(57)【要約】
2020522394.tif 000046【選択図】図６
2020522394.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
2020522394.tif 000043
【請求項２】
2020522394.tif 000044
【請求項３】
前記学習ユニット（１０３）は、ベイジアンおよび／またはＨｉＲＥＰＳ最適化／学習を実行する、請求項１または請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記システムは、データネットワークとのデータインターフェースを備え、前記システムは、前記データネットワークから前記システムを設定および制御するためのシステムプログラムをダウンロードするように設計および設定される、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記システムは、データネットワークからシステムプログラムのパラメータをダウンロードするように設計および設定される、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６】
前記システムは、ローカル入力インターフェースおよび／またはティーチインプロセスを介してシステムプログラムのパラメータを入力するように設計および設定され、前記多関節ロボット（８０）は手動で誘導される、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項７】
前記システムは、データネットワークからのシステムプログラムおよび／またはそれぞれのパラメータのダウンロードが遠隔基地によって制御されるように設計および設定され、前記遠隔基地は前記データネットワークの一部である、請求項１から請求項６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８】
前記システムは、前記システムでローカルに利用可能なシステムプログラムおよび／またはそれぞれのパラメータが、データネットワークから受信したそれぞれの要求に基づいて前記データネットワークの１人以上の参加者に送信されるように設計および設定される、請求項１から請求項７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項９】
前記システムは、前記システムでローカルに利用可能なそれぞれのパラメータを有するシステムプログラムが遠隔基地から開始できるように設計および設定され、前記遠隔基地はデータネットワークの一部である、請求項１から請求項８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１０】
前記システムは、遠隔基地および／またはローカル入力インターフェースが、システムプログラムおよびそれぞれのパラメータの入力のためおよび／または多数のシステムプログラムとそれぞれのパラメータからシステムプログラムとそれぞれのパラメータを選択するために設計および設定されたヒューマンマシンインターフェースＨＭＩを含むように設計および設定される、請求項１から請求項９のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１１】
前記ヒューマンマシンインターフェースＨＭＩは、タッチスクリーンでの「ドラッグアンドドロップ」入力を介して、誘導ダイアログ、キーボード、コンピュータマウス、触覚インターフェース、仮想現実インターフェース、拡張現実インターフェース、音響インターフェース、身体追跡インターフェースを介して、筋電データに基づいて、脳波データに基づいて、神経インターフェースを介して、またはそれらの組み合わせを介してエントリが可能になるように設計および設定される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記ヒューマンマシンインターフェースＨＭＩは、聴覚的、視覚的、触覚的、嗅覚的、触知的、または電気的フィードバック、またはそれらの組み合わせを提供するように設計および設定される、請求項１０または請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
請求項１から請求項１２のいずれか一項に記載のシステムを有する多関節ロボット（８０）。
【請求項１４】
2020522394.tif 000045
【請求項１５】
データ処理ユニットを備えたコンピュータシステムであって、前記データ処理ユニットは、請求項１４に記載の方法を実行するように設計および設定されるコンピュータシステム。
【請求項１６】
制御信号は、プログラム可能なコンピュータシステムと共働することができ、それにより、請求項１４または請求項１５のいずれか一項に記載の方法を実行することができる、電子的に読み取り可能な前記制御信号を備えたデジタルデータストレージ。
【請求項１７】
プログラムコードがコンピュータシステム上で実行される場合、請求項１４から請求項１６のいずれか一項に記載の方法を実行するための機械可読媒体に格納された前記プログラムコードを含むコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項１８】
コンピュータプログラムがコンピュータシステム上で実行される場合、請求項１４から請求項１７のいずれか一項に記載の方法を実行するためのプログラムコードを有するコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、多関節ロボットのアクチュエータを制御するシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
