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학습을 이용한 로봇의 충돌 감지 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2020014652
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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, 충돌이 없는 상태에 대한 반복 학습에 기초하여, 로봇에서 측정가능한 물리적 특성값에 기초하여 추출되는 충돌 판단 기준값으로서, 소정 시간 간격 동안의 시계열 데이터로 제1 예측 데이터를 생성하는 예측부; 로봇에서 측정가능한 물리적 특성값에 기초하여 추출되는 충돌 판단 기준값으로서, 상기 소정 시간 간격 동안의 시계열 데이터로 제1 입력 데이터를 생성하는 입력부; 상기 소정 시간 간격 동안의 상기 제1 입력 데이터와 상기 제1 예측 데이터를 비교하여 충돌이 없는 상태인지 여부를 결정하는 충돌감지부; 및 상기 제1 입력 데이터와 상기 제1 예측 데이터에 기초하여, 상기 제1 예측 데이터를 변경하는 변경부를 포함하는, 학습을 이용한 로봇의 충돌 감지 시스템에 관한 것이다. 이로써 시간에 따라 변하는 기계적 변수의 영향을 최소화하여, 충돌 감지 성능이 향상된다.
Int. CL B25J 13/08 (2006.01.01) B25J 19/02 (2006.01.01)
CPC B25J 13/087(2013.01) B25J 13/087(2013.01)
출원번호/일자 1020190065527 (2019.06.03)
출원인 한국기계연구원
등록번호/일자 10-2169879-0000 (2020.10.20)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20201027) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.06.03)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국기계연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최태용 대전 유성구
2 김두형 세종특별자치시 남
3 경진호 대전 유성구
4 박찬훈 대전광역시 서구
5 도현민 대전광역시 유성구
6 박동일 대전광역시 유성구
7 김휘수 대전광역시 유성구
8 김의겸 대전광역시 유성구
9 박종우 세종특별자치

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 조영현 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 ***(도곡동, 은하수빌딩) *층(특허사무소시선)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국기계연구원 대한민국 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.06.03 수리 (Accepted) 1-1-2019-0569669-16
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.10.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.12.05 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0121053-67
4 등록결정서
Decision to grant
2020.08.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0588523-10
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번호 청구항
1 1
충돌이 없는 상태에 대한 반복 학습에 기초하여, 로봇에서 측정가능한 물리적 특성값에 기초하여 추출되는 충돌 판단 기준값으로서, 소정 시간 간격 동안의 시계열 데이터로 제1 예측 데이터를 생성하는 예측부; 로봇에서 측정가능한 물리적 특성값에 기초하여 추출되는 충돌 판단 기준값으로서, 상기 소정 시간 간격 동안의 시계열 데이터로 제1 입력 데이터를 생성하는 입력부; 상기 소정 시간 간격 동안의 상기 제1 입력 데이터와 상기 제1 예측 데이터를 비교하여 충돌이 없는 상태인지 여부를 결정하는 충돌감지부; 및상기 제1 입력 데이터와 상기 제1 예측 데이터에 기초하여, 상기 제1 예측 데이터를 변경하는 변경부를 포함하는, 학습을 이용한 로봇의 충돌 감지 시스템
