机器人系统的组件特征检测器技术方案

公开了一种用于机器人所采用的对象特征标识系统的包括在计算机存储介质上编码计算机程序的方法、系统、以及装置。在一个方面中，方法包括如下动作：通过利用机器人的传感器设备扫描工作区来生成工作区的数据读取；通过由学习引擎对数据读取进行处理，基于待执行的任务来标识与工作区相关联的多个组件中的特定组件；利用机器学习引擎来标识在完成任务的过程中所使用的特定组件的特定特征；利用机器学习引擎来确定被配置用以执行任务的机器人的多个工具中的特定工具；并且利用特定工具和特定组件的特定特征来执行任务。

Component feature detector of robot system

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】机器人系统的组件特征检测器
本公开答题涉及机器人系统和方法，并且更具体地，涉及包括用于基于所分配的任务来标识对象特征的机器学习技术的机器人系统和方法。
技术介绍
每当组件的硬件占用空间变化时，当前的工业机器人系统需要完全更改检测程序。例如，当机器人系统被设计用以放置双列直插式存储器模块(DIMM)时，每当更新母板时，需要对成像程序进行重新编程，用于使机器人系统继续正常运行。这通常应用于下述机器人系统，该机器人系统采用传感器数据来标识在完成所分配的任务的过程中所使用的组件及其特征(例如板基准识别、输入/输出(I/O)定位、螺钉/螺栓定位、焊接点、铆接点等)。
技术实现思路
本公开的实施方式通常针对由机器人系统采用的对象特征标识系统。更具体地，该实施方式针对下述系统，该系统在机器人系统在完成所分配的任务的过程中使用时标识对象(例如组件)的特征。该系统通过采用下述已训练的人工智能(AI)模型来标识组件及相关特征，所述已训练的人工智能(AI)模型使用应用于从机器人系统的输入模块(例如传感器)接收到的扫描数据的一个或多个机器学习引擎。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种由机器人执行的计算机实施方法，所述机器人包括具有一个或多个硬件处理器的一个或多个机器学习引擎，所述方法包括：/n通过利用所述机器人的传感器设备扫描工作区来生成所述工作区的数据读取；/n通过经由所述一个或多个机器学习引擎对所述数据读取进行处理，基于待执行的任务来标识与所述工作区相关联的多个组件中的特定组件；/n利用所述一个或多个机器学习引擎来标识在完成所述任务的过程中所使用的所述特定组件的特定特征；/n利用所述一个或多个机器学习引擎来确定被配置用以执行所述任务的所述机器人的多个工具中的特定工具；以及/n利用所述特定工具和所述特定组件的所述特定特征来执行所述任务。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20171116 US 15/815,3811.一种由机器人执行的计算机实施方法，所述机器人包括具有一个或多个硬件处理器的一个或多个机器学习引擎，所述方法包括：
通过利用所述机器人的传感器设备扫描工作区来生成所述工作区的数据读取；
通过经由所述一个或多个机器学习引擎对所述数据读取进行处理，基于待执行的任务来标识与所述工作区相关联的多个组件中的特定组件；
利用所述一个或多个机器学习引擎来标识在完成所述任务的过程中所使用的所述特定组件的特定特征；
利用所述一个或多个机器学习引擎来确定被配置用以执行所述任务的所述机器人的多个工具中的特定工具；以及
利用所述特定工具和所述特定组件的所述特定特征来执行所述任务。


2.根据权利要求1所述的计算机实施方法，进一步包括：
在标识所述特定特征之前：
接收包括具有与所标识的特定组件相似的其它组件的其它工作区的数据扫描的训练数据；并且
利用所述训练数据对所述一个或多个机器学习引擎进行训练，以标识所述其它组件的特征。


3.根据权利要求2所述的计算机实施方法，其中所述训练数据是从相机传感器设备捕获的图像数据，其中所述传感器设备是相机传感器设备，并且其中所述数据读取包括从所述相机传感器设备的视野捕获的图像信息。


4.根据权利要求3所述的计算机实施方法，其中，所述相机传感器设备是红外照相机设备。


5.根据任何一项前述权利要求所述的计算机实施方法，进一步包括：
利用所述工作区的所述数据读取以及所述特定组件的所标识的特定特征来重新训练所述一个或多个机器学习引擎。


6.根据任何一项前述权利要求所述的计算机实施方法，其中，所述机器人被部署在数据中心中。


7.根据权利要求6所述的计算机实施方法，其中所述特定组件是自由悬挂的电缆，其中所标识的特定特征是所述电缆的轨迹，并且其中所述任务包括将所述电缆与位于服务器上的配对件放置在一起。


8.根据权利要求1至5中的任一项所述的计算机实施方法，其中所述机器人被部署在组装线中以制造产品。


9.根据权利要求8所述的计算机实施方法，其中所述组件是在所述产品的制造中所使用的零件，并且其中所述任务包括将所述零件中的至少一个零件附接到所述产品。


10.根据权利要求8或9所述的计算机实施方法，其中所述特定组件是母板，其中所述特定特征是双列直插式存储器模块(DIMM)插槽，并且其中所述任务包括将DIMM插入到所述DIMM插槽中。


11.一种机器人系统，包括：
传感器设备；
一个或多个机器学习引擎，所述机器学习引擎中的每一个机器学习引擎包括一个或多个硬件处理器；以及
一个或多个存储器设备，所述一个或多个存储器设备与所述一个或多个机器学习引擎以可通信方式耦合，所述一个或多个存储器设备中的每一个存储器设备包括存储指令的有形非暂时性机器可读介质，所述指令在由所述一个或多个硬件处理器执行时执行如下操作，所述操作包括：
通过利用所述传感器设备扫描工作区来生成所...

【专利技术属性】
技术研发人员：乌马卡兰·内马兰，
申请(专利权)人：谷歌有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国;US