DE112020006594T5

DE112020006594T5 - Maschinenlernverfahren und Robotersystem

Info

Publication number: DE112020006594T5
Application number: DE112020006594.4T
Authority: DE
Inventors: Satoshi Urata
Original assignee: Yamaha Motor Co Ltd
Current assignee: Yamaha Motor Co Ltd
Priority date: 2020-04-28
Filing date: 2020-04-28
Publication date: 2022-11-10
Anticipated expiration: 2040-04-29
Also published as: JP7245959B2; WO2021220394A1; US20230158667A1; JPWO2021220394A1; CN115087522A; DE112020006594B4

Abstract

Ein Maschinenlernverfahren zum Lernen einer Aktion eines Roboters (10), der eine Hand (11) aufweist, um ein Werkstück aus einem Behälter (C) zu entnehmen, der eine Vielzahl der Werkstücke (W) enthält, die lose gestapelt sind, und um das Werkstück derart zu installieren, dass sich das Werkstück in einem vorbestimmten Installationszustand befindet, umfasst Lernen einer Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks in dem vorbestimmten Installationszustand durch die Hand nach Vollendung der Installation und Lernen einer Installationsreihenfolge des Werkstücks auf Grundlage eines Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks.

Description

Technisches Gebiet
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Maschinenlernverfahren und ein Robotersystem und insbesondere betrifft sie ein Maschinenlernverfahren zum Lernen von Aktionen eines Roboters, der ein Werkstück aus einem Behälter, der eine Vielzahl von lose gestapelten Werkstücken enthält, mit seiner Hand entnimmt und das entnommene Werkstück mit seiner Hand installiert, und ein Robotersystem, das die Aktionen des Roboters lernt.
Technischer Hintergrund
Herkömmlicherweise ist ein Maschinenlernverfahren zum Lernen von Aktionen eines Roboters bekannt, der ein Werkstück aus einem Behälter, der eine Vielzahl von lose gestapelten Werkstücken enthält, mit seiner Hand entnimmt und das entnommene Werkstück mit seiner Hand installiert. Ein solches Verfahren ist zum Beispiel in der japanischen Patentoffenlegung Nr. 2017-030135 offenbart.
Die japanische Patentoffenlegung Nr. 2017-030135 offenbart ein Maschinenlernverfahren zum Lernen von Aktionen eines Roboters, der ein Werkstück aus einem Behälter, der eine Vielzahl von lose gestapelten Werkstücken enthält, mit seiner Hand entnimmt und das entnommene Werkstück auf einem Förderer oder einer Werkbank mit seiner Hand installiert. Bei diesem Maschinenlernverfahren wird eine optimale Aktion zur Entnahme des Werkstücks aus dem Behälter mit der Hand gelernt.
Stand der Technik
Patentdokument
Patentdokument 1: Japanische Patentoffenlegung Nr.
2017-030135
Kurzdarstellung der Erfindung
Durch die Erfindung zu lösendes Problem
Bei dem in der japanischen Patentoffenlegung Nr. 2017-030135 beschriebenen Maschinenlernverfahren wird zwar die optimale Aktion zur Entnahme des Werkstücks aus dem Behälter mit der Hand gelernt, eine Aktion des Installierens (Platzierens) des Werkstücks mit der Hand wird jedoch nicht berücksichtigt. Daher kann das mit der Hand entnommene Werkstück erneut gehalten werden. Folglich ist es schwierig, die Effizienz einer Installationsarbeit zu verbessern, die erfolgt, nachdem das Werkstück entnommen wird.
Die vorliegende Erfindung wurde vorgeschlagen, um das vorgenannte Problem zu lösen, und eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht in der Bereitstellung eines Maschinenlernverfahrens und eines Robotersystems, die jeweils imstande sind, die Effizienz einer Installationsarbeit zu verbessern, die erfolgt, nachdem ein Werkstück entnommen wird. Mittel zur Lösung des Problems
Um die vorgenannte Aufgabe zu erfüllen, dient ein Maschinenlernverfahren gemäß einem ersten Aspekt der vorliegenden Erfindung zum Lernen einer Aktion eines Roboters, der eine Hand aufweist, um ein Werkstück aus einem Behälter zu entnehmen, der eine Vielzahl der Werkstücke enthält, die lose gestapelt sind, und das Werkstück derart zu installieren, dass sich das Werkstück in einem vorbestimmten Installationszustand befindet, und umfasst Lernen einer Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks in dem vorbestimmten Installationszustand durch die Hand nach Vollendung der Installation und Lernen einer Installationsreihenfolge des Werkstücks auf Grundlage eines Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks.
Das Maschinenlernverfahren gemäß dem ersten Aspekt der vorliegenden Erfindung umfasst das Lernen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks in dem vorbestimmten Installationszustand durch die Hand nach Vollendung der Installation und das Lernen der Installationsreihenfolge des Werkstücks auf Grundlage des Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks. Dementsprechend kann die Installationsreihenfolge des Werkstücks unter Berücksichtigung der Aktion des Installierens des entnommenen Werkstücks bestimmt werden. Folglich ist es möglich, ein erneutes Halten des durch die Hand entnommenen Werkstücks erheblich zu reduzieren oder zu verhindern. Das heißt, das durch die Hand entnommene Werkstück kann direkt installiert (platziert) werden, ohne erneut gehalten zu werden. Somit kann die Effizienz der Installationsarbeit verbessert werden, die erfolgt, nachdem das Werkstück entnommen wird.
Bei dem vorgenannten Maschinenlernverfahren gemäß dem ersten Aspekt umfasst das Lernen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks vorzugsweise Wiederholen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks durch die Hand, bis alle oder mindestens eines, jedoch nicht alle, der Werkstücke in dem vorbestimmten Installationszustand entfernt sind. Dementsprechend wird die Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks durch die Hand wiederholt, bis alle oder mindestens eines, jedoch nicht alle, der Werkstücke in dem vorbestimmten Installationszustand entfernt sind, sodass die Aktion in umgekehrter Reihenfolge an dem Werkstück gelernt werden kann. Folglich kann die Installationsreihenfolge des Werkstücks unter angemessener Berücksichtigung der Aktion des Installierens des entnommenen Werkstücks bestimmt werden.
In diesem Fall umfasst das Lernen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks vorzugsweise Wiederholen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks durch die Hand, bis alle oder mindestens eines, jedoch nicht alle, der Werkstücke in dem vorbestimmten Installationszustand entfernt sind, während eine Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks geändert wird.
Dementsprechend können eine Vielzahl von Installationsreihenfolgen gelernt werden. Folglich kann die Anzahl an Auswahlmöglichkeiten der Installationsreihenfolge erhöht werden und eine hocheffiziente Installationsreihenfolge kann bekannt sein.
Bei der vorgenannten Konfiguration, bei der die Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks wiederholt wird, während die Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks geändert wird, umfasst das Lernen der Installationsreihenfolge des Werkstücks vorzugsweise Lernen einer Vielzahl von Installationsreihenfolgen und Lernen von Prioritäten der Vielzahl von Installationsreihenfolgen auf Grundlage des Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks. Dementsprechend kann eine hocheffiziente Installationsreihenfolge auf Grundlage der Prioritäten der Vielzahl von Installationsreihenfolgen einfach ausgewählt werden. Folglich kann die Effizienz der Installationsarbeit, die erfolgt, nachdem das Werkstück entnommen wird, einfach verbessert werden.
Bei der vorgenannten Konfiguration, bei der die Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks wiederholt wird, umfasst das Lernen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks vorzugsweise Wiederholen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks durch die Hand, bis alle oder mindestens eines, jedoch nicht alle, der Werkstücke in dem vorbestimmten Installationszustand entfernt sind, in einem Zustand, in dem ein Teil einer Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks festgelegt wurde. Dementsprechend kann die Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks durch das Ausmaß begrenzt werden, das dem festgelegten Teil der Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks entspricht. Folglich wird die Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks begrenzt, sodass die zum Lernen erforderliche Zeit verkürzt werden kann.
Das vorgenannte Maschinenlernverfahren gemäß dem ersten Aspekt umfasst vorzugsweise ferner Lernen einer Halteposition des durch die Hand gehaltenen Werkstücks auf Grundlage des Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks. Dementsprechend kann die Halteposition des Werkstücks unter Berücksichtigung der Aktion des Installierens des Werkstücks bestimmt werden. Folglich ist es möglich, ein erneutes Halten des durch die Hand entnommenen Werkstücks weiter erheblich zu reduzieren oder zu verhindern. Somit kann die Effizienz der Installationsarbeit, die erfolgt, nachdem das Werkstück entnommen wird, weiter verbessert werden.
