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1. 发明授权

CN113165173B 机器人系统及其操作方法有权
公开(公告)号：CN113165173B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN201880099900.2
申请日：2018-10-01
申请人： ABB瑞士股份有限公司
发明人： F·戴 , R·基尔斯滕 , B·马蒂亚斯
IPC分类号： B25J9/16 , G05B19/418
摘要：提供了一种机器人系统（100），其包括：至少一个机器人（10）；配置成控制至少一个机器人（10）的操作的机器人控制器（16）以及具有至少一个机器人传感器（22）的机器人传感器系统（20），其中机器人传感器系统（20）耦合到机器人控制器（16）并且配置成检测机器人安全区（24）中的物体（18）的存在，该机器人安全区至少部分地环绕至少一个机器人（10）。机器人系统还包括用于供应至少一个机器人（10）的至少一个自动交通工具（30），其中至少一个交通工具（30）包括配置成检测交通工具安全区（36）中的物体（18）的存在的至少一个交通工具传感器（32），该交通工具安全区至少部分地环绕至少一个交通工具（30）。机器人控制器（16）配置成确定至少一个交通工具（30）进入到机器人安全区（24）中并且响应于确定至少一个交通工具（30）进入到机器人安全区中（24）来调整机器人安全区（24）的至少一部分。

2. 发明公开

CN111989194A 用于控制机器人臂的方法有权
公开(公告)号：CN111989194A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201880092486.2
申请日：2018-04-17
申请人： ABB瑞士股份有限公司
发明人： F·戴
IPC分类号： B25J9/16
摘要：一种用于在视觉上控制可在多个自由度上移位的机器人臂(1)的方法，机器人臂(1)承载至少一个可移位参考点(14)，该方法包括以下步骤：a)放置至少一个相机(2)，使得在由相机(2)输出的图像中包含目标点(13)，参考点(14)将放置于目标点(13)处；b)使机器人臂(1)移位，使得参考点(14)位于图像内；c)确定在图像中使参考点(14)连接到目标点(13)的向量(A')；d)选取(S1,S4)自由度中的一个，使机器人臂(1)在所述自由度上移动(S2,S5)预确定的标准距离(φaz,φbxy)，并且记录(S3,S6)由机器人臂(1)的移动造成的参考点(14)在图像内的标准位移(Daz,Dbxy)；e)至少重复进行步骤d)，直到向量(A')可分解(S9)成标准位移(Daz,Dbxy)与相关联的加权因子(Caz,Cbxy)的乘积的和；f)使机器人臂(1)移动(S9)与该和的标准位移相关联的标准距离(Caz*Daz+Cbxy*Dbxy)与加权因子的乘积。

3. 发明公开

CN112969557A 用于将机器学习应用于应用的方法和系统有权
公开(公告)号：CN112969557A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201880099492.0
申请日：2018-11-13
申请人： ABB瑞士股份有限公司
发明人： D·克莱韦尔 , F·戴 , M·迪克斯 , B·克莱佩尔 , A·M·科特里瓦拉 , P·罗德里格斯
IPC分类号： B25J9/16 , G05B13/02
摘要：一种将机器学习、特别是将基于参数的机器学习应用于应用的方法，包括下列步骤：a)由学习器(20)生成候选参数集合（PC）；b)基于候选参数集合（PC）在至少一个仿真应用(51，52)中执行程序(80)，并且基于程序(80)的执行的测量性能信息来提供候选参数的被测集合(PC1，PC2)的中间结果(R1，R2)；c)通过训练器(30)收集预定数量的中间结果(R1，R2)，并且基于候选参数(PC)与测量性能信息的组合来提供最终结果(R)；以及d）由所述学习器(20)基于最终结果(R)来生成新候选策略(P)，以用于通过未改变的程序（80）来执行。

