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[发明专利]用于生成机器人的控制器的技术-CN202080069811.0在审
发明人： M·哈利;E·布拉德纳;P·卡斯阿里斯 -专利权人：欧特克公司
申请日： 2020-10-20 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：一种模型生成器实施了一种生成描述机器人的一个或多个物理性质的机器人模型的数据驱动方法。所述模型生成器生成一般来说描述大范围的系统的一系列物理性质的一组基函数。然后，所述模型生成器基于发布给所述机器人的一个或多个命令、由所述机器人实施的一个或多个对应末端执行器位置以及稀疏约束而生成对应于所述一组基函数的一组系数。所述模型生成器通过将所述一组基函数与所述一组系数组合来生成所述机器人模型。这样做时，所述模型生成器会禁用不描述与所述机器人相关联的物理性质的特定基函数。所述机器人模型随后可在机器人控制器内使用，以生成用于控制所述机器人的命令。
用于生成机器人控制器技术

[发明专利]用于探索设计空间的基于形状的技术-CN201980071571.5在审
发明人： T·戴维斯;M·哈利;A·达尼埃良;M·菲比安 -专利权人：欧特克公司
申请日： 2019-10-28 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06F30/10 文献下载
摘要：在各种实施方案中，训练应用程序生成经训练的编码器，所述经训练的编码器自动生成具有第一大小并且表示三维(3D)几何形状的形状嵌入。首先，所述训练应用程序针对与第一3D几何结构相关联的多个视图中的每个视图基于第一卷积神经网络(CNN)块来生成不同的视图激活。然后，所述训练应用程序聚合所述视图激活以生成平铺激活。随后，所述训练应用程序基于所述平铺激活和第二CNN块来生成具有所述第一大小的第一形状嵌入。然后，所述训练应用程序基于所述第一形状嵌入来生成多个重构视图。所述训练应用程序基于所述视图和所述重构视图对所述第一CNN块和所述第二CNN块中的至少一者执行一个或多个训练操作以生成所述经训练的编码器。
用于探索设计空间基于形状技术