In diesem Fall umfasst das Lernen der Halteposition des Werkstücks vorzugsweise Lernen der Halteposition des Werkstücks unter Berücksichtigung einer Einschränkungsbedingung, die einen Halteverbotsabschnitt des Werkstücks und/oder ein Hindernis in einem Nahbereich des Werkstücks umfasst. Dementsprechend kann zum Beispiel eine Position, an welcher der Halteverbotsabschnitt des Werkstücks und das Hindernis in dem Nahbereich des Werkstücks vermeidbar sind, als die Halteposition des Werkstücks gelernt werden. Folglich kann eine zweckmäßige Halteposition des Werkstücks gelernt werden.
Das vorgenannte Maschinenlernverfahren gemäß dem ersten Aspekt umfasst vorzugsweise ferner Benachrichtigen eines Nutzers über eine Überprüfung der Hand und/oder einer Einspannpalette, auf der das Werkstück installiert ist, auf Grundlage einer Erfolgswahrscheinlichkeit der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks. Dementsprechend kann der Nutzer zum Beispiel die Hand und die Einspannpalette, auf der das Werkstück installiert ist, überprüfen. Folglich ist es möglich, die kontinuierliche Verwendung der unzweckmäßigen Hand und der unzweckmäßigen Einspannpalette, auf der das Werkstück installiert ist, erheblich zu reduzieren oder zu verhindern.
Bei dem vorgenannten Maschinenlernverfahren gemäß dem ersten Aspekt umfasst das Lernen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks vorzugsweise Lernen einer Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens einer Vielzahl von Typen der Werkstücke durch die Hand. Dementsprechend kann selbst dann, wenn die Vielzahl von Typen von Werkstücken gehandhabt werden, die Effizienz der Installationsarbeit verbessert werden, die erfolgt, nachdem das Werkstück entnommen wird.
Um die vorgenannte Aufgabe zu erfüllen, weist ein Robotersystem gemäß einem zweiten Aspekt der vorliegenden Erfindung auf einen Roboter, der eine Hand aufweist, um ein Werkstück aus einem Behälter zu entnehmen, der eine Vielzahl der Werkstücke enthält, die lose gestapelt sind, und das Werkstück derart zu installieren, dass sich das Werkstück in einem vorbestimmten Installationszustand befindet, eine Maschinenlernvorrichtung, die konfiguriert ist, eine Aktion des Roboters zu lernen, und einen Controller, der konfiguriert oder programmiert ist, die Aktion des Roboters auf Grundlage eines Lernergebnisses der Maschinenlernvorrichtung zu steuern. Die Maschinenlernvorrichtung ist konfiguriert, eine Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks in dem vorbestimmten Installationszustand durch die Hand nach Vollendung der Installation zu lernen und eine Installationsreihenfolge des Werkstücks auf Grundlage eines Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks zu lernen.
In dem Robotersystem gemäß dem zweiten Aspekt der vorliegenden Erfindung ist die Maschinenlernvorrichtung konfiguriert, die Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks in dem vorbestimmten Installationszustand durch die Hand nach Vollendung der Installation zu lernen und die Installationsreihenfolge des Werkstücks auf Grundlage des Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks zu lernen. Dementsprechend kann analog zu dem vorgenannten Maschinenlernverfahren gemäß dem ersten Aspekt die Effizienz der Installationsarbeit verbessert werden, die erfolgt, nachdem das Werkstück entnommen wird.
In dem vorgenannten Robotersystem gemäß dem zweiten Aspekt ist die Maschinenlernvorrichtung vorzugsweise konfiguriert, eine Halteposition des durch die Hand gehaltenen Werkstücks auf Grundlage des Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks zu lernen. Dementsprechend kann die Halteposition des Werkstücks unter Berücksichtigung der Aktion des Installierens des Werkstücks bestimmt werden. Folglich ist es möglich, ein erneutes Halten des durch die Hand entnommenen Werkstücks weiter erheblich zu reduzieren oder zu verhindern. Somit kann die Effizienz der Installationsarbeit, die erfolgt, nachdem das Werkstück entnommen wird, weiter verbessert werden.
In diesem Fall ist die Maschinenlernvorrichtung vorzugsweise konfiguriert, die Halteposition des Werkstücks auszuwählen, die es dem Werkstück ermöglicht, aus dem Behälter entnommen zu werden, und es dem Werkstück ermöglicht, installiert zu werden. Dementsprechend ist es möglich, ein erneutes Halten des durch die Hand entnommenen Werkstücks zuverlässig erheblich zu reduzieren oder zu verhindern. Somit kann die Effizienz der Installationsarbeit, die erfolgt, nachdem das Werkstück entnommen wird, zuverlässig verbessert werden.
Bei der vorgenannten Konfiguration, bei der die Halteposition des Werkstücks ausgewählt wird, die es dem Werkstück ermöglicht, aus dem Behälter entnommen zu werden, und es dem Werkstück ermöglicht, installiert zu werden, ist die Maschinenlernvorrichtung vorzugsweise konfiguriert, die Halteposition des Werkstücks, die es dem Werkstück ermöglicht, aus dem Behälter entnommen zu werden, auf Grundlage einer Erfolgswahrscheinlichkeit des Entnehmens des Werkstücks zu extrahieren und die Halteposition des Werkstücks, die es dem Werkstück ermöglicht, installiert zu werden, auf Grundlage einer Erfolgswahrscheinlichkeit des Installierens des Werkstücks zu extrahieren. Dementsprechend kann die Halteposition des Werkstücks, die es dem Werkstück ermöglicht, aus dem Behälter entnommen zu werden, und es dem Werkstück ermöglicht, installiert zu werden, einfach extrahiert werden.
Wirkung der Erfindung
Gemäß der vorliegenden Erfindung ist es wie oben beschrieben möglich, das Maschinenlernverfahren und das Robotersystem bereitzustellen, die jeweils imstande sind, die Effizienz der Installationsarbeit zu verbessern, die erfolgt, nachdem das Werkstück entnommen wird.
Figurenliste

[1] Ein Blockdiagramm zur Darstellung eines Robotersystems gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.
[2] Eine schematische Ansicht zur Veranschaulichung der Installation von Werkstücken durch einen Roboter gemäß der Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.
[3] Ein Flussdiagramm zur Veranschaulichung eines Beispiels von Aktionen in umgekehrter Reihenfolge gemäß der Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.
[4] Eine schematische Ansicht zur Veranschaulichung des Lernens der Installationsreihenfolge der Werkstücke auf Grundlage der Lernergebnisse der Aktionen in umgekehrter Reihenfolge gemäß der Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.
[5] Eine schematische Ansicht zur Veranschaulichung des Lernens der gehaltenen Position eines Werkstücks auf Grundlage des Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge gemäß der Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.
[6] Eine schematische Ansicht zur Veranschaulichung eines Falls, in dem die Erfolgswahrscheinlichkeiten der Aktionen in umgekehrter Reihenfolge gemäß der Ausführungsform der vorliegenden Erfindung gering sind.
[7] Eine schematische Ansicht zur Veranschaulichung einer Benachrichtigung an einen Nutzer in einem Fall, in dem die Erfolgswahrscheinlichkeiten der Aktionen in umgekehrter Reihenfolge gemäß der Ausführungsform der vorliegenden Erfindung gering sind.
[8] Ein Flussdiagramm zur Veranschaulichung einer Lern- und Ausführungsaktion gemäß der Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.

Betriebsarten zur Verwirklichung der Erfindung
Eine Ausführungsform, welche die vorliegende Erfindung repräsentiert, wird im Folgenden anhand der Zeichnungen beschrieben.
Die Konfiguration eines Robotersystems 100 gemäß der Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wird nun unter Bezugnahme auf 1 beschrieben.
Konfiguration des Robotersystems
Das Robotersystem 100 gemäß dieser Ausführungsform entnimmt ein Werkstück W aus einem Behälter (Kiste) C, der eine Vielzahl von lose gestapelten Werkstücken W enthält, und installiert das Werkstück W auf einer Einspannpalette P1 derart, dass sich das Werkstück W in einem vorbestimmten Installationszustand S befindet. Die Werkstücke W sind nicht konkret beschränkt, sondern sind kleine Komponenten wie etwa Schrauben und Muttern. Wie in 1 dargestellt weist das Robotersystem 100 einen Roboter 10, eine Maschinenlernvorrichtung 20, einen Controller 30 und einen Bildgeber 40 auf.
