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公开(公告)号：CN108873768A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810332305.0
申请日：2018-04-13
Applicant: 欧姆龙株式会社
IPC: G05B19/042
CPC classification number: G06K9/6268 , G06F9/44 , G06K9/00288 , G06K9/6254 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N99/005 , G06T1/0014 , G06T7/001 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084
Abstract: 一种任务执行系统及方法、学习装置及方法、以及记录介质，在使用学习模块使系统执行预定的任务时，用户能够在作业执行时进行根据作业的条件而作的调整。任务执行系统是使用学习模块而使预定的任务执行的系统，具备：第一输入部，接收从一个或多个外部系统取得的信息，生成被输入至学习模块的信息的至少一部分；输出部，取得从学习模块输出的信息，生成从任务执行系统输出的信息，其中，预定的任务是基于从该任务执行系统输出的信息而执行的；以及第二输入部，接收来自用户的输入，其中，基于来自用户的输入的信息被输入至第一输入部、学习模块或输出部中的至少任一者，从输出部输出的信息基于来自用户的输入而变化。
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公开(公告)号：CN103477290A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201180069923.7
申请日：2011-03-22
Applicant: 欧姆龙株式会社
CPC classification number: G05B19/04 , G05B19/05 , G05B2219/14042 , G05B2219/15126 , G06F11/3423 , G06F2201/865
Abstract: 提供控制器辅助装置、用于在该装置中执行的控制器辅助程序以及存储有该程序的记录介质。控制器辅助程序用于使计算部执行如下处理：总计执行时间取得处理，取得总计执行时间，该总计执行时间是指，在控制器按照执行优先级和执行循环来执行控制程序时，从执行循环开始到在该执行循环中控制程序执行结束为止的期间内经过的时间，并且是在控制器中测定出的时间或在控制器辅助装置中推断出的时间；输出处理，用于输出总计执行时间。
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公开(公告)号：CN115461201A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202180031053.8
申请日：2021-05-10
Applicant: 欧姆龙株式会社
IPC: B25J17/02
Abstract: 本发明的关节结构将机器人的机械手的第一要素与第二要素之间连结，其具有锁定机构，该锁定机构进行第二要素相对于第一要素独立地自由运动的自由状态与第二要素被固定于第一要素的锁定状态的切换，锁定机构具有：第一部件，与第一要素接合；第二部件，与第二要素接合；以及具有挠性的线状部件，该线状部件的一端安装于第二部件，另一端穿过设置于第一部件的贯通孔被引出至关节结构的外侧，通过拉拽线状部件而使第二部件与第一部件接触，从而成为锁定状态，通过使线状部件伸长而使第二部件与第一部件分离，从而成为自由状态。
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公开(公告)号：CN114096968A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202080050401.1
申请日：2020-07-22
Applicant: 欧姆龙株式会社
Abstract: 本发明的一方面涉及的模型生成装置使用多个学习数据集实施判定模型的机器学习模型，该多个学习数据集分别由表示两个对象物之间的位置关系的训练数据及表示在该位置关系中两个对象物是否相互接触的正解数据的组合构成。机器学习的实施通过针对各学习数据集以相对于训练数据的输入而输出适合于对应的正解数据的输出值的方式对判定模型进行训练而构成。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111684474A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201980012029.2
申请日：2019-03-07
Applicant: 欧姆龙株式会社
Abstract: 本发明提供一种使参数通过机器学习而变动的模型与参数固定的模型的特征互补的技术。本发明包括：第一运算部，利用输入数据与输出数据的对应关系通过使用学习用数据进行机器学习而变动的第一模型，对输入数据进行与规定的处理相关的运算，并输出第一输出；第二运算部，利用输入数据与输出数据的对应关系固定的第二模型，对输入数据进行与规定的处理相关的运算，并输出第二输出；以及比较部，根据以规定的判定基准将第一输出与第二输出进行比较所得的比较结果，输出第一输出、第二输出、或由第一输出及第二输出组合而成的第三输出。
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公开(公告)号：CN111683799A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201980012028.8
申请日：2019-02-20
Applicant: 欧姆龙株式会社
Inventor： 柴田义也
Abstract: 本发明是一种针对处理对象物的机器人的动作控制装置，包括：输入部，至少输入对所述处理对象物进行拍摄的拍摄图像及所述机器人中的至少一个动作候选；学习完毕的第一学习器，为了输入所述拍摄图像及至少一个所述动作候选，且输出所述机器人进行第一处理动作时的表示所述各动作候选的评价的第一评价值，而根据第一学习数据来学习；学习完毕的第二学习器，为了输入所述拍摄图像及至少一个所述动作候选，且输出机器人进行第二处理动作时的表示所述各动作候选的评价的第二评价值，而根据与所述第一学习数据不同的第二学习数据来学习；以及评价部，基于所述第一评价值及所述第二评价值中的至少一者，来算出用以使所述机器人进行动作的指令值。
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公开(公告)号：CN103676662B
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201310428973.0
申请日：2013-09-18
Applicant: 欧姆龙株式会社
IPC: G05B17/02
CPC classification number: G06F17/5009 , B25J9/1612 , B25J9/1671 , G05B17/02 , G05B2219/49123
Abstract: 提供一种可高精度地模拟被机械所处理的对象物的追随动作的模拟装置、模拟方法以及模拟程序。模拟装置包括执行控制程序的模拟的处理器，该控制程序在对处理对象物的机械的活动进行控制的控制器中执行。处理器包括：动作控制部件，根据控制程序，在虚拟空间中基于用于使与机械对应的虚拟机械活动的动作指令来控制虚拟机械的活动；判断部件，基于被虚拟机械所处理且与对象物对应的虚拟对象物的模型数据和虚拟机械的模型数据，判断可供虚拟机械作用的作用空间与虚拟对象物重叠的区域的体积是否为预先设定的基准值以上；以及追随部件，在体积为基准值以上的情况下，使虚拟对象物追随基于动作指令的虚拟机械的活动。
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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：CN113386123B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202110187452.5
申请日：2021-02-18
Applicant: 欧姆龙株式会社
IPC: B25J9/16
Abstract: 控制装置、机器人、学习装置、机器人系统和学习方法，比以往廉价且通用地实现能够高速进行伴随接触的动作的机器人控制。机器人具有把持对象物的夹具和使夹具移动的臂，在夹具的中途、夹具与臂之间和臂的中途中的至少任一个位置具有物理上柔软的柔软部，控制装置具有：状态取得单元，取得包含柔软关联观测数据的状态观测数据，柔软关联观测数据是关于柔软部、机器人的比柔软部靠把持对象物侧的部位和把持对象物中的至少任一个的状态的观测数据；控制单元，包含预先进行了机器学习而当输入状态观测数据时输出用于对对象物进行规定作业的机器人行动的学习模型，控制单元根据将状态取得单元取得的状态观测数据输入到学习模型得到的输出，控制机器人。
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