JPH05265548A - Environment learning method for mobile robot - Google Patents
Environment learning method for mobile robotInfo
- Publication number
- JPH05265548A JPH05265548A JP4066317A JP6631792A JPH05265548A JP H05265548 A JPH05265548 A JP H05265548A JP 4066317 A JP4066317 A JP 4066317A JP 6631792 A JP6631792 A JP 6631792A JP H05265548 A JPH05265548 A JP H05265548A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- robot
- movement
- information
- environment
- place
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 9
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 5
- 239000012530 fluid Substances 0.000 abstract 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Feedback Control In General (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
Description
【0001】[0001]
【発明の利用分野】本発明は、移動能力を有するロボッ
トが、そのロボットが行動する領域を含む環境に関する
情報を学習する学習方式に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a learning system for a robot having a moving ability to learn information about an environment including a region where the robot moves.
【0002】[0002]
【従来の技術】まず、ロボットについて説明する。本明
細書においてロボットとは、特種な入力装置と特種な出
力装置を備えた計算機のことを指す。ここに特種な入力
装置とは、例えばテレビカメラやソナーセンサなどのよ
うに、計算機の周囲の状況を検出する機能を有する入力
装置のことである。また、特種な出力装置は、例えば電
気モータによって駆動されるマニピュレータや車輪な
ど、計算機の外部にある物体に対して物理的な作用をお
よぼすことができる出力装置のことである。さらに計算
機の主要な構成要素のひとつである記憶装置には、前記
の入力装置と出力装置を用いて一連の特種な動作をロボ
ットが自動的に行なうことを可能にするプログラムが記
憶されているものとする。ここに一連の特殊な動作と
は、任意のタスクが与えられた時点からそのタスクを達
成する時点までにロボットが行なう一連の動作のすべて
を指す。(タスクについては後に説明する。)また、以
上に説明したロボットのうち、すくなくとも出力装置と
して電気モータなどによって駆動される車輪またはキャ
タピラを備え、これによって移動することが可能なロボ
ットのことを、特に移動ロボットと呼ぶ。以後の記述に
おいては、ロボットとは常に移動ロボットのことを指す
ものとする。2. Description of the Related Art First, a robot will be described. In this specification, a robot refers to a computer including a special input device and a special output device. Here, the special input device is an input device having a function of detecting a situation around the computer, such as a television camera or a sonar sensor. The special output device is an output device that can exert a physical action on an object outside the computer, such as a manipulator or a wheel driven by an electric motor. Further, a storage device, which is one of the main components of the computer, stores a program that enables the robot to automatically perform a series of special operations using the input device and the output device. And Here, the series of special operations refers to all of the series of operations performed by the robot from the time when a given task is given to the time when the task is achieved. (Tasks will be described later.) In addition, among the robots described above, a robot equipped with at least wheels or tracks driven by an electric motor or the like as an output device and capable of moving by this is particularly It is called a mobile robot. In the following description, the robot is always a mobile robot.
【0003】多くの場合、ロボットにはある特定の作業
目標が与えられる。例えば工業用ロボットの場合、その
オペレータは、A地点からB地点まで部品Cを移動する
ことなどをロボットに対して指示する。このような、ロ
ボットに与えられた作業目標のことをタスクと呼ぶ。な
お、ロボットにタスクを与えるとは、ロボットを擬人化
した表現であり、ロボットのオペレータが実際に行なう
操作を正しく表わしたものではない。しかし以後は簡単
のため、このようにロボットを擬人化した表現を用いる
ことにする。例えばロボットの記憶装置に記憶されてい
る情報のことをロボットの知識と呼び、ロボットが入力
装置から入力された新たな情報にもとづいて知識を増大
させることを、ロボットが学習すると称する。Robots are often given certain work goals. For example, in the case of an industrial robot, the operator instructs the robot to move the part C from the point A to the point B. Such a work target given to the robot is called a task. It should be noted that giving a task to a robot is an anthropomorphic expression of the robot, and does not correctly represent the operation actually performed by the robot operator. However, for the sake of simplicity, we will use the anthropomorphic representation of the robot in this way. For example, the information stored in the storage device of the robot is called the knowledge of the robot, and the robot learning is to increase the knowledge based on new information input from the input device.
