[发明专利]机器人装置及其控制方法、计算机程序以及机器人系统有效
申请号: | 201210249837.0 | 申请日: | 2012-07-18 |
公开(公告)号: | CN102896630A | 公开(公告)日: | 2013-01-30 |
发明(设计)人: | 清水悟;河本献太;岩井嘉昭 | 申请(专利权)人: | 索尼公司 |
主分类号: | B25J9/16 | 分类号: | B25J9/16;B25J13/00;B25J13/08 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 王萍;陈炜 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 日本;JP |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 机器人 装置 及其 控制 方法 计算机 程序 以及 系统 | ||
技术领域
本说明书中公开的技术涉及一种进行工作以自动地为用户布置舒适的环境的机器人装置及其控制方法、一种计算机程序以及一种机器人系统,更具体地,涉及一种自动地布置频繁使用的物体的放置位置和姿态使得用户能够无困难地使用这些物体的机器人装置及其控制方法、一种计算机程序以及一种机器人系统。
背景技术
近来,已实现了用于执行各种任务的机器人装置。然而,许多机器人装置难于根据其操作内容或周围环境以最优姿态操作用作操作目标的物体。
频繁使用的物体通常放置在亲自确定的位置,使得残疾人、残障人或者丧失能力的老年人能够无困难地使用这些物体。由于这些物体的放置位置和姿态对于这些用户而言极为重要,因此需要能够自动地为用户布置舒适的环境的机器人装置。
此外,在将机器人握持的物体转交给用户时,需要能够以其中用户能够容易地握持或使用物体的姿态将物体转交给用户的机器人。
例如,已提出一种用于保管日用品并且根据来自用户的指令或者自动地将日用品放到空的空间中的整理机器人(例如,参见日本专利申请公开第2007-152443号)。然而,该整理机器人在将物体放到空的空间中时没有考虑物体的最优位置或姿态。
此外,已提出一种用于基于相机拍摄的图像生成环境地图的信息处理设备(例如,参见日本专利申请公开第2008-304268号)。该信息处理设备使用本体图来限制待识别的目标物体的搜索区域(例如,用户的脸很可能在沙发上方或者在电视机(TV)前方)。该信息处理设备可以应用于诸如配备有相机的机器人的代理(可移动体)。然而,未考虑目标物体的姿态。
此外,已提出一种物品管理系统,其具有目标物体的形状数据库,基于数据库的信息确定在抓握/搬送目标物体之后的安装等时的姿态,并且使得机器人能够移动或搬送目标物体(例如,日本专利第373854号)。然而,物品管理系统仅抓握、搬送和安装物体。未考虑自动地为用户布置舒适的环境以及与用户交换物体的处理。此外,未考虑在复杂环境中的物体的正确姿态。
发明内容
期望提供一种出色的机器人装置及其控制方法,一种计算机程序以及一种机器人系统,它们能够自动地布置频繁使用的物体的放置位置和姿态,使得用户能够无困难地使用这些物体。
再者,期望提供一种出色的机器人装置及其控制方法,一种计算机程序以及一种机器人系统,它们以其中用户能够容易地使用物体的姿态使机器人握持的物体能够由用户容易地握持或者转交给用户。
根据本技术的第一实施例,提供了一种机器人装置,包括:
环境地图,包括周围环境信息;
图像输入单元,用于输入周围的图像;
目标物体检测单元,用于从图像输入单元的输入图像中检测物体;
物体位置检测单元,用于检测由目标物体检测单元检测到的物体的位置;
环境信息获取单元,用于从环境地图获取由物体位置检测单元检测到的物体的位置的周围环境信息;
最优姿态获取单元,用于获取关于由目标物体检测单元检测到的物体的、与环境信息获取单元获取的周围环境信息对应的最优姿态;
物体姿态数据库,用于保存关于每个环境的每个物体的最优姿态;
物体姿态检测单元,用于从图像输入单元的输入图像中检测物体的当前姿态;
物体姿态比较单元,用于将由物体姿态检测单元检测到的物体的当前姿态与物体姿态数据库中保存的物体的最优姿态进行比较;以及
物体姿态校正单元,用于当物体姿态比较单元确定在物体的当前姿态 和最优姿态之间存在预定的差别或更多差别时,校正物体的姿态。
根据基于第一实施例的机器人装置的本技术的第二实施例,机器人装置进一步包括:任务执行单元,用于基于用户的指令执行任务。当任务执行单元未在执行任务时,物体姿态检测单元对物体的当前姿态的检测、物体姿态比较单元进行的与最优姿态的比较、以及物体姿态校正单元进行的物体的姿态校正,被配置成被自动执行。
根据基于第一实施例的机器人装置的本技术的第三实施例,机器人装置进一步包括:移动单元,用于移动机器人装置的位置。物体姿态检测单元被配置成在移动单元移动机器人装置的当前位置时检测物体的当前姿态。
根据基于第一实施例的机器人装置的本技术的第四实施例,最优姿态获取单元被配置成通过学习获取每个物体的最优姿态并且将所获取的最优姿态保存在物体姿态数据库中。
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