公开(公告)号：CN114698388A

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202080076842.9

申请日：2020-10-21

Applicant: 欧姆龙株式会社

Inventor： 黑濑真衣 ,  米谷龙

IPC: G05D1/02

Abstract: 自身位置估计模型学习装置(10)包括：取得部(30)，其按时间序列取得在动态环境中从自身位置估计对象的视点拍摄到的局部图像以及从俯瞰自身位置估计对象的位置拍摄到的与所述局部图像同步的俯瞰图像；以及学习部(32)，其对以按时间序列取得的局部图像以及俯瞰图像为输入而输出自身位置估计对象的位置的自身位置估计模型进行学习。

公开(公告)号：CN116194253A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202180058143.6

申请日：2021-07-16

Applicant: 欧姆龙株式会社

Inventor： 田中一敏 ,  滨屋政志 ,  米谷龙

IPC: B25J13/00

Abstract: 学习装置具备：制作部，其制作包含状态迁移模型和汇总部的汇总状态迁移模型，所述状态迁移模型根据测量出的机器人的状态以及针对机器人的指令来预测机器人的下一状态，所述汇总部对预测结果进行汇总；指令生成部，其在每个控制周期执行如下的各处理：输入测量出的机器人的状态，生成针对机器人的指令的候选，取得根据机器人的状态以及针对机器人的指令的多个使用汇总状态迁移模型(20)预测的机器人的状态，生成使与所取得的状态对应的报酬最大化的指令并输出；以及学习部，其以使得与输出的指令对应地预测的机器人的下一状态和与下一状态对应的机器人的测量出的状态之间的误差变小的方式更新汇总状态迁移模型。

公开(公告)号：CN114667494A

公开(公告)日：2022-06-24

申请号：CN202080076868.3

申请日：2020-10-21

Applicant: 欧姆龙株式会社

Inventor： 黑濑真衣 ,  米谷龙

IPC: G05D1/02

Abstract: 机器人控制模型学习装置(10)对于以表示在动态环境中向目的地自主行驶的机器人的状态的状态信息为输入而从包括介入环境的介入行动的多个行动中选择并输出与机器人的状态对应的行动的机器人控制模型，将执行了介入行动的介入次数作为负的报酬对该机器人控制模型进行强化学习。