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技術分野

ロボットを制御するための方法及びロボットコントローラ

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

L. Schwenkel、M. Guo及びM. Buerger著の“Optimizing sequences of probabilistic manipulation skills learned from demonstration” in Conference on Robot Learning，2019年（以下、参考文献［１］と称する）には、スキル中心のアプローチが記載されており、ここでは、それぞれのスキルが種々のシナリオ下で個別に学習されるが、特定のタスクにはアタッチされていない。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

種々の実施形態によれば、ロボットを制御するための方法であって、当該方法は、 複数のスキルの各々を実行するためのデモンストレーションを提供することと、 デモンストレーションに基づき、それぞれのスキルごとにロボット軌道モデルをトレーニングすることであって、それぞれの軌道モデルは、１つ又は複数の初期状態と、１つ又は複数の最終状態とを有する隠れセミマルコフモデルである、ことと、 スキルの・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 ロボットを示す図である。
【図2】 複数のスキルを順番にかつ分岐で含む１つの操作タスクを示すフロー図である。
【図3】 １つの実施形態によるロボットを制御するための方法を示すフロー図である。
【図4】 順番に実行されるべきスキルのロボット軌道モデルをカスケードして、１つの合成されたロボット軌道モデルにするためのカスケード動作を示す図である。
【図5】 分岐で（即ち、択一的に）実行されるべきスキルのロボット軌道モデルを組み合わせて、１つの合成されたロボット軌道モデルにするための組合せ動作を示す図である。
【図6】 図２のタスク図に対してカスケード動作を適用した後に結果的にもたらされるタスク図を示す図である。
【図7】 図６のタスク図に対して組合せ動作を適用した後に結果的にもたらされるタスク図を示す図である。
【図8】 図７のタスク図に対してカスケード動作を適用した後に結果的にもたらされるタスク図を示す図である。
【図9】 図８のタスク図に対して組合せ動作を適用した後の結果的にもたらされるタスク図を示す図である。
【図10】 １つの実施形態によるロボットを制御するための方法を示すフロー図である。

代表図 図1本件の代表的な図

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