複雑なロボットをプログラミングする従来の方法は、専門家だけでなく、現場作業員、つまり素人も作業にロボットを利用できるよう、より直感的になることが求められるようになった。この文脈では、「スキル」および「タスクベースのプログラミング」という用語は非常に重要である。「スキル」は、特に、ロボットの事前定義されたアクションまたは動きの形式表現である。例えば［１］、［２］、［３］のように、スキルを使ったプログラミングにはいくつかのアプローチがあり、特に、それらは主にコントローラから独立して表示される、つまり、特にコントローラはスキル実装によって計算されたコマンドのみを実行する。このことから、基盤となるコントローラは操作スキルの共通因子であり、したがって、コントローラによって共有されるパラメータのセットを提供することがわかる。しかし、一般的な知識によれば、すべての操作スキルに同じパラメータ値を使用することは効率的ではなく、多くの場合実行不可能である。通常、異なる環境で同じスキルを検討することさえ不可能である。特定の状況に応じて、関連するオブジェクトの粗い表面や異なる質量などの異なる環境特性を考慮するために、パラメータを調整する必要がある。所定の確実性の境界内で、スキルが最適に満たされるように、または特定のコスト関数に関して少なくとも最適に近いようにパラメータを選択できる。特に、このコスト関数と制約とは通常、例えば低い接触力、短い実行時間、またはロボットの低消費電力などの、何らかの意図を持って人間のユーザによって定義される。この文脈における重要な課題は、このようなコスト関数を最小化するか、タスクの仕様とロボットの能力以外のタスクに関する事前知識がなくてもそもそも実行可能な、パラメータ空間内の領域を見つけるためのコントローラーパラメータの調整である。［４］など、さまざまな方法でこの問題に対処するいくつかのアプローチが提案されており、デモンストレーションによる運動スキルの学習が説明されている。［５］では、デモンストレーションから新しい運動スキルを獲得するための強化学習ベースのアプローチが紹介されている。［６］、［７］の著者によると、強化学習法を使用して、スキルを表す運動プリミティブを学習する。［８］では、シミュレーションによる二足歩行を学習するために、デモンストレーションアプローチによる教師あり学習が動的運動プリミティブで使用されている。ロボットのスキルを学習するために、非線形多層人工ニューラルネットワークと組み合わせて確率的実数値強化学習アルゴリズムを利用する初期のアプローチは、［９］に記載されている。ソフトロボティクスは［１０］に示され、複雑な操作問題にアイデアを適用するためのインピーダンス制御は［１１］に示されている。適応インピーダンスコントローラは［１２］で紹介されている。両方とも、モーションエラーに応じて、および４つの物理的に意味のあるメタパラメータに基づいて、実行中に適合される。これから、これらのメタパラメータが環境と目前の問題とに関してどのように選択されるかという疑問が生じる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
上記の先行技術のソースおよび追加のソースは次のとおりである。
【非特許文献１】[1]M. R. Pedersen, L. Nalpantidis, R. S. Andersen, C. Schou, S. Bogh, V. Kruger, and O. Madsen, “Robot skills for manufacturing: From concept to industrial deployment,” Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2015.
【非特許文献２】[2]U. Thomas, G. Hirzinger, B. Rumpe, C. Schulze, and A. Wortmann, “A new skill based robot programming language using uml/p state- charts,” in Robotics and Automation (ICRA), 2013 IEEE International Conference on. IEEE, 2013, pp. 461-466.
【非特許文献３】[3]R. H. Andersen, T. Solund, and J. Hallam, “Definition and initial case- based evaluation of hardware-independent robot skills for industrial robotic co-workers,” in ISR/Robotik 2014; 41st International Sympo- sium on Robotics; Proceedings of. VDE, 2014, pp. 1-7.
【非特許文献４】[4]P. Pastor, H. Hoffmann, T. Asfour, and S. Schaal, “Learning and gener- alization of motor skills by learning from demonstration,” in Robotics and Automation, 2009. ICRA’09. IEEE International Conference on. IEEE, 2009, pp. 763-768.
【非特許文献５】[5]P. Pastor, M. Kalakrishnan, S. Chitta, E. Theodorou, and S. Schaal, “Skill learning and task outcome prediction for manipulation,” in Robotics and Automation (ICRA), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011, pp. 3828-3834.
【非特許文献６】[6]J. Kober and J. Peters, “Learning motor primitives for robotics,” in Robotics and Automation, 2009. ICRA’09. IEEE International Conference on. IEEE, 2009, pp. 2112-2118.
【非特許文献７】[7]J. Kober and J. R. Peters, “Policy search for motor primitives in robotics,” in Advances in neural information processing systems, 2009, pp. 849-856.
【非特許文献８】[8]S. Schaal, J. Peters, J. Nakanishi, and A. Ijspeert, “Learning movement primitives,” in Robotics Research. The Eleventh International Symposium. Springer, 2005, pp. 561-572.
【非特許文献９】[9]V. Gullapalli, J. A. Franklin, and H. Benbrahim, “Acquiring robot skills via reinforcement learning,” IEEE Control Systems, vol. 14, no. 1, pp. 13-24, 1994.
