[发明专利]机器人系统、机器人的控制方法、机器学习装置及机器学习方法

权利要求书

1.一种机器人系统，其特征在于，具备：

机器人；

观测部，其取得包含与通过测量器测量的物体相关的信息以及对所述信息进行处理后的信息的至少任意一个的数据；

决定部，其通过将所述数据输入神经网络，决定用于通过所述机器人把持所述物体的信息；以及

控制装置，其根据由所述决定部决定的信息，控制所述机器人。

2.根据权利要求1所述的机器人系统，其特征在于，

所述数据至少包含与所述物体的位置、姿势、距离的任意一个相关的信息。

3.根据权利要求1所述的机器人系统，其特征在于，

所述数据至少包含所述物体的距离图像信息、所述物体的三维位置信息、所述物体的三维位置信息以及姿势信息中的任意一个。

4.根据权利要求1所述的机器人系统，其特征在于，

所述测量器包含三维视觉传感器。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的机器人系统，其特征在于，

所述神经网络通过强化学习进行了学习，该强化学习使用了基于物体的把持结果而计算出的回报。

6.根据权利要求5所述的机器人系统，其特征在于，

所述物体的把持结果至少包含：物体把持成功与否、物体把持成功的次数、物体的把持以及搬运所需的时间、作用于所述机器人的手部的力、物体把持后的后工序中的完成度、物体的状态、物体的把持以及搬运所需的能量中的任意一个。

7.根据权利要求1至4中任一项所述的机器人系统，其特征在于，

所述神经网络进行了学习，使得根据与物体的把持结果相关的标签和所述神经网络的输出所计算出的误差最小化。

8.根据权利要求1至4中任一项所述的机器人系统，其特征在于，

所述神经网络输出与所述机器人的手部的操作量相关的信息。

9.根据权利要求1至4中任一项所述的机器人系统，其特征在于，

所述神经网络输出与所述物体的把持的成功概率相关的信息或与所述物体的位置相关的信息。

10.根据权利要求1至4中任一项所述的机器人系统，其特征在于，

由所述决定部决定的信息至少包含用于设定所述机器人的手部的位置、姿势、取出方向的任意一个的信息。

11.根据权利要求1至4中任一项所述的机器人系统，其特征在于，

由所述决定部决定的信息至少包含与提供给所述机器人的驱动轴的转矩、速度、旋转速度的任意一个相关的信息。

12.根据权利要求1至4中任一项所述的机器人系统，其特征在于，

由所述观测部取得的数据包含由所述决定部决定的信息。

13.根据权利要求1至4中任一项所述的机器人系统，其特征在于，

所述决定部使用所述神经网络，输出用于操作所述测量器的信息。

14.根据权利要求1至4中任一项所述的机器人系统，其特征在于，

所述神经网络根据由其他机器人取得的数据进行了学习。

15.根据权利要求1至4中任一项所述的机器人系统，其特征在于，

所述神经网络根据仿真的结果进行了学习。

16.根据权利要求1至4中任一项所述的机器人系统，其特征在于，

所述神经网络存在于云服务器上。

17.根据权利要求1至4中任一项所述的机器人系统，其特征在于，

所述测量器被安装在所述机器人的臂部上。