【0004】さて、タスクの中には、そのタスクを直接
達成することが困難であり、副次的な作業を段階的に実
行することによってのみ達成することが可能になるもの
がある。このようなタスクが与えられたとき、必要とな
る副次的な作業やその作業手順を自ら案出して実行する
ロボットを、特に知能ロボットと言われている。知能ロ
ボットは、例えば工場の中において距離が隔たった2地
点間を移動して部品を運搬する作業などに必要である。
工場内には種々の障害物が存在するので、多くの場合、
ロボットがこの2地点間を直線的に移動することは不可
能である。したがってこのようなタスクが与えられた場
合、ロボットは移動に先だってまず工場内に存在する障
害物に関する知識を基にして出発点と目標点を結ぶ複数
の移動経路を案出し、それらのうち最短のものを特定
し、さらにその最短経路に沿って移動する行動手順を案
出しなければならない。この場合、知能ロボットが移動
経路を案出する過程において重要なものは、工場内の障
害物に関する知識である。Now, some tasks are difficult to achieve directly, and can be achieved only by executing secondary work stepwise. A robot that, when given such a task, devises and executes the necessary secondary work and its work procedure is called an intelligent robot. The intelligent robot is necessary for, for example, a task of moving a part between two points separated by a distance in a factory to carry a part.
Since there are various obstacles in the factory, in many cases,
It is impossible for a robot to move linearly between these two points. Therefore, when such a task is given, the robot first devises a plurality of moving routes connecting the starting point and the target point based on the knowledge of obstacles existing in the factory, and selects the shortest of them. We have to identify the thing and devise an action procedure to move along the shortest path. In this case, what is important in the process of the intelligent robot devising a moving route is knowledge about obstacles in the factory.
【0005】このように、移動能力を持つ知能ロボット
が、その移動能力が要求されるタスクを達成しようとす
る場合、周囲に存在する障害物などに関する知識をあら
かじめ有している必要がある。多くの場合、ロボットを
とりまく環境は時間と共に変化する。したがって、この
環境に関する知識はロボット自身が自ら周囲を探索して
適宜収集することが望ましい。ロボットが、それをとり
まく環境に関する情報を自ら収集することを、ロボット
の環境学習と呼ぶ。また、以下ロボットとは知能ロボッ
トを言う。As described above, when an intelligent robot having a moving ability tries to accomplish a task requiring the moving ability, it is necessary to have knowledge about obstacles existing in the surroundings in advance. In many cases, the environment surrounding a robot changes over time. Therefore, it is desirable that the robot itself collects knowledge about this environment by searching its surroundings and appropriately. Collecting information about the environment surrounding a robot by itself is called robot environment learning. Further, the robot is an intelligent robot hereinafter.
【0006】ロボットの環境学習を実現する従来の方法
は、テレビカメラなどのセンサーをロボットが備え、局
所的な環境に関する情報をこれによって収集し、これら
の局所的な情報を統合して全体的な環境に関する知識を
得るものであった。In the conventional method for realizing the environment learning of the robot, the robot is equipped with a sensor such as a television camera and the information about the local environment is collected by the robot, and these local information are integrated to obtain the whole environment. It was about getting knowledge about the environment.
【0007】[0007]
【発明が解決しようとする課題】上述した従来の移動ロ
ボットの環境学習方法は、局所的な環境どうしの相対的
な位置関係を正確に知ることが困難である点に問題があ
る。例えば車輪によって移動するロボットの場合、その
車輪の直径および回転数をもとにしてロボットの移動距
離および移動方向を決定し、これによって局所的な情報
どうしの統合をはかる方法があるがこの方法によれば、
ロボットが長距離の移動を行なった場合、車輪の直径の
不正確さから生ずる誤差が累積するので、全体的な環境
に対する正しい知識を得ることは困難である。The above-described conventional environment learning method for a mobile robot has a problem in that it is difficult to accurately know the relative positional relationship between local environments. For example, in the case of a robot that moves by wheels, there is a method to determine the moving distance and moving direction of the robot based on the diameter and the number of rotations of the wheel, and to integrate local information by this method. According to
When the robot travels a long distance, it is difficult to obtain correct knowledge about the entire environment, because the errors resulting from the inaccuracies in the wheel diameters accumulate.
