【手続補正書】
【提出日】令和3年3月9日(2021.3.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピューター実施方法であって、
オブジェクトの３次元（３Ｄ）モデルのセット、把持力および把持トルクの一方または双方の１つ以上の解析的機械表現、並びに、センシングおよび制御の一方または双方における不確実性をモデル化するための統計的サンプリングを使用して、把持設定およびセンサー画像のラベル付けされた例のトレーニングデータセットを生成する工程と、
センサー画像を入力として取得し、ロボット把持機構用の把持設定を選択するために使用されるデータを返す関数近似器を、前記トレーニングデータセットを使用してトレーニングする工程と、を含み、
前記生成されたトレーニングデータセットは、把持設定に関連する把持品質の尺度を含み、
前記関数近似器は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、および線形重み行列からなる群から選択されることを特徴とするコンピューター実施方法。
【請求項２】
前記把持品質の尺度は、位置または力の誤差に対するロバスト性、および、前記オブジェクトの持ち上げが成功する確率の一方または双方を含む請求項１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項３】
前記統計的サンプリングは、初期状態、接触、物理的モーション、摩擦、慣性、オブジェクト形状、ロボット制御、およびセンサーデータからなる群から選択される少なくとも１つに関連する変数の不確実性を含む請求項１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項４】
前記ロボット把持機構は、ロボット把持具、多指ロボットハンド、１つ以上の吸引カップ、磁石、および接着材料からなる群から選択される少なくとも１つを含む請求項１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項５】
前記３Ｄオブジェクトモデルのセットは、
各オブジェクトの安定姿勢の算出のための質量特性、
所与の把持とオブジェクトの組み合わせの重力および慣性の一方または双方に対する抵抗の算出のための質量特性、
フォトリアリスティックレンダリングのためのカラーテクスチャー、多孔性、変形、および摩擦特性からなる群のうちの少なくとも１つの算出のための材料特性、および
自身が把持されることを困難にする幾何学的形状を有する「敵対的」オブジェクト、からなる群から選択される少なくとも１つを含む請求項１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項６】
前記３Ｄオブジェクトモデルのセットは、オブジェクトの拡大縮小、伸張、ねじり、剪断、切断、および結合からなる群から選択される少なくとも１つの操作を使用したオブジェクトモデルの初期セットの変換を使用することにより増補されている請求項１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項７】
前記解析的機械表現は、力閉じ把持品質、フェラーリ・キャニー把持品質、吸着カップ接触品質、レンチ抵抗品質、磁気接触品質、および接着接触品質からなる群から選択される少なくとも１つのメトリックを含む請求項１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項８】
把持品質を推定するために、コンピューターシミュレーションを使用する工程をさらに含む請求項７に記載のコンピューター実施方法。
【請求項９】
数値積分を使用して、把持品質メトリックの統計を算出するために、統計的サンプリングを使用する工程をさらに含み、
前記把持品質メトリックは、平均、中央値、モーメント、およびパーセンタイルからなる群から選択される少なくとも１つを含む請求項７に記載のコンピューター実施方法。
【請求項１０】
前記センサー画像を生成するために、統計的サンプリングを使用して、可能性のあるオブジェクト姿勢、センサー姿勢、カメラパラメーター、照明、材料特性、摩擦、力、トルク、およびロボットハードウェアパラメーターからなる群のうちの少なくとも１つの変動を生成する工程をさらに含む請求項１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項１１】
前記センサー画像を生成するために、コンピューターシミュレーションを使用して、可能性のあるオブジェクト姿勢、センサー姿勢、カメラパラメーター、照明、材料特性、摩擦、力、トルク、およびロボットハードウェアパラメーターのうちの少なくとも１つの変動を生成する工程をさらに含む請求項１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項１２】
オブジェクトモデルのセットおよび各オブジェクトモデル用の算出された前記把持設定は、形状の類似性などのオブジェクトモデル間の１つ以上の算出された関係によるネットワークとして保存され、
前記オブジェクトモデルの前記ネットワーク内のデータおよび前記各オブジェクトモデル用の算出された前記把持設定は、１つ以上の新しいオブジェクトモデル用の１つ以上の所望の把持設定を効率的に算出するために使用される請求項１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項１３】
