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公开(公告)号：CN114761966A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202080084431.4
申请日：2020-12-04
Applicant: 三菱电机株式会社
Abstract: 提供了用于优化用于以轨迹为中心的强化学习的系统的局部控制策略的控制器。控制器包括执行以下步骤：使用在使用初始随机控制策略执行的试错实验期间收集的数据的集合，来学习系统的随机预测模型；估计相关联的平均预测和不确定性；在当前时间步骤使用控制输入时，使用经过学习的随机系统模型确定系统与标称系统状态的偏差的局部集合；确定具有最坏情况偏差的系统状态；确定稳健性约束的梯度；使用非线性规划来提供并求解稳健策略优化问题，以获得系统轨迹并且同时稳定局部策略；根据求解的优化问题更新控制数据；以及经由接口输出更新后的控制数据。
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公开(公告)号：CN118715092A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202280091628.X
申请日：2022-11-22
Applicant: 三菱电机株式会社
Abstract: 提供了一种利用机器人操纵器操纵对象的机器人系统。该机器人系统被配置为：收集用于操纵对象的任务的数字表示；求解鲁棒控制问题以优化要由机器人操纵器应用以改变对象的状态的控制力序列，其中对象的状态演变由对任务进行建模的随机互补系统以预定义的概率管理。鲁棒控制问题优化成本函数，从而以联合机会约束为条件生成执行任务的控制力序列，联合机会约束包括正被操纵的对象的状态上的第一机会约束和对对象的操纵进行建模的随机互补约束上的第二机会约束。该机器人系统还被配置为基于控制力序列控制对象的操纵。
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公开(公告)号：CN114502335B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202080068408.6
申请日：2020-07-29
Applicant: 三菱电机株式会社
Abstract: 一种确定轨迹的方法和系统，该轨迹包括在一系列时间间隔内具有初始姿势和结束姿势的路径，该轨迹同时满足对具有连杆的机器人臂的动力学约束和几何约束。基于每个连杆的动力学确定动力学约束，并通过生成环境的坐标网格将几何约束确定为一阶可微分函数，以确定每个连杆的端点和障碍物的笛卡尔坐标。使用多连杆动力学模型制订针对机器人臂的非线性优化(NLO)程序，NLO程序使用初始姿势和结束姿势、动力学约束和几何约束作为输入，以优化轨迹的目标函数，对于每个时间间隔，所述轨迹同时满足所述动力学约束和所述几何约束以及机器人臂操作约束。控制机器人驱动器的马达，以基于轨迹移动机器人臂。
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公开(公告)号：CN105406459B
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201510570334.7
申请日：2015-09-09
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: H02J3/00
CPC classification number: H02J3/005 , G06F13/00 , H02J3/38 , H02J3/46 , H02J2003/007 , Y02E40/76 , Y02E60/76 , Y04S10/545 , Y04S40/22
Abstract: 利用基于一致性分布式处理估计电网中的最优潮流的方法。一种估计电网中的最优潮流OPF的方法，所述电网被表示成图形，所述图形被分割为虚拟子图形，各个虚拟子图形包括至少一个母线并且与代理关联，所述代理测量局部变量并且更新一致性变量CV。利用代理交换并更新相邻虚拟子图形的一致性变量。利用代理基于CV和局部变量针对虚拟子图形求解OPF问题。迭代所述交换和所述求解步骤，直至满足终止条件为止，此时针对各个虚拟子图形输出最优OPF。
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公开(公告)号：CN118900750A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202280093591.4
申请日：2022-12-15
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: B25J9/16
