欧姆龙株式会社滨屋政志获国家专利权
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龙图腾网获悉欧姆龙株式会社申请的专利机器人模型的学习装置、机器人模型的机器学习方法、机器人控制装置、机器人控制方法、以及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116867620B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202280012144.1，技术领域涉及：B25J13/08；该发明授权机器人模型的学习装置、机器人模型的机器学习方法、机器人控制装置、机器人控制方法、以及存储介质是由滨屋政志;田中一敏设计研发完成，并于2022-02-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本机器人模型的学习装置、机器人模型的机器学习方法、机器人控制装置、机器人控制方法、以及存储介质在说明书摘要公布了：机器人模型的学习装置，获取机器人的位置姿态的实际值以及对机器人施加的外力的实际值，执行包括基于某一时段的位置姿态的实际值以及能够提供给机器人的行动指令，算出机器人的位置姿态的预测值的状态迁移模型以及算出对机器人施加的外力的预测值的外力模型的机器人模型，基于位置姿态的误差以及外力的预测值算出奖励，对于每个控制周期，生成行动指令的多个候补并提供给机器人模型，基于与行动指令的多个候补分别对应算出的奖励确定使奖励最大化的行动指令，更新外力模型，以使得外力模型基于确定的行动指令算出的外力的预测值和与该外力的预测值对应的外力的实际值之间的差异变小。
本发明授权机器人模型的学习装置、机器人模型的机器学习方法、机器人控制装置、机器人控制方法、以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种机器人模型的学习装置，具备： 获取部，获取机器人的位置姿态的实际值以及对所述机器人施加的外力的实际值； 机器人模型，包括基于某一时段的所述位置姿态的实际值以及能够提供给所述机器人的行动指令，算出下一时段的所述机器人的位置姿态的预测值的状态迁移模型以及算出对所述机器人施加的外力的预测值的外力模型； 模型执行部，执行所述机器人模型； 奖励算出部，基于所述位置姿态的预测值与应达到的位置姿态的目标值之间的误差以及所述外力的预测值算出奖励； 行动确定部，对于每个控制周期，生成所述行动指令的多个候补并提供给所述机器人模型，基于所述奖励算出部对应于所述行动指令的多个候补分别算出的奖励确定使奖励最大化的行动指令；以及 外力模型更新部，更新所述外力模型，以使得所述外力模型基于确定的所述行动指令算出的所述外力的预测值和与该外力的预测值对应的所述外力的实际值之间的差异变小。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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