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公开(公告)号：CN119998087A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202280100797.5
申请日：2022-10-17
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: B25J15/08
Abstract: 本公开技术的把持工具根据驱动折纸原理来对把持对象进行把持，其中，具备：片状的把持部(110)，其覆盖把持对象；肌腱部(120)，其在内部具备线部(122)，并传递从两侧拉拽把持部(110)的力；拉拽部(130)，其与肌腱部(120)连接，并作为滑轮发挥功能；以及指尖部(150)，其通过插口部(140)相对于把持部(110)进行装卸，把持部(110)是由覆盖层(112)和芯层(114)构成的双层结构。
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公开(公告)号：CN114728411B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202080080590.7
申请日：2020-03-19
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: B25J9/10 , G05B19/404
Abstract: 一种对机器人装置(100)进行控制的控制装置(50)，具有：校正参数计算部(72)，执行计算校正参数的第一处理，该校正参数对应于在基于预先决定的学习用的动作数据驱动了多个马达(M1、M2、M3、M4、M5、M6)的情况下计算出的第一连杆的实际的动作轨迹与在基于学习用的动作数据驱动了多个马达(M1、M2、M3、M4、M5、M6)的情况下的第一连杆的理想的动作轨迹之差；以及动作指令部(74)，在基于实际的动作数据驱动了多个马达(M1、M2、M3、M4、M5、M6)的情况下，使用校正参数对实际的动作数据进行校正，基于校正后的实际的动作数据生成多个马达(M1、M2、M3、M4、M5、M6)的动作指令。
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公开(公告)号：CN118696321A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202280091859.0
申请日：2022-02-22
Applicant: 三菱电机株式会社
Abstract: 本发明技术的已学习模型验证系统具有：规则模型变换部(320)，其将作为验证对象的已学习模型(AI)变换成具有与已学习模型(AI)等效的输入输出关系的规则模型(D2)；验证用数据集生成部(110)，其生成规则模型(D2)的验证用数据集(D3)；以及验证部(120)，其使用验证用数据集(D3)，验证规则模型(D2)或已学习模型(AI)。
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公开(公告)号：CN119173359A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202280096033.3
申请日：2022-09-22
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: B25J9/22
Abstract: 控制装置(1)具备数据取得部(11)、机器人控制部、以及第1学习部(14)。第1学习部(14)根据机器人控制部基于由数据取得部(11)取得的第1学习用数据对机器人(10)进行了控制的情况下的、机器人(10)的实际轨迹即第1轨迹的数据和机器人(10)应进行动作的理想轨迹即第1理想轨迹的数据，求出第1轨迹相对于第1理想轨迹的几何学变形，基于求出的几何学变形和第1学习用数据的动作数据，生成用于减小求出的几何学变形的对动作数据进行校正的第1校正模型。
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公开(公告)号：CN116887954A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202280014157.2
申请日：2022-02-10
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: B25J9/10
Abstract: 控制装置(1)具备将驱动条件与基准中间点对应地存储的驱动条件存储部(11)、决定通过基准中间点的基准轨迹的基准轨迹决定部(12)、以及测定机器人(10)的轨迹的实际轨迹取得部(13)。控制装置(1)还具备：学习部(14)，其针对基准中间点求出表示实际轨迹相对于理想轨迹的偏移的加工时轨迹误差，学习基准中间点与加工时轨迹误差之间的对应，求出使加工时轨迹误差最小化的目标中间点，生成根据驱动条件而示出目标中间点的轨迹模型；目标轨迹决定部(16)，其决定通过从轨迹模型得到的目标中间点的目标轨迹；以及控制部(17)，其根据基准轨迹或目标轨迹来控制机器人(10)。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116917086A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202280014133.7
申请日：2022-02-10
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: B25J9/10
Abstract: 控制装置(1)具有：驱动条件存储部(11)，其将驱动条件和多个基准中间点对应起来进行存储；基准轨迹决定部(12)，其决定穿过基准中间点的基准轨迹；以及实际轨迹取得部(13)，其取得机器人(10)的轨迹。控制装置(1)还具有：学习部(14)，其分别针对基准中间点，求出表示实际轨迹从理想轨迹起的偏移的轨迹误差，对基准中间点与轨迹误差之间的对应关系进行学习，生成按照驱动条件表示使轨迹误差最小化的目标中间点的轨迹模型；目标轨迹决定部(16)，其决定穿过从轨迹模型得到的目标中间点的目标轨迹；以及控制部(17)，其根据基准轨迹或目标轨迹对机器人(10)进行控制。
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公开(公告)号：CN114728411A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202080080590.7
申请日：2020-03-19
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: B25J9/10 , G05B19/404
Abstract: 一种对机器人装置(100)进行控制的控制装置(50)，具有：校正参数计算部(72)，执行计算校正参数的第一处理，该校正参数对应于在基于预先决定的学习用的动作数据驱动了多个马达(M1、M2、M3、M4、M5、M6)的情况下计算出的第一连杆的实际的动作轨迹与在基于学习用的动作数据驱动了多个马达(M1、M2、M3、M4、M5、M6)的情况下的第一连杆的理想的动作轨迹之差；以及动作指令部(74)，在基于实际的动作数据驱动了多个马达(M1、M2、M3、M4、M5、M6)的情况下，使用校正参数对实际的动作数据进行校正，基于校正后的实际的动作数据生成多个马达(M1、M2、M3、M4、M5、M6)的动作指令。
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公开(公告)号：CN115039048A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202080089967.5
申请日：2020-02-10
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: G05D1/02
Abstract: 控制装置(100)具有：数据取得部(21)，其取得推论用数据(D1)，该推论用数据(D1)包含表示自主移动体(1)的移动速度(V1)的移动速度信息、表示动态障碍物(O)相对于自主移动体(1)的相对位置(P)的相对位置信息和表示动态障碍物(O)相对于自主移动体(1)的相对速度(V2)的相对速度信息；控制量计算部(23)，其使用推论用数据(D1)或与推论用数据(D1)对应的已预处理推论用数据(D2)，计算用于根据动态障碍物(O)的运动对自主移动体(1)的运动进行控制的控制量(Α)；以及控制部(24)，其使用控制量(Α)对自主移动体(1)的运动进行控制，控制量计算部(23)使用基于机器学习的已学习模型(M)，已学习模型(M)受理推论用数据(D1)或已预处理推论用数据(D2)的输入而输出控制量(Α)。
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公开(公告)号：CN308078829S
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202330086479.5
申请日：2023-03-02
Applicant: 三菱电机株式会社
Abstract: 1.本外观设计产品的名称：机器人用夹具。
2.本外观设计产品的用途：本产品是安装在机械手上，能够把持不定形物体等的机器人用夹具。
3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。
4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
5.后视图与主视图对称，省略后视图;左视图与右视图对称，省略左视图。
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