[發明專利]抓取裝置及抓取方法有效
| 申請號: | 201911262372.0 | 申請日: | 2019-12-10 |
| 公開(公告)號: | CN112894796B | 公開(公告)日: | 2023-09-05 |
| 發明(設計)人: | 施秉昌;蔡東展 | 申請(專利權)人: | 財團法人工業技術研究院 |
| 主分類號: | B25J9/16 | 分類號: | B25J9/16;B25J13/08;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 中科專利商標代理有限責任公司 11021 | 代理人: | 任巖 |
| 地址: | 中國臺灣新竹*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 抓取 裝置 方法 | ||
本發明提供了一種抓取裝置及抓取方法。抓取裝置包括抓取組件及取像組件。取像組件用以取得對象之取像結果。抓取組件的動作系根據取像結果依至少一參數并經過訓練模型所產生。抓取組件根據動作抓取對象。至少一參數之第一參數與第三參數具同一參考軸,至少一參數之第二參數與第一參數具不同之參考軸。
技術領域
本發明涉及一種抓取裝置及抓取方法。
背景技術
利用機器手臂進行對象夾取是業界邁入自動化生產的利器。隨著人工智能的發展,業界遂不斷致力研究一種基于人工智能來學習如何夾取隨機對象的機器手臂。
基于人工智能(強化學習)的隨機對象夾取之機器手臂的使用情境往往限定對目標對象之作用方向(夾取點)是在對象正上方的情況,且夾爪僅能垂直取物。然而,此種夾取方式對于外型較為復雜、或是施力點不在正上方之目標對象而言,往往無法順利將對象夾起。
發明內容
本發明提供的抓取裝置及抓取方法,至少用于解決上述問題。
本發明之一實施例提出一種抓取裝置。抓取裝置包括作動裝置以及取像組件。作動裝置包括抓取組件。取像組件用以取得對象之一取像結果。抓取組件的動作系根據取像結果依至少一參數并經過訓練模型所產生。抓取組件根據動作抓取對象。至少一參數之第一參數與第三參數具同一參考軸,至少一參數之第二參數與第一參數具不同之參考軸。
本發明之另一實施例提出一種抓取裝置。抓取裝置包括抓取組件以及取像組件。取像組件用以取得一對象之取像結果。抓取組件的一動作系根據取像結果依至少一參數并經過訓練模型所產生。抓取組件根據動作抓取對象,且訓練模型之訓練過程之對象抓取為均勻試誤。至少一參數之第一參數與第三參數具同一參考軸,至少一參數之第二參數與第一參數具不同之參考軸。
本發明之再一實施例提出一種抓取方法。抓取方法包括以下步驟。取像組件取得對象之取像結果。根據取像結果依至少一參數并經過訓練模型產生動作。根據動作抓取對象。其中,至少一參數之第一參數與第三參數具同一參考軸,至少一參數之第二參數與第一參數具不同之參考軸。
為了對本發明之上述及其他方面有更佳的了解,下文特舉實施例,并配合所附圖式詳細說明如下:
附圖說明
圖1示意性示出了本發明實施例中抓取裝置的方塊圖;
圖2示意性示出了本發明實施例中抓取裝置在抓取一對象的情境圖;
圖3示意性示出了本發明實施例中抓取方法的流程圖;
圖4示意性示出了本發明實施例中訓練模型的建構過程流程圖;
圖5示意性示出了本發明實施例中抓取方法與其它方法在抓取一對象的成功率及試誤次數的比較圖;
圖6示意性示出了本發明實施例中抓取方法與其它方法在抓取另一對象的成功率及試誤次數的比較圖。
附圖標記說明:
100-抓取裝置;110-取像組件;120-作動裝置;121-抓取組件;130-控制裝置;131-運算單元;132-控制單元;150-對象;151-斜板;S102、S104、S106、S202、S204、S206、S208、S210、S212、S214-步驟。
具體實施方式
為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚明白,以下結合具體實施例,并參照附圖,對本發明進一步詳細說明。
本發明提供一種抓取裝置及抓取方法,在對對象外型一無所知的情形下,能夠透過自主學習的方式逐步探索出抓取組件可成功取物的方位。
圖1示意性示出了本發明實施例中抓取裝置的方塊圖,圖2示意性示出了本發明實施例中抓取裝置在抓取一對象的情境圖。
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