4. 发明授权

CN112512754B 对工业机器人编程的方法有权
公开(公告)号：CN112512754B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN201880096597.0
申请日：2018-08-31
申请人： ABB瑞士股份有限公司
发明人： D·克勒韦尔 , F·戴
IPC分类号： B25J9/16 , G05B19/401
摘要：一种对工业机器人（1）编程的方法，所述机器人（1）具有机器人臂（2），所述机器人臂（4）具有安装到其上的端执行器（4），所述端执行器（4）由机器人控制单元（6）控制以操纵布置在所述机器人（1）的工作区（10）中的工件（8），其中，目标坐标（11）系与所述工作区（10）相关联，并且所述工作区（10）和所述工件（8）的图像（12）由图像捕获装置（14）取得并传送到具有人机界面（HMI）的计算装置（16）以生成用于控制所述机器人（1）的控制代码，所述控制代码传送到所述机器人控制单元（6），其中，捕获所述工作区（10）和要由所述机器人（1）操纵的所述工件（8）的图像（12），所述捕获的图像（12）被传输到所述计算装置（16）并显示在与所述计算装置（16）相关联的显示器（18）上，所述显示器（18）上显示的所述工件（8）被标记有所述显示器（18）上的标记‑对象（17），借助于所述人机界面（HMI）在与所述显示器（18）上的机器人命令相关联的至少两个后续操纵步骤的序列中操纵所述标记‑对象（17），其中，操纵步骤的所述序列包括所述标记‑对象（17）在用于在所述显示器（18）上显示所述标记‑对象的坐标系（19）中的位置（P1至P5），操纵步骤的所述序列中的所述标记‑对象（17）的所述位置（P1至P5）被转换成所述工件（8）在所述目标坐标系（11）中的位置（P1'至P5'），以及用于控制所述机器人（1）的控制代码是从所述转换后的位置（P1'至P5'）和相关联的机器人命令生成的，其特征在于以下步骤：测量位于所述工件上方的参考点（RP）与所述工件（8）上的第一测量位置（L1）之间的第一距离值（D1），测量所述参考点（RP）和所述工作区（10）上的第二测量位置（L2）之间的第二距离值（D2），将与所述工件（8）相关联的工件高度值（WH）确定为所测量的第一距离值（D1）与所述所测量的第二距离值（D2）之间的差，以及基于所述工件高度值（WH）来生成所述控制代码和相关联的机器人命令，以用于控制所述机器人（1）。

5. 发明公开

CN113453850A 用于机器人组装的系统和方法审中-实审
公开(公告)号：CN113453850A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201980093232.7
申请日：2019-02-27
申请人： ABB瑞士股份有限公司
发明人： F·戴
IPC分类号： B25J9/16 , G05B19/4097
摘要：一种用于机器人组装的方法，包括以下步骤：接收（S10）产品数据（Dp），所述产品数据（Dp）包括产品（60）的产品结构数据和/或产品几何数据，所述产品（60）具有待组装的至少一个组装零件（62）和基本组件（61）；分析（S20）所述产品数据（Dp），由此确定与用于产品（60）的组装的机器人（50）的功能相关的机器人功能（F）；生成（S30）包括取决于所确定的机器人功能和产品数据（Dp）的组装指令（I）的机器人程序（P）；以及执行（S40）所生成的机器人程序（P），由此识别和/或定位至少一个组装零件（62）并且组装产品（60）。

6. 发明公开

CN112512754A 对工业机器人编程的方法有权
公开(公告)号：CN112512754A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201880096597.0
申请日：2018-08-31
申请人： ABB瑞士股份有限公司
发明人： D·克勒韦尔 , F·戴
IPC分类号： B25J9/16 , G05B19/401
摘要：一种对工业机器人（1）编程的方法，所述机器人（1）具有机器人臂（2），所述机器人臂（4）具有安装到其上的端执行器（4），所述端执行器（4）由机器人控制单元（6）控制以操纵布置在所述机器人（1）的工作区（10）中的工件（8），其中，目标坐标（11）系与所述工作区（10）相关联，并且所述工作区（10）和所述工件（8）的图像（12）由图像捕获装置（14）取得并传送到具有人机界面（HMI）的计算装置（16）以生成用于控制所述机器人（1）的控制代码，所述控制代码传送到所述机器人控制单元（6），其中，捕获所述工作区（10）和要由所述机器人（1）操纵的所述工件（8）的图像（12），所述捕获的图像（12）被传输到所述计算装置（16）并显示在与所述计算装置（16）相关联的显示器（18）上，所述显示器（18）上显示的所述工件（8）被标记有所述显示器（18）上的标记‑对象（17），借助于所述人机界面（HMI）在与所述显示器（18）上的机器人命令相关联的至少两个后续操纵步骤的序列中操纵所述标记‑对象（17），其中，操纵步骤的所述序列包括所述标记‑对象（17）在用于在所述显示器（18）上显示所述标记‑对象的坐标系（19）中的位置（P1至P5），操纵步骤的所述序列中的所述标记‑对象（17）的所述位置（P1至P5）被转换成所述工件（8）在所述目标坐标系（11）中的位置（P1'至P5'），以及用于控制所述机器人（1）的控制代码是从所述转换后的位置（P1'至P5'）和相关联的机器人命令生成的，其特征在于以下步骤：测量位于所述工件上方的参考点（RP）与所述工件（8）上的第一测量位置（L1）之间的第一距离值（D1），测量所述参考点（RP）和所述工作区（10）上的第二测量位置（L2）之间的第二距离值（D2），将与所述工件（8）相关联的工件高度值（WH）确定为所测量的第一距离值（D1）与所述所测量的第二距离值（D2）之间的差，以及基于所述工件高度值（WH）来生成所述控制代码和相关联的机器人命令，以用于控制所述机器人（1）。

