阅读说明：本技术 诊断方法和设备 (Diagnostic method and apparatus ) 是由 M·阿查里亚 B·菲德勒 B·克拉珀 K·塞弗林 于 2018-07-13 设计创作，主要内容包括：一种用于在包括一个或多个机器人(1a,1b,2a,2b,...)的机器人系统中进行问题诊断的方法,所述方法包括以下步骤：a)从所述机器人系统的机器人接收(S1)第一问题消息,问题消息包括描述机器人经历的问题的一个或多个数据元素；b)从所述机器人系统的机器人接收(S1)后续问题消息；c)如果接收到所述后续消息与接收到紧接在前的消息之间经过的时间短于预定阈值(S2),则将所述后续消息添加到包括所述紧接在前的消息的消息集合中(S3)；d)如果经过的时间长于所述预定阈值(S2),则终止(S4)紧接在前的消息的消息集合而不添加后续消息,并建立(S5、S6)新的消息集合,其中,所述后续消息是第一消息；e)在终止的消息集合中,标识(S7)至少一个描述性数据元素,所述至少一个描述性数据元素在集合的消息中是频繁的或者在集合的第一消息中出现；以及f)将所述至少一个描述性数据元素作为名称分配(S8)给所述终止的消息集合。(A method for problem diagnosis in a robotic system comprising one or more robots (1 a, 1b, 2a, 2 b.), the method comprising the steps of: a) receiving (S1) a first question message from a robot of the robotic system, the question message comprising one or more data elements describing a question experienced by the robot; b) receiving (S1) a subsequent question message from a robot of the robotic system; c) adding the subsequent message to a set of messages including an immediately preceding message if an elapsed time between receipt of the subsequent message and receipt of the immediately preceding message is less than a predetermined threshold (S2) (S3); d) if the elapsed time is longer than the predetermined threshold (S2), terminating (S4) the message set of the immediately preceding message without adding a subsequent message, and establishing (S5, S6) a new message set, wherein the subsequent message is a first message; e) identifying (S7), in a terminated set of messages, at least one descriptive data element that is frequent in a message of the set or that occurs in a first message of the set; and f) assigning (S8) the at least one descriptive data element as a name to the terminated set of messages.)

诊断方法和设备

技术领域

本发明涉及一种用于高效诊断包括一个或多个机器人的机器人系统中技术问题的起源的方法。

背景技术

诊断多机器人系统（诸如制造工厂，其中机器人在产品制造中执行连续的步骤）中技术问题的起源可能是非常困难且耗时的任务，因为自身表现在由给定机器人不正确执行的制造步骤中的问题可能在先前的制造步骤中有它的原因，该先前的制造步骤被错误地执行而没有被注意到。软件错误也可能导致机器人故障，而机器人的缺陷不是可见的。

为了促进识别和移除故障，已知的是从这种系统的机器人收集问题消息，使得当系统实际上应该发生故障时，很有可能可以根据由机器人生成的问题消息确定这种故障的原因。然而，实际上，存在这些问题消息大多数将涉及与实际故障无关的问题的高概率，使得存在的机器人和其他消息发出组件越多，消息数量就变得越大，必须对消息进行研究，以便找到特定技术问题的原因。

发明内容

本发明的目的是提供一种方法和设备，其使得在机器人系统中发现技术问题的原因更加容易和更快。

该目的通过一种用于在包括一个或多个机器人的机器人系统中进行问题诊断的方法来实现，该方法包括以下步骤：

a）从所述机器人系统的机器人接收第一问题消息，该问题消息包括描述由机器人经历的问题的一个或多个数据元素；

b）从所述机器人系统的机器人接收后续问题消息；

c）如果接收到所述后续消息与接收到紧接在前的消息之间经过的时间短于预定阈值，则将所述后续消息添加到包括所述紧接在前的消息的消息集合中；

d）如果经过的时间长于预定阈值，则终止紧接在前的消息的消息集合而不添加后续消息，并建立新的消息集合，其中，所述后续消息是第一消息；

e）在终止的消息集合中，标识至少一个描述性数据元素，该至少一个描述性数据元素在该集合的消息中是频繁的；以及

f）将所述至少一个描述性数据元素作为名称分配给终止的消息集合。

该方法反映了发明人的如下见解：问题消息在时间上倾向于聚集，并且一个接一个地紧密生成的问题消息倾向于具有共同原因。因此，如果将一个接一个地紧密生成的此类消息分组到消息集合中，并且如果假定此类集合的消息具有共同原因，则促进搜索问题消息的原因。如果问题消息的文本被适当地选择，则在一个集合的问题消息中的常见术语可以指示共同原因，使得如果这样的共同术语形成分配给此类集合的名称，则该名称可标识问题的原因或至少向从业者给出什么可能是问题的原因的有价值的提示。

备选地，从终止消息集合的第一消息中可以选择描述性数据元素以用于命名该集合，这可以基于以下假设：集合的第一问题消息可能最直接由问题引起，该问题也引发——直接或间接地——也引发集合的后续消息，以及因此，第一消息最有可能清楚地命名错误消息的原因。