【非特許文献１０】[10]A. Albu-Schaffer, O. Eiberger, M. Grebenstein, S. Haddadin, C. Ott, T. Wimbock, S. Wolf, and G. Hirzinger, “Soft robotics,” IEEE Robotics & Automation Magazine, vol. 15, no. 3, 2008.
【非特許文献１１】[11]S. Part, “Impedance control: An approach to manipulation,” Journal of dynamic systems, measurement, and control, vol. 107, p. 17, 1985.
【非特許文献１２】[12]C. Yang, G. Ganesh, S. Haddadin, S. Parusel, A. Albu-Schaeffer, and E. Burdet, “Human-like adaptation of force and impedance in stable and unstable interactions,” Robotics, IEEE Transactions on, vol. 27, no. 5, pp. 918-930, 2011.
【非特許文献１３】[13]E. Burdet, R. Osu, D. Franklin, T. Milner, and M. Kawato, “The central nervous system stabilizes unstable dynamics by learning optimal impedance,” NATURE, vol. 414, pp. 446-449, 2001. [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.1038/35106566
【非特許文献１４】[14]B. Shahriari, K. Swersky, Z. Wang, R. P. Adams, and N. de Freitas, “Taking the human out of the loop: A review of bayesian optimization,” Proceedings of the IEEE, vol. 104, no. 1, pp. 148-175, 2016.
【非特許文献１５】[15]M. D. McKay, R. J. Beckman, and W. J. Conover, “Comparison of three methods for selecting values of input variables in the analysis of output from a computer code,” Technometrics, vol. 21, no. 2, pp. 239-245, 1979.
【非特許文献１６】[16]R. Calandra, A. Seyfarth, J. Peters, and M. P. Deisenroth, “Bayesian optimization for learning gaits under uncertainty,” Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, vol. 76, no. 1-2, pp. 5-23, 2016.
【非特許文献１７】[17]J. Nogueira, R. Martinez-Cantin, A. Bernardino, and L. Jamone, “Unscented bayesian optimization for safe robot grasping,” arXiv preprint arXiv:1603.02038, 2016.
【非特許文献１８】[18]F. Berkenkamp, A. Krause, and A. P. Schoellig, “Bayesian optimiza- tion with safety constraints: safe and automatic parameter tuning in robotics,” arXiv preprint arXiv:1602.04450, 2016.
【非特許文献１９】[19]G. Ganesh, A. Albu-Schaffer, M. Haruno, M. Kawato, and E. Burdet, “Biomimetic motor behavior for simultaneous adaptation of force, impedance and trajectory in interaction tasks,” in Robotics and Au- tomation (ICRA), 2010 IEEE International Conference on. IEEE, 2010, pp. 2705-2711.
【非特許文献２０】[20]J.-J. E. Slotine, W. Li, et al., Applied nonlinear control. Prentice-hall Englewood Cliffs, NJ, 1991, vol. 199, no. 1.
【非特許文献２１】[21]A. Albu-Schaffer, C. Ott, U. Frese, and G. Hirzinger, “Cartesian impedance control of redundant robots: Recent results with the DLR- light-weight-arms,” in IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, vol. 3, 2003, pp. 3704-3709.
【非特許文献２２】[22]G. Hirzinger, N. Sporer, A. Albu-Schaffer, M. Hahnle, R. Krenn, A. Pascucci, and M. Schedl, “Dlr’s torque-controlled light weight robot iii-are we reaching the technological limits now?” in Robotics and Automation, 2002. Proceedings. ICRA’02. IEEE International Conference on, vol. 2. IEEE, 2002, pp. 1710-1716.
【非特許文献２３】[23]L. Johannsmeier and S. Haddadin, “A hierarchical human-robot interaction-planning framework for task allocation in collaborative industrial assembly processes,” IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 2, no. 1, pp. 41-48, 2017.
【非特許文献２４】[24]R. Calandra, A. Seyfarth, J. Peters, and M. P. Deisenroth, “An experimental comparison of bayesian optimization for bipedal locomotion,” in Robotics and Automation (ICRA), 2014 IEEE International Conference on. IEEE, 2014, pp. 1951-1958.
【非特許文献２５】[25]J. Snoek, “Bayesian optimization and semiparametric models with applications to assistive technology,” Ph.D. dissertation, University of Toronto, 2013.
【非特許文献２６】[26]J. Snoek, H. Larochelle, and R. P. Adams, “Practical bayesian optimization of machine learning algorithms,” in Advances in neural information processing systems, 2012, pp. 2951-2959.
