一种用于预测机器人在轨迹上的碰撞可能性的方法，包括以下步骤：提供（S112）机器人的起点位姿；提供（S112）机器人的终点位姿；提供（S114）要检查与机器人碰撞可能性的第一对象；以及借助于至少部分基于机器学习的数据处理，基于所提供的起...

本发明涉及一种便携式机器人示教装置（13），用于手动示教工作流程的工作点、路径点和/或轨迹，所述工作流程在示教之后由机器人（1）自动执行，并且是基于机器人程序来执行，在机器人程序中记录有在示教进程中通过便携式机器人示教装置（13）所学习...

本发明涉及一种用于工件的夹紧机构（1），具有：装夹台（2），其被设计用于放置和预定位至少一个待夹紧的工件；至少一个夹紧机构（3），具有基体（4）和在基体（4）上在夹紧位置与释放位置之间可调节安装的按压构件（5），其中至少一个夹紧机构（3...

一种机器人臂，具有多个节肢(G1‑G7)和将这些节肢相对于彼此可调节连接的关节(L1‑L6)，其中至少一个关节配置有传动装置(26)，关节通过传动装置能够被驱动地调节，并且传动装置布置在机器人臂的多个节肢的至少一个中空节肢中，其中中空节...

轴限位装置，具有：可移动止挡体，具有脚部区段和头部区段；第一引导节肢，具有第一凹槽，第一凹槽具有第一凹槽轨道并沿其可调节地支承止挡体的脚部区段和横向于其受限地支承止挡体的脚部区段；第二引导节肢，具有引导面，在引导面上形成第二凹槽，第二凹...

一种用于控制机器人（1）的方法，该机器人具有至少一个关节，在该关节中机器人的两个节肢（Ni，Ni+1）通过机器人的驱动器（10）相对于彼此可调节地连接；该方法包括具有以下步骤：借助于至少一个加速度传感器（30）检测（S10）两个节肢之一...

一种用于确定机器人装置运动轴的目标位置的方法，机器人装置具有至少一个带有多个运动轴（A1‑A6）的运动学机构（1），该方法包括：基于：a）至少一个被设定为可控图元的几何图元到运动学机构的运动轴的连接；b）被设定用于至少一个设定的几何图元...

一种用于操作机器人的方法，包括以下步骤：提供与机器人姿态相关联的机器人环境的图像数据；通过至少部分基于机器学习的数据处理来预测或更新机器人目标姿态或确定新的机器人目标姿态；基于这些所述目标姿态来确定或更新机器人预期运动或确定新的机器人预...

一种用于规划机器人装置的机器人路径的方法，包括：提供由机器人路径同时优化的至少两个目标函数的目标组；确定目标函数的第一值；提供从路径组中选择机器人路径的第一标准，路径组包括至少两条相对于目标组帕累托最优的机器人路径，使得对于每个机器人路...

一种方法包括以下步骤：提供（S10；S60）数字信号数据，其取决于过程的至少一个状态参量的时间变化；以及生成（S20；S70）至少一个数字图像，其包含所提供信号数据的映像。在一种实施方式中，该方法包括以下步骤：借助于对所生成数字图像的图...

一种用于规划机器人轨迹的方法，包括以下步骤：提供（S100）机器人的替代目标位姿；提供（S100）指定机器人环境几何形状的环境数据；基于环境数据针对相应目标位姿的无碰撞轨迹的机器学习预测评估（S110）替代目标位姿；基于评估选择（S11...

本发明涉及一种用于自动打开和关闭容器(7)的机器人系统(6)。机器人系统(6)包括抓持器(5)，该抓持器紧固在机器人臂(2)的工具法兰(4)上，从而通过以下方式使抓持器(5)能够沿着程序化的运动路径自动移动：程序化的运动路径以机器人程序...

本发明涉及一种用于针对可由机器人控制装置(3)操控的机器人运动机构(4)的节肢(2)来校准光切传感器(1)的方法，机器人运动机构具有多个节肢(2)和将这些节肢(2)可调节地相互连接的关节(5)，其中光切传感器(1)紧固在节肢(2)上。该...

一种方法，包括以下步骤：基于通过机器人抓取处于接收位姿的对象的抓取过程产生的抓取数据，确定(S60)尝试将由机器人(10)抓持的对象(41，42，…，45)从接收位姿转移到目标位姿的预测结果；以及以下两个步骤中的至少一个：提供(S50)...

用于确定机器人的可用空间或机器人的禁入空间的方法，包括以下步骤：将机器人调整(S30)到不同的机器人位姿；以及确定(S40)所述空间，即，基于机器人位姿扩展机器人的可用空间，或者基于机器人位姿缩减机器人的禁入空间。本发明还涉及一种系统或...

本发明涉及一种用于将机器人臂(1)的节肢(2)与机器人臂(1)的关节体(5)连接的连接装置(7)，该连接装置具有：与节肢(2)的外罩壁(3)连接的连接环(9)，该连接环具有多个沿圆周均匀分布的容纳部(10)，该容纳部被设计用于形状配合地...

一种用于对引导抓取器(2)的机器人(10)进行操作的方法，包括以下步骤：基于机器人的姿态确定(S10)抓取器的位姿；在抓取器的环境中，基于所确定的位姿确定(S20；S40)在抓取器的至少一部分的图像中的至少一个虚拟边界轮廓(S；G)；基...

一种用于自动特征提取和/或特征对应的方法(20)，包括以下步骤：借助于拍摄装置(4)从具有至少一个对象(5)的场景(10)的视角拍摄(S10)图像；基于所拍摄的图像，确定(S40)描述符图像；以及基于所确定的描述符图像，确定(S50)至...

一种用于操作抓取机器人(2，3)的方法(20)，其中至少一个待抓取对象(5，9)至少部分地位于包装材料(8)中和/或由包装材料至少部分地覆盖，特别使位于具有包装材料(8)的容器(6)中，其中该方法(20)包括：借助相机(4)确定(S10...

一种用于校准控制器(3)校准的方法，该控制器控制机器人臂(10)和/或由机器人臂引导的抓取器(20，21，22)，该方法包括以下步骤：借助于拍摄装置(4)，在机器人臂的第一实际机器人臂姿态下和抓取器的第一抓指(21)相对于抓取器的基座(...