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로봇을 위한 학습 방법

  • 기술번호 : KST2019014427
  • 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 로봇을 위한 심층 강화 학습 방법이 개시된다. 개시된 학습 방법은 로봇에서 촬영된 이미지 및 상기 로봇의 타겟 자세에 대한 평가 학습 결과에 기반하여, 상기 로봇의 현재 자세로부터 타겟 물체에 대한 상기 타겟 자세를 강화 학습하는 단계; 및 상기 이미지에 기반하여, 상기 타겟 자세를 강화 학습한 결과로부터 출력되는 상기 로봇의 행동에 대한 평가를 강화 학습하는 단계를 포함하며, 상기 타겟 자세를 학습하는 단계는 상기 이미지에 기반하여, 상기 타겟 물체의 위치에 대한 상기 로봇의 엔드 이펙터(end effector) 위치를 감독 학습한 결과를 이용하여, 상기 타겟 자세를 학습한다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020170183707 (2017.12.29)
출원인 한양대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0088093 (2019.07.26) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.12.29)
심사청구항수 3

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 서울특별시 강남구
2 박영빈 서울특별시 서초구
3 박창만 서울특별시 성동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 민영준 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로 ****, *층(도곡동, 차우빌딩)(맥스국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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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		 2017.12.29 수리 (Accepted) 1-1-2017-1309983-72
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.05 수리 (Accepted) 4-1-2019-5155816-75
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.06 수리 (Accepted) 4-1-2019-5156285-09
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.11.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0822882-06
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.12.11 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-1278188-43
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2019.12.11 수리 (Accepted) 1-1-2019-1278178-97
7 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2020.03.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0159739-24
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번호 청구항
1 1
로봇에서 촬영된 이미지 및 상기 로봇의 타겟 자세에 대한 평가 학습 결과에 기반하여, 상기 로봇의 현재 자세로부터 타겟 물체에 대한 상기 타겟 자세를 강화 학습하는 단계; 및상기 이미지에 기반하여, 상기 타겟 자세를 강화 학습한 결과로부터 출력되는 상기 로봇의 행동에 대한 평가를 강화 학습하는 단계를 포함하며,상기 타겟 자세를 학습하는 단계는상기 이미지에 기반하여, 상기 타겟 물체의 위치에 대한 상기 로봇의 엔드 이펙터(end effector) 위치를 감독 학습한 결과를 이용하여, 상기 타겟 자세를 학습하는로봇을 위한 학습 방법
2 2
제 1항에 있어서,상기 강화 학습하는 단계는컨벌루션 레이어를 이용하여 상기 이미지에 대한 특징값을 추출하며,상기 감독 학습 결과는상기 컨벌루션 레이어에 대한 파라미터를 포함하는로봇을 위한 학습 방법
3 3
제 1항에 있어서,상기 로봇은 복수의 관절을 포함하는 매니퓰레이터이며,상기 타겟 자세는상기 타겟 물체로부터 미리 설정된 거리 내에 상기 로봇의 엔드 이펙터가 위치하기 위한 상기 관절의 자세인로봇을 위한 학습 방법
4 4
제 3항에 있어서,상기 로봇의 행동은 상기 타겟 자세를 강화 학습한 결과로부터 출력되는 상기 관절의 자세인 로봇을 위한 학습 방법
5 5
로봇에서 촬영된 이미지 및 상기 로봇의 타겟 자세에 대한 평가 학습 결과에 기반하여, 상기 로봇의 현재 자세로부터 타겟 물체에 대한 상기 타겟 자세를 제1학습 주기로 강화 학습하는 단계; 및상기 이미지에 기반하여, 상기 타겟 자세를 강화 학습한 결과로부터 출력되는 상기 로봇의 행동에 대한 평가를 제2학습 주기로 강화 학습하는 단계를 포함하며,상기 제2학습 주기는 상기 제1학습 주기보다 짧은로봇을 위한 학습 방법
6 6
제 5항에 있어서,제2학습 주기는상기 제1학습 주기와 임계 주기 사이에서 결정되는로봇을 위한 학습 방법
7 7
제 5항에 있어서,상기 로봇은 복수의 관절을 포함하는 매니퓰레이터이며,상기 타겟 자세는상기 타겟 물체로부터 미리 설정된 거리 내에 상기 로봇의 엔드 이펙터가 위치하기 위한 상기 관절의 자세인로봇을 위한 학습 방법
8 8
제 7항에 있어서,상기 로봇의 행동은 상기 타겟 자세를 강화 학습한 결과로부터 출력되는 상기 관절의 자세인 로봇을 위한 학습 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 한양대학교 산학협력단 산업기술혁신사업 / 산업핵심기술개발사업 / 로봇산업융합핵심기술개발사업(RCMS) 심층신경망기반 역 강화학습에 의한 사용자의 의도를 90%이상 만족하는 테이블 정리정돈 로봇 매니퓰레이터의 조작 시스템 개발