7. 发明授权

CN112969557B 用于将机器学习应用于应用的方法和系统有权
公开(公告)号：CN112969557B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN201880099492.0
申请日：2018-11-13
申请人： ABB瑞士股份有限公司
发明人： D·克莱韦尔 , F·戴 , M·迪克斯 , B·克莱佩尔 , A·M·科特里瓦拉 , P·罗德里格斯
IPC分类号： B25J9/16 , G05B13/02
摘要：一种将机器学习、特别是将基于参数的机器学习应用于应用的方法，包括下列步骤：a)由学习器(20)生成候选参数集合（PC）；b)基于候选参数集合（PC）在至少一个仿真应用(51，52)中执行程序(80)，并且基于程序(80)的执行的测量性能信息来提供候选参数的被测集合(PC1，PC2)的中间结果(R1，R2)；c)通过训练器(30)收集预定数量的中间结果(R1，R2)，并且基于候选参数(PC)与测量性能信息的组合来提供最终结果(R)；以及d）由所述学习器(20)基于最终结果(R)来生成新候选策略(P)，以用于通过未改变的程序（80）来执行。

8. 发明授权

CN111989194B 用于控制机器人臂的方法有权
公开(公告)号：CN111989194B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN201880092486.2
申请日：2018-04-17
申请人： ABB瑞士股份有限公司
发明人： F·戴
IPC分类号： B25J9/16
摘要：一种用于在视觉上控制可在多个自由度上移位的机器人臂(1)的方法，机器人臂(1)承载至少一个可移位参考点(14)，该方法包括以下步骤：a)放置至少一个相机(2)，使得在由相机(2)输出的图像中包含目标点(13)，参考点(14)将放置于目标点(13)处；b)使机器人臂(1)移位，使得参考点(14)位于图像内；c)确定在图像中使参考点(14)连接到目标点(13)的向量(A')；d)选取(S1,S4)自由度中的一个，使机器人臂(1)在所述自由度上移动(S2,S5)预确定的标准距离(φ

9. 发明公开

CN113165173A 机器人系统的安全操作有权
公开(公告)号：CN113165173A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201880099900.2
申请日：2018-10-01
申请人： ABB瑞士股份有限公司
发明人： F·戴 , R·基尔斯滕 , B·马蒂亚斯
IPC分类号： B25J9/16 , G05B19/418
摘要：提供了一种机器人系统（100），其包括：至少一个机器人（10）；配置成控制至少一个机器人（10）的操作的机器人控制器（16）以及具有至少一个机器人传感器（22）的机器人传感器系统（20），其中机器人传感器系统（20）耦合到机器人控制器（16）并且配置成检测机器人安全区（24）中的物体（18）的存在，该机器人安全区至少部分地环绕至少一个机器人（10）。机器人系统还包括用于供应至少一个机器人（10）的至少一个自动交通工具（30），其中至少一个交通工具（30）包括配置成检测交通工具安全区（36）中的物体（18）的存在的至少一个交通工具传感器（32），该交通工具安全区至少部分地环绕至少一个交通工具（30）。机器人控制器（16）配置成确定至少一个交通工具（30）进入到机器人安全区（24）中并且响应于确定至少一个交通工具（30）进入到机器人安全区中（24）来调整机器人安全区（24）的至少一部分。

10. 发明公开

CN113039494A 用于将机器学习应用于应用的方法和系统审中-实审
公开(公告)号：CN113039494A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201880099493.5
申请日：2018-12-10
申请人： ABB瑞士股份有限公司
发明人： D·克莱韦尔 , F·戴 , M·迪克斯 , B·克莱佩尔 , A·M·科特里瓦拉 , P·罗德里格斯
IPC分类号： G05B13/02 , G05B17/02 , B25J9/16 , G06N3/00
摘要：一种用于将机器学习，特别是将基于状态的机器学习应用于应用的方法，包括下列步骤：a)由学习器(20)生成候选策略(P)；b)基于候选参数集合(PC1，PC2)在至少一个仿真应用(51，52)中执行程序(80)，所述候选参数集合(PC1，PC2)基于候选策略(P)和所述仿真应用(51，52)的状态(S)来提供，程序的执行基于程序(80)的执行的测量性能信息来提供候选参数的被测集合(PC1，PC2)的中间结果(R1，R2)；c)通过训练器(30)收集预定数量的中间结果(R1，R2)，并且基于候选参数(PC)和/或状态(S)与测量性能信息的组合来提供最终结果(R)；以及d）由所述学习器(20)基于最终结果(R)来生成新候选策略(P)。

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