【0008】以上の点、すなわち局所的な環境に関する
情報は正しく得られるが、それらを統合して全体的な環
境に関する正確な知識を構成することが困難であり、こ
れがロボットの環境学習における従来方式の問題点であ
る。Although the above point, that is, the information about the local environment can be obtained correctly, it is difficult to integrate them to form accurate knowledge about the entire environment. This is a conventional method for environment learning of a robot. Is the problem.
【0009】本発明の目的は、ロボットが、環境学習に
おいて得られる局所的な環境に関する情報を正しく統合
して、全体的な環境に関する正確な知識を構成するロボ
ットの環境学習方法を提供することにある。It is an object of the present invention to provide an environment learning method for a robot, in which the robot correctly integrates information about the local environment obtained in environment learning to form accurate knowledge about the entire environment. is there.
【0010】[0010]
【課題を解決するための手段】本発明の移動ロボットの
環境学習方法は、方向選択可能な移動能力と、周囲の状
況を検出するセンサーを有し、相互に通信の送受を可能
とする少なくとも第1と第2のロボットを含む複数のロ
ボットを相互の視野内の位置に配置するステップと、第
1のロボットが、移動する第2のロボットの移動距離を
測定して該測定値を含む移動情報を第2のロボットに通
知し、第2のロボットは記憶した移動前の位置の周囲の
環境情報に第1のロボットから受信した移動情報を加え
て移動環境情報として記憶するステップと、第2のロボ
ットが、移動する第1のロボットの移動情報を測定して
該測定値を第1のロボットに通知し、第1のロボットは
記憶した移動前の位置の周囲の環境情報に、第2のロボ
ットから受信した移動距離を含む移動情報を加え、第2
のロボットの移動前の位置との相対位置関係を含んだ移
動環境情報として記憶するステップを相互に行なう。An environment learning method for a mobile robot according to the present invention has at least a moving ability capable of selecting a direction and a sensor for detecting a surrounding situation, and at least enables communication between the two. Arranging a plurality of robots including the first and second robots in positions within mutual fields of view, and the first robot measures movement distance of the second robot that moves and movement information including the measurement values. To the second robot, the second robot adds the movement information received from the first robot to the stored environment information around the position before the movement, and stores the movement environment information. The robot measures the movement information of the moving first robot and notifies the measurement value to the first robot, and the first robot uses the stored environment information around the position before the movement as the second robot. Received from Movement information including a motion distance added, second
The steps of storing as moving environment information including the relative positional relationship with the position of the robot before movement are mutually performed.
【0011】[0011]
【作用】第1のロボットが第2のロボットの移動方向と
移動距離を含む移動情報を三角測量等により正確に測定
して第2のロボットに通知し、第2のロボットは記憶し
た移動前の位置の周囲の環境情報と受信した移動情報を
加えて記憶し、その後第2のロボットが、第1のロボッ
トにその移動情報を通知するので、第1のロボットは移
動前の位置の周囲の環境情報と受信した移動情報とを加
え、第2のロボットの移動前の位置との相対位置関係を
含んだ全体的に統合された移動環境情報を構成する。The first robot accurately measures the movement information including the movement direction and the movement distance of the second robot by triangulation or the like and notifies the second robot of the movement information stored in the second robot. The environment information around the position and the received movement information are added and stored, and then the second robot notifies the first robot of the movement information. The information and the received movement information are added to form totally integrated movement environment information including a relative positional relationship with the position of the second robot before movement.
【0012】[0012]
【実施例】次に、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。Embodiments of the present invention will now be described with reference to the drawings.
【0013】図1は本発明のロボットの環境学習方法が
適用されたロボットの一実施例のブロック図である。FIG. 1 is a block diagram of an embodiment of a robot to which the robot environment learning method of the present invention is applied.
