[发明专利]用于预测机器人的运动轨迹的方法和系统

说明书

提供了用于预测机器人的运动轨迹的方法和系统。针对多个机器人位置对接收机器人的运动轨迹的训练数据。处理训练数据以获得用于机器学习目的的x元组和y元组；其中，x元组描述机器人位置对，并且y元组描述在机器人在位置对的位置之间的运动期间的特定时间戳处的一个或更多个中间机器人位置。根据处理后的数据，学习用于将x元组映射至y元组的函数，以针对机器人生成运动预测模块。对于给定机器人位置对，通过获得由运动预测模块产生的相应中间位置来预测给定对之间的机器人运动。

技术领域

本公开内容总体涉及计算机辅助设计、可视化和制造(“CAD”)系统、产品生命周期管理(“PLM”)系统、产品数据管理(“PDM”)系统、以及管理产品和其他项的数据的类似系统(统称为“产品数据管理”系统或PDM系统)。更具体地，本公开内容涉及生产环境模拟。

背景技术

使用用于机器人运动模拟的软件应用例如离线编程(“OLP”)应用和其他虚拟机器人模拟应用和系统的制造业客户，期望关于对给定供应商的特定机器人的运动模拟的准确性的高性能。

虚拟模拟系统的示例包括但不限于：计算机辅助机器人(“CAR”)工具、过程模拟(西门子PLM软件套件的产品)、机器人模拟工具和用于工业模拟的其他系统。

为了满足对精确的机器人运动模拟的期望，主要机器人供应商同意用于使他们的客户能够对他们提供的机器人进行模拟的现实机器人模拟(“RRS”)协议。具有RRS协议的机器人控制器软件(“RCS”)模块有利地在其他功能之中提供允许准确的机器人运动预测和模拟的运动预测模块。

如今，存在越来越多的为了节约成本而不向其提供的机器人提供RCS模块的工业机器人供应商，这些工业机器人供应商是中小型公司。

为了模拟不具有RCS模块的特定工业机器人，制造业客户经常利用提供通用运动规划器的CAR工具来经由用户配置模仿特定机器人的运动行为。通常，用户通过输入特定机器人的运动行为和物理特性例如关节数量、移动约束、关节重量以及对该特定机器人的移动的预测有影响的其他特性来配置这样的运动规划器。

通常，通用运动规划器可能不适合具有未公开的运动行为和/或未公开的物理特性的机器人，并且它们通常不支持机器人运动学的所有类型。此外，即使在这样的通用运动规划器支持特定机器人的情况下，其运动预测结果通常也不够准确。

另外，即使对于具有其自己的RCS模块的机器人，制造业客户也不是特别渴望依赖具有高RSS许可成本并且有时具有慢的外部客户端-服务器RSS通信的专有RCS模块。

因此，期望用于预测特定机器人的运动轨迹的改进技术。

发明内容

各种公开的实施方式包括用于预测在给定机器人位置对之间移动的机器人的运动轨迹的方法、系统和计算机可读介质。方法包括针对多个机器人位置对接收机器人的运动轨迹的训练数据。该方法包括处理训练数据以获得用于机器学习目的的x元组和y元组；其中，x元组描述机器人位置对，并且y元组描述在机器人在位置对之间的运动期间的特定时间戳处的一个或更多个中间机器人位置。该方法还包括根据处理后的数据学习将x元组映射到y元组的函数，以针对机器人生成运动预测模块。该方法还包括对于给定机器人位置对，通过获得由运动预测模块产生的相应中间位置来预测给定对之间的机器人运动。

前面已经相当广泛地概述了本公开内容的特征和技术优点，以便本领域技术人员可以更好地理解随后的详细描述。在下文中将对形成权利要求主题的本公开内容的附加特征和优点进行描述。本领域技术人员将领会，他们可以容易地使用所公开的构思和具体实施方式作为用于对用于实现本公开内容的相同目的的其他结构进行修改或设计的基础。本领域技术人员还将认识到，这样的等同构造不以其最广泛的形式脱离本公开内容的精神和范围。