagsmenge in den vergangenen 100 Stunden würde Vi(ta) positiv ausfallen, umgekehrt wäre Vi(ta) negativ bei signifikanter Niederschlagsmenge. Der durch die erste Funktion Vi(ta) dargestellte Belohnungswert würde also den momentanen Bedarf der Aktion A zum Zeitpunkt ta widerspiegeln. Aus den Belohnungswerten der Vergangenheit könnte der erste Algorithmus (Algol ) eine zweite Funktion V2(ta) bzw. Grundbelohnungswert zum Zeitpunkt ta aus dem Wert der ersten Funktion Vi (ta) zum Zeitpunkt ta und dem zeitlich vorangegangenen Wert von V2 (ta-i) berechnen. Der durch die zweite
Funktion V2(ta) dargestellte Grundbelohnungswert würde also den kumulierten Bedarf für die Ausführung der Aktion A zum Zeitpunkt ta widerspiegeln.
Der zweite Algorithmus (Algo2) würde sich zum Zeitpunkt ta für eine
Bewässerung entscheiden, falls der Messwert der Niederschlagsmenge zum Zeitpunkt ta den für die Bewässerung spezifischen ersten Parameter Pi
(Grenzmesswert) unterschreitet, oder wenn die für die Bewässerung spezifische zweite Funktion V2(ta) (Grundbelohnungswert) den definierten zweiten Parameter P2 (Grenzbelohnungswert) überschreitet. Diese
Entscheidung würde durch eine dritte Funktion F(ta,M(ta),V2(ta),Pi,P2)-> {0,1 } realisiert, wobei die Aktion A ausgeführt wird und die zweite Funktion V2 (ta) zurückgesetzt wird, wenn die dritte Funktion F den Wert 1 liefert.
Weiter könnte der erste Algorithmus (Algol ) so modifiziert werden, dass er den Wert der zweiten Funktion V2 (ta) zum Zeitpunkt ta als Summe des Wertes der ersten Funktion Vi (ta) zum Zeitpunkt ta und des Wertes von V2 (ta- 1) zum vorangegangenen Zeitpunkt ta-i berechnet:
V2 (ta):= Vi (ta)+ V2 (ta-i). Der zweiten Funktion V2(to) ist dabei zum Zeitpunkt to ein Initialwert zugewiesen.
Eine weitere Modifikation des Verfahrens könnte darin bestehen, dass der erste Parameter P1 und/oder der zweite Parameter P2 jeweils zeitabhängig sind. Ein erweitertes Ausführungsbeispiel bezieht sich auf ein
Bewässerungssystem eines Gartens welches über mehrere Aktionen verfügt, Bewässerung über ein Sprinklersystem, Bewässerung über ein Tropfsystem. Dabei könnten als weitere Messgrößen neben der Niederschlagsmenge der vergangenen 100 Stunden noch die Lufttemperatur, der Luftdruck und die Luftfeuchtigkeit herangezogen werden, zu denen über entsprechende
Sensoren zu definierten Zeitpunkten Messwerte geliefert werden.