【非特許文献２７】[27]E. Brochu, V. M. Cora, and N. De Freitas, “A tutorial on bayesian optimization of expensive cost functions, with application to active user modeling and hierarchical reinforcement learning,” arXiv preprint arXiv:1012.2599, 2010.
【非特許文献２８】[28]K. Swersky, J. Snoek, and R. P. Adams, “Multi-task bayesian optimiza- tion,” in Advances in neural information processing systems, 2013, pp. 2004-2012.
【非特許文献２９】[29]R. M. Neal, “Slice sampling,” Annals of statistics, pp. 705-741, 2003.
【非特許文献３０】[30]J. M. Herna´ndez-Lobato, M. A. Gelbart, M. W. Hoffman, R. P. Adams, and Z. Ghahramani, “Predictive entropy search for bayesian optimization with unknown constraints.” in ICML, 2015, pp. 1699-1707.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、ロボット操作スキルの改善された学習のためのシステムおよび方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
2020522394.tif 000003
【０００６】
好ましくは、部分空間ζｉは、制御変数、特に所望の変数、または多関節ロボットへの外部影響または測定状態、特に外力および外部モーメントを含む外部レンチを含む。
【０００７】
好ましい適応コントローラは、次のように導出される。
ロボットダイナミクスを：
【数１】
2020522394.tif 000004
【数２】
2020522394.tif 000005
【数３】
2020522394.tif 000006
【０００８】
フィードフォワードレンチＦｆｆは、以下のように定義される：
【数４】
2020522394.tif 000007
【数５】
2020522394.tif 000008
【数６】
2020522394.tif 000009
および
【数７】
2020522394.tif 000010
【数８】
2020522394.tif 000011
を介して適応させる。
【０００９】
適応トラッキングエラーは、κ＞０で、次のように定義される：
【数９】
2020522394.tif 000012
【００１０】
上記の説明では、基本的に好ましい適応コントローラが示されている。
【００１１】
2020522394.tif 000013
【数１０】
2020522394.tif 000014
につながる。
【００１２】
2020522394.tif 000015
【数１１】
2020522394.tif 000016
【００１３】
2020522394.tif 000017
【数１２】
2020522394.tif 000018
【００１４】
2020522394.tif 000019
【００１５】
フィードフォワードレンチの適合の検出は、同様に行うことが好ましい。このように、αとβの上限は、特に固有のシステム能力ＫｍａｘとＦｍａｘとに関連し、最速の適応につながる。
【００１６】
上記の説明で、好ましいγαとγβとが導き出された。
【００１７】
導入されたスキル形式は、特に、抽象的なスキル、メタ学習（学習ユニットによる）、および適応制御の間の相互作用にフォーカスしている。このスキルは、タスクを実行するためのメタパラメータおよびその他の関連する量とともに、特に望ましいコマンドと軌道とを適応コントローラに提供する。さらに、スキルには特に学習ユニットへの品質メトリックとパラメータドメインとが含まれ、特に実行で使用される学習されたパラメータのセットを受け取る。適応コントローラは、特に所望の関節トルクを介してロボットハードウェアに命令し、感覚フィードバックを受け取る。最後に、スキル形式は特に、ハイレベルのタスクプランニングモジュールへの簡単な接続を可能にする。ロボットスキルｓの仕様は好ましくは以下のように第1ユニットから提供される：
【００１８】
以下の好ましいスキル形式は、操作されたオブジェクトの概念が主な関心事であるという意味で、オブジェクト中心である。このアプローチの利点は、その単純な表記法と直感的な解釈可能性とである。直観性の向上の側面は、自然言語との類似性に基づいている。
【００１９】
2020522394.tif 000020
【００２０】
2020522394.tif 000021
【００２１】
好ましくは、部分空間ζｉは、制御変数、特に所望の変数、またはロボットへの外部影響または測定状態、特に外力および外部モーメントを含む外部レンチを含む。
【００２２】
2020522394.tif 000022
【００２３】
2020522394.tif 000023