Wie in 2 dargestellt ist der Roboter 10 ein Roboterarm, der Arbeit an dem Werkstück W durchführt. Konkret ist der Roboter 10 ein Vertikalknickarmroboter. Der Roboter 10 weist eine Hand (Endeffektor) 11 auf. Die Hand 11 entnimmt das Werkstück W aus dem Behälter C und installiert das entnommene Werkstück W auf der Einspannpalette P1. Die Hand 11 entnimmt wiederholt das Werkstück W aus dem Behälter C und installiert das entnommene Werkstück W auf der Einspannpalette P1, um das Werkstück W auf der Einspannpalette P1 derart zu installieren, dass sich das Werkstück W in dem vorbestimmten Installationszustand S befindet. Die Hand 11 weist eine Vielzahl von Klauen 11a zum Halten (Greifen) des Werkstücks W auf.
Wie in 1 dargestellt lernt die Maschinenlernvorrichtung 20 (durch Maschinenlernen) Aktionen des Roboters 10. Konkret ist die Maschinenlernvorrichtung 20 ein Personal Computer, der einen Prozessor und einen Speicher aufweist. Das Maschinenlernen, das durch die Maschinenlernvorrichtung 20 erfolgt, ist nicht konkret beschränkt, sondern kann zum Beispiel überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen oder bestärkendes Lernen sein. In dieser Ausführungsform wird als das Maschinenlernen, das durch die Maschinenlernvorrichtung 20 erfolgt, bestärkendes Lernen eingesetzt.
Die Maschinenlernvorrichtung 20 weist eine Zustandsgrößenbeobachtungseinheit 21, eine Aktionsergebniserfassungseinheit 22, eine Lerneinheit 23, eine Entscheidungseinheit 24 und eine Anzeigeeinheit 25 auf. Die Zustandsgrößenbeobachtungseinheit 21, die Aktionsergebniserfassungseinheit 22, die Lerneinheit 23 und die Entscheidungseinheit 24 sind als Software-Funktionsblöcke veranschaulicht. Die Zustandsgrößenbeobachtungseinheit 21, die Aktionsergebniserfassungseinheit 22, die Lerneinheit 23 und die Entscheidungseinheit 24 können durch eine einzige Hardware-Schaltung (wie etwa eine GPU (Grafikverarbeitungseinheit)) oder eine Vielzahl von Hardware-Schaltungen konfiguriert sein.
Die Zustandsgrößenbeobachtungseinheit 21 beobachtet die Zustandsgröße des Roboters 10 und des Werkstücks W. Konkret beobachtet die Zustandsgrößenbeobachtungseinheit 21 die Zustandsgröße des Roboters 10 und des Werkstücks W auf Grundlage von Ausgabedaten von dem Bildgeber 40. Die Zustandsgröße, die durch die Zustandsgrößenbeobachtungseinheit 21 beobachtet wird, umfasst zum Beispiel die Position der Hand 11, die Stellung der Hand 11, die Position des Werkstücks W, usw. Die Aktionsergebniserfassungseinheit 22 erfasst das Aktionsergebnis des Roboters 10. Konkret erfasst die Aktionsergebniserfassungseinheit 22 das Aktionsergebnis des Roboters 10 auf Grundlage der Ausgabedaten von dem Bildgeber 40. Das Aktionsergebnis, das durch die Aktionsergebniserfassungseinheit 22 erfasst wird, umfasst zum Beispiel das Aktionsergebnis einer Aktion in umgekehrter Reihenfolge (nachstehend beschrieben) des Entfernens des Werkstücks W durch die Hand 11 usw.
Die Lerneinheit 23 lernt die Aktionen des Roboters 10. Konkret lernt die Lerneinheit 23 die Aktionen des Roboters 10 auf Grundlage des Beobachtungsergebnisses der Zustandsgrößenbeobachtungseinheit 21 und des Erfassungsergebnisses der Aktionsergebniserfassungseinheit 22. Das Lernen der Lerneinheit 23 wird nachstehend ausführlich beschrieben. Die Entscheidungseinheit 24 bestimmt eine Aktion des Roboters 10. Konkret bestimmt die Entscheidungseinheit 24 die Aktion des Roboters 10 auf Grundlage des Lernergebnisses der Lerneinheit 23. Die Anzeigeeinheit 25 zeigt einen Einstellungsbildschirm, einen Benachrichtigungsbildschirm usw. an. Die Anzeigeeinheit 25 ist zum Beispiel eine Flüssigkristallanzeige, die eine Flüssigkristalltafel aufweist.
Der Controller 30 weist eine Steuerschaltung auf, welche die Aktionen des Roboters 10 steuert. Konkret steuert der Controller 30 die Aktionen des Roboters 10 auf Grundlage des Lernergebnisses der Maschinenlernvorrichtung 20. Der Controller 30 steuert Bewegungen von Gelenken und der Hand 11 des Roboters 10 auf Grundlage von Ausgabedaten von der Entscheidungseinheit 24. Des Weiteren steuert der Controller 30 den Betrieb des Bildgebers 40.
Der Bildgeber 40 weist zum Beispiel eine Kamera auf, die den Roboter 10 und das Werkstück W abbildet. Der Bildgeber 40 ist als dreidimensionale Datenerfassungsvorrichtung bereitgestellt, um dreidimensionale Daten, einschließlich dreidimensionaler Positionsinformationen des Roboters 10 und des Werkstücks W, zu erfassen. Der Bildgeber 40 bildet zum Beispiel die Hand 11 und das Werkstück W während der Aktion in umgekehrter Reihenfolge (nachstehend beschrieben) des Entfernens des Werkstücks W und die Hand 11 und das Werkstück W während einer Aktion des Entnehmens des Werkstücks W aus dem Behälter C ab. Wie in 2 dargestellt ist der Bildgeber 40 an dem Spitzenende eines Arms des Roboters 10 in dem Nahbereich der Hand 11 angeordnet.
Aktion des Installierens des Werkstücks Eine Aktion des Installierens des Werkstücks W wird nun beschrieben.
Wie in 2 dargestellt führt der Roboter 10 auf Grundlage eines Befehls von dem Controller 30 (siehe 1) eine Aktion des Installierens des Werkstücks W durch. Zunächst führt der Roboter 10 eine Aktion des Entnehmens des Werkstücks W aus dem Behälter C mit der Hand 11 durch. Konkret führt der Roboter 10 Aktionen des Haltens des Werkstücks W in dem Behälter C mit der Hand 11 und des Entnehmens desselben aus dem Behälter C durch.
Dann führt der Roboter 10 eine Aktion des Installierens des entnommenen Werkstücks W auf der Einspannpalette P1 mit der Hand 11 durch. Konkret führt der Roboter 10 Aktionen des Bewegens des Werkstücks W zu einer vorbestimmten Position der Einspannpalette P1 mit der Hand 11 und des Installierens des Werkstücks W an der vorbestimmten Position der Einspannpalette P1 durch.
Zu diesem Zeitpunkt installiert, wenn das Werkstück W nicht direkt auf der Einspannpalette P1 in der in dem Behälter C gehaltenen Stellung installiert werden kann, der Roboter 10 das Werkstück W einmal auf einer temporären Platzierungspalette P2 mit der Hand 11 und führt eine Aktion des erneuten Haltens des Werkstücks W durch. Die temporäre Platzierungspalette P2 dient als Puffer zum temporären Platzieren des Werkstücks W. Die temporäre Platzierungspalette P2 ist in dem Nahbereich der Einspannpalette P1 bereitgestellt.
Dann wiederholt der Roboter 10 die Aktion des Entnehmens des Werkstücks W aus dem Behälter C mit der Hand 11 und die Aktion des Installierens des mit der Hand 11 entnommenen Werkstücks W auf der Einspannpalette P1, bis Werkstücke W auf der Einspannpalette P1 den vorbestimmten Installationszustand S erreichen. Dann wird, wenn die Werkstücke W auf der Einspannpalette P1 den vorbestimmten Installationszustand (Endzustand) S erreichen, die Einspannpalette P1, welche die Werkstücke W in dem vorbestimmten Installationszustand S aufweist, zum nächsten Prozess weitergeleitet.
2 veranschaulicht ein Beispiel, in dem der Einfachheit halber vier Typen von Werkstücken W Stück für Stück auf der Einspannpalette P1 installiert werden. Die Installation der Werkstücke W auf der Einspannpalette P1 ist jedoch nicht auf dieses Beispiel beschränkt. Zum Beispiel kann ein Typ von einer Vielzahl von Werkstücken W auf der Einspannpalette P1 installiert werden oder eine Vielzahl von Typen von Werkstücken W außer vier Typen können Stück für Stück oder Vielzahl für Vielzahl auf der Einspannpalette P1 installiert werden.
