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[发明专利]学习装置、控制装置、学习方法以及计算机可读存储介质-CN201980051955.0有效
发明人：山口雄纪;林剣之介;傅健忠;大川洋平;齐藤千智;柴田义也 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2019-09-24 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G05B19/4155 文献下载
摘要：本发明涉及学习装置、控制装置、学习方法以及计算机可读存储介质，既能降低对在用于使控制模块学会控制机器人装置的能力的机器学习中所利用的学习数据进行收集的成本，又能通过所述机器学习来构建可在实际环境下运用的控制模块。本发明的一方面的学习装置利用包含模拟数据及第一环境信息的组合的第一学习数据集、与包含实际数据及第二环境信息的组合的第二学习数据集，来实施提取器的机器学习。而且，本发明的一方面的学习装置利用包含第三环境信息及状态信息与控制命令的组合的第三学习数据集，来实施控制器的机器学习。
学习装置控制学习方法以及计算机可读存储介质

[发明专利]图像判定装置、学习方法及图像判定程序-CN201980052593.7在审
发明人：土屋直树;井尻善久;丸山裕;大川洋平;林剣之介;山元左近 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2019-10-24 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种图像判定装置等，即便在进行学习模型的追加学习的情况下，也明确着眼于图像的何种特征获得了判定结果。图像判定装置包括：一个或多个特征提取器，基于检查对象的图像而输出表示图像的特定特征的特征数据；判定器，基于从一个或多个特征提取器输出的特征数据，输出表示与图像有关的判定结果的输出数据；以及学习部，使用包含学习图像及标签数据的学习数据，使判定器以下述方式进行学习，即，基于将学习图像输入至一个或多个特征提取器时输出的特征数据，输出表示与学习图像关联的标签数据的输出数据，并且学习部使用新的学习数据，使判定器以下述方式进行追加学习，即，由判定器输出表示与图像关联的标签数据的输出数据。
图像判定装置学习方法程序

[发明专利]控制装置、控制方法以及控制程序-CN201980052690.6在审
发明人： 林剣之介;井尻善久 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2019-10-17 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： B25J13/08 文献下载
摘要：本发明提供一种用于提高执行所学会的作业的能力的通用性的技术。本发明的一方面的控制装置设定成为最终目标的多个对象物之间的相对关系量。而且，控制装置从传感器反复获取观察数据，并根据所获取的观察数据来算出存在于环境下的多个对象物之间的相对关系量。进而，控制装置决定从开始运行控制的时间点的相对关系量直至实现最终目标的相对关系量为止的、设为目标的状态下的相对关系量的序列，并反复决定控制指令，以使根据最新的观察数据而算出的当前状态下的相对关系量变化为接下来要迁移的目标状态下的相对关系量，直至实现最终目标的相对关系量为止。并且，控制装置将所决定的控制指令输出至机器人装置。
控制装置方法以及控制程序

[发明专利]图像判定装置、图像判定方法及图像判定程序-CN201980052723.7在审
发明人：土屋直树;井尻善久;丸山裕;大川洋平;林剣之介;山元左近 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2019-11-14 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种图像判定装置等，即便在进行学习模型的追加学习的情况下，也可抑制学习处理所需要的时间或运算量的增加。图像判定装置包括：学习模型，基于检查对象的图像而输出表示与图像有关的判定结果的输出数据；学习部，使用包含学习图像及标签数据的学习数据，以将学习图像输入至学习模型时，输出表示与学习图像关联的标签数据的输出数据的方式，使学习模型进行学习；分割部，将学习数据分割为多个子学习数据；测定部，测定使用多个子学习数据各自通过学习部使学习模型进行了学习时的判定精度；以及选择部，基于判定精度而选择多个子学习数据的至少任一个。
图像判定装置方法程序

[发明专利]机器人控制装置、机器人控制方法以及机器人控制程序-CN201980051517.4在审
发明人： 林剣之介;大川洋平;山口雄纪;柴田义也 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： B25J13/08 文献下载
摘要：机器人控制装置受理：从多种物体中指定作为机器人20所操作的对象的特定种类的物体70的信息201的输入；以及对经指定的特定种类的物体70与机器人20的指尖之间的设为目标的相对位置关系进行指定的信息202的输入。机器人控制装置从拍摄多种物体及其周边的环境而获得的图像信息501中提取特定种类的物体70而生成表示物体70的位置及姿势的信息301。机器人控制装置根据学习模块103的学习结果而生成动作指令401并输出至机器人20，所述动作指令401用于使物体70与机器人20的指尖之间的相对位置关系与设为目标的相对位置关系一致。
机器人控制装置方法以及控制程序