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 충돌이 없는 상태에 대한 반복 학습은, 상기 소정 시간 간격으로 반복되는 상기 로봇의 동일한 동작에 기초하는, 학습을 이용한 로봇의 충돌 감지 시스템
3 3
제 2 항에 있어서, 상기 충돌감지부는 상기 소정 시간 간격 동안의 소정의 시각에서 상기 제1 입력 데이터와 상기 제1 예측 데이터의 차이의 절대값이 소정의 범위 내에 존재하지 않는 경우, 상기 소정의 시각에서 충돌이 있는 상태로 판단하는, 학습을 이용한 로봇의 충돌 감지 시스템
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제 3 항에 있어서, 상기 예측부는 복수의 네트워크 변수들을 포함하는 신경망으로 구성되어 있고, 상기 복수의 네트워크 변수들은 상기 반복 학습에 의해 결정될 수 있고, 또한 상기 변경부는 상기 제1 입력 데이터와 상기 제1 예측 데이터에 기초하는, 소정의 조건에 일치하면, 상기 복수의 네트워크 변수들 중 적어도 하나를 변경함으로써, 이로부터 생성되는 제1 예측 데이터가 변경되도록 하는, 학습을 이용한 로봇의 충돌 감지 시스템
5 5
제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 충돌감지부는 상기 소정의 시각에서 상기 제1 입력 데이터와 상기 제1 예측 데이터의 차이의 절대값이 소정의 범위 내에 존재하고, 또한 주파수 및 진폭이 소정의 값 이하인 경우, 충돌이 없는 상태로 판단하는, 학습을 이용한 로봇의 충돌 감지 시스템
6 6
충돌이 없는 상태에 대한 반복 학습에 기초하여, 로봇에서 측정가능한 물리적 특성값에 기초하여 추출되는 충돌 판단 기준값으로서, 소정 시간 간격 동안의 시계열 데이터로 제1 예측 데이터를 생성하는 단계; 로봇에서 측정가능한 물리적 특성값에 기초하여 추출되는 충돌 판단 기준값으로서, 상기 소정 시간 간격 동안의 시계열 데이터로 제1 입력 데이터를 생성하는 단계; 상기 소정 시간 간격 동안의 상기 제1 입력 데이터와 상기 제1 예측 데이터를 비교하여 충돌이 없는 상태인지 여부를 결정하는 충돌감지 단계; 및상기 제1 입력 데이터와 상기 제1 예측 데이터에 기초하여, 상기 제1 예측 데이터를 변경하는 단계를 포함하는, 학습을 이용한 로봇의 충돌 감지 방법
7 7
제 6 항에 있어서, 상기 충돌이 없는 상태에 대한 반복 학습은, 상기 소정 시간 간격으로 반복되는 상기 로봇의 동일한 동작에 기초하는, 학습을 이용한 로봇의 충돌 감지 방법
8 8
제 7 항에 있어서, 상기 충돌감지 단계는 상기 소정 시간 간격 동안의 소정의 시각에서 상기 제1 입력 데이터와 상기 제1 예측 데이터의 차이의 절대값이 소정의 범위 내에 존재하지 않는 경우, 상기 소정의 시각에서 충돌이 있는 상태로 판단하는 것을 특징으로 하는, 학습을 이용한 로봇의 충돌 감지 방법
9 9
제 8 항에 있어서, 상기 제1 예측 데이터를 생성하는 단계는 복수의 네트워크 변수들을 포함하는 신경망으로 구성되어 있는 예측부에 의해 수행되고, 상기 복수의 네트워크 변수들은 상기 반복 학습에 의해 결정될 수 있고, 또한 상기 제1 예측 데이터를 변경하는 단계에서 상기 제1 입력 데이터와 상기 제1 예측 데이터에 기초하는, 소정의 조건에 일치하면, 상기 복수의 네트워크 변수들 중 적어도 하나를 변경함으로써, 이로부터 생성되는 제1 예측 데이터가 변경되도록 하는, 학습을 이용한 로봇의 충돌 감지 방법
10 10
제 6 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 충돌감지 단계는 상기 소정의 시각에서 상기 제1 입력 데이터와 상기 제1 예측 데이터의 차이의 절대값이 소정의 범위 내에 존재하고, 또한 주파수 및 진폭이 소정의 값 이하인 경우, 충돌이 없는 상태로 판단하는 것을 특징으로 하는, 학습을 이용한 로봇의 충돌 감지 방법
지정국 정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 한국기계연구원 주요사업 (BIG)인간-로봇 공존 생산환경을 위한 인간 친화형 로봇기술 개발 (5/9)