如果仅在列表中输出集合的名称，则相对于其中从业者必须这样检查问题消息的常规情况，大大减少了人类从业者为了发现或猜测问题的原因而必须检查的数据量，以便从业者至少可以在短时间内针对问题的原因形成合理的猜测。

猜测的确认可能仍然是对问题消息的详细检查。如果输出步骤包括在屏幕上输出所述名称并将每个名称与超链接相关联，则可以极大地促进这种检查，通过所述超链接可以访问带有名称的集合的消息。

在较大的时间尺度上，通过在多个终止的消息集合中标识其名称包括相同描述性数据元素的那些集合，并在屏幕上显示与所述集合相关联的符号的步骤，可以促进反复（recurring）问题的标识，使得具有相同描述性数据元素的集合的符号之间的距离小于具有不同描述性数据元素的集合的符号之间的距离。以此方式，可以容易地将屏幕上的任何符号集群标识为可能是由于共同原因而链接的。

在优选实施例中，符号以两轴图（two-axis diagram）显示，其中，轴中的一个表示时间，并且距离是垂直于所述一个轴所测量的距离。因此，具有共同原因的符号易于识别，因为它们倾向于形成平行于所述一个轴的线。

该目的还通过一种用于诊断机器人系统中的问题、尤其是用于执行如上所述的方法的设备来实现，该系统包括一个或多个机器人，该设备包括：

-用于从系统的机器人接收问题消息的接口；

-处理部件，用于：如果在接收到后续消息与接收到紧接在前的消息之间经过的时间短于预定阈值，则将所述后续消息添加到包括所述紧接在前的消息的消息集合，或者如果经过的时间长于预定阈值，则终止紧接在前的消息的消息集合而不添加后续消息，并建立新的消息集合，其中，所述后续消息是第一消息；

-用于在终止的消息集合中标识至少一个描述性数据元素，所述至少一个描述性数据元素在集合的消息中是频繁的；以及

用于将所述至少一个描述性数据元素作为名称分配给终止的消息集合。

为了促进对问题消息的访问，该设备还应该包括：屏幕，用于在其上输出分配给所述终止消息集合的名称或与所述终止消息集合相关联的符号；以及指示仪器，用于选择屏幕上输出的名称或符号中的一个。这样的指示仪器可以是例如鼠标，用户可以通过该鼠标将显示在屏幕上的光标放置在要打开的特定消息集合上，或者在屏幕上叠加的触摸屏，其使得用户能够通过例如利用手指触摸它而在屏幕上选择符号。

附图说明

参考附图，根据对本发明的实施例的后续描述，本发明的另外的特征和优点将变得明显。

图1是其中可应用本发明的机器人系统的示意图；

图2是本发明的方法的流程图；

图3是图1所示的用于诊断问题的设备的显示屏的示意截图；以及

图4是第二示意截图。

具体实施方式

图1示出了体现本发明的机器人系统和诊断设备，其被应用于机器人系统。机器人系统包括依次对相同工件5执行连续处理步骤的诸如la、2a、3a、...之类的机器人，以及对不同工件5并行执行相同处理步骤的诸如la、lb、...之类的机器人。每个机器人包括用于检测一个或多个操作参数的传感器，这些参数的值可指示系统的可能故障，并且用于如果操作参数中的一个超出预期范围，则生成问题消息。

诊断设备10包括用于从机器人系统的传感器接收问题消息的接口11、定时器12、中央处理器13、用于存储接收到的问题消息和与每个问题消息相关联的定时信息的存储装置14、显示屏15和指示仪器16。指示仪器16可以是鼠标，如图1所示，可以是显示屏幕15上的触敏层等。

图2是由诊断设备10执行的方法的流程图。当从传感器接收问题消息时，可以在线执行该方法，或者离线处理从存储装置14检索到的问题消息。在在线模式中，当在步骤S1中从传感器接收到问题消息时，处理器13将其与来自定时器12的时间戳相关联。在离线模式中，问题消息和与其相关联的时间戳从存储装置14中检索较早的消息。在步骤S2中，处理器13将时间戳与紧接在前的问题消息的时间戳进行比较。如果时间戳相差小于预定阈值（也就是说，在1到10分钟之间的预定阈值），则确定它们属于相同消息集合，并将该消息集合的标识符与问题消息相关联地存储在存储装置14中（S3）。如果它们相差超过阈值，则假定紧接在前的问题消息所属的集合是完整的；因此，该消息集合被终止（S4），创建新的消息集合标识符（S5）并与该问题消息相关联地存储在存储装置14中（S6）。这样，在任何时刻都将直到该时刻已经收集到的所有问题消息分配给一个消息集合。

