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작업 솜씨를 학습하는 방법 및 이를 이용한 로봇

  • 기술번호 : KST2014059790
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 작업 솜씨를 학습하는 방법 및 이를 이용한 로봇에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 작업 솜씨를 학습하는 방법은, 적어도 하나 이상의 프로세서를 구비한 학습 엔진에 의해 운동학 교시를 통해 주어진 임무에 대한 학습 데이터를 입력받고, 가우시안 혼합 모델을 이용하여 학습 데이터를 인코딩함으로써 학습 데이터를 기하학적으로 해석한 확률 정보로 모델링하며, 모델링된 확률 정보를 변환 행렬과 결합하여 주어진 임무에 대해 변형된 작업 솜씨를 생성한다.
Int. CL B25J 9/22 (2006.01) B25J 9/16 (2006.01)
CPC B25J 9/0081(2013.01) B25J 9/0081(2013.01) B25J 9/0081(2013.01) B25J 9/0081(2013.01) B25J 9/0081(2013.01)
출원번호/일자 1020110133798 (2011.12.13)
출원인 한양대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1329640-0000 (2013.11.08)
공개번호/일자 10-2013-0067345 (2013.06.24) 문서열기
공고번호/일자 (20131114) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2011.12.13)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 서일홍 대한민국 서울특별시 성동구
2 이상형 대한민국 서울특별시 성동구
3 황재평 대한민국 서울특별시 성동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인충현 대한민국 서울특별시 서초구 동산로 **, *층(양재동, 베델회관)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 서울특별시 성동구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2011.12.13 수리 (Accepted) 1-1-2011-0989928-90
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2013.02.25 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2013.04.08 수리 (Accepted) 9-1-2013-0024420-19
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2013.04.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0278449-60
5 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2013.06.24 수리 (Accepted) 1-1-2013-0559111-66
6 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2013.07.23 수리 (Accepted) 1-1-2013-0662418-61
7 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2013.08.23 수리 (Accepted) 1-1-2013-0766816-35
8 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2013.09.23 수리 (Accepted) 1-1-2013-0854683-46
9 지정기간연장관련안내서
Notification for Extension of Designated Period		 2013.09.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2013-0115761-14
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2013.10.24 수리 (Accepted) 1-1-2013-0962464-10
11 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2013.10.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2013-0962492-88
12 등록결정서
Decision to grant		 2013.10.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0752640-71
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.06.05 수리 (Accepted) 4-1-2014-5068294-39
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.02.16 수리 (Accepted) 4-1-2015-5022074-70
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.05 수리 (Accepted) 4-1-2019-5155816-75
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.06 수리 (Accepted) 4-1-2019-5156285-09
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
프로세서(processor)를 구비한 학습 엔진(learning engine)이 작업 솜씨를 학습하는 방법에 있어서,상기 학습 엔진이 운동학 교시를 통해 주어진 임무에 대한 학습 데이터를 입력받는 단계;상기 학습 엔진이 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model, GMM)을 이용하여 상기 입력된 학습 데이터를 인코딩함으로써 상기 학습 데이터를 기하학적으로 해석한 확률 정보로 모델링하는 단계; 및상기 학습 엔진이 상기 모델링된 확률 정보를 변환 행렬과 결합하여 상기 주어진 임무에 대해 변형된 작업 솜씨를 생성하는 단계;를 포함하되,상기 변환 행렬은 상기 주어진 임무에 대응하여 모델링된 작업 솜씨를 구성하는 개별 요소들을 기하학적으로 변형할 수 있는 크기, 회전, 이동 중 하나 이상의 인자를 변화시키기 위해 설정되는 것을 특징으로 하는 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 변형된 작업 솜씨를 생성하는 단계는,상기 설정된 변환 행렬을 이용하여 상기 모델링된 확률 정보의 기하학적 정보인 혼합 요소의 평균과 분산을 변환함으로써 변형된 작업 솜씨를 생성하는 단계를 포함하는 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 변환 행렬은, 상기 모델링된 확률 정보의 좌표의 크기를 변화시키는 크기 행렬(scaling matrix)인 것을 특징으로 하는 방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 변환 행렬은, 상기 모델링된 확률 정보의 좌표를 회전시키는 회전 행렬(rotation matrix)인 것을 특징으로 하는 방법
5 5
제 1 항에 있어서,상기 학습 엔진이 가우시안 혼합 회귀를 이용하여 상기 변형된 작업 솜씨를 일반화함으로써 상기 주어진 임무에 대한 경로를 생성하는 단계;를 더 포함하는 방법
6 6
제 5 항에 있어서,상기 주어진 임무에 대해 실시간으로 변화가 발생한 경우, 변화된 목표 위치와 강성(stiffness)을 고려하여, 상기 학습 엔진이 상기 가우시안 혼합 회귀를 통해 생성된 경로로부터 적응적으로 상기 작업 솜씨의 경로를 재생성하는 단계;를 더 포함하는 방법
7 7
작업 솜씨를 학습하는 로봇(robot)에 있어서,물리적인 운동을 수행하여 주어진 임무를 달성할 수 있는 구동부; 및운동학 교시를 통해 상기 주어진 임무에 대한 학습 데이터를 상기 구동부로부터 입력받고, 가우시안 혼합 모델을 이용하여 상기 입력된 학습 데이터를 인코딩함으로써 상기 학습 데이터를 기하학적으로 해석한 확률 정보로 모델링하며, 상기 모델링된 확률 정보를 변환 행렬과 결합하여 상기 주어진 임무에 대해 변형된 작업 솜씨를 생성하는 학습 엔진;을 포함하되,상기 변환 행렬은 상기 주어진 임무에 대응하여 모델링된 작업 솜씨를 구성하는 개별 요소들을 기하학적으로 변형할 수 있는 크기, 회전, 이동 중 하나 이상의 인자를 변화시키기 위해 설정되는 것을 특징으로 하는 로봇
8 8
제 7 항에 있어서,상기 변환 행렬은, 상기 모델링된 확률 정보의 좌표의 크기를 변화시키는 크기 행렬(scaling matrix) 또는 상기 모델링된 확률 정보의 좌표를 회전시키는 회전 행렬(rotation matrix) 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 로봇
9 9
제 7 항에 있어서,상기 학습 엔진은, 가우시안 혼합 회귀를 이용하여 상기 변형된 작업 솜씨를 일반화함으로써 상기 주어진 임무에 대한 경로를 생성하는 것을 특징으로 하는 로봇
10 10
제 9 항에 있어서,상기 주어진 임무에 대해 실시간으로 변화가 발생한 경우, 상기 학습 엔진은, 변화된 목표 위치와 강성을 고려하여, 상기 가우시안 혼합 회귀를 통해 생성된 경로로부터 적응적으로 상기 작업 솜씨의 경로를 재생성하고,상기 구동부는, 상기 재생성된 경로에 기초하여 물리적인 운동을 수행함으로써 변화된 임무를 달성하는 것을 특징으로 하는 로봇
지정국 정보가 없습니다
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 KR101329642 KR 대한민국 FAMILY
2 US09070083 US 미국 FAMILY
3 US20130151442 US 미국 FAMILY

DOCDB 패밀리 정보

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DOCDB 패밀리 정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육과학기술부 교육과학기술부((재)한국연구재단) 원천기술개발사업(글로벌프론티어연구개발사업) 생체모방 진화형 학습지능 아키텍쳐 및 Task Skill 학습지능 기술 개발