Lernen der Aktionen des Roboters Das Lernen der Aktionen des Roboters 10 wird nun beschrieben.
Die Maschinenlernvorrichtung 20 lernt Aktionen des Roboters 10, die geeignet sind, das Werkstück W aus dem Behälter C zu entnehmen, der die Vielzahl von lose gestapelten Werkstücken W enthält, und das Werkstück W auf der Einspannpalette P1 derart zu installieren, dass sich das Werkstück W in dem vorbestimmten Installationszustand S befindet.
In dieser Ausführungsform lernt wie in 3 dargestellt die Maschinenlernvorrichtung 20 die Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W in dem vorbestimmten Installationszustand (Endzustand) S von der Einspannpalette P1 durch die Hand 11 nach Vollendung der Installation. Wenn der Roboter 10 eine Vielzahl von Typen von Werkstücken W handhabt, lernt die Maschinenlernvorrichtung 20 Aktionen in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens der Vielzahl von Typen von Werkstücken W von der Einspannpalette P1 durch die Hand 11. Wenn der Roboter 10 einen Typ von Werkstück W handhabt, lernt die Maschinenlernvorrichtung 20 eine Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens eines Typs von Werkstück W von der Einspannpalette P1 durch die Hand 11.
Die Maschinenlernvorrichtung 20 wiederholt die Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W von der Einspannpalette P1 durch die Hand 11, bis alle Werkstücke W in dem vorbestimmten Installationszustand S entfernt sind.
Die Maschinenlernvorrichtung 20 lernt die Installationsreihenfolge des Werkstücks W auf Grundlage des Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W. Die Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W von der Einspannpalette P1 umfasst eine Aktion des Haltens des auf der Einspannpalette P1 installierten Werkstücks W durch die Hand 11 und eine Aktion des Trennens des durch die Hand 11 gehaltenen Werkstücks W von der Einspannpalette P1. Die Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W von der Einspannpalette P1 bezieht sich auf eine umgekehrte Aktion einer Aktion in Vorwärtsreihenfolge des Installierens des Werkstücks W auf der Einspannpalette P1.
Ein Beispiel des Lernens der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W von der Einspannpalette P1 und des Lernens der Installationsreihenfolge auf Grundlage des Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge wird nun unter Bezugnahme auf 3 beschrieben. Es wird ein Beispiel beschrieben, in dem vier Werkstücke W, einschließlich eines Werkstücks A, eines Werkstücks B, eines Werkstücks C und eines Werkstücks D, entfernt werden.
Zunächst erfasst in Schritt S1 die Maschinenlernvorrichtung 20 die Erfolgswahrscheinlichkeit der Aktion in umgekehrter Reihenfolge für jedes Werkstück W in einem Zustand, in dem sich alle Werkstücke W auf der Einspannpalette P1 befinden (Installationszustand S). Das heißt, die Maschinenlernvorrichtung 20 erfasst die Erfolgswahrscheinlichkeiten der Aktionen in umgekehrter Reihenfolge an dem Werkstück A, dem Werkstück B, dem Werkstück C und dem Werkstück D. Die Erfolgswahrscheinlichkeit kann zum Beispiel durch eine Simulation unter Verwendung dreidimensionaler Daten, eine tatsächliche Aktion des Roboters 10 oder eine Kombination daraus erfasst werden.
Dann entfernt in Schritt S2 die Maschinenlernvorrichtung 20 ein Werkstück B mit einer hohen Erfolgswahrscheinlichkeit von der Einspannpalette P1 durch die Hand 11 und erfasst die Erfolgswahrscheinlichkeit der Aktion in umgekehrter Reihenfolge für jedes Werkstück W in einem Zustand, in dem sich die verbleibenden drei Werkstücke W (das Werkstück A, das Werkstück C und das Werkstück D) auf der Einspannpalette P1 befinden. Das heißt, die Maschinenlernvorrichtung 20 erfasst die Erfolgswahrscheinlichkeiten der Aktionen in umgekehrter Reihenfolge an dem Werkstück A, dem Werkstück C und dem Werkstück D.
Dann entfernt in Schritt S3 die Maschinenlernvorrichtung 20 ein Werkstück C mit einer hohen Erfolgswahrscheinlichkeit von der Einspannpalette P1 durch die Hand 11 und erfasst die Erfolgswahrscheinlichkeit der Aktion in umgekehrter Reihenfolge für jedes Werkstück W in einem Zustand, in dem sich die verbleibenden zwei Werkstücke W (das Werkstück A und das Werkstück D) auf der Einspannpalette P1 befinden. Das heißt, die Maschinenlernvorrichtung 20 erfasst die Erfolgswahrscheinlichkeiten der Aktionen in umgekehrter Reihenfolge an dem Werkstück A und dem Werkstück D.
Dann entfernt in Schritt S4 die Maschinenlernvorrichtung 20 ein Werkstück A von der Einspannpalette P1 durch die Hand 11 und erfasst die Erfolgswahrscheinlichkeit der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des letzten Werkstücks W in einem Zustand, in dem sich das letzte Werkstück W (Werkstück D) auf der Einspannpalette P1 befindet. Das heißt, die Maschinenlernvorrichtung 20 erfasst die Erfolgswahrscheinlichkeit der Aktion in umgekehrter Reihenfolge an dem Werkstück D.
In einem in 3 dargestellten Beispiel wurde das Werkstück W auf Grundlage der Erfolgswahrscheinlichkeit der Aktion in umgekehrter Reihenfolge in der Reihenfolge Werkstück B, Werkstück C, Werkstück A und Werkstück D von der Einspannpalette P1 entfernt. In diesem Fall lernt die Maschinenlernvorrichtung 20 die umgekehrte Reihenfolge als Installationsreihenfolge, die geeignet ist, das Werkstück W auf der Einspannpalette P1 derart zu installieren, dass sich das Werkstück W in dem vorbestimmten Installationszustand S befindet. Das heißt, die Maschinenlernvorrichtung 20 lernt die Installation des Werkstücks W auf der Einspannpalette P1 in der Reihenfolge Werkstück D, Werkstück A, Werkstück C und Werkstück B als die Installationsreihenfolge, die geeignet ist, das Werkstück W auf der Einspannpalette P1 derart zu installieren, dass sich das Werkstück W in dem vorbestimmten Installationszustand S befindet.
Das Lernen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W und das Lernen der Installationsreihenfolge auf Grundlage des Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge wird nun unter Bezugnahme auf 4 ausführlicher beschrieben. Die Reihenfolgen 1 bis 4 in 4 entsprechen jeweils Schritten S1 bis Schritt S4 in 3. In 4 entfällt zur einfacheren Veranschaulichung eine Veranschaulichung eines Falls, in dem das Werkstück D in der Reihenfolge 1 ausgewählt wird.
Wie in 4 dargestellt wiederholt die Maschinenlernvorrichtung 20 die Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W von der Einspannpalette P1 durch die Hand 11, bis alle Werkstücke W in dem vorbestimmten Installationszustand S entfernt sind, während die Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W geändert wird. Zu diesem Zeitpunkt lernt die Maschinenlernvorrichtung 20 nicht das Werkstück W, dessen Erfolgswahrscheinlichkeit der Aktion in umgekehrter Reihenfolge gleich oder kleiner als ein Schwellenwert ist. Somit kann die Effizienz des Lernens verbessert werden. Der Schwellenwert ist nicht konkret beschränkt, ist jedoch in einem in 4 dargestellten Beispiel auf 50% festgelegt.
In der Maschinenlernvorrichtung 20 kann ein Teil der Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W von der Einspannpalette P1 festgelegt werden. In diesem Fall wiederholt die Maschinenlernvorrichtung 20 die Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W von der Einspannpalette P1 durch die Hand 11, bis alle Werkstücke W in dem vorbestimmten Installationszustand S entfernt sind, in einem Zustand, in dem ein Teil der Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W von der Einspannpalette P1 festgelegt wurde. Die festgelegte Reihenfolge kann zum Beispiel die erste, letzte oder mittlere sein. Die festgelegte Reihenfolge kann durch einen Nutzer angegeben werden.