【００２４】
2020522394.tif 000024
【００２５】
条件：スキルの実行には、前提条件、失敗条件、成功条件の３つの条件タイプが含まれることが好ましい。それらはすべて同じ基本定義を共有するが、それらの適用は大幅に異なる。その目的は、スキルの境界と限界を最初から最後まで定義することである。
【００２６】
2020522394.tif 000025
【００２７】
2020522394.tif 000026
【００２８】
2020522394.tif 000027
【００２９】
2020522394.tif 000028
【００３０】
2020522394.tif 000029
【００３１】
2020522394.tif 000030
【００３２】
2020522394.tif 000031
【００３３】
2020522394.tif 000032
【００３４】
上記により、ロボットスキルｓの仕様は、第１ユニットから好ましい方法で提供される。
【００３５】
2020522394.tif 000033
【００３６】
好ましくは、メタ学習のための以下のアルゴリズムのいずれかまたはそれらの組み合わせが学習ユニットに適用される：グリッドサーチ、純粋ランダムサーチ、勾配降下ファミリー、進化的アルゴリズム、粒子群、ベイジアン最適化。
【００３７】
一般に、勾配降下ベースのアルゴリズムでは、勾配が利用可能である必要がある。グリッドサーチと純粋ランダムサーチ、および進化的アルゴリズムは、通常、確率性を想定せず、最適化する問題についての広範な知識なしで未知の制約を処理できない、つまり、十分な情報に基づいたバリア関数を使用する。後者の点は、粒子群アルゴリズムにも当てはまる。［２５］におけるベイジアン最適化のみが、最適化中に未知のノイズのある制約を明示的に処理できる。別の確かに重要な要件の１つは、手動でのチューニングが少しで良い、可能であれば、必要ないことである。たとえば、学習率を選択したり、ノイズについて明示的に仮定したりすると、この意図が損なわれる。明らかに、この要件は具体的な実装に大きく依存するが、最適化クラスとそれぞれの要件にも依存する。
【００３８】
既述のすべての要件を考慮すると、［２６］、［２７］、［２８］、［２５］から既知のスペアミントアルゴリズムが適用されることが好ましい。この特定の実装では、手動での調整は不要であり、事前関数および獲得関数を事前に一度だけ指定するだけで済む。
【００３９】
2020522394.tif 000034
【００４０】
このカーネルには、ｄ次元にｄ＋３ハイパーパラメータがある、つまり、次元ごとに１つの特徴的な長さスケール、共分散振幅θ０、観測ノイズν、および一定の平均ｍがある。これらのカーネルハイパーパラメータは、スライスサンプリングを介してマルコフ連鎖モンテカルロ（ＭＣＭＣ）を適用することにより統合される［２９］。獲得関数：制約付き予測エントロピー探索（ＰＥＳＣ）は、［３０］で説明されているように、探索する次のパラメータｘを選択する手段として使用されることが好ましい。コスト関数：上記のように定義されたコストメトリックＱを使用して、パラメータＰｌの特定の集合を直接評価することが好ましい。また、条件ＣｓｕｃおよびＣｅｒｒを使用したスキルの成功または失敗を評価できる。ベイジアン最適化は、［２５］で説明されているように、成功条件と失敗条件、およびＱの制約を直接使用できる。
【００４１】
本発明は以下の利点を呈する：［１２］の適応制御装置はデカルト空間および完全なフィードフォワードトラッキングに拡張される。インピーダンス制御の実世界の制約に基づいた適応コントローラの新しいメタパラメータ設計が提供される。ロボット操作スキルを記述し、高レベルの仕様と低レベルの適応型相互作用制御の間のギャップを埋める新しい形式が導入される。ロボット工学［１６］、［１７］、［１８］で頻繁に適用されるベイジアン最適化を介したメタ学習［１４］は、適応インピーダンス制御と高度なスキル仕様との間の欠落した計算リンクである。すべての適応インピーダンス制御、メタ学習、スキル仕様を閉ループシステムに構成する統一フレームワークが導入される。
【００４２】
2020522394.tif 000035
【００４３】
本発明の別の実施形態によれば、学習ユニットは、ベイジアンおよび／またはＨｉＲＥＰＳ最適化／学習を実行する。
【００４４】
ＨｉＲＥＰＳは、「階層的相対エントロピー方策探索(Hierarchical Relative Entropy Policy Search)」の頭字語である。
【００４５】
本発明の別の実施形態によれば、システムは、データネットワークとのデータインターフェースとを備え、システムは、データネットワークからシステムを設定および制御するためのシステムプログラムをダウンロードするように設計および設定される。
【００４６】
本発明の別の実施形態によれば、システムは、データネットワークからシステムプログラムのパラメータをダウンロードするように設計および設定される。
【００４７】
本発明の別の実施形態によれば、システムは、ローカル入力インターフェースおよび／またはティーチインプロセスを介してシステムプログラムのパラメータを入力するように設計および設定され、ロボットは手動で誘導される。
【００４８】
本発明の別の実施形態によれば、システムは、データネットワークからのシステムプログラムおよび／またはそれぞれのパラメータのダウンロードが遠隔基地によって制御されるように設計および設定され、遠隔基地はデータネットワークの一部である。
