使用图神经网络的多机器人协调制造技术

技术编号:41740109 阅读:26 留言:0更新日期:2024-06-19 12:59
公开用于控制多个机器人的方法、系统和设备,包括在计算机存储介质上编码的计算机程序。所述方法中的一种方法包括:获得表示环境的当前状态的状态数据;从所述状态数据生成表示所述环境的当前状态的图的图数据;使用图神经网络处理所述图数据以生成图输出,所述图输出包括所述图中的所述机器人节点中的每一个的相应更新后的特征表示;以及基于所述图输出选择将由所述机器人中的每一个执行的相应动作。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】


技术介绍

1、本说明书涉及机器人,并且更具体地,涉及计划多个机器人的机器人移动。

2、机器人计划指代调度机器人的物理移动以执行任务。某些应用需要复杂环境中多个机器人的协调。例如,在工业应用中,多个机械臂能够在复杂的工作空间中同时操作,以使生产吞吐量最大化。能够控制多个机械臂中的每个机械臂沿着相应的运动轨迹移动,以便到达多个指定目标位置中的一个并且执行操作。为了在多个机械臂不会相互碰撞或与工作环境中的障碍物物体碰撞的情况下在最佳时间框架内完成操作任务,多个机械臂的运动路径和时间表的协调至关重要。


技术实现思路

1、本说明书描述与使用图神经网络(gnn)处理来协调环境中的多个机器人的动作相关的技术。

2、在一个创新方面,描述一种用于使用图神经网络计划多个机器人将在环境中执行的动作的方法。计算系统能够重复地执行所述方法,以在多个时间步中的每个时间步生成将由机器人中的每一个执行的动作。能够将生成的机器人动作传送到机器人,以在每个时间步控制机器人在环境中的操作。用于生成机器人动作的目标包括控制本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种由一个或多个计算机执行并且用于控制多个机器人以使所述机器人移动到环境中的多个目标位置的方法,所述方法包括重复地执行以下操作:

2.根据权利要求1所述的方法,其中所述环境包括一个或多个障碍物,其中所述图包括所述一个或多个障碍物中的每一个的相应障碍物节点,并且其中所述图数据包括所述障碍物节点中的每一个的相应初始特征表示。

3.根据权利要求2所述的方法,其中所述图包括每个机器人节点与每个障碍物节点之间的边。

4.根据权利要求3所述的方法,其中所述图不包括任何两个障碍物节点之间的任何边。

5.根据权利要求3或4中任一项所述的方法,其中所述图...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种由一个或多个计算机执行并且用于控制多个机器人以使所述机器人移动到环境中的多个目标位置的方法,所述方法包括重复地执行以下操作:

2.根据权利要求1所述的方法,其中所述环境包括一个或多个障碍物,其中所述图包括所述一个或多个障碍物中的每一个的相应障碍物节点,并且其中所述图数据包括所述障碍物节点中的每一个的相应初始特征表示。

3.根据权利要求2所述的方法,其中所述图包括每个机器人节点与每个障碍物节点之间的边。

4.根据权利要求3所述的方法,其中所述图不包括任何两个障碍物节点之间的任何边。

5.根据权利要求3或4中任一项所述的方法,其中所述图不包括所述图中的任何障碍物节点与任何目标节点之间的任何边。

6.根据任一前述权利要求所述的方法,其中所述图包括每个机器人节点与每个其它机器人节点之间的边。

7.根据任一前述权利要求所述的方法,其中所述图包括每个机器人节点与每个目标节点之间的边。

8.根据任一前述权利要求所述的方法,其中所述图不包括任何两个目标节点之间的任何边。

9.根据任一前述权利要求所述的方法,其中所述图数据包括表示所述图中的所述边的边数...

【专利技术属性】
技术研发人员:马修·赖乔纳森·卡尔·肖尔茨乔斯·恩里克·陈
申请(专利权)人:渊慧科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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