更新された関数近似器パラメーターを取得するために、ネットワークを介して通信する工程をさらに含む請求項１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項１４】
物理的把持試行の結果に基づいて、前記関数近似器のパラメーターを更新する工程をさらに含む請求項１３に記載のコンピューター実施方法。
【請求項１５】
前記把持設定は、前記センサー画像に対する１つ以上の点によって規定されている請求項１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項１６】
コンピューター実施方法であって、
オブジェクトの３次元（３Ｄ）モデルのセット、オブジェクト上の所望のターゲット点の１つ以上の解析的評価方法、並びに、センシングおよび制御の一方または双方における不確実性をモデル化するための統計的サンプリングを用いて、センサー画像および前記センサー画像内のターゲット点のラベル付けされた例のトレーニングデータセットを生成する工程と、
センサー画像を入力として取得し、ロボットターゲティング機構用の１つ以上のターゲット点を算出するためのデータを返す関数近似器を、前記トレーニングデータセットを使用してトレーニングする工程と、を含み、
前記統計的サンプリングは、初期状態、接触、物理的モーション、摩擦、慣性、オブジェクト形状、ロボット制御、およびセンサーデータからなる群から選択される少なくとも１つに関連する変数の不確実性を含み、
前記ロボットターゲティング機構は、前記オブジェクト上にラベルを配置すること、前記オブジェクトにスタンプを付すこと、および前記オブジェクトを検査することからなる群から選択される少なくとも１つを含み、
前記関数近似器は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、および線形重み行列からなる群から選択されることを特徴とするコンピューター実施方法。
【請求項１７】
前記３Ｄオブジェクトモデルのセットは、
各オブジェクトの安定姿勢の算出のための質量特性、
所与のターゲティングとオブジェクトの組み合わせの重力および慣性の一方または双方に対する抵抗の算出のための質量特性、および
自身がターゲティングされることを困難にする幾何学的形状を有する「敵対的」オブジェクトからなる群から選択される少なくとも１つを含む請求項１６に記載のコンピューター実施方法。
【請求項１８】
前記３Ｄオブジェクトモデルのセットは、フォトリアリスティックレンダリングのためのカラーテクスチャー、多孔性、変形、および摩擦特性からなる群のうちの少なくとも１つの算出のための材料特性を含む請求項１６に記載のコンピューター実施方法。
【請求項１９】
装置であって、
センサーと、
ロボット把持機構と、
オブジェクトの３次元（３Ｄ）モデルのセット、把持力および把持トルクの一方または双方の１つ以上の解析的機械表現、並びに、センシングおよび制御の一方または双方における不確実性をモデル化するための統計的サンプリングを使用して、把持設定およびセンサー画像のラベル付けされた例のトレーニングデータセットでトレーニングされた関数近似器に少なくとも部分的に基づいて、前記ロボット把持機構用の所望の把持設定を算出するために、センサー画像を使用するよう構成された１つ以上のプロセッサーと、を含み、
前記関数近似器は、センサー画像を入力として取得し、前記ロボット把持機構用のロバストな把持設定を算出するために使用されるデータを返すよう構成されていることを特徴とする装置。
【請求項２０】
把持されたオブジェクトを特定の新しい配置に移動させるために、ロボットモーションを使用する手段をさらに備える請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
１つ以上のロードセル、光センサー、カメラ、力センサー、および触覚センサーからなる群から選択される少なくとも１つを使用して把持試行の結果を検出するための手段をさらに含む請求項１９に記載の装置。
【請求項２２】
オブジェクトを押して、前記オブジェクトを周囲の物から離間させ、アクセス可能な把持を生成する工程をさらに含む請求項１に記載のコンピューター実施方法。
【請求項２３】
装置であって、
センサーと、
ロボットターゲティング機構と、
オブジェクトの３次元（３Ｄ）モデルのセット、ターゲット点の１つ以上の解析的機械表現、並びに、センシングおよび制御の一方または双方における不確実性をモデル化するための統計的サンプリングを使用して、ターゲット点およびセンサー画像のラベル付けされた例のトレーニングデータセットでトレーニングされた関数近似器に少なくとも部分的に基づいて、前記ロボットターゲティング機構用の所望のターゲティング設定を算出するためにセンサー画像を使用するよう構成された１つ以上のプロセッサーと、を含み、
前記関数近似器は、センサー画像を入力として取得し、前記ロボットターゲティング機構用のロバストなターゲット点を算出するために使用されるデータを返すよう構成されていることを特徴とする装置。
【請求項２４】
１つ以上のロードセル、光センサー、カメラ、力センサー、および触覚センサーからなる群から選択される少なくとも１つを使用して、ターゲティング試行の結果を検出するための手段をさらに含む請求項２３に記載の装置。