【００４９】
本発明の別の実施形態によれば、システムは、システムでローカルに利用可能なシステムプログラムおよび／またはそれぞれのパラメータが、データネットワークから受信したそれぞれの要求に基づいてデータネットワークの１人以上の参加者に送信されるように設計および設定される。
【００５０】
本発明の別の実施形態によれば、システムは、システムでローカルに利用可能なそれぞれのパラメータを有するシステムプログラムが遠隔基地から開始できるように設計および設定され、遠隔基地はデータネットワークの一部である。
【００５１】
本発明の別の実施形態によれば、システムは、遠隔基地および／またはローカル入力インターフェースが、システムプログラムおよびそれぞれのパラメータの入力のためおよび／または多数のシステムプログラムとそれぞれのパラメータからシステムプログラムとそれぞれのパラメータを選択するために設計および設定されたヒューマンマシンインターフェースＨＭＩを含むように設計および設定される。
【００５２】
本発明の別の実施形態によれば、ヒューマンマシンインターフェースＨＭＩは、タッチスクリーンでの「ドラッグアンドドロップ」入力を介して、誘導ダイアログ、キーボード、コンピュータマウス、触覚インターフェース、仮想現実インターフェース、拡張現実インターフェース、音響インターフェース、身体追跡インターフェースを介して、筋電データに基づいて、脳波データに基づいて、神経インターフェースを介して、またはそれらの組み合わせを介してエントリが可能になるように設計および設定される。
【００５３】
本発明の別の実施形態によれば、ヒューマンマシンインターフェースＨＭＩは、聴覚的、視覚的、触覚的、嗅覚的、触知的、または電気的フィードバック、またはそれらの組み合わせを提供するように設計および設定される。
【００５４】
本発明の別の態様は、上記および以下に示すシステムを備えたロボットに関する。
【００５５】
2020522394.tif 000036
【００５６】
好ましくは、部分空間ζｉは、制御変数、特に所望の変数、またはロボットへの外部影響または測定状態、特に外部力および外部モーメントを含む外部レンチを含む。
【００５７】
本発明の別の態様は、データ処理ユニットを有するコンピュータシステムに関し、データ処理ユニットは、先行する請求項のうちの１つに記載の方法を実行するように設計および設定される。
【００５８】
本発明の別の態様は、電子的に読み取り可能な制御信号を備えたデジタルデータストレージに関し、制御信号は、プログラム可能なコンピュータシステムと共働することができ、それにより、先行する請求項のうちの１つに記載の方法が実行される。
【００５９】
本発明の別の態様は、プログラムコードがコンピュータシステム上で実行される場合、先行する請求項の１つに記載の方法を実行するための機械可読媒体に格納されたプログラムコードを含むコンピュータプログラムプロダクトに関する。
【００６０】
本発明の別の態様は、コンピュータプログラムがコンピュータシステム上で実行される場合、先行する請求項の１つに記載の方法を実行するためのプログラムコードを有するコンピュータプログラムに関する。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】図１は、本発明の第１の実施形態によるペグインホールスキルを示す図である。
【図２】図２は、本発明の別の実施形態によるスキルダイナミクスの構想図を示す図である。
【図３】図３は、本発明の第３の実施形態による多関節ロボットのアクチュエータを制御する方法を示す図である。
【図４】図４は、本発明の別の実施形態による、多関節ロボットのアクチュエータを制御し、ロボットが所与のタスクを実行できるようにするシステムを示す図である。
【図５】図５は、図４のシステムを異なる詳細レベルで示す図である。
【図６】図６は、本発明の別の実施形態による、多関節ロボットのアクチュエータを制御し、ロボットが所与のタスクを実行できるようにするシステムを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００６２】
2020522394.tif 000037
【００６３】
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2020522394.tif 000039
【００６４】
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【００６５】
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【００６６】
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【符号の説明】
【００６７】
１：関心領域ＲＯＩ
３：ペグ
５：穴
８０：ロボット
１０１：第１ユニット
１０２：第２ユニット
１０３：学習ユニット
１０４：適応コントローラ
Ｓ１：提供
Ｓ２：受信
Ｓ３：制御
Ｓ４：判定
Ｓ５：受信 
Ｓ６：判定
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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