[发明专利]图像生成装置、机器人训练系统、图像生成方法以及图像生成程序-CN201980051700.4在审
发明人：傅健忠;山口雄纪;大川洋平;林剣之介;齐藤千智;柴田义也 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2019-10-18 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明的图像生成装置基于输入图像来生成学习用图像，所述学习用图像用于训练对于对象物进行规定作业的机器人的动作，所述图像生成装置包括：第一图像获取部，获取第一图像，所述第一图像是拍摄包含所述机器人而不含所述对象物的现实作业空间所得；第二图像获取部，获取第二图像，所述第二图像描绘有包含与所述机器人对应的虚拟机器人、及与所述对象物对应的虚拟对象物的虚拟作业空间；以及学习器，通过机器学习而被训练成，将所述第一图像及第二图像作为输入，而输出第三图像，所述第三图像是对所述第二图像进行了转换，以使所述第二图像中所含的至少所述虚拟机器人近似于所述第一图像中所含的所述机器人。
图像生成装置机器人训练系统方法以及程序

[发明专利]模拟装置、模拟方法以及模拟程序-CN201980052349.0在审
发明人：大川洋平;柴田义也;斋藤千智;林剣之介;傅健忠;山口雄纪 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2019-10-11 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G05B19/4069 文献下载
摘要：本发明提供一种降低操作对象的举动模拟所需的运算负荷的模拟装置、模拟方法以及模拟程序。模拟装置包括：第一设定部，设定表示操作对象的模型的构成条件；第二设定部，设定对操作对象施加的外力的条件；第一模拟部，在构成条件及外力的条件下，模拟操作对象的举动；生成部，生成学习数据，所述学习数据包含构成条件、外力的条件以及表示第一模拟部所进行的模拟中的位于操作对象表面的多个代表点的举动的数据；以及学习部，通过使用学习数据的监督学习而生成学习模型，所述学习模型将构成条件、外力的条件及多个代表点的初始条件作为输入，而输出表示多个代表点的举动的数据。
模拟装置方法以及程序

[发明专利]图像判定装置、图像判定方法及图像判定程序-CN201980052353.7在审
发明人：土屋直树;井尻善久;丸山裕;大川洋平;林剣之介;山元左近 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2019-11-14 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种图像判定装置等，即便在进行学习模型的追加学习的情况下，也明确由学习模型的何种变更导致判定结果变化。图像判定装置包括：一个或多个特征提取器，分别基于检查对象的图像而输出表示图像的特定特征的特征数据；第一学习部，使第一判定器以下述方式进行学习，即，基于将第一学习图像输入至一个或多个特征提取器时输出的第一特征数据，输出表示与第一学习图像关联的第一标签数据的第一输出数据；第二学习部，使第二判定器以下述方式进行学习，即，基于将第二学习图像输入至一个或多个特征提取器时输出的第二特征数据，输出表示与第二学习图像关联的第二标签数据的第二输出数据；以及输出部，基于第一输出数据及第二输出数据，输出表示与图像有关的综合判定结果的输出数据。
图像判定装置方法程序

[发明专利]机器人控制装置、模拟方法以及模拟程序-CN201980051706.1在审
发明人： 林剣之介;大川洋平 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2019-10-28 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： B25J9/22 文献下载
摘要：机器人控制装置10包括：读取装置40，读取附于机器人20的标记21及附于各对象物30的标记31；以及CPU111，基于标记21、31的读取信息，对机器人20及各对象物30各自在现实空间上的位置进行图像分析，并且基于表示机器人20及各对象物30在现实空间上的位置的信息、与标记21相关联的机器人20的三维形状模型的信息、及与各标记31相关联的各对象物30的三维形状模型的信息，将机器人20及各对象物30的三维形状模型配置到虚拟空间内，以模拟机器人20的动作。
机器人控制装置模拟方法以及程序

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