Wenn zum Beispiel das Werkstück A als das Werkstück W festgelegt ist, das als Erstes von der Einspannpalette P1 zu entfernen ist (d.h. das Werkstück W, das als Letztes auf der Einspannpalette P1 zu installieren ist), wiederholt die Maschinenlernvorrichtung 20 die Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W von der Einspannpalette P1 durch die Hand 11, bis alle Werkstücke W in dem vorbestimmten Installationszustand S entfernt sind, während die Bedingung erfüllt ist, dass das Werkstück A als Erstes von der Einspannpalette P1 entfernt wird. Analog dazu wiederholt, wenn das Werkstück B als das Werkstück W festgelegt ist, das als Letztes von der Einspannpalette P1 zu entfernen ist (d.h. das Werkstück W, das als Erstes auf der Einspannpalette P1 zu installieren ist), die Maschinenlernvorrichtung 20 die Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W von der Einspannpalette P1 durch die Hand 11, bis alle Werkstücke W in dem vorbestimmten Installationszustand S entfernt sind, während die Bedingung erfüllt ist, dass das Werkstück B als Letztes von der Einspannpalette P1 entfernt wird.
Die Maschinenlernvorrichtung 20 lernt eine Vielzahl von Installationsreihenfolgen und lernt die Prioritäten der Vielzahl von Installationsreihenfolgen auf Grundlage des Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W. Konkret erfasst die Maschinenlernvorrichtung 20 Wertungen der Vielzahl von Installationsreihenfolgen auf Grundlage der Erfolgswahrscheinlichkeit der Aktion in umgekehrter Reihenfolge und lernt die Prioritäten der Vielzahl von Installationsreihenfolgen auf Grundlage der erfassten Wertungen der Vielzahl von Installationsreihenfolgen. Die Wertungen der Installationsreihenfolgen sind nicht konkret beschränkt, sondern es können zum Beispiel die Produkte und Summen der Erfolgswahrscheinlichkeiten der Aktionen in umgekehrter Reihenfolge in den Installationsreihenfolgen eingesetzt werden. In diesem Fall ist die Wertung umso höher, je höher die Priorität ist. Je höher die Priorität der Installationsreihenfolge ist, desto besser geeignet ist des Weiteren die Installationsreihenfolge, das Werkstück W auf der Einspannpalette P1 derart zu installieren, dass sich das Werkstück W in dem vorbestimmten Installationszustand S befindet.
Die Maschinenlernvorrichtung 20 lernt die Installationsreihenfolge mit der höchsten Priorität als Standard-Installationsreihenfolge. In dem in 4 dargestellten Beispiel gibt es eine Vielzahl von (vier) Installationsreihenfolgen mit der höchsten Wertung (höchsten Priorität). In diesem Fall lernt die Maschinenlernvorrichtung 20 eine der Vielzahl von Installationsreihenfolgen mit der höchsten Priorität als die Standard-Installationsreihenfolge zum Beispiel auf Grundlage der Angabe des Nutzers.
In dieser Ausführungsform lernt wie in 5 dargestellt die Maschinenlernvorrichtung 20 die Halteposition des durch die Hand 11 gehaltenen Werkstücks W auf Grundlage des Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W von der Einspannpalette P1. Die Halteposition des durch die Hand 11 gehaltenen Werkstücks W bezeichnet ein Konzept, das die Halteposition des Werkstücks W und die Haltestellung der Hand 11 umfasst. Das heißt, das Lernen der Halteposition des durch die Hand 11 gehaltenen Werkstücks W bezieht sich auf das Lernen der Halteposition des Werkstücks W und der Haltestellung der Hand 11.
Konkret lernt die Maschinenlernvorrichtung 20 die Halteposition des Werkstücks W unter Berücksichtigung einer Einschränkungsbedingung, die einen Halteverbotsabschnitt des Werkstücks W und ein Hindernis in dem Nahbereich des Werkstücks W umfasst. Beispiele des Halteverbotsabschnitts des Werkstücks W umfassen einen Abschnitt des Werkstücks W, der in die Einspannpalette P1 eingeführt ist (einen Abschnitt, der bewirkt, dass das Werkstück W nicht auf der Einspannpalette P1 installiert werden kann, wenn es gehalten wird), und einen Abschnitt, der nicht gehalten werden darf. Beispiele des Hindernisses in dem Nahbereich des Werkstücks W umfassen ein anderes Werkstück W in dem Nahbereich des Werkstücks W und eine Wand in dem Nahbereich des Werkstücks W.
Die Maschinenlernvorrichtung 20 lernt die Halteposition des Werkstücks W, das bei der Aktion in umgekehrter Reihenfolge durch die Hand 11 gehalten werden kann, und die Halteposition des Werkstücks W, das bei der Aktion in umgekehrter Reihenfolge nicht durch die Hand 11 gehalten werden kann, auf Grundlage des Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W von der Einspannpalette P1. Mit anderen Worten lernt die Maschinenlernvorrichtung 20 die Halteposition des Werkstücks W, das bei der Aktion in Vorwärtsreihenfolge auf der Einspannpalette P1 installiert werden kann, und die Halteposition des Werkstücks W, das bei der Aktion in Vorwärtsreihenfolge nicht installiert werden kann, auf Grundlage des Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W von der Einspannpalette P1.
In dieser Ausführungsform benachrichtigt wie in 6 und 7 dargestellt die Maschinenlernvorrichtung 20 den Nutzer über eine Überprüfung der Hand 11 und der Einspannpalette P1 auf Grundlage der Erfolgswahrscheinlichkeit der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W von der Einspannpalette P1. Konkret benachrichtigt, wenn das Werkstück W zum ersten Mal von der Einspannpalette P1 entfernt wird, die Maschinenlernvorrichtung 20 den Nutzer über die Überprüfung der Hand 11 und der Einspannpalette P1, wenn die Erfolgswahrscheinlichkeiten der Aktionen in umgekehrter Reihenfolge aller Werkstücke W gleich oder kleiner als ein Schwellenwert sind. Der Schwellenwert ist nicht konkret beschränkt, sondern kann zum Beispiel auf 100% festgelegt werden. Des Weiteren benachrichtigt die Maschinenlernvorrichtung 20 den Nutzer über die Überprüfung der Hand 11 und der Einspannpalette P1 durch Anzeigen einer Benachrichtigung auf der Anzeigeeinheit 25.
Lern- und Ausführungsaktion
Die Lern- und Ausführungsaktion durch das Robotersystem 100 wird nun anhand eines Flussdiagramms unter Bezugnahme auf
8 beschrieben. Es wird ein Beispiel des Lernens durch Simulation unter Verwendung dreidimensionaler Daten beschrieben.
Wie in 8 dargestellt werden zunächst in Schritt S11 dreidimensionale Daten erstellt. Konkret werden dreidimensionale Daten des Werkstücks W, der Hand 11 und der Einspannpalette P1 ohne installiertes Werkstück W erstellt. Die Erstellung der dreidimensionalen Daten ist nicht konkret beschränkt, sondern kann zum Beispiel durch Lesen von CAD-Daten oder Messen der Form mit einer Vorrichtung zum Messen einer dreidimensionalen Form erfolgen. Als die Vorrichtung zum Messen einer dreidimensionalen Form kann eine dedizierte Messvorrichtung vorbereitet werden oder der Bildgeber 40 des Robotersystems 100 kann verwendet werden.
Dann werden in Schritt S12 dreidimensionale Daten der Einspannpalette P1 nach Vollendung der Installation des Werkstücks W erstellt. Das heißt, es werden dreidimensionale Daten der Einspannpalette P1 mit den in dem Installationszustand S installierten Werkstücken W erstellt. Die Erstellung der dreidimensionalen Daten kann zum Beispiel analog zu Schritt S11 durch Lesen von CAD-Daten oder Messen der Form mit einer Vorrichtung zum Messen einer dreidimensionalen Form erfolgen. Analog zu Schritt S11 kann der Bildgeber 40 des Robotersystems 100 als die Vorrichtung zum Messen einer dreidimensionalen Form verwendet werden.
Dann erfolgt in Schritt S13 das Lernen durch die Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W von der Einspannpalette P1. In Schritt S13 erfolgen wie oben beschrieben ein Schritt des Lernens der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W in dem vorbestimmten Installationszustand S von der Einspannpalette P1 durch die Hand 11 nach Vollendung der Installation, ein Schritt des Lernens der Installationsreihenfolge des Werkstücks W auf Grundlage des Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W von der Einspannpalette P1 und ein Schritt des Lernens der Halteposition des Werkstücks W auf Grundlage des Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W von der Einspannpalette P1. Das Lernen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge, das Lernen der Installationsreihenfolge und das Lernen der Halteposition erfolgen durch Simulation unter Verwendung der dreidimensionalen Daten, die in Schritt S11 und Schritt S12 erstellt werden.
