[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

说明书

本发明提供一种机器人系统、机器人的控制方法、机器学习装置及机器学习方法。机器人系统具备：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。

本申请为2016年7月29日递交的、申请号为201610617361.X、发明名称为“机器学习装置、机器人系统及机器学习方法”的专利申请的分案申请。

技术领域

本发明涉及学习包含散装状态的杂乱放置的工件的取出动作的机器学习装置、机器人系统以及机器学习方法。

背景技术

以前已知例如日本专利第5642738号公报和日本专利第5670397号公报所公开那样，通过机器人的机械手部把持散装在筐状的箱中的工件并搬运的机器人系统。在这样的机器人系统中，例如，使用在筐状的箱上方设置的三维测量器来取得多个工件的位置信息，并通过机器人的机械手部根据该位置信息逐个取出工件。

然而，在上述以往的机器人系统中，需要事先设定例如如何根据由三维测量器测量出的多个工件的距离图像来提取要取出的工件，以及取出哪个位置的工件。此外，需要事先对取出工件时如何使机器人的机械手部动作进行编程。具体地，例如，人们需要使用示教板来向机器人示教工件的取出动作。

因此，当根据多个工件的距离图像提取要取出的工件的设定不合适、或者未适当制作机器人的动作程序时，机器人取出工件而搬运时的成功率降低。此外，为了提高该成功率，需要人们一边重复试错来摸索机器人的最佳动作，一边对工件的检测设定和机器人的动作程序进行不断改进。

发明内容

因此，鉴于上述情况，本发明的目的在于提供一种能够无需人工介入地学习取出包含散装状态的杂乱放置的工件时的机器人的最佳动作的机器学习装置、机器人系统以及机器学习方法。

根据本发明的第一实施方式，提供了一种学习通过机械手部从包含散装状态的杂乱放置的多个工件中取出所述工件的机器人的动作的机器学习装置，该机器学习装置具备：状态量观测部，其观测包含三维测量器的输出数据的所述机器人的状态量，该三维测量器测量每个所述工件的三维图；动作结果取得部，其取得通过所述机械手部取出所述工件的所述机器人的取出动作的结果；学习部，其接受来自所述状态量观测部的输出和来自所述动作结果取得部的输出，与所述机器人的所述状态量和所述取出动作的结果相关联地学习操作量，该操作量包含向所述机器人指示所述工件的所述取出动作的指令数据。所述机器学习装置优选还具备意图决定部，其参照所述学习部学习到的所述操作量，来决定向所述机器人指示的所述指令数据。

根据本发明的第二实施方式，提供了一种学习通过机械手部从包含散装状态的杂乱放置的多个工件中取出所述工件的机器人的动作的机器学习装置，该机器学习装置具备：状态量观测部，其观测包含三维测量器的输出数据的所述机器人的状态量，该三维测量器测量每个所述工件的三维图；动作结果取得部，其取得通过所述机械手部取出所述工件的所述机器人的取出动作的结果；学习部，其接受来自所述状态量观测部的输出和来自所述动作结果取得部的输出，与所述机器人的所述状态量和所述取出动作的结果相关联地学习包含所述三维测量器的测量参数的操作量。所述机器学习装置优选还具备意图决定部，其参照所述学习部学习到的所述操作量来决定所述三维测量器的所述测量参数。