[发明专利]用于将自主技能执行中的约束反馈到设计中的系统与方法在审

专利信息
申请号: 202210278896.4 申请日: 2022-03-21
公开(公告)号: CN115114683A 公开(公告)日: 2022-09-27
发明(设计)人: 胡安·L·阿帕里西奥·奥赫亚;海科·克劳森;伊内斯·乌加尔德·迪亚斯;亚什·沙普尔卡尔;欧根·索洛乔;温成涛;魏喜霞;戈克尔·纳拉亚南·沙迪亚·纳拉亚南;沙尚克·塔马斯卡 申请(专利权)人: 西门子股份公司
主分类号: G06F30/10 分类号: G06F30/10;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06F111/04
代理公司: 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 代理人: 沈敬亭
地址: 德国*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 用于 自主 技能 执行 中的 约束 反馈 设计 系统 方法
【权利要求书】:

1.一种用于设计由机器人单元执行过程的计算机实现方法,所述方法包括:

获得过程目标以及一个或多个过程约束;

访问构造库,每个构造包括所述机器人单元的部件的数字表示或所述机器人单元的几何变换;

访问技能库,每个技能包括使用所述机器人单元的机器人与物理环境交互来执行技能目标的功能描述;

使用模拟引擎对多种设计进行模拟,其中,每个设计表征为实现过程目标的构造与技能的组合,并且由此获得满足所述一个或多个过程约束的一组可行设计;并且

从该组可行设计输出推荐设计。

2.根据权利要求1所述的方法,包括:基于所述一个或多个过程约束,使用基于机器学习的生成模型生成用于模拟的设计。

3.根据权利要求1和2中任一项所述的方法,包括:通过基于识别基线设计中的至少一个瓶颈技能生成所述基线设计的变换来生成用于模拟的设计。

4.根据权利要求3所述的方法,包括:基于执行瓶颈技能的技能代码来输出推荐。

5.根据权利要求4所述的方法,其中,瓶颈技能的技能代码基于机器视觉算法,并且其中,推荐包括由所述机器人单元处理的产品的设计变化。

6.根据权利要求4所述的方法,其中,瓶颈技能的技能代码基于机器学习模型,并且其中,推荐包括对所述机器学习模型的重新训练。

7.根据权利要求1至3中任一项所述的方法,其中,模拟引擎对每个设计的模拟包括:基于设计中包括的每个单独技能的一个或多个技能性能参数来测量设计的整体性能,其中,在所述技能库中明确指定技能性能参数。

8.根据权利要求1至6中任一项所述的方法,其中,所述模拟引擎对每个设计进行模拟包括:执行设计中包括的每个单独技能的技能代码,以测量单独技能的一个或多个技能性能参数,并且由此测量设计的整体性能。

9.根据权利要求7和8中任一项所述的方法,其中,所述一个或多个技能性能参数选自由执行时间、错误率、以及成本构成的组。

10.一种包括指令的非暂时性计算机可读存储介质,当由计算机处理所述指令时,所述指令将所述计算机配置用于执行根据权利要求1至9中任一项所述的方法。

11.一种计算装置,包括:

处理器;和

存储指令的存储器,当由处理器执行所述指令时,所述指令将所述计算装置配置用于执行根据权利要求1至10中任一项所述的方法。

12.一种用于设计由机器人单元执行过程的系统,包括:

库模块,所述库模块包括:

构造库,每个构造包括所述机器人单元的部件的数字表示或所述机器人单元的几何变换;

技能库,每个技能包括使用所述机器人单元的机器人与物理环境交互来执行技能目标的功能描述;以及

模拟模块,所述模拟模块包括被配置用于对多种设计进行模拟的模拟引擎,其中,每个设计表征为实现指定的过程目标的构造与技能的组合,并且由此获得满足一个或多个指定过程约束的一组可行设计;与

推荐模块,所述推荐模块被配置用于从该组可行设计中输出推荐设计。

13.根据权利要求12所述的系统,其中,所述模拟模块包括基于机器学习的生成模型,以基于一个或多个过程约束生成用于模拟的设计。

14.根据权利要求12和13中任一项所述的系统,其中,所模拟模块被配置用于通过基于识别基线设计中的至少一个瓶颈技能生成所述基线设计的变换来生成用于模拟的设计。

15.根据权利要求14所述的系统,其中,推荐模块被配置用于基于执行瓶颈技能的技能代码来输出推荐。

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