[发明专利]控制装置以及机器学习装置

说明书

本发明提供一种控制装置以及机器学习装置，能够实现把持反力小的物体的控制。所述控制装置具备的所述机器学习装置具有：状态观测部，其将把持对象物的形状有关的把持对象物形状数据作为表示环境的当前状态的状态变量进行观测；标签数据取得部，其取得表示把持把持对象物时的机器人的机械手的宽度的把持宽度数据作为标签数据；和学习部，其使用状态变量和所述标签数据，将把持对象物形状数据与把持宽度数据关联起来进行学习。

技术领域

本发明涉及控制装置以及机器学习装置，特别是涉及进行把持反力小的物体的控制的控制装置以及机器学习装置。

背景技术

以往在控制机械来把持物体时，将用于把持物体的机械机构部与物体接触并夹住，将电动机的电流值或力传感器检测出的力和力矩反馈为把持物体的动力而实现(例如，日本特开2014-024134号公报)。

一般情况下，为了通过电动机的电流值或力传感器来检测力和力矩(Moment)而需要来自物体的反力，但是把持像豆腐或泡芙等那样的柔软的物体那样的反力小的物体时，无法检测充分的反力，因此，难以进行把持该物体的控制。

此外，由于泡芙或面包等那样的柔软的物体的形状的误差大，因此在将驱动机构部的电动机的电流值或由力传感器检测出的力和力矩反馈为把持物体的动力的方法中，因该误差而在所需以上较强地夹住物体从而可能损伤物体。

发明内容

因此，本发明的目的在于提供一种控制装置以及机器学习装置，能够实现把持反力小的物体的控制。

本发明的控制装置通过将电动机的电流值或力传感器检测力和力矩的方法置换为机器学习和测长传感器来进行把持位置的控制，由此解决上述课题。

并且，本发明的一方式提供一种控制装置，其推定把持反力小的把持对象物时的机器人的机械手的把持宽度，所述控制装置具有机器学习装置，该机器学习装置学习与所述把持对象物的形状对应的把持所述把持对象物时的所述机器人的机械手的把持宽度的推定，所述控制装置具有：状态观测部，其将所述把持对象物的形状有关的把持对象物形状数据作为表示环境的当前状态的状态变量进行观测；标签数据取得部，其取得表示把持所述把持对象物时的所述机器人的机械手的把持宽度的把持宽度数据作为标签数据；和学习部，其使用所述状态变量和所述标签数据，将所述把持对象物形状数据与所述把持宽度数据关联起来进行学习。

本发明的其他方式提供一种机器学习装置，其学习与反力小的把持对象物的形状对应的把持所述把持对象物时的机器人的机械手的把持宽度的推定，具有：状态观测部，其将所述把持对象物的形状有关的把持对象物形状数据作为表示环境的当前状态的状态变量进行观测；标签数据取得部，其取得表示把持所述把持对象物时的所述机器人的机械手的把持宽度的把持宽度数据作为标签数据；和学习部，其使用所述状态变量和所述标签数据，将所述把持对象物形状数据与所述把持宽度数据关联起来进行学习。

通过本发明可以不损伤且可靠地机械性把持反力小的物体。

附图说明

通过参照附图的以下实施方式的说明可以明确本发明的所述内容和其他目的以及特征。这些图中：

图1是一实施方式涉及的控制装置的概略硬件结构图。

图2是一实施方式涉及的控制装置的概略功能框图。

图3是表示控制装置的一方式的概略功能框图。

图4A是说明神经元的图。

图4B是说明神经网络的图。

图5是表示装入了控制装置的系统的一方式的概略功能框图。

具体实施方式