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Machine learning device and machine learning method for learning an optimal object gripping path

机译:用于学习最优对象抓握路径的机器学习装置和机器学习方法

摘要

A machine learning device for learning an operating state of a robot which stows a plurality of objects arranged on a carrier device in a container using a hand to grasp the objects, the machine learning device comprising: a state observation unit (11) for observing during the operation of the robot , the positions and postures of the objects and a state variable including at least one of a cycle time for stowing the objects in the container and a torque and a vibration occurring when the robot grips the objects; a determination data acquisition unit (12) for obtaining determination data for determining a range of each of the cycle time, the torque and the vibration depending on an allowable tolerance value; anda learning unit (13) for learning the operating state of the robot in accordance with a training data set formed from a combination of the state variable and the determination data.
机译:一种用于学习机器人的操作状态的机器学习设备,该机器人使用手抓握将放置在容器中的搬运设备上的多个对象的物体,该机器学习设备包括:状态观察单元(11),用于在操作期间进行观察机器人的操作,物体的位置和姿势以及状态变量,该状态变量包括用于将物体存储在容器中的周期时间以及当机器人抓握物体时发生的扭矩和振动中的至少一项;确定数据获取单元(12),用于获取确定数据,该确定数据用于根据允许的公差值来确定每个循环时间,转矩和振动的范围;学习单元(13),用于根据由状态变量和确定数据的组合形成的训练数据集来学习机器人的操作状态。

著录项

  • 公开/公告号DE102017008836B4

    专利类型

  • 公开/公告日2020-09-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 FANUC CORPORATION;

    申请/专利号DE20171008836

  • 发明设计人 MASAFUMI OOBA;

    申请日2017-09-20

  • 分类号B25J9/16;

  • 国家 DE

  • 入库时间 2022-08-21 11:02:06

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