[發(fā)明專利]學習線纜的狀態(tài)的機器學習裝置、機器人系統(tǒng)以及機器學習方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010461624.9 | 申請日： | 2020-05-27 |
| 公開（公告）號： | CN112008716A | 公開（公告）日： | 2020-12-01 |
| 發(fā)明（設計）人： | 溝上真路 | 申請（專利權）人： | 發(fā)那科株式會社 |
| 主分類號： | B25J9/16 | 分類號： | B25J9/16;B25J19/04;B25J19/00 |
| 代理公司： | 北京銀龍知識產(chǎn)權代理有限公司 11243 | 代理人： | 曾賢偉;范勝杰 |
| 地址： | 日本*** | 國省代碼： | 暫無信息 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 學習 線纜 狀態(tài) 機器 裝置 機器人 系統(tǒng) 以及 學習方法 | ||
1.一種機器學習裝置，其對設置在機器人中的線纜的狀態(tài)進行學習，其特征在于，所述機器學習裝置具有：
學習數(shù)據(jù)取得部，其取得所述機器人進行規(guī)定動作時由照相機拍攝到的所述線纜的圖像數(shù)據(jù)、以及表示所述機器人進行所述規(guī)定動作時的所述線纜的狀態(tài)的數(shù)據(jù)作為學習數(shù)據(jù)集；以及
學習部，其使用所述學習數(shù)據(jù)集來生成表示所述圖像數(shù)據(jù)與所述線纜的狀態(tài)的相關性的學習模型。
2.根據(jù)權利要求1所述的機器學習裝置，其特征在于，
所述學習數(shù)據(jù)取得部還取得進行所述規(guī)定動作時的所述機器人的位置以及姿勢的數(shù)據(jù)作為所述學習數(shù)據(jù)集，
所述學習部對所述相關性加入所述圖像數(shù)據(jù)與所述位置以及姿勢的關聯(lián)性來生成所述學習模型。
3.根據(jù)權利要求1或2所述的機器學習裝置，其特征在于，
所述學習數(shù)據(jù)取得部還取得所述線纜或者所述機器人的種類的數(shù)據(jù)作為所述學習數(shù)據(jù)集，
所述學習部對所述相關性加入所述圖像數(shù)據(jù)與所述種類的關聯(lián)性來生成所述學習模型。
4.根據(jù)權利要求1～3中任一項所述的機器學習裝置，其特征在于，
所述學習數(shù)據(jù)取得部還取得所述規(guī)定動作時的周圍溫度作為所述學習數(shù)據(jù)集，
所述學習部對所述相關性加入所述圖像數(shù)據(jù)與所述周圍溫度的關聯(lián)性來生成所述學習模型。
5.根據(jù)權利要求1～4中任一項所述的機器學習裝置，其特征在于，
所述線纜具有：傳送線，其傳送電信號，
所述學習數(shù)據(jù)取得部還取得流經(jīng)所述傳送線的電流、或者該傳送線的電阻作為所述學習數(shù)據(jù)集，
所述學習部對所述相關性加入所述圖像數(shù)據(jù)與所述電流或者所述電阻的關聯(lián)性來生成所述學習模型。
6.根據(jù)權利要求1～5中任一項所述的機器學習裝置，其特征在于，
所述線纜具有：供給管，其供給流體，
所述學習數(shù)據(jù)取得部還取得所述規(guī)定動作時的所述流體的壓力作為所述學習數(shù)據(jù)集，
所述學習部對所述相關性加入所述圖像數(shù)據(jù)與所述壓力的關聯(lián)性來生成所述學習模型。
7.根據(jù)權利要求1～6中任一項所述的機器學習裝置，其特征在于，
所述線纜具有：光纖，其對光進行傳播，
所述學習數(shù)據(jù)取得部還取得所述規(guī)定動作時的所述光的光學特性作為所述學習數(shù)據(jù)集，
所述學習部對所述相關性加入所述圖像數(shù)據(jù)與所述光學特性的關聯(lián)性來生成所述學習模型。
8.根據(jù)權利要求1～7中任一項所述的機器學習裝置，其特征在于，
所述機器學習裝置向經(jīng)由網(wǎng)絡能夠通信地與該機器學習裝置連接的存儲裝置發(fā)送所述學習數(shù)據(jù)集，將該學習數(shù)據(jù)集存儲在該存儲裝置中。
9.一種機器人系統(tǒng)，其特征在于，具有：
機器人；
權利要求1～8中任一項所述的機器學習裝置；
照相機，其在所述機器人進行所述規(guī)定動作時拍攝所述線纜，并作為所述圖像數(shù)據(jù)提供給所述學習數(shù)據(jù)取得部；以及
狀態(tài)判定部，其根據(jù)所述學習部生成的所述學習模型，來判定所述機器人進行所述規(guī)定動作時的所述線纜的狀態(tài)。
10.一種機器學習方法，用于對設置在機器人中的線纜的狀態(tài)進行學習，其特征在于，
處理器取得所述機器人進行規(guī)定動作時由照相機拍攝到的所述線纜的圖像數(shù)據(jù)、以及表示所述機器人進行所述規(guī)定動作時的所述線纜的狀態(tài)的數(shù)據(jù)作為學習數(shù)據(jù)集，
處理器使用所述學習數(shù)據(jù)集來生成表示所述圖像數(shù)據(jù)與所述線纜的狀態(tài)的相關性的學習模型。
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