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公开(公告)号：CN112512757B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN201980051706.1
申请日：2019-10-28
Applicant: 欧姆龙株式会社
Abstract: 机器人控制装置(10)包括：读取装置(40)，读取附于机器人(20)的标记(21)及附于各对象物(30)的标记(31)；以及CPU(111)，基于标记(21)、(31)的读取信息，对机器人(20)及各对象物(30)各自在现实空间上的位置进行图像分析，并且基于表示机器人(20)及各对象物(30)在现实空间上的位置的信息、与标记(21)相关联的机器人(20)的三维形状模型的信息、及与各标记(31)相关联的各对象物(30)的三维形状模型的信息，将机器人(20)及各对象物(30)的三维形状模型配置到虚拟空间内，以模拟机器人(20)的动作。本发明另提供一种模拟方法以及模拟存储介质。本发明的机器人控制装置、模拟方法以及模拟存储介质能够提高机器人的动作模拟精度。
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公开(公告)号：CN112534366B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN201980052349.0
申请日：2019-10-11
Applicant: 欧姆龙株式会社
IPC: G05B19/4069 , G05B19/4155 , G06F30/20 , G06F30/27 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种降低操作对象(T1,T2)的举动模拟所需的运算负荷的模拟装置(10)、模拟方法以及可由计算机来读取的存储介质。模拟装置(10)包括：第一设定部(11)，设定表示操作对象(T1,T2)的模型的构成条件；第二设定部(12)，设定对操作对象(T1,T2)施加的外力的条件；第一模拟部(13)，在构成条件及外力的条件下，模拟操作对象(T1,T2)的举动；生成部(14)，生成学习数据，所述学习数据包含构成条件、外力的条件以及表示第一模拟部(13)所进行的模拟中的位于操作对象(T1,T2)表面的多个代表点(p1～p15)的举动的数据；以及学习部(15)，通过使用学习数据的监督学习而生成学习模型，所述学习模型将构成条件、外力的条件及多个代表点(p1～p15)的初始条件作为输入，而输出表示多个代表点的举动的数据。
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公开(公告)号：CN112533739B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN201980051517.4
申请日：2019-10-31
Applicant: 欧姆龙株式会社
IPC: B25J13/08
Abstract: 本发明提供一种机器人控制装置、机器人控制方法以及存储介质，能够进行调整，以使机器人像操作者所期待的那样运行。机器人控制装置受理：从多种物体中指定作为机器人所操作的对象的特定种类的物体的信息的输入；以及对经指定的特定种类的物体与机器人的指尖之间的设为目标的相对位置关系进行指定的信息的输入。机器人控制装置从拍摄多种物体及其周边的环境而获得的图像信息中提取特定种类的物体而生成表示物体的位置及姿势的信息。机器人控制装置根据学习模块的学习结果而生成动作指令并输出至机器人，所述动作指令用于使物体与机器人的指尖之间的相对位置关系与设为目标的相对位置关系一致。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112567426B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN201980052723.7
申请日：2019-11-14
Applicant: 欧姆龙株式会社
Abstract: 本发明提供一种图像判定装置、图像判定方法及其程序的记录媒体，即便在进行学习模型的追加学习的情况下，也可抑制学习处理所需要的时间或运算量的增加。图像判定装置包括：学习模型，基于检查对象的图像而输出表示与图像有关的判定结果的输出数据；学习部，使用包含学习图像及标签数据的学习数据，以将学习图像输入至学习模型时，输出表示与学习图像关联的标签数据的输出数据的方式，使学习模型进行学习；分割部，将学习数据分割为多个子学习数据；测定部，测定使用多个子学习数据各自通过学习部使学习模型进行了学习时的判定精度；以及选择部，基于判定精度而选择多个子学习数据的至少任一个。
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公开(公告)号：CN112602113B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN201980052593.7
申请日：2019-10-24
Applicant: 欧姆龙株式会社
Abstract: 本发明提供一种图像判定装置学习方法及其程序的记录媒体，即便在进行学习模型的追加学习的情况下，也明确着眼于图像的何种特征获得了判定结果。图像判定装置包括：一个或多个特征提取器，基于检查对象的图像而输出表示图像的特定特征的特征数据；判定器，基于从特征提取器输出的特征数据，输出表示与图像有关的判定结果的输出数据；以及学习部，使用包含学习图像及标签数据的学习数据，使判定器以下述方式进行学习，即，基于将学习图像输入至特征提取器时输出的特征数据，输出表示与学习图像关联的标签数据的输出数据，并且学习部使用新的学习数据，使判定器以下述方式进行追加学习，即，由判定器输出表示与图像关联的标签数据的输出数据。
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公开(公告)号：CN112602113A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201980052593.7
申请日：2019-10-24
Applicant: 欧姆龙株式会社
Abstract: 本发明提供一种图像判定装置等，即便在进行学习模型的追加学习的情况下，也明确着眼于图像的何种特征获得了判定结果。图像判定装置包括：一个或多个特征提取器，基于检查对象的图像而输出表示图像的特定特征的特征数据；判定器，基于从一个或多个特征提取器输出的特征数据，输出表示与图像有关的判定结果的输出数据；以及学习部，使用包含学习图像及标签数据的学习数据，使判定器以下述方式进行学习，即，基于将学习图像输入至一个或多个特征提取器时输出的特征数据，输出表示与学习图像关联的标签数据的输出数据，并且学习部使用新的学习数据，使判定器以下述方式进行追加学习，即，由判定器输出表示与图像关联的标签数据的输出数据。
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公开(公告)号：CN112584990A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201980052690.6
申请日：2019-10-17
Applicant: 欧姆龙株式会社
Abstract: 本发明提供一种用于提高执行所学会的作业的能力的通用性的技术。本发明的一方面的控制装置设定成为最终目标的多个对象物之间的相对关系量。而且，控制装置从传感器反复获取观察数据，并根据所获取的观察数据来算出存在于环境下的多个对象物之间的相对关系量。进而，控制装置决定从开始运行控制的时间点的相对关系量直至实现最终目标的相对关系量为止的、设为目标的状态下的相对关系量的序列，并反复决定控制指令，以使根据最新的观察数据而算出的当前状态下的相对关系量变化为接下来要迁移的目标状态下的相对关系量，直至实现最终目标的相对关系量为止。并且，控制装置将所决定的控制指令输出至机器人装置。
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公开(公告)号：CN112567426A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201980052723.7
申请日：2019-11-14
Applicant: 欧姆龙株式会社
Abstract: 本发明提供一种图像判定装置等，即便在进行学习模型的追加学习的情况下，也可抑制学习处理所需要的时间或运算量的增加。图像判定装置包括：学习模型，基于检查对象的图像而输出表示与图像有关的判定结果的输出数据；学习部，使用包含学习图像及标签数据的学习数据，以将学习图像输入至学习模型时，输出表示与学习图像关联的标签数据的输出数据的方式，使学习模型进行学习；分割部，将学习数据分割为多个子学习数据；测定部，测定使用多个子学习数据各自通过学习部使学习模型进行了学习时的判定精度；以及选择部，基于判定精度而选择多个子学习数据的至少任一个。
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