【技术实现步骤摘要】
用于确定机器人的动作或轨迹的方法、设备和计算机程序
本专利技术涉及一种用于确定机器人的动作或轨迹以达到可预给定的目标位置的方法。本专利技术还涉及被设置为执行该方法的设备和计算机程序。
技术介绍
未公开的DE102017217412.9公开了一种用于操作机器人控制系统的方法，该机器人控制系统包括机器学习系统。所述机器学习系统根据表示所述机器人的动作空间的地图来确定至少一个对象在所述机器人的动作空间中的移动路线。Hart等人在他们的出版物“Aformalbasisfortheheuristicdeterminationofminimumcostpaths”，IEEEtransactionsonSystemsScienceandCybernetics4.2(1968)的100-107页中展示了最佳规划器，所述最佳规划器寻找具有最低成本的路径。例如，Cohen等人在其出版物“Anytimefocalsearchwithapplications”，InProceedingsoftheTwenty-SeventhInte...
【技术保护点】
1.一种用于根据机器人（11）的实际位置（s
【技术特征摘要】
20190128 DE 102019201045.81.一种用于根据机器人（11）的实际位置（st）确定所述机器人（11）的动作（a）的方法，
其中从所述实际位置（st）的多个预选的相邻位置（焦点组）中选择后续位置，其中为每个相邻位置分配第一变量（hF），
其中所述后续位置（st）是所述多个预选的相邻位置中的以下相邻位置，该相邻位置相对于其他预选的相邻位置被分配了最小的第一变量（hF），
其中所述第一变量（hF）分别表征所述机器人（11）是否从所述实际位置（st）移动至各自预选的相邻位置的第一概率（P），
其中机器学习系统（20）被设置为输出多个第二概率（）作为输出变量，每个第二概率表征所述机器人（11）从所述实际位置（st）出发分别执行多个可能动作（A）中的一个动作（）的概率，
其中所述机器学习系统（20）确定所述输出变量，
其中根据所述机器学习系统（20）的所述输出变量中的至少一个输出变量确定所述第一变量（hF），并将所述第一变量分配给各自预选的相邻位置，
其中从所述多个可能动作（A）中选择动作（a），使得当所述机器人（11）执行所选择的动作（a）时，从所述实际位置（st）出发直接到达所述后续位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，对于所述实际位置（st）的每个可能的相邻位置，确定总成本（f（n））并将所述总成本分配给各自的相邻位置，
其中将所述相邻位置录入到第一列表（开放列表）中，
其中根据第一成本（g（n））和第二成本（h（n））来确定所述总成本（f（n）），
其中所述第一成本（g（n））分别表征为了从所述机器人（11）的可预给定起始位置到达各自的相邻位置而必须花费的成本，并且所述第二成本（h（n））分别表征为了从各自的相邻位置到达所述机器人（11）的可预给定目标位置（Z）而必须花费的成本，
其中估计所述第二成本（h（n）），使得所述第二成本始终低于从各自的相邻位置到达所述目标位置（Z）的实际成本，
其中所述多个预选的相邻位置（焦点组）包含所述第一列表（开放列表）的以下相邻位置，这些相邻位置的总成本（f（n））低于确定的最低总成本（minf（n））乘以可预给定因子（）。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述机器学习系统（20）被设置为根据所述机器人（11）的环境的地图的至少一个提供的部分来输出所述输出变量，
其中所述机器学习系统（20）根据所述地图部分确定所述输出变量，
其中根据多个第二概率（）的至少以下第二概率来确定所述第一概率（P），所述第二概率表征所述机器人是否从所述实际位置（st）出发执行所述机器人必须执行的动作，使得所述机器人从所述实际位置（st）出发直接到达各自的相邻位置。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，在选择了所述后续位置之后，将所述后续位置录入到第二列表（关闭列表）中，并且将所述实际位置（st）设置为等于...
【专利技术属性】
技术研发人员：H贝克，M托德斯卡托，M施皮斯，国萌，P克斯佩尔，N瓦尼克，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：德国;DE
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