Wenn das Lernen durch den tatsächlichen Betrieb des Roboters 10 anstelle der Simulation erfolgt, wird die Einspannpalette P1 mit den tatsächlich installierten Werkstücken W in dem Installationszustand S vorbereitet. Dann erfolgt das Lernen durch Durchführen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge an der vorbereiteten Einspannpalette P1. Zu diesem Zeitpunkt erfolgt die Aktion in umgekehrter Reihenfolge, während der Bildgeber 40 ein Bild aufnimmt. Somit kann die Zustandsgrößenbeobachtungseinheit 21 auf Grundlage der Ausgabedaten von dem Bildgeber 40 die Position der Hand 11, die Stellung der Hand 11, die Position des Werkstücks W usw. bei der Aktion in umgekehrter Reihenfolge beobachten. Des Weiteren kann die Aktionsergebniserfassungseinheit 22 auf Grundlage der Ausgabedaten von dem Bildgeber 40 das Aktionsergebnis (Erfolg oder Scheitern) der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W durch die Hand 11 erfassen.
Dann wird in Schritt S14 das Werkstück W auf Grundlage des Lernergebnisses der Maschinenlernvorrichtung 20 installiert. Konkret entnimmt in Schritt S14 die Hand 11 das Werkstück W aus dem Behälter C und installiert das Werkstück W auf der Einspannpalette P1 derart, dass sich das Werkstück W in dem vorbestimmten Installationszustand S befindet. Zu diesem Zeitpunkt wählt die Maschinenlernvorrichtung 20 die Installationsreihenfolge auf Grundlage des Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge aus. Grundsätzlich wählt die Maschinenlernvorrichtung 20 die Standard-Installationsreihenfolge als die auszuführende Installationsreihenfolge aus. Wenn die Installation nicht in der Standard-Installationsreihenfolge erfolgen kann, wählt die Maschinenlernvorrichtung 20 jedoch eine andere Installationsreihenfolge als die Standard-Installationsreihenfolge unter den gelernten Installationsreihenfolgen als die auszuführende Installationsreihenfolge aus. In diesem Fall wählt die Maschinenlernvorrichtung 20 als die auszuführende Installationsreihenfolge eine Installationsreihenfolge, die eine hohe Priorität aufweist und in der die Installation erfolgen kann, unter den gelernten Installationsreihenfolgen außer der Standard-Installationsreihenfolge aus.
Die Maschinenlernvorrichtung 20 wählt die Halteposition des Werkstücks W, das gehalten wird, wenn das Werkstück W aus dem Behälter C entnommen wird, auf Grundlage des Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge und des Aufnahmezustands des Werkstücks W in dem Behälter C aus. Der Aufnahmezustand des Werkstücks W in dem Behälter C kann auf Grundlage der Ausgabedaten von dem Bildgeber 40 erfasst werden, die durch Abbilden des Werkstücks W in dem Behälter C erlangt werden. Die Maschinenlernvorrichtung 20 wählt die Halteposition des Werkstücks W aus, die es dem Werkstück W ermöglicht, aus dem Behälter C entnommen zu werden, und es dem Werkstück W ermöglicht, auf der Einspannpalette P1 installiert zu werden.
Konkret extrahiert die Maschinenlernvorrichtung 20 die Halteposition des Werkstücks W, die es dem Werkstück W ermöglicht, aus dem Behälter C entnommen zu werden, auf Grundlage der Erfolgswahrscheinlichkeit des Entnehmens des Werkstücks W und extrahiert die Halteposition des Werkstücks W, die es dem Werkstück W ermöglicht, installiert zu werden, auf Grundlage der Erfolgswahrscheinlichkeit des Installierens des Werkstücks W. Die Erfolgswahrscheinlichkeit des Entnehmens des Werkstücks W kann auf Grundlage der Ausgabedaten von dem Bildgeber 40 erfasst werden, die durch Abbilden des Werkstücks W in dem Behälter C erlangt werden. Die Aktion des Entnehmens des Werkstücks W aus dem Behälter C kann im Voraus gelernt werden. Die Aktion wird im Voraus gelernt, sodass die Erfolgswahrscheinlichkeit des Entnehmens des Werkstücks W genau erfasst werden kann. Die Erfolgswahrscheinlichkeit des Installierens des Werkstücks W kann auf Grundlage der Erfolgswahrscheinlichkeit der gelernten Aktion in umgekehrter Reihenfolge erfasst werden. Die Maschinenlernvorrichtung 20 wählt die Halteposition des Werkstücks W, die es dem Werkstück W ermöglicht, aus dem Behälter C entnommen zu werden, und es dem Werkstück W ermöglicht, auf der Einspannpalette P1 installiert zu werden, aus der extrahierten Halteposition des Werkstücks W, die es dem Werkstück W ermöglicht, aus dem Behälter C entnommen zu werden, und der extrahierten Halteposition des Werkstücks W, die es dem Werkstück W ermöglicht, installiert zu werden, aus.
Die Maschinenlernvorrichtung 20 überträgt die ausgewählten Informationen an den Controller 30. Dann steuert der Controller 30 die Aktionen des Roboters 10 auf Grundlage der Informationen von der Maschinenlernvorrichtung 20. Dann entnimmt auf Grundlage eines Befehls von dem Controller 30 der Roboter 10 das Werkstück W aus dem Behälter C, der die Vielzahl von lose gestapelten Werkstücken W enthält, und installiert das Werkstück W auf der Einspannpalette P1 derart, dass sich das Werkstück W in dem vorbestimmten Installationszustand S befindet.
Das Lernergebnis der Maschinenlernvorrichtung 20 kann ferner auf Grundlage des Ergebnisses der Aktion in Vorwärtsreihenfolge des Entnehmens des Werkstücks W aus dem Behälter C und des Installierens des Werkstücks W auf der Einspannpalette P1 korrigiert werden. Zum Beispiel können, wenn die Aktion des Entnehmens des Werkstücks W aus dem Behälter C und des Installierens des Werkstücks W auf der Einspannpalette P1 scheitert, Informationen über die Halteposition des Werkstücks W basierend auf dem Lernergebnis der Aktion in umgekehrter Reihenfolge auf Grundlage des Ergebnisses der Aktion in Vorwärtsreihenfolge korrigiert werden. Zum Beispiel können, wenn die Aktion des Entnehmens des Werkstücks W aus dem Behälter C und des Installierens des Werkstücks W auf der Einspannpalette P1 scheitert, Informationen über die Wertung (Priorität) der Installationsreihenfolge basierend auf dem Lernergebnis der Aktion in umgekehrter Reihenfolge auf Grundlage des Ergebnisses der Aktion in Vorwärtsreihenfolge korrigiert werden.
Vorteilhafte Wirkungen dieser Ausführungsform Gemäß dieser Ausführungsform werden die folgenden vorteilhaften Wirkungen erzielt.
Gemäß dieser Ausführungsform umfasst wie oben beschrieben das Maschinenlernverfahren Lernen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W in dem vorbestimmten Installationszustand S durch die Hand 11 nach Vollendung der Installation und Lernen der Installationsreihenfolge des Werkstücks W auf Grundlage des Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W. Dementsprechend kann die Installationsreihenfolge des Werkstücks W unter Berücksichtigung der Aktion des Installierens des entnommenen Werkstücks W bestimmt werden. Folglich ist es möglich, ein erneutes Halten des durch die Hand 11 entnommenen Werkstücks W erheblich zu reduzieren oder zu verhindern. Das heißt, das durch die Hand 11 entnommene Werkstück W kann direkt installiert (platziert) werden, ohne erneut gehalten zu werden. Somit kann die Effizienz der Installationsarbeit verbessert werden, die erfolgt, nachdem das Werkstück W entnommen wird.
Gemäß dieser Ausführungsform umfasst wie oben beschrieben das Lernen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W Wiederholen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W durch die Hand 11, bis alle oder mindestens eines, jedoch nicht alle, der Werkstücke W in dem vorbestimmten Installationszustand S entfernt sind. Dementsprechend wird die Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W durch die Hand 11 wiederholt, bis alle oder mindestens eines, jedoch nicht alle, der Werkstücke W in dem vorbestimmten Installationszustand S entfernt sind, sodass die Aktion in umgekehrter Reihenfolge an dem Werkstück W gelernt werden kann. Folglich kann die Installationsreihenfolge des Werkstücks W unter angemessener Berücksichtigung der Aktion des Installierens des entnommenen Werkstücks W bestimmt werden.
