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摘要：公开了用于控制由机器人系统进行的物体拾取和放置的方法、系统和软件。该方法包括为物体分配机器学习模型的机器学习训练数据。机器学习训练数据包括分配给以多个不同物体姿势定位的物体的多个已知抓取位置标签。该方法包括在机器人系统的工作空间中提供物体。对于工作空间中处于多个不同物体姿势中的第一姿势的物体，该方法包括：在物体上映射第一候选抓取位置；针对物体上的第一候选抓取位置执行机器人运动；并且根据至少一个预定性能标准评估针对第一候选抓取位置的执行的结果。
主权项：1.一种用于控制由机器人系统进行的物体拾取和放置的方法，所述机器人系统包括：与存储器设备通信的处理器、与所述处理器通信的机械臂、以及可操作地耦合到所述机械臂并且与所述处理器通信的物体夹具设备，所述方法包括：a由所述处理器为物体分配并且在所述存储器设备中存储机器学习模型的机器学习训练数据，其中所述机器学习训练数据包括分配给以多个不同物体姿势定位的所述物体的多个已知抓取位置标签；b在所述机器人系统的工作空间中提供所述物体；c对于所述工作空间中处于所述多个不同物体姿势中的第一姿势的所述物体：i由所述处理器在所述物体上映射第一候选抓取位置；ii由所述机械臂和所述物体夹具设备针对所述物体上的所述第一候选抓取位置执行机器人运动；以及iii由所述处理器根据至少一个预定性能标准来评估针对所述第一候选抓取位置的所述执行的结果，所述至少一个预定性能标准基于由以下中的一项或多项提供的信号：多自由度力扭矩传感器、相机、多自由度惯性测量传感器、方向运动传感器、旋转运动传感器、或触觉传感器，使得所述信号包括所述物体相对于所述物体夹具设备的静态和或动态状态的测量值以及所述物体的已知抓取位置的测量值。
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百度查询： ABB瑞士股份有限公司 用于在训练和运行时环境中控制机器人物体拾取和放置的基于机器学习的系统和方法
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