【0014】このロボットは、テレビカメラ1と、その
支持台2と、計算機3と、無線通信装置4と、車輪5
と、車輪5の駆動機構6とフレーム7と、信号ケーブル
8,9,10からなる。テレビカメラ1は支持台2に任
意の方向に向けられるように設置されている。無線通信
機4は、他のロボットと情報の交信を行なう。車輪5は
フレーム7に固定され、計算機3が指示する任意の方向
に駆動機構6によって、当該ロボットを移動する。信号
ケーブル8は、計算機3の撮影指示をテレビカメラ1に
伝え、テレビカメラ1が生成した画像信号、およびテレ
ビカメラ1の回動方向と角度とを計算機3に伝達する信
号路である。信号ケーブル9は計算機3と無線通信機4
との信号路である。信号ケーブル10は計算機3が出力
する移動情報を駆動機構6に伝達する信号路である。計
算機3は記憶装置を含み、当該移動ロボットの動作を実
現するプログラムが格納されており、該プログラムによ
りテレビカメラ1、無線通信機4、駆動機構6を制御す
る。This robot includes a television camera 1, a support base 2 thereof, a computer 3, a wireless communication device 4, and wheels 5.
And a drive mechanism 6 for the wheel 5, a frame 7, and signal cables 8, 9, 10. The TV camera 1 is installed on the support base 2 so as to be oriented in an arbitrary direction. The wireless communication device 4 communicates information with other robots. The wheels 5 are fixed to a frame 7, and the drive mechanism 6 moves the robot in an arbitrary direction designated by the computer 3. The signal cable 8 is a signal path for transmitting a shooting instruction of the computer 3 to the television camera 1, and transmitting the image signal generated by the television camera 1 and the rotation direction and angle of the television camera 1 to the computer 3. The signal cable 9 is used for the computer 3 and the wireless communication device 4.
It is a signal path to and. The signal cable 10 is a signal path for transmitting the movement information output by the computer 3 to the drive mechanism 6. The computer 3 includes a storage device, and stores a program that realizes the operation of the mobile robot, and controls the television camera 1, the wireless communication device 4, and the drive mechanism 6 by the program.
【0015】次に、本実施例の動作について説明する。Next, the operation of this embodiment will be described.
【0016】図2は図1に示すロボット2台を用いて移
動距離を測定するときの位置関係を示す図、図3は図1
に示すロボットの環境学習時の位置関係を示す図であ
る。FIG. 2 is a diagram showing a positional relationship when the moving distance is measured using the two robots shown in FIG. 1, and FIG. 3 is shown in FIG.
It is a figure which shows the positional relationship at the time of environment learning of the robot shown in FIG.
【0017】まず、移動距離の測定について説明する。First, the measurement of the moving distance will be described.
【0018】ロボットAが場所11から12へ移動する
間、ロボットBは場所13に静止している。ロボットB
は、ロボットAが移動を始める前にまず場所13と11
との間の距離19をテレビカメラ1により、カメラ位置
のシフトまたは2台のカメラで三角測量によって計測す
る。次に、同様にしてロボットAの移動後の場所12と
場所13との距離20を計測し、併せて角度21を測定
してロボットAの移動距離22を算出する。Robot B remains stationary at location 13 while robot A moves from location 11 to location 12. Robot B
Before the robot A starts to move, the places 13 and 11 are
The distance 19 between and is measured by shifting the camera position by the TV camera 1 or by triangulation with two cameras. Next, similarly, the distance 20 between the place 12 and the place 13 after the movement of the robot A is measured, and the angle 21 is also measured to calculate the movement distance 22 of the robot A.
【0019】次に、図3に示すロボットAおよびBによ
る環境学習方法について説明する。ロボットAは移動前
に部屋29の室内環境を観測し、障害物の位置等の環境
情報を学習する。その後、ロボットAは場所16へ移動
する。この間ロボットBは場所17に停止しており、ロ
ボットAの場所15と場所16を計測してその距離を算
出し、その値をロボットAに通知する。ロボットAは、
ロボットBから受信した移動情報と、場所15において
収集した部屋29に関する環境情報を基にして場所16
およびロボットBの場所17の相対的な位置を認識す
る。Next, an environment learning method by the robots A and B shown in FIG. 3 will be described. The robot A observes the indoor environment of the room 29 before moving and learns environmental information such as the position of obstacles. Then, the robot A moves to the place 16. During this time, the robot B is stopped at the location 17, the locations 15 and 16 of the robot A are measured, the distances are calculated, and the value is notified to the robot A. Robot A
Based on the movement information received from the robot B and the environmental information about the room 29 collected at the location 15, the location 16
And the relative position of robot B's location 17 is recognized.