Gemäß dieser Ausführungsform umfasst wie oben beschrieben das Lernen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W Wiederholen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W durch die Hand 11, bis alle oder mindestens eines, jedoch nicht alle, der Werkstücke W in dem vorbestimmten Installationszustand S entfernt sind, während die Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W geändert wird. Dementsprechend können eine Vielzahl von Installationsreihenfolgen gelernt werden. Folglich kann die Anzahl an Auswahlmöglichkeiten der Installationsreihenfolge erhöht werden und eine hocheffiziente Installationsreihenfolge kann bekannt sein.
Gemäß dieser Ausführungsform umfasst wie oben beschrieben das Lernen der Installationsreihenfolge des Werkstücks W Lernen der Vielzahl von Installationsreihenfolgen und Lernen der Prioritäten der Vielzahl von Installationsreihenfolgen auf Grundlage des Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W. Dementsprechend kann eine hocheffiziente Installationsreihenfolge auf Grundlage der Prioritäten der Vielzahl von Installationsreihenfolgen einfach ausgewählt werden. Folglich kann die Effizienz der Installationsarbeit, die erfolgt, nachdem das Werkstück W entnommen wird, einfach verbessert werden.
Gemäß dieser Ausführungsform umfasst wie oben beschrieben das Lernen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W Wiederholen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W durch die Hand 11, bis alle oder mindestens eines, jedoch nicht alle, der Werkstücke W in dem vorbestimmten Installationszustand S entfernt sind, in einem Zustand, in dem ein Teil der Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W festgelegt wurde. Dementsprechend kann die Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W durch das Ausmaß begrenzt werden, das dem festgelegten Teil der Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W entspricht. Folglich wird die Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W begrenzt, sodass die zum Lernen erforderliche Zeit verkürzt werden kann.
Gemäß dieser Ausführungsform umfasst wie oben beschrieben das Maschinenlernverfahren Lernen der Halteposition des durch die Hand 11 gehaltenen Werkstücks W auf Grundlage des Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W. Dementsprechend kann die Halteposition des Werkstücks W unter Berücksichtigung der Aktion des Installierens des Werkstücks W bestimmt werden. Folglich ist es möglich, ein erneutes Halten des durch die Hand 11 entnommenen Werkstücks W weiter erheblich zu reduzieren oder zu verhindern. Somit kann die Effizienz der Installationsarbeit, die erfolgt, nachdem das Werkstück W entnommen wird, weiter verbessert werden.
Gemäß dieser Ausführungsform umfasst wie oben beschrieben das Lernen der Halteposition des Werkstücks W Lernen der Halteposition des Werkstücks W unter Berücksichtigung der Einschränkungsbedingung, die den Halteverbotsabschnitt des Werkstücks W und das Hindernis in dem Nahbereich des Werkstücks W umfasst. Dementsprechend kann zum Beispiel eine Position, an welcher der Halteverbotsabschnitt des Werkstücks W und das Hindernis in dem Nahbereich des Werkstücks W vermeidbar sind, als die Halteposition des Werkstücks W gelernt werden. Folglich kann eine zweckmäßige Halteposition des Werkstücks W gelernt werden.
Gemäß dieser Ausführungsform umfasst wie oben beschrieben das Maschinenlernverfahren Benachrichtigen des Nutzers über die Überprüfung der Hand 11 und der Einspannpalette P1, auf der das Werkstück W installiert ist, auf Grundlage der Erfolgswahrscheinlichkeit der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W. Dementsprechend kann der Nutzer zum Beispiel die Hand 11 und die Einspannpalette, auf der das Werkstück W installiert ist, überprüfen. Folglich ist es möglich, die kontinuierliche Verwendung der unzweckmäßigen Hand 11 und der unzweckmäßigen Einspannpalette, auf der das Werkstück W installiert ist, erheblich zu reduzieren oder zu verhindern.
Gemäß dieser Ausführungsform umfasst wie oben beschrieben das Lernen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks W Lernen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens der Vielzahl von Typen von Werkstücken W durch die Hand 11. Dementsprechend kann selbst dann, wenn die Vielzahl von Typen von Werkstücken W gehandhabt werden, die Effizienz der Installationsarbeit verbessert werden, die erfolgt, nachdem das Werkstück W entnommen wird.
Gemäß dieser Ausführungsform wählt wie oben beschrieben die Maschinenlernvorrichtung 20 die Halteposition des Werkstücks W aus, die es dem Werkstück W ermöglicht, aus dem Behälter C entnommen zu werden, und es dem Werkstück W ermöglicht, installiert zu werden. Dementsprechend ist es möglich, ein erneutes Halten des durch die Hand 11 entnommenen Werkstücks W zuverlässig erheblich zu reduzieren oder zu verhindern. Somit kann die Effizienz der Installationsarbeit, die erfolgt, nachdem das Werkstück W entnommen wird, zuverlässig verbessert werden.
Gemäß dieser Ausführungsform extrahiert wie oben beschrieben die Maschinenlernvorrichtung 20 die Halteposition des Werkstücks W, die es dem Werkstück W ermöglicht, aus dem Behälter C entnommen zu werden, auf Grundlage der Erfolgswahrscheinlichkeit des Entnehmens des Werkstücks W und extrahiert die Halteposition des Werkstücks W, die es dem Werkstück W ermöglicht, installiert zu werden, auf Grundlage der Erfolgswahrscheinlichkeit des Installierens des Werkstücks W. Dementsprechend kann die Halteposition des Werkstücks W, die es dem Werkstück W ermöglicht, aus dem Behälter C entnommen zu werden, und es dem Werkstück W ermöglicht, installiert zu werden, einfach extrahiert werden.
Modifizierte Beispiele
Die hier offenbarte Ausführungsform ist in jeglicher Hinsicht als veranschaulichend und nicht beschränkend zu betrachten. Der Schutzumfang der vorliegenden Erfindung ist nicht durch die obenstehende Beschreibung der Ausführungsform, sondern durch den Schutzumfang der Patentansprüche dargestellt und sämtliche Modifikationen (modifizierten Beispiele) innerhalb der Bedeutung und des Schutzumfangs, der zu dem Schutzumfang der Patentansprüche äquivalent ist, sind ferner enthalten.
Zum Beispiel ist, obschon das Beispiel, in dem das Werkstück auf der Einspannpalette so installiert wird, dass es sich in dem vorbestimmten Installationszustand befindet, in der vorgenannten Ausführungsform dargestellt wurde, die vorliegende Erfindung nicht darauf beschränkt. In der vorliegenden Erfindung kann das Werkstück an einer Baugruppe so installiert werden, dass es sich in einem vorbestimmten Installationszustand (Montagezustand) befindet. In diesem Fall lernt die Maschinenlernvorrichtung eine Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks in dem vorbestimmten Installationszustand (Montagezustand) von der Baugruppe.
Obschon das Beispiel, in dem der Roboter ein Vertikalknickarmroboter ist, in der vorgenannten Ausführungsform dargestellt wurde, ist die vorliegende Erfindung nicht darauf beschränkt. In der vorliegenden Erfindung kann der Roboter ein beliebiger Roboter sein, sofern dieser das Werkstück aus dem Behälter entnehmen und das entnommene Werkstück installieren kann. Zum Beispiel kann der Roboter ein Horizontalknickarmroboter und kein Vertikalknickarmroboter sein.
Obschon das Beispiel, in dem der Bildgeber als dreidimensionale Datenerfassungsvorrichtung bereitgestellt ist, in der vorgenannten Ausführungsform dargestellt wurde, ist die vorliegende Erfindung nicht darauf beschränkt. In der vorliegenden Erfindung kann zum Beispiel eine andere dreidimensionale Laserabtastvorrichtung als der Bildgeber als dreidimensionale Datenerfassungsvorrichtung bereitgestellt sein.
Obschon das Beispiel, in dem der Bildgeber an dem Spitzenende des Arms des Roboters bereitgestellt ist, in der vorgenannten Ausführungsform dargestellt wurde, ist die vorliegende Erfindung nicht darauf beschränkt. In der vorliegenden Erfindung kann der Bildgeber an einem anderen Abschnitt als dem Roboter bereitgestellt sein. Zum Beispiel kann ein Trägerelement, das den Bildgeber trägt, in dem Nahbereich des Arbeitsplatzes des Roboters installiert sein. In diesem Fall wird der Bildgeber vorzugsweise durch das Trägerelement so getragen, dass er imstande ist, den Roboter und den Behälter von oben abzubilden.