Abstract: 提供了一种用于通过机器人系统的操纵器来对物体进行重新定向的操纵控制器。该操纵控制器包括：被配置成从布置在机器人系统上的传感器获取测量数据的接口控制器、至少一个处理器、以及被配置成存储计算机实现方法的存储器。所述方法的指令包括：从布置在机器人系统上的视觉传感器和力传感器获取测量数据；基于表示工作台上的物体的接触力与移动之间的输入‑输出关系的非线性静态模型，来确定物体的输入‑输出关系；使用互补性约束来表示物体与操纵器之间的相互作用，以捕获物体与操纵器之间的接触状态；基于在与工作台的外部接触点处的非线性静态模型，来公式化物体的摩擦稳定性的表示；公式化双层优化问题，以使在工作台上正被操纵的物体的位置轨迹上的摩擦稳定性最大化；通过执行双层优化问题来估计待补偿的物理参数中的不确定性值；使用非线性优化解算器对双层优化问题进行求解，并且生成关于使用操纵器向物体施加的接触力序列的控制数据。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN113474797A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201980092761.5
申请日：2019-10-08
Applicant: 三菱电机株式会社
Abstract: 用于在多模态运输网络(MTN)中将早乘车者(ER)和晚乘车者(LR)调度给交通工具的系统和方法。所存储的指令在被执行时使得处理器执行预测有限场景集合的动作，各个场景具有预测LR(FLR)行程请求的可能集合。基于到达目的地的期望时间来为各个场景迭代地生成ER组和FLR组。在各个场景中为各个ER和FLR组指派通勤交通工具(CV)。为各个ER和FLR组迭代地确定指派了该ER和FLR组的对应CV中的开车时间和到达目的地的时间。继续迭代，直至来自各个场景的ER和FLR的联合时间表使目标函数最小化。用公式表示指派信息并且将该指派信息发送至ER和所指派的CV。
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公开(公告)号：CN119855686A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202380064690.4
申请日：2023-06-16
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: B25J9/16
Abstract: 提供了一种用于控制机器人的操作以执行任务的控制器。所述控制器包括：存储器，所述存储器配置为：存储与所述任务相关联的动态运动基元(DMP)集合。所述DMP集合包括至少两个动态系统集合：表示点吸引子动力学的函数；以及对应于所述任务的习得演示的强制函数。所述控制器包括处理器，所述处理器配置为：通过确定与所述强制函数相关联的扰动函数来将所述DMP集合变换为受约束DMP(CDMP)集合。所述扰动函数与操作约束集合相关联。所述处理器还配置为基于所述操作约束集合求解所述CDMP集合的非线性优化问题，并且基于所述解来生成用于控制所述机器人以执行所述任务的控制输入。
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公开(公告)号：CN113474797B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN201980092761.5
申请日：2019-10-08
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/40
Abstract: 用于在多模态运输网络(MTN)中将早乘车者(ER)和晚乘车者(LR)调度给交通工具的系统和方法。所存储的指令在被执行时使得处理器执行预测有限场景集合的动作，各个场景具有预测LR(FLR)行程请求的可能集合。基于到达目的地的期望时间来为各个场景迭代地生成ER组和FLR组。在各个场景中为各个ER和FLR组指派通勤交通工具(CV)。为各个ER和FLR组迭代地确定指派了该ER和FLR组的对应CV中的开车时间和到达目的地的时间。继续迭代，直至来自各个场景的ER和FLR的联合时间表使目标函数最小化。用公式表示指派信息并且将该指派信息发送至ER和所指派的CV。
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公开(公告)号：CN114502335A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202080068408.6
申请日：2020-07-29
Applicant: 三菱电机株式会社
Abstract: 一种确定轨迹的方法和系统，该轨迹包括在一系列时间间隔内具有初始姿势和结束姿势的路径，该轨迹同时满足对具有连杆的机器人臂的动力学约束和几何约束。基于每个连杆的动力学确定动力学约束，并通过生成环境的坐标网格将几何约束确定为一阶可微分函数，以确定每个连杆的端点和障碍物的笛卡尔坐标。使用多连杆动力学模型制订针对机器人臂的非线性优化(NLO)程序，NLO程序使用初始姿势和结束姿势、动力学约束和几何约束作为输入，以优化轨迹的目标函数，对于每个时间间隔，所述轨迹同时满足所述动力学约束和所述几何约束以及机器人臂操作约束。控制机器人驱动器的马达，以基于轨迹移动机器人臂。
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