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물리 로봇에서 수행되는 디지털 트윈을 이용하는 협력 학습 방법에 있어서,미리 학습된 분류 모델을 이용하여, 물리 공간에서 검출된 물리 객체를 분류하는 단계;상기 분류에 실패할 경우, 상기 물리 객체에 대한 클래스 정보를, 상기 물리 공간에 대응되는 가상 공간에 존재하며, 상기 물리 로봇에 대응되는 가상 로봇 트윈으로 요청하는 단계; 및상기 가상 공간에 존재하며, 상기 물리 객체에 대응되는 가상 객체 트윈에 대한 클래스 정보를 상기 가상 로봇 트윈으로부터 수신하여, 상기 분류 모델에 대한 재학습을 수행하는 단계를 포함하며,상기 클래스 정보를 상기 가상 로봇 트윈으로 요청하는 단계는상기 물리 객체에 대한 위치 정보 및 특징 정보 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 클래스 정보를 요청하며,상기 가상 로봇 트윈은상기 위치 정보 및 특징 정보 중 적어도 하나를 이용하여 확인된, 상기 가상 객체 트윈에 대한 클래스를 인식하는 디지털 트윈을 이용하는 협력 학습 방법
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제 1항에 있어서,상기 위치 정보는상기 물리 로봇과 상기 물리 객체 사이의 이격 거리 및 이격 방향에 대한 정보 또는 상기 물리 객체의 좌표값 을 포함하는 디지털 트윈을 이용하는 협력 학습 방법
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제 1항에 있어서,상기 특징 정보는상기 물리 객체에 대한 센싱 데이터로부터 획득된 특징 정보인디지털 트윈을 이용하는 협력 학습 방법
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제 1항에 있어서,상기 가상 객체 트윈 및 가상 로봇 트윈은상기 물리 객체 및 물리 로봇의 움직임과 동기화되어, 상기 가상 공간에서 움직이는디지털 트윈을 이용하는 협력 학습 방법
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물리 로봇에서 수행되는 디지털 트윈을 이용하는 협력 학습 방법에 있어서,물리 공간에서 물리 객체를 검출하는 단계;상기 물리 공간에 대응되는 가상 공간에 존재하며, 상기 물리 객체에 대응되는 가상 객체 트윈에 대한 학습을, 상기 가상 공간에 존재하며, 상기 물리 로봇에 대응되는 가상 로봇 트윈으로 요청하는 단계; 및상기 가상 객체 트윈을 이용하여, 분류 모델에 대한 학습을 수행하는 상기 가상 로봇 트윈으로부터, 상기 분류 모델을 수신하는 단계를 포함하며,상기 가상 객체 트윈에 대한 학습을 가상 로봇 트윈으로 요청하는 단계는상기 물리 로봇의 가용 자원이 임계 자원 이하인 경우, 학습을 요청하는디지털 트윈을 이용하는 협력 학습 방법
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제 7항에 있어서,상기 가상 객체 트윈에 대한 학습을 가상 로봇 트윈으로 요청하는 단계는상기 물리 객체에 대한 위치 정보 및 특징 정보 중 적어도 하나를 이용하여, 학습을 요청하는디지털 트윈을 이용하는 협력 학습 방법
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제 8항에 있어서,상기 위치 정보는상기 물리 로봇과 상기 물리 객체 사이의 이격 거리 및 이격 방향에 대한 정보 또는 상기 물리 객체의 좌표값 을 포함하는 디지털 트윈을 이용하는 협력 학습 방법
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제 8항에 있어서,상기 특징 정보는상기 물리 객체에 대한 센싱 데이터로부터 획득된 특징 정보인디지털 트윈을 이용하는 협력 학습 방법
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제 8항에 있어서,상기 가상 로봇 트윈은상기 위치 정보 및 특징 정보 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 가상 객체 트윈에 대한 클래스를 인식하고, 상기 분류 모델에 대한 학습을 수행하는디지털 트윈을 이용하는 협력 학습 방법
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제 7항에 있어서,상기 가상 객체 트윈 및 가상 로봇 트윈은상기 물리 객체 및 물리 로봇의 움직임과 동기화되어, 상기 가상 공간에서 움직이는디지털 트윈을 이용하는 협력 학습 방법
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