Obschon das Beispiel, in dem die Hand die Vielzahl von Klauen aufweist und das Werkstück greift, in der vorgenannten Ausführungsform dargestellt wurde, ist die vorliegende Erfindung nicht darauf beschränkt. In der vorliegenden Erfindung kann die Hand eine beliebige Konfiguration aufweisen, sofern sie das Werkstück halten kann. Zum Beispiel kann die Hand konfiguriert sein, das Werkstück durch einen Unterdruck von einem Unterdruckgenerator anzusaugen, oder kann konfiguriert sein, das Werkstück durch die Magnetkraft eines Elektromagneten anzuziehen.
Obschon das Beispiel, in dem die Maschinenlernvorrichtung die Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks durch die Hand wiederholt, bis alle Werkstücke in dem vorbestimmten Installationszustand entfernt sind, in der vorgenannten Ausführungsform dargestellt wurde, ist die vorliegende Erfindung nicht darauf beschränkt.
In der vorliegenden Erfindung kann die Maschinenlernvorrichtung die Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks durch die Hand wiederholen, bis mindestens eines, jedoch nicht alle, der Werkstücke in dem vorbestimmten installierten Zustand entfernt sind.
Obschon das Beispiel, in dem die Maschinenlernvorrichtung das Werkstück nicht lernt, dessen Erfolgswahrscheinlichkeit der Aktion in umgekehrter Reihenfolge gleich oder kleiner als der Schwellenwert ist, in der vorgenannten Ausführungsform dargestellt wurde, ist die vorliegende Erfindung nicht darauf beschränkt. In der vorliegenden Erfindung kann die Maschinenlernvorrichtung alle Werkstücke ungeachtet der Erfolgswahrscheinlichkeit der Aktion in umgekehrter Reihenfolge lernen.
Obschon das Beispiel, in dem ein Teil der Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks in der Maschinenlernvorrichtung festgelegt werden kann, in der vorgenannten Ausführungsform dargestellt wurde, ist die vorliegende Erfindung nicht darauf beschränkt. In der vorliegenden Erfindung kann es sein, dass ein Teil der Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks in der Maschinenlernvorrichtung nicht festlegbar ist.
Obschon das Beispiel, in dem die Maschinenlernvorrichtung die Halteposition des Werkstücks unter Berücksichtigung der Einschränkungsbedingung lernt, die sowohl den Halteverbotsabschnitt des Werkstücks als auch das Hindernis in dem Nahbereich des Werkstücks umfasst, in der vorgenannten Ausführungsform dargestellt wurde, ist die vorliegende Erfindung nicht darauf beschränkt. In der vorliegenden Erfindung kann die Maschinenlernvorrichtung die Halteposition des Werkstücks unter Berücksichtigung einer Einschränkungsbedingung lernen, die lediglich den Halteverbotsabschnitt des Werkstücks oder das Hindernis in dem Nahbereich des Werkstücks umfasst.
Obschon das Beispiel, in dem die Maschinenlernvorrichtung den Nutzer über die Überprüfung sowohl der Hand als auch der Einspannpalette auf Grundlage der Erfolgswahrscheinlichkeit der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks benachrichtigt, in der vorgenannten Ausführungsform dargestellt wurde, ist die vorliegende Erfindung nicht darauf beschränkt. In der vorliegenden Erfindung kann die Maschinenlernvorrichtung den Nutzer über eine Überprüfung lediglich der Hand oder der Einspannpalette auf Grundlage der Erfolgswahrscheinlichkeit der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks benachrichtigen.
Bezugszeichenliste

10: Roboter
11: Hand
20: Maschinenlernvorrichtung
30: Controller
100: Robotersystem
C: Behälter
P1: Einspannpalette
S: vorbestimmter Installationszustand
W: Werkstück

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

JP 2017030135 [0005]

Claims

Maschinenlernverfahren zum Lernen einer Aktion eines Roboters, der eine Hand aufweist, um ein Werkstück aus einem Behälter zu entnehmen, der eine Vielzahl der Werkstücke enthält, die lose gestapelt sind, und das Werkstück derart zu installieren, dass sich das Werkstück in einem vorbestimmten Installationszustand befindet, wobei das Maschinenlernverfahren umfasst: Lernen einer Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks in dem vorbestimmten Installationszustand durch die Hand nach Vollendung der Installation; und Lernen einer Installationsreihenfolge des Werkstücks auf Grundlage eines Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks.
Maschinenlernverfahren nach Anspruch 1, wobei das Lernen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks Wiederholen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks durch die Hand, bis alle oder mindestens eines, jedoch nicht alle, der Werkstücke in dem vorbestimmten Installationszustand entfernt sind, umfasst.
Maschinenlernverfahren nach Anspruch 2, wobei das Lernen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks Wiederholen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks durch die Hand, bis alle oder mindestens eines, jedoch nicht alle, der Werkstücke in dem vorbestimmten Installationszustand entfernt sind, während eine Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks geändert wird, umfasst.
Maschinenlernverfahren nach Anspruch 3, wobei das Lernen der Installationsreihenfolge des Werkstücks Lernen einer Vielzahl von Installationsreihenfolgen und Lernen von Prioritäten der Vielzahl von Installationsreihenfolgen auf Grundlage des Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks umfasst.
Maschinenlernverfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 4, wobei das Lernen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks Wiederholen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks durch die Hand, bis alle oder mindestens eines, jedoch nicht alle, der Werkstücke in dem vorbestimmten Installationszustand entfernt sind, in einem Zustand, in dem ein Teil einer Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks festgelegt wurde, umfasst.
Maschinenlernverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, ferner umfassend: Lernen einer Halteposition des durch die Hand gehaltenen Werkstücks auf Grundlage des Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks.
Maschinenlernverfahren nach Anspruch 6, wobei das Lernen der Halteposition des Werkstücks Lernen der Halteposition des Werkstücks unter Berücksichtigung einer Einschränkungsbedingung, die einen Halteverbotsabschnitt des Werkstücks und/oder ein Hindernis in einem Nahbereich des Werkstücks umfasst, umfasst.
Maschinenlernverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, ferner umfassend: Benachrichtigen eines Nutzers über eine Überprüfung der Hand und/oder einer Einspannpalette, auf der das Werkstück installiert ist, auf Grundlage einer Erfolgswahrscheinlichkeit der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks.
Maschinenlernverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, wobei das Lernen der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks Lernen einer Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens einer Vielzahl von Typen der Werkstücke durch die Hand umfasst.
Robotersystem, aufweisend: einen Roboter, der eine Hand aufweist, um ein Werkstück aus einem Behälter zu entnehmen, der eine Vielzahl der Werkstücke enthält, die lose gestapelt sind, und das Werkstück derart zu installieren, dass sich das Werkstück in einem vorbestimmten Installationszustand befindet; eine Maschinenlernvorrichtung, die konfiguriert ist, eine Aktion des Roboters zu lernen; und einen Controller, der konfiguriert oder programmiert ist, die Aktion des Roboters auf Grundlage eines Lernergebnisses der Maschinenlernvorrichtung zu steuern; wobei die Maschinenlernvorrichtung konfiguriert ist, eine Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks in dem vorbestimmten Installationszustand durch die Hand nach Vollendung der Installation zu lernen und eine Installationsreihenfolge des Werkstücks auf Grundlage eines Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks zu lernen.
Robotersystem nach Anspruch 10, wobei die Maschinenlernvorrichtung konfiguriert ist, eine Halteposition des durch die Hand gehaltenen Werkstücks auf Grundlage des Lernergebnisses der Aktion in umgekehrter Reihenfolge des Entfernens des Werkstücks zu lernen.
Robotersystem nach Anspruch 11, wobei die Maschinenlernvorrichtung konfiguriert ist, die Halteposition des Werkstücks auszuwählen, die es dem Werkstück ermöglicht, aus dem Behälter entnommen zu werden, und es dem Werkstück ermöglicht, installiert zu werden.
Robotersystem nach Anspruch 12, wobei die Maschinenlernvorrichtung konfiguriert ist, die Halteposition des Werkstücks, die es dem Werkstück ermöglicht, aus dem Behälter entnommen zu werden, auf Grundlage einer Erfolgswahrscheinlichkeit des Entnehmens des Werkstücks zu extrahieren und die Halteposition des Werkstücks, die es dem Werkstück ermöglicht, installiert zu werden, auf Grundlage einer Erfolgswahrscheinlichkeit des Installierens des Werkstücks zu extrahieren.