【0020】次に、ロボットBは場所17においてロボ
ットAの移動情報通知後、場所18へ移動する。ロボッ
トAは、この間場所16に位置し、場所17と18にお
けるロボットBを観測する。この観測結果と、場所16
および17の位置に関する情報を基にしてロボットAは
場所18の部屋29に対する相対的な位置を算出し、部
屋29に関する環境情報とともにロボットBに通知す
る。ロボットBは部屋30において室内の環境を観測
し、その観測結果とロボットAから受信した情報を基に
して部屋29と30の相対的な位置関係を認識して記憶
する。以上の手順により、ロボットBは部屋29および
30の局所的環境情報を統合し、これらの部屋を含む移
動経路全体の環境情報を正しく学習することができる。Next, the robot B moves to the place 18 after notifying the movement information of the robot A at the place 17. Robot A is located at location 16 during this time and observes robot B at locations 17 and 18. This observation result and place 16
The robot A calculates the relative position of the place 18 with respect to the room 29 based on the information about the positions of 17 and 17, and notifies the robot B together with the environmental information about the room 29. The robot B observes the indoor environment in the room 30, and recognizes and stores the relative positional relationship between the rooms 29 and 30 based on the observation result and the information received from the robot A. Through the above procedure, the robot B can integrate the local environment information of the rooms 29 and 30 and correctly learn the environment information of the entire movement route including these rooms.
【0021】[0021]
【発明の効果】以上説明したように、本発明は、ロボッ
ト2台を用いて相互にそれぞれの移動距離を正確に測定
して通知し合うことにより、それぞれのロボットが、移
動経路全体の局所的環境情報を正確に統合して構成でき
る効果がある。As described above, according to the present invention, two robots are used to accurately measure and notify each other of their respective movement distances, so that each robot can locally detect the entire movement path. There is an effect that environmental information can be accurately integrated and configured.
【図1】本発明の移動ロボットの環境学習方法が適用さ
れた移動ロボットの一実施例のブロック図である。FIG. 1 is a block diagram of an embodiment of a mobile robot to which a mobile robot environment learning method of the present invention is applied.
【図2】図1に示す移動ロボット2台を用いて移動距離
を測定する時の位置関係を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a positional relationship when a moving distance is measured using the two mobile robots shown in FIG.
【図3】図1に示す移動ロボットの環境学習時の位置関
係を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing a positional relationship during environment learning of the mobile robot shown in FIG.
【符号の説明】 1 テレビカメラ 2 支持台 3 計算機 4 無線通信機 5 車輪 6 駆動機構 7 フレーム 8,9,10 信号ケーブル 11,12,13,14,15,16,17,18
場所 19,20,22,23 距離 21 角度 A,B ロボット[Explanation of Codes] 1 TV camera 2 Support base 3 Computer 4 Wireless communication device 5 Wheels 6 Drive mechanism 7 Frames 8, 9, 10 Signal cable 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18
Location 19, 20, 22, 23 Distance 21 Angle A, B Robot
Claims (1)
は、方向選択可能な移動能力と、周囲の状況を検出する
センサーを有し、相互に通信の送受を可能とする少なく
とも第1と第2のロボットを含む複数のロボットを相互
の視野内の位置に配置するステップと、 第1のロボットが、移動する第2のロボットの移動距離
を測定して該測定値を含む移動情報を第2のロボットに
通知し、第2のロボットは記憶した移動前の位置の周囲
の環境情報に第1のロボットから受信した移動情報を加
えて移動環境情報として記憶するステップと、 第2のロボットが、移動する第1のロボットの移動情報
を測定して該測定値を第1のロボットに通知し、第1の
ロボットは記憶した移動前の位置の周囲の環境情報に、
第2のロボットから受信した移動距離を含む移動情報を
加え、第2のロボットの移動前の位置との相対位置関係
を含んだ移動環境情報として記憶するステップを相互に
行なうことを特徴とする移動ロボットの環境学習方法。1. An environment learning method for a mobile robot according to the present invention has at least first and second communication capabilities capable of transmitting and receiving communication, having a direction-selectable movement ability and a sensor for detecting a surrounding condition. Locating a plurality of robots including other robots at positions within mutual fields of view, the first robot measures the movement distance of the second robot that moves, and the movement information including the measurement value is transmitted to the second robot. Notifying the robot, the second robot adds the movement information received from the first robot to the stored environment information around the position before the movement, and stores the movement environment information, and the second robot moves Measuring the movement information of the first robot, and notifying the measurement value to the first robot, and the first robot stores the environmental information around the position before movement stored therein,
