[發明專利]機器人控制裝置、機器人控制方法以及機器人控制程序

在審

• 申請號: 201980051517.4
• 申請日: 2019-10-31
• 公開（公告）號: CN112533739A
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發明（設計）人: 林剣之介;大川洋平;山口雄紀;柴田義也
• 申請（專利權）人: 歐姆龍株式會社
• 主分類號: B25J13/08
• 分類號: B25J13/08
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 楊文娟;臧建明

機器人控制裝置受理：從多種物體中指定作為機器人20所操作的對象的特定種類的物體70的信息201的輸入；以及對經指定的特定種類的物體70與機器人20的指尖之間的設為目標的相對位置關系進行指定的信息202的輸入。機器人控制裝置從拍攝多種物體及其周邊的環境而獲得的圖像信息501中提取特定種類的物體70而生成表示物體70的位置及姿勢的信息301。機器人控制裝置根據學習模塊103的學習結果而生成動作指令401并輸出至機器人20，所述動作指令401用于使物體70與機器人20的指尖之間的相對位置關系與設為目標的相對位置關系一致。

技術領域

本發明涉及一種機器人控制裝置、機器人控制方法以及機器人控制程序。

背景技術

近年來，正廣范圍地進行與機器學習相關的研究。尤其，隨著使用神經網絡的被稱作深層學習的技術的發展，已逐漸能夠利用表現出與人的識別能力同等或更高的性能的學習模塊。此種背景下，正進行將機器學習的算法適用于機器人的動作指令的生成的研究。例如，非專利文獻1提出了一種用于機器人握持物體的機器學習。所述機器學習是以下述方式進行學習，即，使用從對作為握持對象的物體進行拍攝的攝像機獲取的圖像數據、及驅動機器人的馬達的指令值的候選數據，來作為對學習模塊輸入的信息，并輸出對作為握持對象的物體的握持概率最高的馬達的指令值。這樣，以往的機器學習中，例如使用促使機器人如操作者所期待的那樣握持作為握持對象的物體的、大量圖像數據來進行學習。

現有技術文獻

專利文獻

非專利文獻1：謝爾蓋·萊文等人，“利用深度學習和大規模數據采集進行機器人抓取的手眼協調學習”ISER 2016.(Sergey Levine et al.，“Learning Hand-EyeCoordination for Robotic Grasping with Deep Learning and Large-Scale DataCollection”，ISER 2016.)

發明內容

發明所要解決的問題

此種以往的機器學習中，在暫時結束了學習后，對機器人的動作進行微調時，必須使用促使機器人像操作者所期待的那樣進行經微調的動作的大量圖像數據來進行重新學習。例如在想要降低操作者未意圖的機器人的誤運轉的情況、或者因操作者事后的原因而想要變更機器人的動作(例如想要變更機器人握持物體的位置)的情況等下，有時需要此種微調。因此，難以在暫時結束了學習后不進行重新學習，而通過人為調整來使機器人像操作者所期待的那樣運行。

因此，本發明的課題在于，解決此種問題，提出一種能夠進行調整以使機器人像操作者所期待的那樣運行的機器人控制裝置、機器人控制方法以及機器人控制程序。

解決問題的技術手段

為了解決所述問題，本發明的機器人控制裝置包括：輸入部，受理從多種物體中指定作為機器人所操作的對象的特定種類的物體的信息的輸入、以及對經指定的特定種類的物體與機器人的指尖之間的設為目標的相對位置關系進行指定的信息的輸入；拍攝裝置，拍攝多種物體及其周邊的環境；提取部，從通過拍攝裝置的拍攝而獲得的圖像信息中，提取經指定的特定種類的物體而生成表示特定種類的物體的位置及姿勢的信息；檢測裝置，檢測機器人的位置及姿勢；學習模塊，包含學習完畢模型或者輸入/輸出關系與學習完畢模型同等的模型，所述學習完畢模型進行了用于使經指定的特定種類的物體與指尖之間的相對位置關系與設為目標的相對位置關系一致的、機器人的動作的機器學習；以及輸出部，根據學習模塊的學習結果而生成對機器人的動作進行指示的動作指令并輸出至機器人，所述機器人的動作用于使根據由提取部所生成的表示特定種類的物體的位置及姿勢的信息及表示由檢測裝置所檢測出的機器人的位置及姿勢的信息而定的、物體與指尖之間的相對位置關系，與設為目標的相對位置關系一致。