存储在存储装置14中的问题消息优选地各自包括机器人或它们所源自的传感器的标识符以及与特定类型的问题相关联的代码。

在步骤S7中，处理器13在每个消息集合中标识最频繁的代码（或少量的最频繁的代码）和最频繁的机器人标识符。

在步骤S8中，为每个消息集合分配名称，该名称包括最频繁的代码（或最频繁的代码的组合）。如果存在消息集合的问题消息中以相比其它问题消息明显更高的频率出现的一个机器人标识符，则可以将该机器人标识符（例如，图3的列表的第一行中的“2a”）包括在名称中。如果消息集合仅包括一个问题消息，则消息集合的名称可以是问题消息本身。

理想上，选择代码以使得在步骤S8中对消息集合赋予的名称直接标识问题消息的原因。在实践中，试图找出该原因的用户将在许多情况下都希望详细预料问题消息，并且面临着在大量所存储的消息中标识与他已观察到并正在尝试解决的问题实际相关的那些消息的问题。

当该用户输入要示出问题消息的请求时，在步骤S9中向他示出消息集合的列表，每个消息集合由在步骤S8中对其赋予的名称标识。由于此名称可能不是唯一的（实际上，如果问题反复发生，则与其相关联的消息集合应该具有相同的名称），则应该将数字或其他唯一的标识符与每个消息集合相关联。这样的列表可以在显示屏15上出现，例如如图3所示的那样：每个消息集合在显示屏15上被分配了一行，其包含消息集合的数字20和名称21，以及其被生成的时间，即，其第一个问题消息的时间戳22，以及优选地还有最后一条消息的时间戳23。

即使用户不是在寻找现存问题的原因，而只是执行例行检查，但消息集合的简洁列表也可以为他提供有其中系统操作可能不是最佳的以及其中未来可能出现问题的快速概览。

用户可以手动使用例如滚动条24和指示仪器16来查看消息集合的列表，以用于在列表中上下移动并且以用于选择其中的给定消息；优选地，他还可以输入过滤器指令，以便在列表中仅示出满足过滤器准则的那些消息集合，例如，过滤器准则的名称包含对用户所观察到的特定问题的参考，或对观察到了无法正常操作的特定机器人的参考。

至少与包括多于一个消息的消息集合相关联的列表的所有那些行包括超链接25，用户可以使用指示工具16选择并激活该超链接25。当激活超链接25时，该消息集合的问题消息例如通过以下方式显示：在屏幕15上打开新窗口，或通过在图3所示的窗口中将问题消息26插入它们的相应消息集合的行下方。

图4示出了备选显示模式，通过该备选显示模式可以在短时间内获得对非常大量的问题消息的概览。这里，屏幕15上显示了二维图，两个轴中的一个是时间标度，另一个显示消息集合的名称。每个消息集合被表示为符号26，例如，图中的点或线，其在两个坐标中的位置由其名称和其问题消息的时间戳来定义。可以给符号分配不同的颜色，这些颜色表示集合中问题消息的数量或频率，或者表示其关键程度，即，它们如果不被注意的话造成损坏的可能性。

可以使用指示仪器16来选择和激活符号26，激活使得形成所选择消息集合的问题消息的列表显示在屏幕15上。

这里，图3中名为“aaaaaaa”的两个消息集合出现在相同行中；因此，可以立即辨别与具有相同名称的消息集合相关联的重复性问题。此外，不同消息集合的问题之间的因果关系易于识别，因为它们倾向于在图4的图中形成规则的图案。

在图4的图中，不仅将相同命名的消息集合放置在平行于时间轴的相同行中是有帮助的，而且将具有类似名称的消息放置到紧密相邻的行中也是有帮助的。这种相似性可能是由于若干个机器人共有的名称赋予问题，或者是由于其标识符出现在消息集合名称中的机器人遭遇若干个问题而导致的。在任何一种情况下，存在具有共同原因的问题的高概率，由于行的并列，对于用户而言变得更容易注意到该原因。

在如上所述的方法中，两个消息集合之间可以不存在时间重叠，因为即使问题消息源自不同的机器人，如果它们之间的时间足够短，它们也会被集中到相同消息集合中。这可能使得在其中两个或多个同时原因可能触发问题消息的超大型系统中，很难识别问题原因。在那种情况下，系统可以被划分为多个子系统，并且该方法可以被分别应用于每个子系统，例如，在图1的系统中执行相同任务的机器人1a、1b、...，或与相同组装线4a相关联的机器人1a、2a、...。实际上，可取的是同时使用子系统中的不同划分方式，因为如果通过组装线进行划分，则容易识别源自机器人1a、2a而非源自机器人1b、2b的问题消息可能具有组装线4a中的原因，而如果划分是通过组装阶段完成的，则由相同阶段的若干机器人2a、2b生成的问题消息很容易被识别为与这些机器人的共同供应有关。

参考标号列表

1a，1b，... 机器人

2a，2b，...机器人

3a，3b，...机器人

4a，4b，...机器人

5 工件

10 诊断设备

11 接口

12 定时器

13 处理器

14 存储装置

15 显示屏

16 指示仪器

20 数字

21 名称

22时间戳

23时间戳

24 滚动条

25 超链接

26 符号