[发明专利]使用循环神经网络的机器人末端执行器的视点不变的视觉伺服有效
| 申请号： | 201880040068.9 | 申请日： | 2018-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN110769985B | 公开（公告）日： | 2023-10-17 |
| 发明（设计）人： | A.托谢夫;F.萨德吉;S.莱维恩 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16;G05B13/02;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 金玉洁 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 训练和/或使用循环神经网络模型用于机器人的末端执行器的视觉伺服。在视觉伺服中，该模型可以用于在多个时间步中的每个生成动作预测，该动作预测表示应如何移动末端执行器以使末端执行器向目标对象移动的预测。该模型可以是视点不变的，因为它可以跨在各种视点具有视觉组件的各种机器人使用，和/或即使机器人的视觉组件的视点剧烈改变，也可以用于单个机器人。此外，可以基于大量的模拟数据来训练模型，该模拟数据基于关于模型执行模拟片段的模拟器。可以基于相对较少数量的真实训练数据来进一步训练模型的一个或多个部分。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 循环 神经网络 机器人 末端 执行 视点 不变 视觉 伺服 | ||
【主权项】：
1.一种对机器人的末端执行器进行伺服的方法，包括：/n确定查询图像，所述查询图像捕获将由所述机器人的末端执行器进行交互的目标对象；/n基于使用神经网络模型处理所述查询图像、场景图像、以及先前动作表示生成动作预测，其中所述场景图像由与机器人相关联的视觉组件捕获，并捕获目标对象和机器人的末端执行器，并且其中神经网络模型包括一个或多个循环层，每个循环层包括多个记忆单元；/n基于动作预测控制所述机器人的末端执行器；/n紧随在生成动作预测之后生成附加的动作预测，紧随在后的动作预测基于使用神经网络模型处理所述查询图像、附加场景图像和动作预测而生成，其中所述附加场景图像在基于动作预测控制末端执行器之后由视觉组件捕获，并捕获目标对象和末端执行器；以及/n基于附加的动作预测，控制机器人的末端执行器。/n
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