Claims

Patentansprüche
1 . Verfahren zur automatischen Entscheidungsfindung einer
programmgesteuerten Maschine über die Ausführung von wenigstens einer Aktion A in einem situativen Kontext, wobei die programmgesteuerte Maschine umfasst,
• wenigstens einen Sensor zur Erfassung wenigstens einer Messgröße M, der zu definierten Zeitpunkten to, ... , tm die Messwerte M(tk)
(k=0,..,m) der Messgröße M liefert;
• wenigstens ein künstliches neuronales Netz (KNN), das zu einem
aktuellen Zeitpunkt ta auf der Grundlage der Messwerte M(tk) (k=a, a-1 , a-m) eine erste Funktion Vi (ta) ableitet; · einen ersten Algorithmus (Algol ), der zu dem Zeitpunkt ta eine zweite Funktion V2 (ta) aus der ersten Funktion Vi (ta) und dem zeitlich vorangegangenen Wert von V2 (ta-i) berechnet;
• einen zweiten Algorithmus (Algo2), der eine dritte Funktion
F(ta,M(ta),V2(ta),Pi,P2)-> {0,1} realisiert, die zu dem Zeitpunkt ta den
Messwert M(ta) zum Zeitpunkt ta mit einem ersten Parameter P1 und die zweite Funktion V2 (ta) mit einem zweiten Parameter P2 vergleicht;
wobei das Verfahren zu jedem Zeitpunkt ta (a>0) die folgenden Schritte umfasst:
• Erfassen des Messwertes M(ta) durch den Sensor, • Ableiten der ersten Funktion Vi (ta) auf der Grundlage der Messwerte M(tk) (k=a, a-1 , a-m) durch das künstliche neuronale Netz (KNN),
• Berechnung der zweiten Funktion V2(ta) aus der ersten Funktion Vi(ta) und dem zeitlich vorangegangenen Wert der zweiten Funktion V2(ta-i ) durch den ersten Algorithmus (Algol ),
Entscheidung über die Ausführung der Aktion A durch den zweiten Algorithmus (Algo2) anhand der dritten Funktion F,
Ausführung der Aktion A wenn die dritte Funktion F den Wert 1 liefert,
Zurücksetzen der zweiten Funktion V2 (ta) wenn die dritte Funktion F den Wert 1 liefert .
Verfahren nach Anspruch 1 , wobei der erste Algorithmus (Algol ) den Wert der zweiten Funktion V2 (ta) zum Zeitpunkt ta als Summe des Wertes der ersten Funktion Vi (ta) zum Zeitpunkt ta und des Wertes von V2 (ta-i ) zum vorangegangenen Zeitpunkt ta-i berechnet:
V2 (ta):= Vi (ta)+ V2 (ta-i )
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei der erste Parameter P1 zeitabhängig ist.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei der zweite Parameter P2 zeitabhängig ist.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei durch eine
Vielzahl von Sensoren eine Vielzahl von Messgrössen M erfasst werden, und über die Ausführung einer einzigen Aktion A entschieden wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei ein oder eine Vielzahl von Sensoren eine einzige Messgrösse M erfassen, und ü die Ausführung von mehreren Aktionen A entschieden wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei durch eine Vielzahl von Sensoren eine Vielzahl von Messgrössen M erfasst werden, und über die Ausführung einer Vielzahl von Aktionen A entschieden wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei der Parameter Pi einen oberen Schwellwert darstellt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei der Parameter Pi einen unteren Schwellwert darstellt.
10.Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, wobei die
programmgesteuerte Maschine eine festinstallierte Maschine oder eine mobile Maschine, insbesondere ein Roboter, ist.
1 1 . Programmgesteuerte Maschine zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 10, wobei die programmgesteuerte Maschine umfasst:
• wenigstens einen Sensor zur Erfassung wenigstens einer Messgröße M, der zu definierten Zeitpunkten to, ... , tm die Messwerte M(tk) (k=0,..,m) der Messgröße M liefert; • wenigstens ein künstliches neuronales Netz (KNN), das zu einem aktuellen Zeitpunkt ta auf der Grundlage der Messwerte M(tk) (k=a, a-1 , a-m) eine erste Funktion Vi (ta) ableitet; · einen ersten Algorithmus (Algol ), der zu dem Zeitpunkt ta eine zweite Funktion V2 (ta) aus der ersten Funktion Vi (ta) und dem zeitlich vorangegangenen Wert von V2 (ta-i) berechnet;
• einen zweiten Algorithmus (Algo2), der eine dritte Funktion
F(ta,M(ta),V2(ta),Pi,P2)-> {0,1} realisiert, die zu dem Zeitpunkt ta den
Messwert M(ta) zum Zeitpunkt ta mit einem ersten Parameter P1 und die zweite Funktion V2 (ta) mit einem zweiten Parameter P2 vergleicht und die Aktion A zum Zeitpunkt ta ausführt, wenn die dritte Funktion F den Wert 1 liefert.
^. Programmgesteuerte Maschine nach Anspruch 1 1 , wobei der erste Algorithmus (Algol ) den Wert der zweiten Funktion V2 (ta) zum
Zeitpunkt ta als Summe des Wertes der ersten Funktion Vi (ta) zum Zeitpunkt ta und des Wertes von V2 (ta-i) zum vorangegangenen Zeitpunkt ta-i berechnet: V2 (ta):= Vi (ta)+ V2 (ta-i).
13. Programmgesteuerte Maschine nach Anspruch 1 1 oder 12, wobei die programmgesteuerte Maschine eine festinstallierte Maschine oder eine mobile Maschine, insbesondere ein Roboter, ist.
PCT/EP2016/076754 2015-11-06 2016-11-04 Verfahren zur automatischen entscheidungsfindung WO2017077092A1 (de)

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