A movement characterized by performing mutual steps of adding movement information including a movement distance received from the second robot and storing as movement environment information including a relative positional relationship with a position of the second robot before movement. Robot environment learning method.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP4066317A JPH05265548A (en) | 1992-03-24 | 1992-03-24 | Environment learning method for mobile robot |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP4066317A JPH05265548A (en) | 1992-03-24 | 1992-03-24 | Environment learning method for mobile robot |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH05265548A true JPH05265548A (en) | 1993-10-15 |
Family
ID=13312338
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP4066317A Pending JPH05265548A (en) | 1992-03-24 | 1992-03-24 | Environment learning method for mobile robot |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH05265548A (en) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06314124A (en) * | 1993-04-30 | 1994-11-08 | Shigeo Hirose | Self-running robot group system |
JPH1099558A (en) * | 1996-09-30 | 1998-04-21 | Sony Corp | Playing device and robot device |
JP2005271137A (en) * | 2004-03-24 | 2005-10-06 | Sony Corp | Robot device and control method thereof |
JP2007535765A (en) * | 2004-04-27 | 2007-12-06 | 本田技研工業株式会社 | Simultaneous positioning and mapping using multi-view feature descriptors |
JP2012256344A (en) * | 2012-08-06 | 2012-12-27 | Hitachi Industrial Equipment Systems Co Ltd | Robot system |
-
1992
- 1992-03-24 JP JP4066317A patent/JPH05265548A/en active Pending
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06314124A (en) * | 1993-04-30 | 1994-11-08 | Shigeo Hirose | Self-running robot group system |
JPH1099558A (en) * | 1996-09-30 | 1998-04-21 | Sony Corp | Playing device and robot device |
JP2005271137A (en) * | 2004-03-24 | 2005-10-06 | Sony Corp | Robot device and control method thereof |
JP2007535765A (en) * | 2004-04-27 | 2007-12-06 | 本田技研工業株式会社 | Simultaneous positioning and mapping using multi-view feature descriptors |
JP4644248B2 (en) * | 2004-04-27 | 2011-03-02 | 本田技研工業株式会社 | Simultaneous positioning and mapping using multi-view feature descriptors |
JP2012256344A (en) * | 2012-08-06 | 2012-12-27 | Hitachi Industrial Equipment Systems Co Ltd | Robot system |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105835059B (en) | Robot control system | |
US6194860B1 (en) | Mobile camera-space manipulation | |
KR100669250B1 (en) | System and method for real-time calculating location | |
US11633852B2 (en) | Computing device, machine learning method, and storage medium | |
JPH07281753A (en) | Moving robot | |
JP5169273B2 (en) | Mobile robot control device and mobile robot system | |
JP3401136B2 (en) | Plant equipment inspection system | |
CN112720443A (en) | Inspection robot and control device and inspection method thereof | |
JPH05265548A (en) | Environment learning method for mobile robot | |
CN114929436B (en) | System and method for controlling robot, electronic device, and computer-readable medium | |
JPH07129237A (en) | Method for recognizing in-environment position of mobile robot | |
JP3657854B2 (en) | Remote location observation equipment | |
CN209841055U (en) | Intelligent robot navigation device | |
JPH01289684A (en) | Autonomous approach control device of robot | |
WO2023089943A1 (en) | Management system, management method, and program | |
JP3198467B2 (en) | Sensor position and attitude path tracking control method | |
CN117032027B (en) | Visual control system, visual motion controller, storage medium, and control method thereof | |
JPH0351559B2 (en) | ||
US20230419546A1 (en) | Online camera calibration for a mobile robot | |
US20230419467A1 (en) | A mobile robot system for automated asset inspection | |
Gaspers et al. | Opening doors with a mobile manipulator without force-torque feedback | |
KR20230081256A (en) | Robot teaching device and robot teaching method using the same | |
JPH1115977A (en) | Method and device for measuring distance | |
Kravchenko et al. | Visual Monitoring of Swarms of Industrial Robots | |
JP2024120553A (en) | Information processing device, information processing method, and program |